Rambler's
Top100
 
rss 
Новости сайта
[27.07.2015] 

Рынок кобрендинговых – совместных банка и компаний – пластиковых карт в России быстро растет и меняется

Во время кризиса банки изыскивают дополнительные способы привлечения клиентов. Одним из них является выпуск кобрендинговых карт, владелец которых получает скидки на услуги одной или нескольких компаний. Такие карты занимают пока небольшую долю рынка, но их популярность быстро растет.

[18.05.2015] 

Использование СЕМ для достижения результата

Шон Смит, основатель компании Smith+co, ведущий консультант по вопросам клиентского опыта, дает 10 рекомендаций по внедрению СЕМ.

[12.05.2015] 

Программы лояльности – инструмент построения клиентоцентричной модели бизнеса

Клиентоцентричность - это включение клиента в процесс создания продукта, организации сервиса и управления компанией. Без автоматизированной системы взаимодействия с клиентом, которую обеспечивает программа лояльности, достигнуть клиентоцентричности сложно.

[10.03.2015] 

Билеты за мили. Kак устроены бонусные программы авиакомпаний

Какие бывают программы лояльности, как быстрее накопить бонусные мили и как выгоднее их обменять на авиабилеты.

[24.02.2015] 

Иллюстрация потребительской лояльности

Клиент должен платить больше, а не меньше. Как сделать потребителя поклонником бренда? Читайте статью, которую автор снабдил наглядными иллюстрациями.




Поиск  
  
 - трансляция новостей
подписаться на новости



Технологии программ лояльности



Аналитика Datawiz дает ответ на вопрос, чего хотят покупатели

Принятие управленческих решений для большой торговой сети – задача, которая требует быстрой реакции и глубоких знаний о торговой сети и влиянии внешних факторов. В каждый момент времени для принятия решений необходимо видеть как детали, так и общую картину.

Datawiz Inc. предоставляет услуги анализа данных методами Big Data, розничным сетям любого профиля. Прогноз, выявление взаимосвязей в данных и других закономерностей делают принятие решений более оперативным и точным.

Часто к услугам Datawiz прибегают продуктовые сети. Поскольку ассортимент и количество чеков в этом сегменте – наибольшее. 
 
Например, сотрудники Datawiz сделали расчет вероятности будущих покупок для супермаркетов сети "Край". Вероятности рассчитывались на основе сегментации клиентов по их предпочтениям. 
 
В ходе анализа оказалось, что в разных магазинах сети покупатели отдают предпочтение разным торговым маркам. Кроме того, в магазинах оказалось разным количественное соотношение клиентов мужского и женского пола. Т.е. на корзину влияют региональные отличия, расположение и ассортимент магазина. Зато данные по отдельным магазинам дают возможность разделить клиентов на четкие сегменты (кластеры), и уже для них посчитать вероятность будущей покупки определенных товаров.
Визуализация кластеров
Визуализация кластеров по наиболее популярным группам товаров.
 
На рисунке по периметру перечислены группы товаров. Группы товаров отмеченные одним цветом – это товары из одного кластера. Кластер в данном случае – это набор товаров, которые часто покупают вместе. Товары, которые входят в 2 или больше кластеров соединены линиями внутри круга.
 
Обнаружены четкие закономерности. Благодаря ним можно прогнозировать поведение клиентов из каждого сегмента, и принимать управленческие решения соответственно. Будь-то рекламные кампании или вопросы поставки товаров.
 
Вот мнение председателя совета директоров "Kraina Ltd" - Анатолия Ивановича Юркевича о результатах работы:
"Гораздо удобнее принимать решения, когда становится понятно какие приоритеты у разных групп покупателей. Мы можем предложить именно то, что нужно клиенту - без дополнительных опросов, исследований и без длительного внедрения технологий".
 
Подход Datawiz Inc. позволяет работать с данными не только из торговых точек, но и интернет-магазинов. В частности, для онлайн-ритейлера была проведена классификация учетных записей. Для классификации было определено несколько профилей клиентов. Определяющими факторами стали категории любимых товаров и средняя сумма корзины.
 
Профили клиентов:
Молодая мать - товары для детей, одежда,
Модница - женская одежда и аксессуары,
Гаджетоман - техника и аксессуары,
Обувь - мужская и женская обувь,
Мейнстрим - недорогие товары из категорий одежды, обуви и техники,
Бизнесмен - средний заказ более 1000 долларов,
Другие - спорт, авто-запчасти или другие нестандартные категории товаров.
 
В ручном режиме был проведен анализ 2000 учетных записей, а остальные были проклассифицированы автоматически.
 
Классификация позволила рекомендовать клиентам товары из категорий, которые их обычно интересуют, и делать специальные предложения для категории “бизнесмен”.
Классификация
Понимание стиля жизни клиента позволяет делать больше полезных рекомендаций и завоевывать лояльность клиентов. В результате отклик клиентов на персональные предложения составил 13%, и на 18% увеличилась средняя стоимость заказа.
 
Выше рассмотрены только 2 случая применения из сотен возможных. При наличии данных  вы можете узнать и понять свойства любого из процессов в вашем бизнесе. Стиль жизни и уровень дохода клиента - это только начало. Глубокий анализ и прогнозирование позволят видеть полную картину, не упустив деталей. В условиях конкурентной борьбы Big Data может стать важным преимуществом. Это именно тот случай, когда знание это сила. 
 
Cтартап Datawiz.io разрабатывает решения по аналитике Big Data для корпоративных клиентов, в первую очередь, сетевых ритейлеров. Те накапливают огромные массивы информации о своих клиентах, а Datawiz предлагает набор онлайн-инструментов, с помощью которых эти данные можно обрабатывать и анализировать. Решение помогает ритейлерам сегментировать клиентов и прогнозировать покупательское поведение.
 
Datawiz.io привлек $100 тыс. посевных инвестиций от российского венчурного фонда Altair Capital. К проекту в качестве консультанта присоединился бывший CEO компании Viewdle Лоран Жиль. Команда стартапа, находящаяся в Черновцах, надеется, что деньги и экспертиза Altair Capital, а также опыт Жиля позволят Datawiz успешно выйти на мировой рынок.


обсудить на форуме (0)

книги о программах лояльности рекомендуем почитать


Литература по программам лояльностиМужские бренды. Создание и продвижение товаров для сильного пола

Марк Тангейт | Издательство «Альпина Паблишерз», 2010 г., 209 стр.


Современные мужчины… более чувственные, ухоженные, образованные, но при этом по-прежнему консервативные. Они до сих пор продолжают оставаться загадкой для маркетологов, никак не реагируя на львиную долю рекламных посланий. Чем привлечь внимание такого потребителя, что продать ему, чем завоевать доверие и как сформировать лояльность? Об этом рассказывает эта книга.


Информация о потребителях, которая накапливается с помощью программ лояльности, может быть использована для снижения затрат на рекламу, директ-маркетинг, промо-акции и т.д.

21-22 февраля 2016
"Программа лояльности как центр прибыли компании"

-15% до 25 января
| новости | журнал | программы лояльности | технологии | теория | клуб экспертов | выставки | литература | глоссарий | форум | контакты | реклама на сайте
 
Copyright 2005 by LOYALTY.INFO  |  Внимание! Права на материалы с сайта (фотографии, статьи и пр.) защищены авторским правом и не могут быть использованы без разрешения администрации.
Rambler's Top100
 
На главную