Analiza danych o klientach w marketingu i sprzedaży (cz. 1)

Analiza danych o klientach w marketingu i sprzedaży (cz. 1)

Kluczowym źródłem wartości przedsiębiorstwa są klienci, dlatego tak ważna jest identyfikacja ich potrzeb oraz preferencji. Na podstawie zbieranych przez firmy danych możliwe jest przewidywanie zachowań klientów oraz przygotowanie odpowiednich ofert marketingowych, sprzedażowych...

Zdjęcie royalty free z Fotolia

Halo, bileciki do kontroli!

Pełną treść dostaniesz bez grosza,
ale musisz być w naszym newsletterze.

Raz, raz, wpisywać e-mail. Tylko prawdziwy, bo sprawdzę!

partner technologiczny: GetResponse

... czy programów utrzymaniowych w taki sposób, aby korespondowały z ich potrzebami.

Prognozowanie zachowań klientów możliwe jest dzięki modelom predykcyjnym, budowanym za pomocą metod Data Mining. Przykładowo, mając informację o tym, którzy klienci do tej pory zrezygnowali z naszych produktów, możemy zbudować model predykcyjny, opisujący wzorzec ich zachowań i charakterystykę. Jeżeli podobne zachowania zaobserwujemy u innych klientów, szczególnie tych, na których najbardziej nam zależy (bo generują największą sprzedaż), warto z wyprzedzeniem zapobiec ich odejściu. Analiza Data Mining dostarczy nam ranking naszych klientów wg ryzyka ich odejścia (tzw. score – w naszym przykładzie – im więcej punktów scoringowych ma klient, tym istnieje większe ryzyko, że odejdzie).

Metody Data Mining mają szerokie zastosowanie, przykładowo, pomagają odpowiedzieć na takie pytania jak:

  • Jaki produkt zaproponować naszemu klientowi, aby zwiększyć szansę na sprzedaż?
  • Którzy klienci pozytywnie odpowiedzą na daną kampanię marketingową?
  • Jakim kanałem, jak często i kiedy najlepiej kontaktować się z klientami (B2C)?
  • Jaką wartość wygeneruje nasz program lojalnościowy?
  • Którzy klienci będą dla nas najbardziej wartościowi i jak ich utrzymać?

Poniżej prezentujemy przykładowe problemy w marketingu i sprzedaży, które można rozwiązać z zastosowaniem tego typu metod.

Problem #1

Dział Marketingu planuje kampanię „direct mailing” do swoich klientów. Aby zminimalizować koszty kampanii należy określić, którzy klienci z największym prawdopodobieństwem odpowiedzą na ofertę.

Rozwiązanie – typ analizy

Scoring – ocena prawdopodobieństwa odpowiedzi na daną ofertę
Wynikiem scoringu jest ocena klienta wyliczona na podstawie posiadanych o nim informacji. Ocena jest rozumiana jako prawdopodobieństwo zajścia badanego zdarzenia (np. czy klient odpowie na daną ofertę: tak/nie).

Korzyści

  • Stworzenie listy klientów, którzy z największym prawdopodobieństwem pozytywnie zareagują na przygotowywaną kampanię „direct mailing”
  • Identyfikacja cech klientów wpływających istotnie na prawdopodobieństwo pozytywnego zareagowania na ofertę
  • Bardziej precyzyjne adresowanie ofert, a przez to obniżenie kosztów kampanii

Problem #2

Dział Sprzedaży w celu zwiększenia sprzedaży produktów musi podjąć decyzję, jaki zestaw produktów polecić danemu klientowi.

Rozwiązanie – typ analizy

Cross/Up Selling
Cross/Up Selling wspierany przez statystyczne analizy danych oraz techniki Data Mining pozwala na zaproponowanie optymalnych kombinacji produktów dla poszczególnych klientów tak, aby korespondowały z ich bieżącymi potrzebami.

Typowymi analizami wspierającymi Cross/Up Selling są np. analiza koszykowa (identyfikuje grupy produktów często kupowanych razem) oraz modele Best Next Offer (wskazują jaki kolejny produkt warto polecić klientowi).

Korzyści

  • Identyfikacja grup produktów kupowanych razem
  • Zwiększenie lojalności klientów oraz obniżenie ryzyka ich przejścia do konkurencji poprzez zaoferowanie im odpowiednich produktów
  • Wzrost dochodów firmy poprzez zwiększenie sprzedaży

Problem #3

Dział Marketingu ma za zadanie opracować lub zmodyfikować ofertę produktów i usług tak, by była ona optymalnie dopasowana do potrzeb różnych klientów.

Rozwiązanie – typ analizy

Automatyczna segmentacja oraz profilowanie klientów
Segmentacja bazuje na grupowaniu klientów o podobnym profilu i zachowaniu. Analiza ta polega na automatycznym podziale klientów na segmenty na podstawie danych posiadanych na ich temat.

Podział może być dokonany w oparciu o różnorodne cechy, np. dane demograficzne lub behawioralne. Na bazie segmentacji istnieje możliwość określenia profilu klienta z wybranego segmentu.

Korzyści

  • Automatyczne wyróżnienie charakterystycznych grup klientów
  • Określenie profilu klienta charakterystycznego dla danego segmentu
  • Ujawnienie „niszowych” grup klientów, które mogły być niezauważone przy segmentacji bez użycia technik Data Mining
  • Analiza migracji klientów pomiędzy pojedynczymi segmentami
  • Lepsze zrozumienie potrzeb klientów

Problem #4

Dział CRM ma za zadanie określić profil klientów, którzy zrezygnują z naszych usług, a następnie podjąć działania mające na celu ich utrzymanie.

Rozwiązanie – typ analizy

Analiza ryzyka odejścia klienta (Churn Analysis)
Przeprowadzenie analizy churn z zastosowaniem metod Data Mining umożliwia określenie na podstawie danych historycznych, z jakim prawdopodobieństwem wybrany klient zrezygnuje w danym momencie z naszych usług lub przejdzie do konkurencji.

Korzyści

  • Identyfikacja klientów o wysokim prawdopodobieństwie rezygnacji z naszych usług
  • Scharakteryzowanie grup klientów o wysokim prawdopodobieństwie odejścia
  • Uzyskanie informacji umożliwiającej podjęcie odpowiednich działań utrzymaniowych

W części drugiej Analizy danych o klientach w marketingu i sprzedaży dowiesz się m.in.: jakie typy analiz mają zastosowanie w szacowaniu czasu korzystania przez klienta z oferowanej mu usługi, czy też ustaleniu jakie cechy produktu są preferowane przez klientów.

Komentarze

Polecane

Dzięki, link został przesłany

Zamknij

Serdeńko!
Lubisz już nasz fanpage?

Wystarczy kliknąć:

zobacz nasz fanpage >> Zamknij

Niech zapisze się
do newslettera!

Zostaw e-mail
i powolutku strzałeczka na guziczek!

Zamknij