Вступление Наш подход к разработке индивидуальных стратегий CRM включает в себя многомерную сегментацию, прогнозную аналитику, эксперименты и автономный анализ данных. Мы считаем, что в онлайн-стратегиях все еще есть возможности для совершенствования, и стремимся к их дальнейшему совершенствованию.
Роль аналитики Как ученый и практик в области анализа рынка в маркетинговом агентстве, работающем вне облачных сервисов, я возглавляю лабораторию, специализирующуюся на эмпирическом анализе рынка. Наша работа включает в себя изучение различных рынков с использованием микроданных и теоретических моделей, а также разработку новых статистических методов для получения аналитической информации.
Сегментация клиентов Сегментация играет решающую роль в процессе разработки нашей стратегии, поскольку мы учитываем различные типы реакций клиентов на различные вмешательства. Разделяя клиентов на группы в зависимости от их характеристик, мы можем оптимизировать наши действия для достижения максимального эффекта.
Важность причинно-следственной связи в социальных науках Как аналитикам рынка, нам крайне важно понимать, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Нам нужно определить, как наши действия влияют на желаемый результат, и понаблюдать за поведением отдельных людей в различных условиях.
Проведение экспериментов и контрольных групп Чтобы изучить последствия наших действий, мы можем разделить нашу клиентскую базу на экспериментальную и контрольную группы. Случайным образом распределяя вмешательства между экспериментальной группой, оставляя контрольную группу незатронутой, мы можем сравнить их поведение и проанализировать любые существенные различия.
Прогнозная аналитика в маркетинге Прогностическая аналитика предполагает использование различных методов анализа данных для прогнозирования поведения клиентов или результатов кампании. Это помогает нам понять факторы, влияющие на эти результаты, сочетая методы прогнозирования с пониманием причинно-следственных связей между переменными.
Анализ и сегментация данных В этой главе рассказчик обсуждает использование анализа данных для выявления различных переменных и их взаимосвязей в клиентской базе компании. Они объясняют, как сегментация, основанная на таких факторах, как средняя цена, частота посещений и сезонность, может помочь отличить клиентов друг от друга.
Использование показателей для дифференциации клиентов Вторая глава посвящена использованию показателей для дифференциации клиентов на основе их поведения в отношении расходов. Рассказчик объясняет, как они анализируют переменные, связанные с историей клиентов, и генерируют распределения, которые позволяют им классифицировать клиентов по группам в зависимости от их новизны. Используя медианы или разделительные точки внутри этих распределений, они могут эффективно сравнивать различные сегменты.
Прогнозирующая аналитика для стратегий удержания В главе 3 акцент смещается в сторону прогнозной аналитики для стратегий удержания. Ведущий подчеркивает важность прогнозирования темпов оттока путем анализа показателей, связанных с инвестициями, таких как маржинальный вклад по регионам или группировкам когорт за определенные периоды времени. Они также обсуждают стимулирование желаемого поведения с помощью персонализированных вознаграждений, специально разработанных с учетом индивидуальных предпочтений, чтобы стимулировать повторный бизнес.
Моделирование и проектирование экспериментов Рассказчик обсуждает процесс распределения времени между транзакциями, используя квантили для определения периодов для точности моделирования. Они также упоминают важность разделения людей на различные категории в зависимости от потенциальной прибыльности.
Анализ микросегментов В этой главе рассказчик объясняет, как они проводили эксперименты, варьируя измерения и конфигурации, чтобы проанализировать различные эффекты. Они обсуждают конкретные показатели, такие как количество посещений, суммы на счетах и маржа, которые использовались для оценки успеха рекламных кампаний.
Настройка и аналитика Третья глава посвящена стратегиям настройки для эффективного таргетирования на сегменты. Рассказчик упоминает об использовании статистических методов для выявления неоднородных эффектов среди различных типов людей в рамках сегмента. Они также подчеркивают важность автоматизации при выполнении персонализированных действий для достижения максимального эффекта.