Modele statystyczne i marketing analityczny Zaledwie kilka firm w Polsce specjalizuje się w modelach statystycznych, a w szczególności w modelach data mining. Metoda opiera się na technikach automatycznej analizy danych, których zadaniem jest rozpoznanie zależności występujących pomiędzy zmiennymi w bazach danych.

Data dodania: 2009-09-28

Wyświetleń: 1714

Przedrukowań: 0

Głosy dodatnie: 0

Głosy ujemne: 0

WIEDZA

0 Ocena
Pobierz artykul

Licencja: Creative Commons

W zastosowaniach biznesowych pojawia się najczęściej tam, gdzie występują dane (np. transakcyjne) oraz jest dużo klientów.
Informacje dotyczące preferencji konsumentów zgromadzone jko badania online w działach marketingu i sprzedaży umiejętnie użyte mogą być przydatne w wielu rodzajach działań, takich jak planowanie nowych kampanii, pozyskiwanie nowych klientów czy projektowanie układu produktów w punkcie sprzedaży, planowanie koszyków produktów. Stosując metody data mining jesteśmy w stanie zamienić dotychczas niewykorzystane informacje ukryte w bazach na wartościową informację.
Powszechne zastosowania modelowania to:
• Określenia profilu klientów, segmentacja i klasyfikacja klientów
• Segmentacja produktów
• Szacowania skuteczności akcji cross-sellingowych, up-sellingowych
• Planowania efektywnych kampanii
• Modele ryzyka odejścia klienta (churn).
Najczęstszym zastosowaniem technik Data Mining są przypadki, w których potrzeba poprawnie określić prawdopodobieństwo jakiegoś zjawiska, np. odejścia klienta (churn) czy szansy na sprzedaż (cross-, up-selling). Powszechnie metody data mining stosuje się również do segmentacji klientów. W przypadku sprzedaży w dużych koncernach nie zawsze istnieją możliwości traktowania klienta indywidualnie. Istnieje jednak możliwość stworzenia pewnej iluzji „indywidualnego traktowania" bazującej na poprawnej segmentacji klientów. Bazując na gromadzonych przez firmę szczegółowych danych (takich jak zakupy konkretnych produktów, ) jesteśmy w stanie dokonać sklasyfikować klientów na grupy, różniące się mięzy sobą. W praktyce dysponując stosownymi danymi jesteśmy w stanie wyznaczyć np. grupy:
• Klientów gotowych odpowiedzieć na nową ofertę
• Klientów kupujących produkty łącznie z innymi, ściśle określonymi produktami
• Klientów skłonnych skorzystać z promocji
• Klientów kupujących jedynie produkty ściśle określonych kategorii
• Najbardziej lojalnych klientów oraz najbardziej zagrożonych odejściem klientów.
Poza segmentacją klientów bazując na tych samych bazach istnieje możliwość przygotowania również segmentacji produktowej, czyli odkrycia produktów kupowanych łącznie.
Statystyka dostarcza szeregu metod do wykonania odpowiednich podziałów, zakładając, że udało nam się wcześniej zintegrować odpowiednie dane. Segmentacja w biznesie to jednak nie tylko statystyka. W zastosowaniach praktycznych, segmenty powoływane są do życia wtedy, gdy:
• poznaliśmy specyfikę każdego segmentu
• posiadamy strategię działań wobec jego członków
• określiliśmy wsparty budżetem plan działań wobec poszczególnych grup.

 

 

Licencja: Creative Commons