Konkurencja pomiędzy sieciami handlowymi sprawia, że coraz ważniejszym czynnikiem wpływającym na wynik finansowy jest poznanie klientów, zapewnienie ich lojalności oraz optymalizacja kosztów związanych z logistyką, magazynowaniem czy wykorzystaniem zasobów ludzkich.
Narzędzia analizy danych zawarte w systemie STATISTICA umożliwiają lepsze poznanie klientów, ich zwyczajów i wzorców zachowań, a tym samym lepsze dopasowanie oferty do oczekiwań klientów i zapewnienie ich lojalności. Z drugiej strony analiza danych dotyczących sprzedaży pozwala prognozować przyszłą wielkość sprzedaży określonych produktów, czy przewidywać obciążenie stanowisk kasowych, co umożliwia lepsze planowanie zasobów i optymalizację kosztów.

Poznanie klientów


Analiza danych i data mining w marketingu
Kliknij na obrazek, aby otworzyć broszurę .pdf

Poznanie zwyczajów i oczekiwań klientów jest kluczem do skutecznej komunikacji i zapewnienia lojalności klientów. Wykorzystywanie w sieciach handlowych systemów lojalnościowych pozwalających na identyfikację klienta (karty) i zapis jego kompletnej historii zakupów otwiera olbrzymie możliwości wykorzystania wiedzy zawartej w danych.
Dzięki danych o historii zakupów możemy wykonać segmentację naszych klientów pod względem ich preferencji zakupowych, ocenić lojalność czy wartość klienta oraz na tej podstawie dostosowywać sposób komunikacji z poszczególnymi segmentami. Techniki data mining zawarte w STATISTICA znacząco upraszczają proces identyfikacji optymalnej liczby segmentów, na jakie zostanie podzielona zbiorowość klientów, oraz umożliwiają dogłębną charakterystykę powstałych w wyniku analizy grup.
Kolejne zadanie wykonywane dzięki technikom data mining polega na określeniu powiązań między Badania przebiegów czasowych i prognozowanie poszczególnymi produktami, a dokładniej na próbie odpowiedzi na pytanie: „Jakie produkty są zwykle kupowane razem lub w pewnych odstępach czasu oraz w jakiej kolejności?”. Odpowiedzią na to pytanie jest zwykle zestaw reguł zbudowanych na podstawie historycznych danych (transakcyjnych), zawierających zapis dokonywanych zakupów. Znajomość takich reguł może być bardzo przydatna w różnego rodzaju działaniach skierowanych do klienta. Wiedza na temat kupowanych produktów umożliwia także uzyskanie informacji odnośnie naszych klientów oraz motywów, jakimi się kierują, dokonując określonych zakupów.

Badanie przebiegów czasowych i prognozowanie

Decyzje dotyczące wielkości zamówionego towaru czy też liczby osób koniecznych do zapewnienia ciągłości obsługi klientów mogą mieć charakter intuicyjny i opierać się na swoistym wyczuciu i doświadczeniu menedżera. Jednak zawsze warto wspomóc je analizą informacji dotyczących obecnego i przyszłego stanu przedsiębiorstwa, poprawiając znacząco jakość prognoz i zmniejszając koszty związane z magazynowaniem, redukując niezadowolenie klientów wynikłe z chwilowego braku towaru czy konieczności zbyt długiego oczekiwania przy kasie.
Podstawowym narzędziem badania przebiegów czasowych są wykresy. Umożliwiają one obserwację typowych wzorców przebiegu, wstępne znalezienie sezonowości, szybkie i intuicyjne wykrycie nietypowych zdarzeń i zmian w procesie oraz wykrycie trendów – krótko mówiąc, poznanie ogólnej charakterystyki zjawiska, np. jak zmieniała się liczba transakcji w hurtowym domu towarowym.

Liczba transakcji

Trudniejszym, ale przynoszącym więcej korzyści zadaniem jest przewidywanie przyszłej wartości pewnej zmiennej, np. liczby transakcji, liczby osób kontaktujących się z telecentrum, zapotrzebowania, wartości sprzedaży czy stanów magazynowych. Do tych celów stosujemy takie narzędzia jak regresja liniowa, wyrównywanie wykładnicze, sieci neuronowe i inne techniki obliczeń inteligentnych.

Zachęcamy do zapoznania się z przykładami prognozowania sprzedażywykorzystania zasobów telecentrum oraz korzystania z sieci neuronowych do prognozowania sprzedaży. Programy z rodziny STATISTICA zawierają wymienione wyżej narzędzia ułatwiające poznanie klientów, badanie przebiegów czasowych i prognozowanie. StatSoft Polska oferuje również usługi konsultingowe  oraz szkolenia dotyczące ogólnie analizy danychprognozowania.
Warto przeczytać: