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.

Analiza danych i data mining w marketingu
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.
Analiza danych i data mining w finansach
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 akietowe

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: