Клиентская аналитика

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

SAS
Open source

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)

Что такое клиентская аналитика?

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

Какие показатели можно отслеживать с помощью клиентской аналитики?

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.

С помощью каких инструментов работает клиентская аналитика?

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.

Есть ли отличия у клиентской аналитики в ритейле?

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

Управление клиентскими рисками в банках

Инструмент для управления вероятных потерь, связанных с отказом или неспособностью клиента банка полностью или частично выполнить свои кредитные обязательства, с помощью систем кредитного скоринга.

Подробнее
Управление клиентскими рисками в телекоме

Решение помогает минимизировать вероятные потери, связанные с отказом или неспособностью клиента полностью или частично выполнить кредитные обязательства.

Подробнее
Управление клиентскими рисками промышленного предприятия

Решение для минимизации вероятных потерь, связанных с отказом или неспособностью контрагента выполнить свои кредитные обязательства. Технологическим инструментом для управления подобными рисками является система кредитного скоринга.

Подробнее
Управление ассортиментом

Решение по категорийному менеджменту, который обеспечивает процесс реализации стратегии ритейлера через улучшение покупательского предложения. Это достигается путем управления категориями товаров, как отдельными бизнес единицами.

Подробнее

Сегментация покупателей и персонализированные предложения

Набор решений для разработки персонализированных предложений покупателям. Основная цель внедрения решений по клиентской аналитике: увеличение LTV (Life Time Value) покупателей за максимально прогнозируемый период.

Подробнее