Новости
Клиентоориентированное управление ассортиментом - долгосрочное полное влияние товаров-драйверов
23.06.15Презентация: Клиентоориентированное управление ассортиментом - долгосрочное полное влияние товаров-драйверов
Тезисы к графикам в презентации:
1. Клиентоориентированное управление ассортиментом требует учета влияния товаров-драйверов на долгосрочную полную ценность покупателей (CLV), в отличие от традиционных методов (ABC, basket – анализ).
2. Данные продаж в программе лояльности за счет случайных перебоев поставок содержат готовый эксперимент для прогноза долгосрочного результата исключения определенных товаров из ассортимента
3. Отсутствие в продаже любимого товара в момент покупки часто приводит к замещению его менее подходящим или более дорогим, и иногда даже увеличивает средний чек, но может приводить к дальнейшему падению выручки от покупателя в разы
4. Для оценки влияния некоторых товаров (с учетом дубликатов и опечаток) бывает недостаточно статистики. Влияние всех товаров с определенными ключевыми словами позволяет делать достоверные выводы и в этом случае
5. Прогнозная модель влияния исключения товаров-драйверов из ассортимента на полную выручку позволяет принимать дальновидные клиентоориентированные решения с учетом изменения трендов во времени
Смотреть презентацию
Проверка достоверности прогнозной модели: видеогид
27.05.15Многие системы прогнозирования не проверяют чувствительность прогнозов к случайным совпадениям.
В ролике показано, как с помощью Microsoft Excel можно за 3 минуты проверить достоверность прогнозной модели и заодно методику ее формирования.
LifeStyle Club. Редактор акций: видеогид
21.04.15В видеогиде показано, как небольшими изменениями бизнес-логики можно постепенно менять алгоритмы работы с покупателями с помощью Редактора программ и акций LifeStyle Club.
В этом видео:
1) копирование алгоритма акции между программами разных партнеров;
2) добавление необходимых условий и действия с помощью всплывающего меню;
3) изменение констант акции;
4) копирование текста с входящими в него параметрами покупателя из одного действия в другое;
5) сохранение шаблона акции.
«Мы хотим знать, кто наш основной покупатель»
02.02.15Довольно часто при разработке стратегии или акции менеджеры ориентируются на среднего покупателя, или формулируют цель исследования как «Мы хотим знать, кто наш основной покупатель».
Аудит программы лояльности сети АЗС показал, что средний покупатель ежемесячно приобретает: 25 л. 92-го бензина, 14.7 л. 95-го, 18.8 л. дизельного топлива и 8.2 л. газа, а затем «полирует» все это стаканом 76-го.
Также «средний покупатель» по данным анкет - на 51% мужчина, на 5% женщина, и на 43% - неизвестно кто.
К сожалению, договориться о встрече с таким «средним покупателем» пока не удалось по причине отсутствия в программе людей с соответствующими данными.
То есть «средний покупатель» во многих отраслях не может существовать даже теоретически, и для работы с покупателями нужно выделять более тонкие поведенческие сегменты, наилучшим образом подходящие для конкретных предполагаемых действий. Основной, то есть «средневзвешенный» покупатель - такая же абстракция, только дополненная весовыми коэффициентами.
Кроме того, любое действие согласно уставу любой коммерческой компании должно быть направленно на «повышение долгосрочной прибыли». А действие или промо-акция могут приводить к разным результатам:
- Есть покупатели, которые купят продвигаемый товар и без акции, и ее проведение и предоставление им скидки/бонуса - прямое уменьшение прибыли.
- Есть покупатели, которые в любом случае не купят продвигаемый товар. Для них акция - лишнее раздражение и риск, что они уйдут.
- Есть покупатели, которые уже покупают более выгодный для компании товар, чем акционный, и достижение целей акции будет означать убытки для компании.
- Есть, наконец, колеблющиеся покупатели, воздействие на которых должно окупить убытки предыдущих пунктов.
Диаграмма жизненного цикла бонусов: Аудит программы лояльности
26.01.15Один из полезных инструментов аудита программ лояльности - динамика жизненного цикла начисленных бонусов.
Ее часто приходится делать для уточнения прогноза использования бонусов. Но она также полезна и для:
* выявления аномалий использования бонусов, начисленных в разные периоды,
* отслеживания результатов акций,
* борьбы со сбоями в обслуживании (и мошенничеством),
* да и просто чтобы лучше понимать поведение покупателей.
Рассмотрим динамику использования бонусов по начислению на двух примерах из торговли и сферы услуг.
На первой диаграмме: внутренняя структура остатков бонусов в разрезе месяцев начисления по состоянию на первое число каждого месяца в сети АЗС. В первый месяц начислены переходящие бонусы старой программы при замене технической платформы.
На второй диаграмме - те же данные, но остаток по каждому месяцу начисления изображен отдельной линией, чтобы было удобнее сравнивать их динамику между собой. Начальное значение каждой линии соответствует первоначальному начислению в этот месяц.
Динамика бонусов первого и третьего месяцев сильно отличается, (остатки первого месяца даже выходят за верхнюю границу диаграммы).
Динамика остальных месяцев схожа, но хорошо видны особенности:
1. Видны месяцы использования, когда все остатки падают существенно резче, чем обычно. Это обычно связано с проводимыми акциями, плановым «сгоранием» бонусов или внешними факторами (природные/социальные катаклизмы).
2. Наклон графиков стабильно усиливается, то есть бонусы используются все быстрее и быстрее. Объяснение этому - рост цен, ухудшение общей экономической ситуации.
Для примера, на третьей диаграмме приведена оценка наклона первых месяцев использования по 6 выбранным месяцам накопления. Видно, что бонусы в первые месяцы тратятся примерно пропорционально остатку, но скорость их использования ускорялась от 9.5% в месяц, до 15.7% в месяц: то есть более, чем в полтора раза.
Заметим, что глядя только на верхнюю границу первой диаграммы (без внутренней структуры), этих важных тенденций просто не видно.
Для сети отелей аудит дал другие результаты. На диаграмме структуры остатков мы видим их постоянный рост, при этом после первых 1-2 месяцев использования, остатки практически не изменяются (бонусы перестают использоваться).
Еще лучше это видно на диаграмме динамики остатков по месяцам: в начале программы половина бонусов использовалась в первый же месяц, но постепенно линии сглаживаются. Это может быть показателем того, что в программе остаются в основном постоянные гости.
Таким образом, зная внутреннюю структуру остатков бонусов и их динамику в прошлом, можно:
1. Существенно более точено прогнозировать использование бонусов в будущем (включая формирование резервов),
2. Выявлять их нетипичное использование/начисление, в том числе - мошенничество,
3. Своевременно выявлять важные тренды, например, ускорение/замедление использования,
4. Отслеживать реакцию на промо-акции и в целом лучше понимать своих клиентов.
Анализ динамики жизненного цикла бонусов при аудите программы лояльности дополняет анализ жизненного цикла покупателей и более глубокий прогноз покупательского поведения: выявление товаров - драйверов и поведенческих сегментов с высоким/низким изменением CLV в результате различных акций, в том числе - исключения части товаров из ассортимента. Но часто более быстрый финансовый результат дает приведение в соответствие действующего набора акций в программе изменившейся стратегии компании, а также замена неэффективной или рискованной правовой и налоговой базы программы.
Статья: Примеры и методика выделения сегментов с высоким изменением CLV по сравнению с контрольной группой
14.07.14Вышла статья «Персональное привлечение и удержание клиентов в программах лояльности» в журнале «Банковский ритейл» (скачать в PDF) с примерами и методикой выявления поведенческих сегментов с высоким/низким изменением CLV (пожизненной ценности клиента) в результате акции.
Oracle BI и Oracle Database – в составе LifeStyle Club, LifeStyle Marketing – Золотой партнер Oracle
24.12.13Корпорация Oracle предоставила компании LifeStyle Marketing статус Золотого партнера для поставки Oracle Database и Oracle BI в составе LifeStyle Club, решения для программ лояльности и персональной работы с покупателями.
LifeStyle Club – решение на базе Oracle Database для дословной реализации требуемых сценариев программ персональной работы с покупателями: дисконтных, бонусных, коалиционных, подарочных карт, купонных и других.
LifeStyle Club позволяет самостоятельно редактировать и отлаживать на планируемой последовательности событий любой требуемый сценарий маркетинговых программ персональной работы с покупателями через веб-интерфейс, и одной кнопкой публиковать на промышленной базе данных Oracle для опытной эксплуатации и развертывания.
Возможности LifeStyle Club:
- Редактирование, отладка и публикация сценариев программ для опытной и промышленной эксплуатации через веб-браузер;
- Перемещение и копирование логических блоков мышкой, возврат к предыдущим редакциям без обновления страницы;
- Единая логика обработки всех событий, включая транзакции лояльности, личный кабинет, контакт-центр, реестры, веб-запросы, шины данных WebSphere;
- Неограниченный набор и вложенность условий и действий, поэтапное взаимодействие программ и акций между собой в любой комбинации условий;
- Автоматический подбор персональных предложений с наилучшим прогнозом результата по сравнению с контрольной группой/средним по поведенческим и демографическим характеристикам на базе LifeStyle Segmentation (патент WO2013055257);
- Производительная масштабируемая платформа Oracle Database;
- Конструктор аналитических отчетов Oracle BI;
- Возможность самостоятельного расширения параметров и действий Конструктора программ и акций;
- Автоматическое формирование офф-лайн скриптов для точек продаж LifeStyle Point;
- Поддержка Windows/Unix систем для сервера баз данных;
- Репликация характеристик покупателей для распределенной сети обслуживания LifeStyle Network.
LifeStyle Marketing – консалтинговая и софтверная компания, специализирующаяся на разработке прибыльных и привлекательных программ персональной работы с покупателями, включая концепции, документооборот и технологии.
Компания развивает одноименную технологическую платформу привлечения, удержания и развития покупателей и в этом году получила международный патент на «способ прогнозирования целевых показателей событий по неограниченному количеству характеристик».
Видеозапись тренинга: Оценка эффективности программ лояльности и промо-акций, сегментация по потребительскому поведению
11.07.13Ниже - выступление директора компании LifeStyle Marketing Максима Дробышева на тренинге «Технология организации программы лояльности»:
Темы: Методы оценки эффективности программ лояльности и промо-акций, формирование гарантированно рентабельной программы, сегментация клиентов, использование поведенческих характеристик для повышения прибыльности акций.
Организатор http://IdeasFirst.info
Конструирование веб-интерфейсов программ и акций в LifeStyle Club
09.07.13Конструктор Программ и Акций LifeStyle Club теперь позволяет каждой акции и программе сформировать для покупателя и сотрудников контакт-центра требуемый веб-интерфейс, для чего реализовано событие «Веб-запрос».
В Конструктор добавлен шаблон отображения списка покупок с составом чека и элементы, достаточные для большинства интерфейсов:
- «Ответ» - добавляет к ответу на веб-запрос любой требуемый текст или HTML/Javascript - разметку с динамически формируемыми параметрами;
- «Кнопка» - рисует на веб–странице именованную кнопку;
- «Нажата кнопка» - возвращает имя нажатой кнопки;
- «Ввести» - добавляет поле для ввода (например, номера карты или суммы начисляемых бонусов);
- «Таблица» - рисует таблицу с возможностью сортировки столбцов при нажатии на их заголовки;
- «Строка таблицы» - формирует новую строку таблицы;
- «Ячейка» - рисует ячейку таблицы с возможностью расширения на несколько строк по вертикали.
Также реализовано формирование в Конструкторе сообщений неограниченной длины.
Опубликован международный патент LifeStyle Segmentation
18.04.13После принятия ФИПС решения о выдаче патента на технологию LifeStyle Segmentation, патент «СПОСОБ ПРОГНОЗА ЦЕЛЕВОГО ПОКАЗАТЕЛЯ СОБЫТИЙ ПО НЕОГРАНИЧЕННОМУ КОЛИЧЕСТВУ ХАРАКТЕРИСТИК (RU2012/000787)» переведен в международную фазу и официально опубликован на сайте WPO (WO2013055257).
Технология LifeStyle Segmentation максимизирует финансовый результат акций путем исключения убыточных и малоэффективных сегментов, автоматически выделяемых по поведенческим, демографическим, ситуационным и другим характеристикам клиентов и предложений.
Отсутствие ограничений на формирование характеристик позволяет анализировать всю доступную информацию вплоть до употребляемых слов в текстовых полях. Это обеспечивает автоматическое выделение значимых ключевых слов в названиях, анкетах и сообщениях от покупателей.
Одновременно из-за многократного уменьшения количества неинтересных предложений и неловких контактов уменьшаются потери клиентов и репутации компании.
При наличии контрольных групп, также выявляются сегменты наибольшего фактического отличия результатов в целевой и контрольной группе.
Анализ миллионов наблюдений может выполняться на персональном компьютере с проверкой миллионов гипотез в секунду и учетом необходимых статистических доверительных интервалов.
Ознакомительная версия решения поставляется также в составе бесплатного пакета Rapid Miner с открытым кодом и получило высокую оценку компании Rapid-I, ведущего поставщика решений с открытым кодом для прогнозной аналитики.
<< Первая < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Следующая > Последняя >> |
JPAGE_CURRENT_OF_TOTAL |