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 korespondowały z potrzebami 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:

  • Jaki produkt zaproponować naszemu klientowi?
  • Którzy klienci odpowiedzą na daną kampanię marketingową?
  • Jak zidentyfikować klientów, którzy zrezygnują z naszych usług?
  • Którzy klienci będą dla nas najbardziej wartościowi i jak ich utrzymać?

Poniżej prezentujemy przykładowe zagadnienia, które można rozwiązać z zastosowaniem metod Data Mining.

ProblemRozwiązanie – typ analizyKorzyści
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 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).
  • 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
Dział Sprzedaży w celu zwiększenia sprzedaży produktów musi podjąć decyzję, jaki zestaw produktów polecić danemu klientowi.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).
  • 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
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 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.
  • 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
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.
  • identyfikacja klientów o wysokim prawdopodobieństwie rezygnacji z naszych usług
  • scharakteryzowanie grup klientów o wysokim prawdopodobieństwie odejścia
  • uzyskanie informacji umożliwiającej podjęcie odpowiednich działań utrzymaniowych

 

W kolejnej części dowiesz się m.in., jakie typy analiz mają zastosowanie w szacowaniu wartości klienta w czasie, doborze parametrów produktu czy usługi oraz skutecznym prognozowaniu sprzedaży.


Interesują Cię podobne treści? Subskrybuj Newsletter !