Наука

Социальные медиа предоставляют компаниям возможность установить связь со своими клиентами. Огромное количество разговоров в брендах, продуктах и услугах позволяет компаниям получить ценные инсайты от потребителей, понять, что им нравится, а что нет, и разобраться в причинах этих чувств. Значимые данные включают в себя мнения клиента, его чувства и отношение к бренду, теме или конкретному вопросу.

КАК

Анализ настроений на промежутке времени помогает понять отношение клиентов к конкретному вопросу.

ДАННЫЕ

Не структурированные и динамичные данные в социальных сетях, блогах, сайтах.

Грамотно подобранный инструмент анализа настроений поможет определить ключевых, влиятельных покупателей конкретного бренда или продукта. Это позволит выстроить отношения с «правильными» людьми – лидерами мнений на социальных платформах. Эти люди крайне важны для успешного привлечения новых клиентов.

КАК

Анализ связей и теория графов помогут выделить наиболее влиятельных клиентов, которые формируют общественное мнение.

ДАННЫЕ

Не структурированные данные из социальных сетей, блогов, сайтов.

Многие потребители оставляют отзывы о продукте  на социальных платформах. Big data может  использоваться для получения инсайдов на основе  этих отзывов и улучшения качества продуктов и  услуг. Эта технология позволяет вносить изменения  намного быстрее, чем традиционные опросы,  охватывающие небольшую группу клиентов и  относящиеся к конкретному периоду

КАК

Анализ отзывов потребителей.

ДАННЫЕ

Идеально подходят социальные сети, особенно Twitter.

Понимание профиля клиента важно для получения ценных инсайдов, которые могут повысить эффективность маркетинговых кампаний, таргетированных продаж и службы поддержки. Кроме того, целевой маркетинг помогает «активировать» бренд и укрепить отношения с клиентами. используют продукты по-разному, и  понимание того, как именно они это делают,  позволяет принимать более эффективные  решения и применять более точный таргетинг.  Это можно сделать с помощью анализа big data.

КАК

Определить релевантность информации для того или иного клиента по ряду параметров, позволяет предсказать, как клиент отреагирует на ту или иную маркетинговую компанию.

ДАННЫЕ

Профилирование потребителя используется, в основном, для таргетированного маркетинга. При профилировании учитываются демографические и транзакционные факторы, например, заинтересованность клиента в том или ином продукте.

Клиенты используют продукты по-разному, и  понимание того, как именно они это делают,  позволяет принимать более эффективные  решения и применять более точный таргетинг.  Это можно сделать с помощью анализа big data.

КАК

Определить стадию, на которой находится клиент, к какой категории принадлежит, его поведение.

ДАННЫЕ

Истории кликов, данные куки, демографические, транзакционные.

Анализ потребительского поведения позволяет  предсказать будущие действия потребителя. В  том числе, определить момент, когда  потребитель собирается уйти, и предотвратить  последствия.

КАК

Дерево решений и метод случайного леса. Результат – вероятность, с которое клиент прервет отношения с компанией. Позволяет наблюдать динамику различных сегментов во времени.

ДАННЫЕ

Демографические и транзакционные данные необходимо использовать при построении прогнозных моделей оттока клиентов. Анализ настроений клиентов, сделанный на основе социальных данных, поможет определить степень удовлетворенности клиентов, что, в свою очередь, повлияет на вероятность ухода.

Сегментирование на основе big data позволяет  компании понять, как именно покупатели используют  продукты и с какими проблемами они сталкиваются.  Маркетинг и коммуникация становятся более  персональными и резонируют с клиентами.

КАК

Сложность таргетированных кампаний состоит в том, чтобы понять, что именно интересует потребителя. Эту задачу можно решить с помощью кластерного анализа и интуиции, необходимой для связывания групп с реальными особенностями поведения потребителей.

ДАННЫЕ

Все данные о потребителях могут использоваться для кластерного анализа, но наилучшие результаты дает анализ данных для конкретной демографической группы или продукта.

Верно определенные сегменты позволяют банку  персонализировать кэшбэк предложения от  партнеров, например, супермаркетов, ритейлеров или  туристических агентств. Это помогает повысить  лояльность клиентов и активировать использование  карт.

КАК

С помощью кластерного анализа выявляются закономерности в демографических и транзакционных данных для создания таргетированных программ лояльности.

ДАННЫЕ

Для создания таргетированных программ лояльности используют, в основном, транзакционные данные. Демографические данные могут использоваться для создания программ, ориентированных на конкретную социальную группу.

Понимание того, сколько сегмент готов платить за продукт или услугу, важно для стратегии компании. Сегментация клиентов с помощью big data позволяет узнать больше об их покупательной способности и разработать оптимальную ценовую стратегию.

КАК

Сегментирование покупателей по покупательной способности, образу жизни и социальным факторам, чтобы узнать вероятность того, что клиента заинтересует товар.

ДАННЫЕ

История транзакций, демографические данные и особенности образа жизни необходимы для определения покупательной способности клиента в отношении конкретных продуктов.

С помощью big data можно определить выгодных  клиентов и выстроить с ними крепкие отношения.  Сегментация также позволяет выявить признаки  выгодных клиентов, чтобы банки могли таргетировать  прибыльные зоны рынка.

КАК

Сегментация клиентов по прибыльности и выявление признаков, отличающих ценных клиентов.

ДАННЫЕ

Для измерения прибыльности клиента важно учитывать демографические данные, тип и частоту покупок, а также тип и частоту маркетинговых контактов.

С помощью big data можно определить выгодных  клиентов и выстроить с ними крепкие отношения.  Сегментация также позволяет выявить признаки  выгодных клиентов, чтобы банки могли таргетировать  прибыльные зоны рынка.

КАК

Сегментация клиентов по прибыльности и выявление признаков, отличающих ценных клиентов.

ДАННЫЕ

Для измерения прибыльности клиента важно учитывать демографические данные, тип и частоту покупок, а также тип и частоту маркетинговых контактов.

Оценку вероятности использования продуктов  можно использовать для увеличения выручки за  счет предложения клиентам нужных и желаемых  продуктов.

КАК

Для оценки вероятности приобретения клиентом того или иного продукта необходимо проанализировать его исторические данные.

ДАННЫЕ

Оценить вероятность приобретения того или иного продукта клиентом можно с помощью анализа исторических данных самого клиента и других покупателей. Для этого необходимы как демографические, так и транзакционные данные.

Понимание того, какие продукты могут быть куплены  вместе, позволяет делать эффективные промо-акции и  увеличивать выручку.

КАК

Анализ связей – эффективный инструмент для определения таких продуктов, который работает, даже если связь изначально не очевидна.

ДАННЫЕ

Для построения модели перекрестных продаж нужны как демографические, так и транзакционные данные. При этом важно учитывать уже существующие или когда-то существовавшие связи между продуктами.

Сегодня клиент может контактировать с компанией  в различных каналах – через мобильные  устройства, социальные платформы, рекламные  баннеры, магазины, телевизор и т.д., и отслеживать  путь клиента становится все сложнее. Big data  облегчают эту задачу. Они позволяют понять, что  приводит к продажам и какие каналы  неэффективны. Это помогает компаниям  оптимизировать коммуникацию и конверсию в  различных каналах. Потребители используют каналы по-разному, и  компании должны учитывать это. Например,  некоторые сегменты клиентов предпочитают  получать информацию о продукте из блогов перед  посещением сайта. Поэтому главная страница сайта  должна содержать релевантные предложения и  ссылки на дополнительную информацию.

КАК

Сегментация клиентов по самому разному набору параметров для создания и развития каналов продаж.

ДАННЫЕ

Куки, URL и метрики используются для определения того, каким каналом и почему пользуется потребитель.

Анализ big data позволяет компаниям определять  особенности поведения в различных каналах для  различных сегментов и понять, какое поведение  ведет к продажам и их отсутствию. Это позволяет  оптимизировать конверсию за счет работы с теми  этапами потребительского пути, на которых многие  клиенты прерывают покупку.

КАК

Проследить за действия клиентов в различных каналах, измерить эффективность офлайн кампаний.

ДАННЫЕ

Демографические данные позволят понять, какие сегменты и каким образом используют различные каналы. Офлайн-метрики включают в себя эффективность точек продаж, данные о времени совершения тех или иных действий и любые комментарии о клиенте. Онлайн-метрики включают в себя куки, JavaScript, отслеживающие коды и пр.

Иногда различные каналы могут предоставлять  идентичные услуги, при этом издержки для  компании будут отличаться. С помощью анализа  big data можно привлечь потребителя к  низкозатратным каналам.

КАК

Классификационные алгоритмы помогают оценить путь потребителя в канале и найти зоны роста.

ДАННЫЕ

Данные JavaScript позволяют определить, какой контент интересует пользователя и как много времени он провел на тех или иных страницах. Эта информация впоследствии совмещается с демографическими данными, чтобы понять, как конкретный клиент использует канал.

Покупатель может приобрести продукт в одном  канале, но принять решение о покупке, потому что  видел рекламу в другом. Важно понять, какие  каналы наиболее эффективны с точки зрения  продаж.

КАК

Дереввья решений помогут измерить эффективность канала на основании прямых и непрямых продаж и затрат на его использование.

ДАННЫЕ

Для анализа пути потребителя онлайн используются куки, история кликов и отслеживающие коды. Эта информация используется вместе с демографическими данными и рекламной статистикой для целостного анализа эффективности канала.