Praktyczna analiza danych w marketingu i badaniach rynku
Wieliczka, 29-30 września 2010


Narzędzia analityczne w marketingu relacji

Prezentacja jest poświęcona relacjom między podejściami i szkołami w marketingu relacji a narzędziami analizy danych. Wśród dominujących podejść uwzględniających rolę kształtowania długofalowych relacji z klientem wyróżnić należy tradycję usługową związaną z analizą kontaktów spotkaniowych w marketingu interakcyjnym, marketing partnerski i analizę relacji w kanałach dystrybucji na rynku przemysłowym i interakcyjno-sieciowy marketing relacyjny. Podejścia te obejmują różnorodne tradycje metodologiczne i odpowiednie narzędzia analizy relacji obejmujące pomiar więzi relacyjnych, analizę wartości klienta, analizę wskaźnikową w przekroju cyklu życia klienta oraz efektów diadycznych i sieciowych w strukturze powiązań między aktorami. W prezentacji zostaną omówione metody pomiaru wymiarów więzi relacyjnych oraz modele interakcji między partnerami w układach diadycznych.


Optymalizacja kampanii marketingowych w sieciach społecznościowych z wykorzystaniem metod data mining

Sieci społecznościowe są obecnie jednym z najintensywniej rozwijających się mediów nowej generacji. Umożliwiają bezpośrednie dotarcie do potencjalnego klienta oraz są naturalnym środowiskiem dla przekazywania personalizowanych komunikatów marketingowych. Targetowanie takich komunikatów jest możliwe na podstawie informacji zadeklarowanych przez użytkowników oraz ich danych behawioralnych, tj. śladów, jakie zostawiają w konsekwencji swoich zachowań w społeczności. Tego typu dane mogą być przedmiotem zaawansowanej eksploracji danych (data mining), dzięki której możliwe staje się odkrywanie użytecznej biznesowo wiedzy o preferencjach i potrzebach klientów.


Psychografia Polskich Konsumentów 2010

Jedną ze strategii segmentacji konsumentów jest podejście psychograficzne, w którym dzielimy konsumentów na grupy o podobnych profilach psychologicznych. Sukces tego procesu pozwala na prowadzenie bardzo skutecznej komunikacji marketingowej. Przygotowując reklamę jakiegoś produktu, na przykład kawy, możemy się w niej odwoływać do tych cech osobowości, które są charakterystyczne dla segmentu, do którego ten produkt jest kierowany. Jeżeli w wybranym przez nas segmencie konsumenckim dominują osoby o profilu ekstrawertywnym, to w reklamie konsumpcja kawy powinna mieć miejsce w gronie przyjaciół i znajomych..

Jednym z zadań, z jakim muszą się zmierzyć osoby chcące wykorzystać podejście psychograficzne w segmentacji jest złożony proces analityczny, rozpoczynający się opracowaniem skal do pomiaru cech osobowości, a kończący na wyodrębnieniu i opisie profili osobowości konsumentów.


Mystery shopping – jak analizować uzyskane dane?

Badania Mystery Shopping (Tajemniczego Klienta) polegają na zbieraniu danych dotyczących oceny funkcjonowania procesu obsługi konsumentów z punktu widzenia samych zainteresowanych. Jednak brak odpowiedniej konstrukcji narzędzi umożliwiających standaryzację zebranych wywiadów lub nieadekwatne zastosowanie analiz nie pozwalają na podjęcie skutecznych działań poprawiających poziom satysfakcji klientów. Przedstawiona zostanie metoda regresyjna umożliwiająca poznanie relacji pomiędzy zadowoleniem konsumentów a kluczowymi czynnikami wpływającymi na jego poziom. W ten sposób otrzymane wnioski umożliwią podjęcie racjonalnej decyzji dotyczącej poprawy efektywności funkcjonowania procesu obsługi klientów.


Przygotowanie danych marketingowych do analiz data mining

Celem wystąpienia jest przedstawienie sposobów przygotowania danych do budowy modeli predykcyjnych data mining. Modele te dotyczą m.in. takich obszarów, jak analiza migracji klientów (churn analysis), wykrywanie oszustw (fraud detection) oraz szeroko rozumiane przewidywanie przynależności obiektów do klas na potrzeby sprzedaży bezpośredniej, sprzedaży krzyżowej i uzupełniającej (response models). W trakcie wystąpienia omówione zostaną problemy dotyczące braków danych, obserwacji nietypowych, przekształcania zmiennych, analizy danych czasowych, wprowadzania zmiennych wskaźnikowych i in.


Web mining – badania zachowań Internautów

W trakcie warsztatów uczestnicy poznają procedurę analityczną w module SAL (zaawansowana analiza koszykowa, sekwencji i połączeń). Program zajęć obejmuje:

  1. generowanie jakościowych i ilościowych reguł asocjacyjnych
  2. selekcję reguł i metody wizualizacji modelu
  3. budowę reguł sekwencyjnych


Analiza satysfakcji i lojalności klientów

Warsztat jest poświęcony integracji analizy conjoint z modelami ścieżkowymi. W badaniach marketingowych częstym problemem badawczym jest pomiar preferencji konsumentów i ich wyjaśnienie poprzez odniesienie do cech psychograficznych konsumentów, takich jak postawy i wartości osobowe. W pomiarze wartości i postaw wykorzystywane są często modele ze zmiennymi ukrytymi a proces estymacji dokonywany jest za pomocą modeli równań strukturalnych. W pomiarze preferencji wyrażonych na podstawie skal ocen lub prawdopodobieństw wyboru stosowana jest analiza conjoint oparta na metodzie regresji liniowej ze zmiennymi sztucznymi (metoda najmniejszych kwadratów).

  1. Zasady analizy conjoint
  2. Etapy procedury
  3. Estymacja parametrów modelu i interpretacja wartości funkcji użyteczności
  4. Charakterystyka modelu ścieżkowego z preferencjami konsumentów
  5. Specyfikacja i identyfikacja modelu
  6. Ocena jakości modelu
  7. Estymacja i interpretacja parametrów


Drzewa interakcyjne CART w analizie danych ankietowych

W trakcie warsztatów uczestnicy poznają procedurę analityczną w module drzewa interakcyjne (C&RT, CHAID). Program zajęć obejmuje:

  1. wprowadzenie do budowy modeli drzew klasyfikacyjnych CART
  2. budowę modelu z ingerencją badacza w wielkość i głębokość drzewa
  3. budowę modelu z subiektywnym doborem predyktorów i ich kategorii

Przykład wykorzystany podczas ćwiczeń to zbiór obserwacji z rzeczywistych badań ankietowych dotyczących preferencji na rynku motoryzacyjnym.