Marketing

Wszystkie firmy i instytucje gromadzą coraz większe ilości danych. Nowoczesne kanały komunikacji marketingowej umożliwiają nie tylko dotarcie z nowym przekazem do klientów, ale jednocześnie pozwalają coraz dokładniej śledzić i rejestrować zachowania poszczególnych osób. To kopalnia wiedzy o klientach, ich preferencjach i prawdopodobnych zachowaniach w przyszłości. Wystarczy tylko skorzystać z odpowiednich metod, aby tę wartościową wiedzę wydobyć na światło dzienne.

Kliknij na obrazek, aby otworzyć broszurę .pdf

To właśnie metody statystycznej analizy danych i data mining umożliwiają wydobywanie z danych użytecznej wiedzy. Szczególnie techniki data mining, dedykowane do analizy dużych wolumenów danych, znajdują zastosowanie przy optymalizacji kampanii marketingowych, przewidywaniu migracji klientów, analizie koszyków zakupowych i sekwencji zachowań itp. Marketing to obszar, gdzie odpowiednio zastosowane metody analizy danych przynoszą wymierne korzyści.

Segmentacja klientów

Poznanie klientów jest kluczowym elementem wpływającym na prowadzenie skutecznych działań sprzedażowych. Każdego z klientów cechują odmienne zwyczaje i preferencje zakupowe. Dzięki segmentacji możemy podzielić klientów na jednorodne grupy osób o podobnych zwyczajach i wymaganiach, a co najważniejsze podobnie reagujących na stosowany wobec nich przekaz marketingowy. Dzięki tego typu podziałowi nie trzeba określać odrębnych działań dla każdego z klientów. Wystarczy, jeśli dany sposób postępowania zostanie określony w odniesieniu do całej grupy (segmentu) podobnych osób. Dzięki temu akcja marketingowa skierowana do odpowiednio zdefiniowanego segmentu klientów jest mniej kosztowna i znacznie bardziej efektywna niż promocja adresowana do wszystkich klientów. Bardzo często wyniki przeprowadzonej segmentacji mogą także zasugerować działania, jakie należy podjąć w stosunku do określonych grup, oraz są znakomitym punktem wyjścia do dalszych, pogłębionych analiz. Statistica umożliwia szybką i efektywną realizację segmentacji z wykorzystaniem najnowszych algorytmów analitycznych.

Skoring marketinowy

• Prawdopodobieństwo odpowiedzi na ofertę,
• Ryzyko odejścia (churn),
• Prawdopodobieństwo zakupu.

Kliknij na obrazek, aby otworzyć broszurę .pdf

Modele skoringowe są jednym z najpopularniejszych rodzajów modeli analitycznych wykorzystywanych w biznesie. Są znakomitym wsparciem menedżerów, którzy chcą zarządzać relacjami ze swoimi klientami. Najczęstszym wykorzystaniem modeli skoringowych w zarządzaniu relacjami z klientem są modele oceniające skłonność klientów do rezygnacji z usług (churn) oraz modele oceniające skłonność klientów do zakupu określonych produktów, pozwalające optymalizować kampanie sprzedażowe.

Dzięki wykorzystaniu modeli skoringowych uzyskuje się wymierne korzyści:

• zmniejszenie kosztów kontaktów z klientami, dzięki ograniczeniu kontaktów do grupy klientów zainteresowanych ofertą;
• zwiększenie efektywności sprzedaży, dzięki wiedzy o tym, jakie produkty i w jakiej kolejności należy oferować danemu klientowi;
• zwiększenie zadowolenia klientów, ponieważ klienci doceniają traktowanie w sposób indywidualny i kierowanie do nich ofert, którymi naprawdę są zainteresowani.

Optymalizacja kampanii marketingowych crosss-seling i up-selling

Jednym z najczęstszych podejść do optymalizacji kampanii marketingowych jest tworzenie modeli skoringowych wskazujących klientów, do których warto skierować ofertę (skoring marketingowy). Umożliwiają one określenie prawdopodobieństwa zakupu poszczególnych produktów, jaki produkt powinien być zaoferowany danemu klientowi i jaki jest najlepszy kanał komunikacji z klientem.

Opracowanie skutecznych metod cross-sellingu i up-sellingu wymaga przewidywania potrzeb klienta i konstruowania oferty zgodnej z jego oczekiwaniami. Korzystając z prawidłowości charakterystycznych dla danego segmentu klientów wyznaczonych za pomocą analizy danych, można proponować rozwiązanie dokładnie dopasowane do danej grupy.

Dzięki analizie danych możemy także odkryć ukryte, nieznane wcześniej zależności oraz zidentyfikować wzorce zachowań klientów niemożliwe do wykrycia w inny sposób. Otrzymany w wyniku analizy zestaw reguł opisujących zwyczaje zakupowe klientów pozwala określić najbardziej odpowiedni produkt, jaki należy zaproponować każdemu z nich.

Cykl życia Budowanie więzi i zapobieganie odejściom (churn)

Zazwyczaj pozyskanie nowych klientów wymaga znacznie wyższych nakładów finansowych niż utrzymanie dotychczasowych. Dlatego tak popularne stają się wszelkie działania wzbudzające przywiązanie klientów do firmy. Lojalność i z drugiej strony skłonność klientów do odejścia stanowią jedno z najważniejszych zagadnień w warunkach silnej konkurencji. Analiza migracji klientów (churn analysis) umożliwia zdefiniowanie cech stałego klienta, określenie liczby klientów aktywnych oraz przewidywanie przypadków odchodzenia klientów i podjęcie z odpowiednim wyprzedzeniem działań zapobiegających odejściom dochodowych klientów. Wyniki takich analiz stanowią też podstawę do sformułowania skutecznej polityki lojalnościowej.

Systemy lojalnościowe

Popularnymi narzędziami wykorzystywanymi do wzmocnienia relacji z klientami są systemy lojalnościowe. Narzędzia te w swojej istocie mają za zadanie skłaniać aktualnych klientów do częstszych, większych zakupów czy rozszerzenia koszyka zakupowego. Jednak samo wprowadzenie systemu lojalnościowego jest środkiem niewystarczającym, by zapewnić lojalność klientów. Nawet atrakcyjny prezent zwykle nie jest wystarczającą motywacją do zakupu, jeśli oferta nie zaspokaja potrzeb i oczekiwań klienta.

Stąd też poza samym stosowaniem systemów lojalnościowych konieczne jest podjęcie działań mających na celu lepsze rozumienie potrzeb i oczekiwań klientów. Znakomitym źródłem informacji o klientach są dane gromadzone w związku z transakcjami klientów korzystających z systemu lojalnościowego. Wartość tych danych jest wprost nieoceniona. Dzięki wykorzystaniu narzędzi analitycznych STATISTICA możemy określać preferencje i zwyczaje klientów, co może w znacznym stopniu wpłynąć na efektywność działań marketingowych, zmniejszyć ich koszty oraz umożliwi lepsze dopasowanie naszej oferty do potrzeb klientów. Analiza danych pozwala także określić najskuteczniejsze sposoby komunikacji z klientem, oferty, z których z dużym prawdopodobieństwem skorzysta, czy też ryzyko odejścia klienta do konkurencji.

Badania ankietowe

Badania ankietowe wymagają odpowiednich narzędzi analitycznych wspierających wszystkie etapy opracowywania wyników. W naszej ofercie znajdują się zaawansowane narzędzia wspierające proces analizy danych ankietowych, system umożliwiający wprowadzanie tych danych, a także usługi szkoleniowe i doradcze z zakresu opracowania wyników badań.

Statistica może współpracować z systemami wspomaganych komputerowo wywiadów telefonicznych (CATI), ale oferuje również dedykowane narzędzie zarówno do wypełniania ankiet przez respondentów on-line, jak i do wprowadzania danych przez koderów z ankiet już wypełnionych.

Za pomocą szeregu modułów służących do przygotowania danych, które umożliwiają między innymi sprawdzanie ich poprawności, zmianę sposobu kodowania, zarządzanie brakami danych oraz radzenie sobie z przypadkami odstającymi, Statistica wspomaga również zazwyczaj najbardziej czasochłonny i żmudny proces czyszczenia danych. Badania ankietowe wymagają odpowiedniego sposobu graficznej prezentacji wyników. Statistica od lat słynie z wysokiej jakości wykresów, które pozwalają na przygotowanie nie tylko merytorycznie zaawansowanych, ale także efektownych raportów. Dodatkowo możliwość prezentacji zależności znalezionych w danych na mapach jest szczególnie przydatna przy prezentacji danych „geograficznych”.

Business Intelligence

Systemy Business Intelligence umożliwiają przekształcenie danych w informację, a informacji w wiedzę, która może być wykorzystana do zwiększenia konkurencyjności przedsiębiorstwa. Składają się z reguły z systemu bazodanowego gromadzącego dane przedsiębiorstwa (najczęściej jest to hurtownia danych) oraz z warstwy analityczno-raportującej, analizującej dane zawarte w hurtowni danych, umożliwiającej wizualizację danych, automatyzację procesu raportowania oraz dającej możliwość przewidywania przyszłości na podstawie wzorców zawartych w danych historycznych.

Warto przeczytać: