Аналитика клиентов

Аналитика клиентов — это процесс, в ходе которого данные о поведении клиентов используются для принятия ключевых бизнес- решений посредством сегментации рынка и прогнозной 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 от ее начала на уровне производства до конца цикла на уровне потребителя. Аналитика клиентов играет важную роль в прогнозировании поведения клиентов. ^[1]

Использование

Розничная торговля: Хотя до недавнего времени более 90% ритейлеров имели ограниченную информацию о своих клиентах, ^[2] с увеличением инвестиций в программы лояльности, решения для отслеживания клиентов и исследования рынка, эта отрасль начала все чаще использовать аналитику клиентов при принятии решений, начиная от продуктов, продвижения, управления ценами и дистрибуцией. ^{[ нужна ссылка ]} Наиболее очевидным применением клиентской аналитики в розничной торговле сегодня является разработка персонализированных коммуникаций и предложений и/или различных маркетинговых программ по сегментам. ^{[ нужна ссылка ]} Дополнительные причины, изложенные Bain & Co., включают: расстановку приоритетов в разработке продуктов, разработку стратегий распространения и определение цен на продукты. ^[3] Демографические данные, данные об образе жизни, предпочтениях, лояльности, поведении, ценности покупателя и данные о прогнозируемом поведении являются ключом к успеху анализа клиентов. ^{[ нужна ссылка ]}

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 штат сотрудников с помощью программного обеспечения для прогнозного планирования на основе прогнозируемого трафика клиентов. Графики работы рабочих могут быть скорректированы в соответствии с обновленными прогнозами в кратчайшие сроки. Аналитика клиентов позволяет розничным компаниям оценивать сотрудников, сравнивая ежедневные продажи с ежедневным трафиком в магазине. Использование данных клиентской аналитики влияет на управление работниками розничной торговли благодаря явлению, известному как рефракционное наблюдение. Модель рефракционного наблюдения описывает, как сбор информации об одной группе может повлиять на совершенно другую группу и обеспечить контроль над ней.

Критика использования: Поскольку технологии розничной торговли все больше ориентируются на данные, использование аналитики клиентов вызвало критику, особенно в отношении того, как они влияют на работников розничной торговли. Алгоритмы подбора персонала, основанные на данных, могут привести к нерегулярным графикам работы, поскольку они могут меняться в короткие сроки, чтобы адаптироваться к прогнозируемому трафику. Оценка продаж на основе данных также может вводить в заблуждение, поскольку счетчики ежедневного трафика не позволяют точно различать клиентов и персонал и не могут точно учитывать перерывы работников. ^[4]

Финансы: Банки, страховые компании и пенсионные фонды используют аналитику клиентов для понимания пожизненной ценности клиентов , выявления клиентов с отрицательным доходом, которые, по оценкам, составляют около 30% клиентской базы, увеличения перекрестных продаж, управления оттоком клиентов , а также перевода клиентов в более низкие категории. каналы затрат целевым образом.
Сообщество: Муниципалитеты используют аналитику клиентов, чтобы привлечь ритейлеров в свои города. Используя психографические переменные, сообщества можно сегментировать по таким признакам, как личность, ценности, интересы и образ жизни. Используя эту информацию, сообщества могут обращаться к розничным продавцам, которые соответствуют профилю их сообщества.
Управление взаимоотношениями с клиентами: Аналитическое управление взаимоотношениями с клиентами , обычно сокращенно CRM, позволяет измерять и прогнозировать данные о клиентах, чтобы обеспечить обзор клиента на 360°.

Прогнозирование поведения клиентов

Прогнозирование покупательских привычек и предпочтений образа жизни — это процесс сбора 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 наиболее прибыльных клиентов любой организации. Когда многие из этих потенциальных клиентов собираются в одном районе, это указывает на благоприятное место для размещения бизнеса. Используя анализ времени в пути, также можно предсказать, как далеко данный клиент проедет до определенного места. ^{[ нужна ссылка ]}. Объединив эти источники информации, можно определить денежную стоимость каждого домохозяйства в торговой зоне с подробным описанием вероятности того, что это домохозяйство будет иметь ценность для компании. Благодаря аналитике клиентов компании могут принимать решения на основе фактов и объективных данных. ^{[ нужна ссылка ]}

Интеллектуальный анализ данных

Существует два типа категорий интеллектуального анализа данных . Прогнозирующие модели используют предыдущие взаимодействия с клиентами для прогнозирования будущих событий, а методы сегментации используются для распределения клиентов со схожим поведением и характеристиками в отдельные группы. Эта группировка может помочь маркетологам оптимизировать управление кампаниями и процессы таргетинга. ^{[ нужна ссылка ]}

Розничное использование

В сфере розничной торговли компании могут вести подробный учет каждой совершаемой транзакции, что позволяет им лучше понимать поведение покупателей в магазине. Интеллектуальный анализ данных может применяться на практике путем проведения 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 позволяют предсказать, когда клиент с наибольшей вероятностью купит определенный вид товара. Маркетинг баз данных использует профиль клиента для эффективного продвижения. При планировании и распределении мерчандайзинга используются данные, позволяющие розничным продавцам изучать структуру магазинов в местах, демографически схожих, для улучшения планирования и распределения, а также для создания планировки магазинов. ^[5]

См. также

Ссылки

^ Киумарси и др., 2009 г.
^ «Будущее розничных сетей поставок» . www.mckinsey.com . Проверено 22 ноября 2018 г.
^ Бэйн и Ко. ^{[ нужны разъяснения ]}
^ Леви, Барокас, Карен, Солон (2018). «Рефракционное наблюдение: мониторинг клиентов для управления работниками». Международный журнал коммуникации . 12 : 2–10. {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Ригельски, Крис; Ван, Юн-Ченг; Йен, Дэвид К. (1 ноября 2002 г.). «Методы интеллектуального анализа данных для управления взаимоотношениями с клиентами». Технология в обществе . 24 (4): 483–502. дои : 10.1016/S0160-791X(02)00038-6 . ISSN 0160-791X . S2CID 16056151 .

Дальнейшее чтение

Киумарси, Х., Хоршиди, К.Дж., Яхая, З.С., Ван Катсем, И., Зарафат, М., Рахман, В.А. (2009). Удовлетворенность клиентов: пример предпочтений в отношении качества употребления свежего мяса и стандарта урожайности Министерства сельского хозяйства США. Конференция Международного журнала искусств и наук (IJAS).

Внешние ссылки

[1] Киумарси и др., 2009 г.

[2] «Будущее розничных сетей поставок» . www.mckinsey.com . Проверено 22 ноября 2018 г.

[3] Бэйн и Ко. ^{[ нужны разъяснения ]}

[4] Леви, Барокас, Карен, Солон (2018). «Рефракционное наблюдение: мониторинг клиентов для управления работниками». Международный журнал коммуникации . 12 : 2–10. {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[5] Ригельски, Крис; Ван, Юн-Ченг; Йен, Дэвид К. (1 ноября 2002 г.). «Методы интеллектуального анализа данных для управления взаимоотношениями с клиентами». Технология в обществе . 24 (4): 483–502. дои : 10.1016/S0160-791X(02)00038-6 . ISSN 0160-791X . S2CID 16056151 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]