Kluczowym źródłem wartości przedsiębiorstwa są klienci, dlatego tak ważna jest identyfikacja ich potrzeb oraz preferencji. Istotne jest również poznanie czynników wpływających na zachowania klientów. Zebrane informacje umożliwiają przewidywanie zachowań klientów oraz przygotowanie odpowiednich ofert marketingowych, sprzedażowych czy programów utrzymaniowych w taki sposób, aby odpowiadały potrzebom klientów.
Narzędzia Data Mining służą do tworzenia modeli predykcyjnych, które prognozują zachowania klientów na podstawie danych historycznych. Zastosowanie tych metod umożliwia znalezienie odpowiedzi na przykładowe pytania:
Poniżej prezentujemy przykładowe zagadnienia, które można rozwiązać z zastosowaniem metod Data Mining.
| Problem | Rozwiązanie – typ analizy | Korzyści |
|---|---|---|
Dział Marketingu planuje kampanię „direct mailing” do swoich klientów. Aby zminimalizować koszty kampanii należy określić, którzy klienci z największym prawdopodobieństwem odpowiedzą na ofertę. |
Scoring – ocena prawdopodobieństwa odpowiedzi na daną ofertęWynikiem 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). |
|
Dział Sprzedaży w celu zwiększenia sprzedaży produktów musi podjąć decyzję, jaki zestaw produktów polecić danemu klientowi. |
Cross/Up SellingCross/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). |
|
Dział Marketingu ma za zadanie opracować lub zmodyfikować ofertę produktów i usług tak, by była ona optymalnie dopasowana do potrzeb różnych klientów. |
Automatyczna segmentacja oraz profilowanie klientówSegmentacja 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. |
|
Dział CRM ma za zadanie określić profil klientów, którzy zrezygnują z naszych usług, a następnie podjąć działania mające na celu ich utrzymanie. |
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. |
|
W następnym wpisie dowiesz się, jakiego rodzaju analizy są wykorzystywane do szacowania wartości klienta w czasie w doborze najlepszych parametrów dla danego produktu lub usługi oraz w efektywnym prognozowaniu sprzedaży.
