Клиентская аналитика

Клиентская аналитика (Customer Intelligence) – набор решений по системному анализу данных о клиентах и их поведении, основанный на базе машинного обучения. В рамках направления клиентской аналитики мы оказываем услуги по сегментации клиентской базы, созданию персонализированных предложений и управлению клиентскими рисками.

Решения для бизнеса

Инструменты управления вероятными потерями, связанными с отказом или неспособностью клиента полностью или частично выполнить свои кредитные обязательства.
Разработка и внедрение решений по клиентской аналитике: сегментация и персонализация предложений для покупателей.

Внедрение решений клиентской аналитики:

  • обеспечивает получение полезной информации из клиентских данных, полное понимание предпочтений клиентов в целях повышения конкурентоспособности;
  • гарантирует эффективное привлечение, рост лояльности, удержание и возврат клиентов независимо от масштабов бизнеса, базы клиентов или доли на рынке (Retention Rate, Churn Rate, NPS);
  • повышает эффективность управления маркетинговыми бюджетами (в том числе в режиме реального времени), увеличивает возврат инвестиций в маркетинговые мероприятия (ROMI);
  • оптимизирует стоимость привлечения, удержания и возврата клиентов (Customer Acquisition Cost, Customer Retention Cost, Customer Return Cost).
  • предотвращает операционные риски по работе с клиентами.

Услуги направления «Клиентская аналитика» (Customer Intelligence)

Разработка персонализированных промо (модель Next Best Offer)

  • оптимизация размера покупки;
  • оптимизация конверсии (намерений к действию), частоты потребления;
  • оптимизация каналов коммуникаций, затрат на коммуникации;
  • выбор оптимальной механики кампании.

Построение модели продуктовых рекомендаций

  • разработка списка рекомендаций в зависимости от канала / места рекомендаций (сайт, лендинг, смс, мобильное приложение, email и др.);
  • определение вероятности покупки товара из списка;
  • разработка бизнес правил для оптимизации списка рекомендаций.

Сегментация клиентов

  • определение атрибутов клиентов в целях сегментации;
  • определение атрибутов товаров в целях сегментации;
  • оптимизация количества сегментов под цели и задачи, правила пересчета динамических сегментов;
  • определение сегмента «клиент в оттоке».

Внедрение решений кредитного скоринга

  • Построение application-scoring
  • Построение collection-scoring
  • Cкоринг поведения
  • Построение статистической оценки вероятности мошенничества

Автоматизация маркетинговых кампаний (Campaign Management)

  • формирование требований для интеграции с каналами коммуникаций, интеграция с CRM;
  • сбор откликов для оценки эффективности каналов;
  • создание инструментов для проведения what-if анализа для прогноза эффективности маркетинговых кампаний;
  • подготовка динамических шаблонов для каждого канала коммуникаций.

Построение хранилища клиентских данных

Оценка качества и объёма клиентских данных

  • объединение данных из различных источников; выявление «золотой записи» клиента;
  • чистка клиентских данных;
  • аудит и построение отчетов о качестве данных, преобразование данных к агрегированному представлению показателей;
  • вычисление новых показателей данных, в том числе для обогащения состава предикторов для моделей.

Создание аналитических отчетов по клиентской аналитике

Бизнес-консалтинг в области клиентской аналитики

  • консалтинг по оценке объема и качества клиентских данных, необходимых для построения рекомендаций и Next Best Offer;
  • оценка необходимости обогащения клиентских данных из внешних источников, оценка инвестиций в обогащение;
  • консалтинг по оптимизации маркетингового бюджета компании с учетом инвестиций в персонализацию (оптимизация ATL и BTL бюджетов (масс промо), оптимизация базовых условий программы лояльности);
  • методология сегментации Customer Lifecycle / LTV Management;
  • тактические задачи по масс промо vs персонализация.

Продукты и технологии для решения задач клиентской аналитики

Другие направления

Задайте вопрос эксперту на нашем сайте или по телефону +7 (495) 647-50-46 или +7 (812) 677-56-90.

Часто-задаваемые вопросы (FAQ)

Клиентская аналитика (Customer Intelligence, CI) – это анализ данных клиентов и их поведения, наблюдение за ее динамикой и разработка решений на основании полученных результатов. Это систематический подход, целью которого является определение, привлечение и – самое главное – удержание и развитие целевой аудитории. Уровень и масштаб аналитики напрямую зависят от уровня и зрелости

Для сбора и анализа данных в клиентской аналитике используются определенные метрики. Среди них особенно часто встречаются следующие:

  • Показатели, которые характеризуют клиентов, например, новые, лучшие (приносящие самую высокую прибыль), постоянные (регулярно совершающие покупки), в зоне риска по оттоку.

  • Определение отношения к бренду и уровня удовлетворенности клиентов.

  • Сегментация целевой аудитории и персонализация рекламных предложений на основе данных о предпочтениях клиентов.

  • Привлечение покупателей с использованием каналов взаимодействия.

  • Прогнозирование снижений спроса и принятие мер по увеличению жизненного цикла клиента.

  • Выявление текущих трендов при помощи анализа Больших данных и моделирование новых моделей поведения с клиентами.


Инструменты клиентской аналитики – это комплекс специальных программных продуктов, которые позволяют собирать данные о клиентах и на их основе понимать предпочтения и поведение покупателей, а в дальнейшем оптимизировать маркетинговые кампании под конкретные сегменты аудитории. Эти продукты могут быть частью аналитической CRM-системы или работать как самостоятельные инструменты, решающие полный спектр задач – от сбора данных о клиентах из различных источников до анализа и визуализации результатов. Современные платформы для аналитики обычно включают в себя возможности Data Mining– интеллектуальных алгоритмов для глубинного анализа покупательской базы и факторов, которые с ними связаны.

Клиентская аналитика в розничной торговле – это важный инструмент для выявления потребностей покупателей.

Инструменты клиентской аналитики могут предоставить значительное конкурентное преимущество ритейлеру.

Во-первых, торговая сеть, анализируя полученные данные с помощью специализированных инструментов, может точно определить, к какому сегменту отнести того или иного покупателя, и выстроить более точные коммуникации с ним.

Далее, клиентская аналитика позволяет увеличить частоту покупок. Например, сейчас клиент приходит в магазин раз в две недели, а в промежутке ходит к конкуренту. Благодаря более частым целевым коммуникациям и индивидуальным привлекательным предложениям, ритейлер может добиться, чтобы клиент приходил в магазин, скажем, раз в неделю.

Кроме того, правильная маркетинговая стратегия позволит удерживать особо ценных клиентов, то есть тех, кто генерирует наибольшую выручку. Таких покупателей нужно сохранять в первую очередь, а еще правильнее – строить целевые предложения таким образом, чтобы и остальные сегменты клиентов подтягивать до этого уровня.

Остались вопросы?

Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.

*
*
*

Нажимая кнопку «Отправить» я подтверждаю, что ознакомлен(а) с действующей Политикой
и даю свое согласие на обработку персональных данных.

Отраслевые решения:

  • Финансовый сектор
  • Связь и телекоммуникации
  • Промышленное производство
  • Розничная торговля и дистрибуция

Полезные статьи для бизнеса :

Все статьи блога

ЗАКАЗАТЬ ПРЕЗЕНТАЦИЮ

Закажите презентацию с подробной информацией о направлении