Analiza danych o klientach w marketingu i sprzedaży (cz. 2)

Zdjęcie royalty free z Fotolia

…czy programów utrzymaniowych do konkretnych potrzeb i oczekiwań klientów.

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

Dlaczego kampanie przepalają budżet? 7 najczęstszych błędów w media mixie

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.

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.