регистрация / вход

Использование прогнозирующей аналитики в маркетинговых кампаниях

Насколько хорошо компания знакома со своими клиентами? Как часто они делают покупки? Что заставляет их снова и снова покупать? Как добиться долгосрочной приверженности от покупателей? Как можно привлечь и сохранить новых клиентов?

Колин Ширер (Colin Shearer).

Насколько хорошо компания знакома со своими клиентами? Как часто они делают покупки? Что заставляет их снова и снова покупать? Как добиться долгосрочной приверженности от покупателей? Как можно привлечь и сохранить новых клиентов? И, самое главное, как можно эффективно провести маркетинговые кампании, при этом, гарантируя, что клиентам каждого сегмента посылается наиболее подходящее маркетинговое обращение именно в тот момент, когда они вероятнее всего готовы сделать покупку?

Ресурс номер один для каждой компании – это ее клиенты, и, следовательно, информация об этих клиентах, собранная в оперативных системах управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management, CRM). Ведущие специалисты по маркетингу активно используют мощные возможности автоматизации продаж, ПО для центров обработки звонков (call-center) и другие CRM-системы, позволяющие определить демографические характеристики клиентов, контролировать приобретения и покупательские привычки, а также выделять предпочтения, касающиеся конкретных продуктов. В результате им удается сделать взаимодействие компании с клиентами максимально эффективным, повысить продажи и построить базу постоянных клиентов. Однако управление информацией о клиентах как стратегическим ресурсом отличает обычный контроль клиентского поведения от использования этой информации для понимания и оптимизации финансовой ценности каждого клиента.

Прогнозирование клиентских предпочтений и покупательских привычек, а также разработка на основе этой информации наиболее подходящих маркетинговых обращений, требует хорошего сочетания интуиции и аналитической инфраструктуры, которая поддерживала бы процесс принятия решений на основе фактов. При отсутствии аналитической структуры даже самый грамотный специалист по маркетингу вряд ли сможет вручную справиться с анализом всей сложной информации о клиентах, которая собирается в компании. И хотя операционная CRM-система остается мощным ресурсом, сама по себе она с трудом обеспечивает глубокое понимание клиентов, необходимое для того, чтобы каждая операция с потребителями приносила больше выгоды.

Многие аналитические CRM-продукты, например OLAP-средства, обеспечивают анализ исторических данных, агрегирование информации о прошлом. Например, такой анализ помогает выяснить, какие клиенты были самыми выгодными в прошлом месяце и как они ведут себя в этом месяце. Такой тип исследования чрезвычайно важен. Прогнозирующий анализ, например data mining, необходим для обеспечения четкой картины того, что должно произойти, для того чтобы принять наиболее эффективные меры. В процессе такой обработки данных обнаруживаются смысловые структуры и зависимости, выделяются отклонения и случайные искажения, а, следовательно, обеспечивается информация для принятия решений в будущем. Например, можно выяснить, что данный клиент будет покупать дальше, или какие клиенты вероятнее всего уйдут к конкуренту. Использование прогнозирующего анализа в CRM позволяет фирмам самого разного масштаба при разработке маркетинговых компаний управлять клиентской информацией как стратегическим ресурсом, в результате удается добиться более удачных решений по рассылке маркетинговых обращений (что, кому и когда посылать).

Прогнозирующая аналитика обеспечивает наиболее выгодные пути специалистам по маркетингу для:

Понимания клиентов – используя типовые управляемые данными подходы к сегментации, специалисты по маркетингу легко выявляют буквально тысячи атрибутов, описывающих поведение клиентов. Тем не менее, при таком количестве данных процесс обработки информации для эффективного принятия вручную становится слишком трудным и продолжительным. Прогнозирующие аналитические средства, применяющиеся в операционных системах CRM, автоматически сканируют данные и быстро «перерабатывают» их, таким образом, что специалист может выполнять запросы и получать конкретные ответы. С учетом результатов применения многомерных профилей клиентов в текущих маркетинговых кампаниях взаимодействие с клиентами оптимизируется и становится более эффективным и соответствующим ситуации, а также реализуется цель повышения частоты откликов клиентов.

Разработки целевых предложений – после того как специалисты по маркетингу начинают глубже разбираться в клиентах компании, им становится проще делать конкретные предложения самым прибыльным и предполагаемым целевым клиентам. Используя прогнозирующий анализ для определения склонностей потребителей к покупке конкретных категорий товаров, можно принимать более эффективные решения в отношении правильного продвижения продукции. Более того, такое исследование позволяет точнее проанализировать результаты целевых кампаний, выявляя определенные модели клиентского поведения и потребительские предпочтения, которые можно удачно использовать в будущем.

Реализации кампаний в реальном времени – CRM-система, оснащенная средствами прогнозирования, дает рекомендации по работе с клиентами в реальном времени, используя конкретные маркетинговые обращения и каналы для определенных клиентов. Прогноз относительно конкретного потребителя или модель, которая распределяет баллы на основе клиентского поведения, позволяет специалисту делать наиболее подходящие предложения не только на основе обычных параметров (недавних покупок и их частоты), но на основе целого ряда демографических и поведенческих характеристик каждого заказчика. Так как процесс ранжирования использует данные о прошлом для прогноза вероятности поведения клиента в будущем, специалисты по маркетингу могут настроить CRM-систему таким образом, чтобы конкретному заказчику делалось конкретное предложение. Доказано, что именно такая стратегия повышает уровень отклика и выгодность каждого клиента.

Выбора конкретного предложения для конкретного человека – прогнозирующая аналитика упрощает моделирование потребностей клиентов, что позволяет менеджерам точно подбирать обращения для конкретных клиентов по конкретному маркетинговому каналу – по электронной или обычной почте, через сайт, центр обработки звонков – и определять, какой подход дает максимальный отклик. Применяя моделирование с помощью прогнозирующей аналитики, специалисты по маркетингу быстро выделяют клиентские сегменты и заменяют универсальные кампании на индивидуальные, четко соответствующие профилю клиента, и, следовательно, дающие хороший отклик.

Контроля результатов выполнения маркетинговой кампании – используя прогнозирующую аналитику можно контролировать весь CRM-процесс, чтобы определить, дает ли конкретная маркетинговая кампания ожидаемый результат. Параметры клиентов можно непрерывно проверять и оценивать, обеспечивая постоянный анализ клиентского поведения, а также статистически выверенные расчеты, позволяющие специалистам прогнозировать деятельность в будущем. Внимательно контролируя показатели (такие как: уровень продаж, уровень сохранения клиентов, а также склонность к переходу к конкурентам), менеджеры могут пересматривать маркетинговые кампании, чтобы в любой момент времени правильно реагировать на поведение клиентов и контролировать успех или неудачу того или иного маркетингового мероприятия.

На современном глобальном рынке с высоким уровнем конкуренции задача удовлетворения клиентов стала как никогда сложной. Глубокое понимание ожиданий и поведения клиентов в будущем являются ключевыми моментами при разработке успешных маркетинговых кампаний. Средства прогнозирования позволяют специалистам выявить основные факторы, влияющие на выгодность и постоянство клиентов, а также привлечь дополнительных потребителей. Анализируя эффективность маркетинговых кампаний с точки зрения их влияния на выгодность клиентов, менеджеры имеют возможность применять метод управления, основной целью которого является повышение ценности клиентской базы.

ОТКРЫТЬ САМ ДОКУМЕНТ В НОВОМ ОКНЕ

ДОБАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ [можно без регистрации]

Ваше имя:

Комментарий