stringtranslate.com

Аналитика клиентов

Аналитика клиентов — это процесс, посредством которого данные о поведении клиентов используются для принятия ключевых бизнес- решений посредством сегментации рынка и предиктивной аналитики . Эта информация используется предприятиями для прямого маркетинга , выбора места и управления взаимоотношениями с клиентами . Маркетинг предоставляет услуги для удовлетворения клиентов. Имея это в виду, производственная система рассматривается с ее начала на уровне производства до конца цикла у потребителя. Аналитика клиентов играет важную роль в прогнозировании поведения клиентов. [1]

Использует

Розничная торговля
Хотя до недавнего времени [ когда? ] более 90% розничных торговцев имели ограниченную видимость своих клиентов, [2] с ростом инвестиций в программы лояльности, решения для отслеживания клиентов и маркетинговые исследования эта отрасль начала все чаще использовать аналитику клиентов при принятии решений, начиная от управления продуктами, акциями, ценами и дистрибуцией. [ нужна цитата ] Наиболее очевидным применением аналитики клиентов в розничной торговле сегодня является разработка персонализированных коммуникаций и предложений и/или различных маркетинговых программ по сегментам. [ нужна цитата ] Дополнительные причины, изложенные Bain & Co., включают: определение приоритетов в усилиях по разработке продукта, проектирование стратегий дистрибуции и определение цен на продукты. [3] Демографические данные, данные об образе жизни, предпочтениях, данные о лояльности, поведении, ценности покупателя и прогнозируемом поведении являются ключевыми для успеха аналитики клиентов. [ нужна цитата ]
Управление розничной торговлей
Компании могут использовать данные о клиентах для реструктуризации управления розничной торговлей. Такая реструктуризация с использованием данных часто происходит при динамическом планировании и оценке работников. Благодаря динамическому планированию компании оптимизируют штатное расписание с помощью программного обеспечения для прогнозного планирования на основе прогнозируемого трафика клиентов. Графики работы работников могут быть скорректированы в ответ на обновленные прогнозы в короткие сроки. Аналитика клиентов позволяет розничным компаниям оценивать работников, сравнивая ежедневные продажи с ежедневным трафиком в магазине. Использование данных аналитики клиентов влияет на управление работниками розничной торговли в явлении, известном как рефракционное наблюдение, что означает, что сбор информации об одной группе может повлиять и обеспечить контроль над совершенно другой группой.
Критика использования
Поскольку технологии розничной торговли становятся все более ориентированными на данные, использование аналитики клиентов вызвало критику, особенно в том, как они влияют на работников розничной торговли. Алгоритмы кадрового обеспечения, основанные на данных, могут привести к нерегулярным рабочим графикам, поскольку они могут меняться в короткие сроки, чтобы адаптироваться к прогнозируемому трафику. Оценка продаж, основанная на данных, также может быть обманчивой, поскольку ежедневные счетчики трафика неточно различают клиентов и персонал и не могут точно учитывать перерывы работников. [4]
Финансы
Банки, страховые компании и пенсионные фонды используют аналитику клиентов для понимания ценности пожизненного обслуживания клиентов , выявления клиентов с отрицательной стоимостью (то есть сегмента клиентской базы, который стоит дороже, чем он стоит), которые, по оценкам, составляют около 30% клиентской базы, увеличения перекрестных продаж , управления оттоком клиентов , а также целенаправленной миграции клиентов на более дешевые каналы.
Сообщество
Муниципалитеты используют аналитику клиентов, чтобы привлечь ритейлеров в свои города. Используя психографические переменные, сообщества можно сегментировать на основе таких атрибутов, как личность, ценности, интересы и образ жизни. Используя эту информацию, сообщества могут обращаться к ритейлерам, которые соответствуют профилю их сообщества.
Управление взаимоотношениями с клиентами
Аналитическое управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) позволяет измерять и прогнозировать данные о клиентах, чтобы обеспечить комплексное представление о клиенте.

Прогнозирование поведения клиентов

Прогнозирование покупательских привычек и предпочтений в образе жизни — это процесс добычи и анализа данных. Эта информация состоит из многих аспектов, таких как покупки по кредитным картам , подписка на журналы , членство в картах лояльности , опросы и регистрация избирателей . Используя эти категории, можно создать профили потребителей для самых прибыльных клиентов любой организации. Когда многие из этих потенциальных клиентов собираются в одной области, это указывает на благоприятное место для размещения бизнеса. Используя анализ времени в пути , [ необходимо разъяснение ] также можно предсказать, как далеко данный клиент проедет до определенного места [ необходимо цитирование ] . Объединив эти источники информации, можно установить долларовую стоимость для каждого домохозяйства в торговой зоне, детализируя вероятность того, что домохозяйство будет ценным для компании. С помощью аналитики клиентов компании могут принимать решения на основе фактов и объективных данных. [ необходимо цитирование ]

Сбор данных

Существует два типа категорий интеллектуального анализа данных . Прогностические модели используют предыдущие взаимодействия с клиентами для прогнозирования будущих событий, в то время как методы сегментации используются для размещения клиентов со схожим поведением и атрибутами в отдельные группы. Такая группировка может помочь маркетологам оптимизировать управление кампаниями и процессы таргетинга. [ необходима цитата ]

Использование в розничной торговле

В розничной торговле компании могут вести подробные записи каждой совершенной транзакции, что позволяет им лучше понимать поведение покупателей в магазине. Анализ данных может быть практически применен посредством выполнения анализа корзины, прогнозирования продаж, маркетинга баз данных, а также планирования и распределения мерчандайзинга. Анализ корзины может показать, какие товары обычно покупаются вместе. Прогнозирование продаж показывает временные закономерности, которые могут предсказать, когда покупатель с наибольшей вероятностью купит определенный вид товара. Маркетинг на основе баз данных использует профиль покупателя для эффективных акций. Планирование и распределение мерчандайзинга использует данные, чтобы позволить розничным торговцам изучать закономерности магазинов в местах, которые демографически схожи, для улучшения планирования и распределения, а также для создания макетов магазинов. [5]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Киумарси и др., 2009
  2. ^ «Будущее розничных цепочек поставок». www.mckinsey.com . Получено 22 ноября 2018 г. .
  3. ^ Bain & Co. [ требуется разъяснение ]
  4. ^ Леви, Барокас, Карен, Солон (2018). «Рефракционное наблюдение: мониторинг клиентов для управления работниками». Международный журнал коммуникаций . 12 : 2–10.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  5. ^ Рыгельски, Крис; Ван, Цзюнь-Ченг; Йен, Дэвид С. (2002-11-01). «Методы добычи данных для управления взаимоотношениями с клиентами». Технологии в обществе . 24 (4): 483–502. doi :10.1016/S0160-791X(02)00038-6. ISSN  0160-791X. S2CID  16056151.

Дальнейшее чтение

Внешние ссылки