Клиентская аналитика - методы принятия решений
-
Upload
basegroup -
Category
Technology
-
view
973 -
download
0
description
Transcript of Клиентская аналитика - методы принятия решений
![Page 1: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/1.jpg)
Клиентская аналитика: методы принятия решений
![Page 2: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/2.jpg)
Кого привлекать?
Как удержать ценных клиентов?
Как увеличить прибыльность?
Как сформировать привлекательные адресные предложения?
Как увеличить отклик на предложения?
Как минимизировать отток?
Как минимизировать негатив?
Как диагностировать проблемы?
Вопросы к аналитике
![Page 3: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/3.jpg)
Комплексная
ABC
XYZ
RFM
Соц-дем.Поведение
География
Предпочтения
Варианты анализа
![Page 4: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/4.jpg)
Простые методы
![Page 5: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/5.jpg)
1. Выбрать показатель: выручка, маржа…
2. Агрегировать данные по каждому клиенту за последний период
3. Отсортировать по убыванию показателя, рассчитать накопительную сумму:
Первые 20% - самые ценные
Следующие 30% - промежуточные
Последние 50% - наименее ценные
ABC-анализ: алгоритм
![Page 6: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/6.jpg)
1. Выбрать квант: день, неделя, месяц
2. Агрегировать данные по продажам каждому клиенту и получить временные ряды
3. Рассчитать коэффициент вариации для каждого клиента:
0-10% - стабильное потребление
10-25% - регулярное потребление
>25% - хаотическое потребление
XYZ-анализ: алгоритм
![Page 7: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/7.jpg)
Ян
в
Фе
в
Ма
р
Ап
р
Ма
й
Ию
н
Ию
л
Авг
Се
н
Окт
Но
я
Де
к
0
5
10
15
20
25
XYZ
XYZ-анализ: пример
![Page 8: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/8.jpg)
Оценка лояльности клиента на основе показателей:
Recency (новизна) – давность последней покупки.
Frequency (частота) – частота покупок.
Monetary (деньги) – потраченные суммы
RFM-анализ: идея
![Page 9: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/9.jpg)
Каждый из показателей делится на 5 квантилей, например:
Считается RFM-код каждого клиента.
RFM-анализ: алгоритм
RДавность покупки
F Частота покупок M Потраченные суммы
5 <1 мес. 5 >1 в 1 мес. 5 >100 000 руб.
4 2-3 мес. 4 1 в 2-3 мес. 4 50-100 000 руб.
3 4-8 мес. 3 1 в 4-8 мес. 3 10-50 000 руб.
2 9-18 мес. 2 1 в 9-18 мес. 2 3-10 000 руб.
1 >18 мес. 1 1 в >18 мес. 1 <3 000 руб.
![Page 10: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/10.jpg)
RFM-анализ: визуализация
![Page 11: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/11.jpg)
1. Оценка привлекательности клиента
2. Контроль изменений в поведении
3. Оценка миграции между группами
4. Оценка эффективности программы лояльности
5. Выбор стратегии работы с каждым сегментом
RFM-анализ: применение
![Page 12: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/12.jpg)
RFM-анализ: выводы
Клиенты R F M Количество клиентов
Лояльные
Промежуточные
Нелояльные
Потерянные
5 4 5 4 5 4
2
1 2 1 2 1
2 13
21
32
13
21
3
![Page 13: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/13.jpg)
Продвинутые методы
![Page 14: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/14.jpg)
Определение задачи
Сбор данных
Сегментация/ Кластеризация
Интерпретация результатов
Применение
Цикл работ
![Page 15: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/15.jpg)
Разработано множество алгоритмов кластеризации. Некоторые наиболее популярные:
Карты Кохонена
K-средних
EM-кластеризация
Иерархическая
Математический аппарат
![Page 16: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/16.jpg)
1. Оцифрованы и систематизированы
2. Содержат значимые факторы
3. Очищены от ошибок
4. Рассчитаны агрегаты
5. Сведены в одну таблицу
Требования к данным
![Page 17: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/17.jpg)
Соц-дем
• Пол
• Возраст
• Семья
• Образование
• Собственность
Поведение
• Частота покупок
• Средний чек
• Последняя покупка
• Покупки товаров по акциям
География
• Место жительства
• Место работы
• Место покупки
• Перемещения
Анализируемые данные
![Page 18: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/18.jpg)
Сегментация: профили кластеров
Социально-демографические
данные + поведение
![Page 19: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/19.jpg)
Сегментация: география
![Page 20: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/20.jpg)
1. Консолидировать данные о транзакциях (чеках)
2. Определить товары-маркеры
3. Кластеризовать транзакции
4. Рассчитать предпочтения по товарам-маркерам
Предпочтения: алгоритм
![Page 21: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/21.jpg)
Предпочтения: визуализация
Типичная потребительская
корзина
![Page 22: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/22.jpg)
ЗнанияДанные
Комплексная аналитика
Чеки
География
Обращение
Сайт
Анкеты Перспективность
Интересы
Удовлетворенность
![Page 23: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/23.jpg)
Метод Сложность Специалист
ABC Простой Маркетолог
XYZ Простой Маркетолог
RFM Простой Маркетолог
Соц-дем. Средний Аналитик
География Средний Аналитик
Поведение Сложный Data Mining аналитик
Предпочтения Сложный Data Mining аналитик
Комплексная Сложный Команда аналитиков
Оценка сложности
![Page 24: Клиентская аналитика - методы принятия решений](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081502/557fbb3cd8b42a40118b4b77/html5/thumbnails/24.jpg)
Средства анализа
Excel
CRM
СУБД
OLAP
Data Mining
Big Data
Технологии анализа