Data Mining в Direct Marketing

Изучим применение методов Data Mining более детально. В качестве образца можно взять Direct Marketing. Это один из самых распространенных способов повышения лояльности. Direct Marketing – это создание адресных предложений клиентам (во внимание при этом принимаются их пожелания). Суть метода не сложна: определенные люди получают предложения по товару в самый удачный период времени.

Реализация директ-маркетингового подхода состоит из следующих стадий

  1. Сегментация клиентской базы

    На первое место выходит категория заказчиков, приносящих максимальную выгоду. Именно на эту категорию и делается главная ставка. Таким образом, разделение базы клиентов на определенные сегменты – это невероятно важная операция. Следует отдать предпочтение самым привлекательным заказчикам. Затем начинается контакт с клиентами, которые принадлежат к определенным сегментам. Именно на этом основывается процесс создания особых маркетинговых программ.

    Исследование пожеланий аудитории и ее сегментирование являются обязательными моментами в описываемой работе. Клиент должен быть заинтересован. В противном случае программа будет бесполезной.

    Важно помнить о том, что структура заказчиков невероятно сложна. Сегментация на основе, к примеру, возраста и пола не будет эффективной. Следует принимать во внимание ряд других важнейших аспектов (доходы, место проживания и т.п.). Простые методы группировки должны остаться в прошлом. Следует применять Data Mining алгоритмы сегментации. Взять, к примеру, карты Кохонена. Они открывают массу новых возможностей (визуализация итогов сегментации и др.).
  2. Выбор целевой аудитории

    Осознание того, из кого именно состоит целевая аудитория, имеет большое значение. Следует создать список заказчиков, которые проявляют конкретный интерес к определенной продукции. Перечень будущих действий будет выстраиваться уже после выбора заказчиков. Если представленные мероприятия будут проведены грамотно, то действие программы будет мощнее.

    После определения сегментов следует подвергнуть анализу следующие моменты:
    • Установить финансовые показатели сегментов, их возможности, потенциал, привлекательность;
    • Дать оценку статистическим показателям;
    • Установить, какие показатели являются определяющими для интересных сегментов (установить их отличия от остальных);
    • Для каждого сегмента должна быть установлена своя собственная стратегия.
    Средства Data Mining предоставляют возможность доступной трактовки имеющихся итогов. Для этого применяются средства визуализации.
  3. Создание адресных предложений

    Адресные обращения целиком и полностью зависят от грамотности сделанных прогнозов. Если у Вас получится предсказать, в какой услуге или в какой продукции будут максимально заинтересованы клиенты, принадлежащие к конкретному сегменту, то эффективность программы будет очень высокой. Предложения, которые составлены правильно, повышают доходность и лояльность. Если же они составлены неправильно, то клиенту это будет только мешать. Средства Data Mining подразумевают наличие определенных алгоритмов, которые предоставляют возможность устанавливать взаимосвязи между продуктами и формировать предложения с прицелом на реакцию клиента.
  4. Анализ фидбэка заказчика

    Создатели любой грамотно сформированной маркетинговой программы в обязательном порядке оценивают фидбэк (отклик) клиента. Именно на этом выстраивается оценка методов, которые являются самыми действенными. Адресное предложение не может выступать в качестве гарантии желаемого отклика (здесь следует учитывать огромнейшее количество самых разных аспектов). При изучении откликов анализируются даже негативные ответы. Анализ подобного рода помогает избежать уже допущенных просчетов в будущем. Data Mining располагает алгоритмами, предоставляющими возможность устанавливать определенные закономерности, давать оценку воздействию факторов.
  5. Анализ действенности программы лояльности

    Программ лояльности, которые были сформированы неправильно, очень много. Впрочем, основным просчетом ее создателей является то, что за процессами, которые обязательно следует оценивать, никто не следит. В таких случаях наступает момент, когда уже никто не знает, имеет ли смысл работа программы в принципе. Именно поэтому полноценному контролю за программой следует уделять повышенное внимание.

    Оценивание лояльности – это непростая работа. Система управления должна накапливать требуемую статистику. Впоследствии это позволит менеджменту получить анализ действенности системы. Действенность работы программы выражается в увеличении количества заказчиков, а также в финансовом эквиваленте.

    Эффективность программы лояльности оценивается с помощью способов, которые предоставляют возможность принимать во внимании различные факторы поведения. В данном случае в действие вступают обработка статистики, методы анализа и методы Data Mining. Создатели программы лояльности смогут использовать такие тонкие критерии, как уход клиента из категории «лояльные» в категорию «нелояльные» и т.п.

    Без формирования большой группы постоянных клиентов в настоящий момент добиться стабильных темпов роста организации невозможно. Конкуренция сейчас не проявляет никакого снисхождения к слабым игрокам. Важно учитывать, что количество предложений в сфере услуг и торговли постоянно увеличивается. База клиентов – это важнейший актив любой компании. А лояльность аудитории – это значимое мерило успешности предприятия.