Zdjęcie royalty free z Fotolia
…czy programów utrzymaniowych do konkretnych potrzeb i oczekiwań klientów.
Zobacz również
W części drugiej prezentujemy kolejne przykłady zastosowań metod Data Mining w działaniach marketingowych i sprzedażowych. [link do części pierwszej >]
Problem #5
Dział Marketingu ma za zadanie określić, jaką strategię promocyjną zastosować do wybranych klientów w zależności od ich potencjalnej wartości.
Rozwiązanie – typ analizy #PolecajkiNM cz. 32: czego szukaliśmy w Google’u, Kryzysometr 2024/25, rynek dóbr luksusowych w Polsce
Analiza wartości życiowej klienta (Lifetime Value Analysis)
Analiza LTV umożliwia ocenę wartości klienta, w oparciu o oszacowaną wielkość zysku jaką wygeneruje on w trakcie współpracy z firmą.
Słuchaj podcastu NowyMarketing
Korzyści
- Oszacowanie potencjalnej wartości klienta dla przedsiębiorstwa oraz uzyskanie informacji, czy warto w niego inwestować
- Wyznaczenie czynników wpływających na wartość klienta
- Wybór optymalnego sposobu prowadzenia kampanii skierowanej do wybranych grup klientów
Problem #6
Celem Działu Sprzedaży jest określenie jaka będzie wielkość sprzedaży danego produktu w następnym kwartale.
Rozwiązanie – typ analizy
Prognoza sprzedaży
Rozwiązaniem jest zastosowanie metod do analizy procesów stochastycznych, które umożliwiają wykonanie prognozy zysku lub wielkości sprzedaży na podstawie czynników, takich jak: zysk oraz wielkość sprzedaży w poprzednich okresach, zmiany warunków makroekonomicznych, wyniki kampanii promocyjnych firm konkurencyjnych lub inne czynniki losowe.
Korzyści
- Prognozowanie przychodów ze sprzedaży produktów i usług
- Szacowanie budżetu na kolejne okresy uwzględniające rzeczywiste trendy na rynku
- Optymalne zarządzanie produkcją lub składaniem zamówień na dostawy
Problem #7
Dział CRM ma za zadanie określić, kiedy podjąć zintensyfikowane działania mające na celu utrzymanie wybranych klientów.
Rozwiązanie – typ analizy
Analiza czasu przetrwania klienta (Survival Analysis)
Analiza przetrwania szacuje czas korzystania przez klienta z oferowanej mu usługi i ocenia zmieniające się w czasie prawdopodobieństwo jego rezygnacji.
Wyniki analizy pozwalają na przewidywanie zachowań klientów w postaci rozkładu czasu przetrwania dla pojedynczych klientów.
Korzyści
- Uzyskanie informacji pozwalających na ustalenie przewidywanego czasu współpracy z klientem
- Umożliwienie podjęcia odpowiednich działań z wyprzedzeniem
- Śledzenie zmian rozkładu czasu przetrwania pod wpływem różnych działań (np. kampanii marketingowych)
- Lepsze zrozumienie zachowań klientów i czynników je determinujących
Problem #8
Dział Marketingu ma za zadanie ustalić, który zespół cech produktu jest preferowany przez klientów oraz jak wybrany produkt przedstawia się na tle oferty konkurencji.
Rozwiązanie – typ analizy
Analiza Conjoint
Zastosowanie analizy Conjoint umożliwia m.in. porównywanie różnych wariantów produktów na podstawie użyteczności, z jaką wiążą się one dla klientów. Wynikiem analizy Conjoint jest dobór najlepszej kombinacji cech wybranego produktu.
Korzyści
- Uzyskanie informacji jaka kombinacja cech produktu jest pożądana przez klientów
- Lepsze dopasowanie oferty produktowej do oczekiwań klientów
- Prognozowanie udziału różnych wariantów produktów w rynku
Dane są wszędzie. Zostawiamy je korzystając z bankomatu, przeglądając strony internetowe, dzwoniąc do znajomych, kupując buty w sklepie internetowym czy też publikując posty na facebooku. Aby w pełni skorzystać z potencjału danych, warto sięgnąć po analitykę predykcyjną. Metody Data Mining pomagają zwiększyć skuteczność działań marketingowych i sprzedażowych na każdym etapie cyklu życia klienta.