Применение методов Data Mining для анализа жизненного цикла отношений с клиентами
|
|
Под жизненным циклом отношений с клиентами понимается процесс прохождения различных стадий взаимоотношений между ним и бизнесом.
Основными стадиями жизненного цикла отношений с клиентами являются:
- Возможные клиенты: люди или компании, которые не являются еще клиентами бизнеса, но входят в целевую рыночную группу.
- Респонденты: возможные клиенты, выражающие интерес к продуктам или услугам компании.
- Активные клиенты: люди или компании, в данный момент использующие продукты или услуги.
- Бывшие клиенты: клиенты, с которыми сотрудничество закончилось по тем или иным причинам.
Ценность клиента, помимо прочего, зависит от состояния жизненного цикла, на котором он находится по отношению к бизнесу в данный момент, а также от возможности его перемещения в другое состояние. Эту информацию можно использовать для выработки оптимальной стратегии по обслуживанию различных групп клиентов (например, формируя специальные предложения, предлагая скидки).
Соответственно, действия отдела маркетинга компаний по работе с клиентами на различных стадиях должны заключаться в следующих инициативах:
- Привлечение клиента.
- Увеличение ценности клиента.
- Удержание хорошего клиента.
Чтобы успешно пройти эти стадии, следует нацеливать свои усилия по выработке маркетинговых программ. Необходимо, в первую очередь, грамотно выбирать целевую аудиторию своих кампаний, в том числе рекламных. Обязательным условием успешного осуществления таких кампаний является использование всех знаний о своих клиентах.
Стоимость получения нового клиента, по оценкам некоторых компаний, в 5-10 раз превышает стоимость удержания уже существующего клиента. Методы Data Mining позволят выделить именно тех потенциальных клиентов, на которых нужно сосредоточить свои усилия, чтобы сделать их активными клиентами, т.е. чтобы перевести их в другое состояние. Это значительно сэкономит усилия, ресурсы, и, как следствие, повысит прибыльность бизнеса.
Представляет также большой интерес те клиенты, которые вероятно откажутся от услуг компании. Стоимость действий по возврату ушедшего клиента оцениваются экспертами в сотни раз превышающими стоимость по удержанию. Поэтому предотвратить уход хорошего клиента - одна из важнейших задач любого успешного бизнеса. Data Mining позволит своевременно определить собирающихся уходить прибыльных клиентов. Это даст возможность провести эффективную кампанию, нацеленную на удержание таких клиентов.
Обычно, одной из задач Data Mining на первой стадии внедрения является задача построения профилей клиентов. Профиль - это некие общие характеристики, присущие определенной группе клиентов, например, при помощи технологии Data Mining можно построить профиль высокодоходных клиентов, то есть узнать, их общие характеристики и черты потребительского поведения. Затем эти знания можно использовать для проведения кампаний, ориентированных на высокодоходных клиентов, например, предложить систему скидок на товары, дополняющие те, что они покупают, или предложить им другие, сопутствующие товары. Более целенаправленные усилия приводят к эффективному распределению ресурсов, что положительным образом сказывается на прибыльности бизнеса.
В число типов маркетинговых кампаний, направленных на повышение прибыли от существующих клиентов входит:
- Up-sell: продажа дополнительных товаров или услуг.
Под маркетинговым термином "up-sell" понимается практика предложения существующим клиентам товаров и услуг, находящихся в более высокой ценовой категории и обладающих улучшенными характеристиками по сравнению с обычными покупками того же клиента. Предложение up-sell чаще всего представляет собой улучшенную версию уже потребляемой клиентом услуги или товара, более персонифицированный подход к его обслуживанию и т.д.
Для эффективного формирования предложений более дорогих товаров и услуг служат классификационные модели, которые на основании характеристик клиента и его потребительского поведения выявляют клиентов склонных к положительным откликам на улучшенные предложения.
- Cross-sell: продажа сопутствующих товаров и услуг.
Под маркетинговым термином "cross-sell" понимается практика предложения существующим клиентам товаров и услуг, связанных или дополняющих те товары и услуги, которые он обычно потребляет.
Для формирования подобных предложений служат модели ассоциативных правил (рыночные корзины). Подобные модели выявляют частые совместно приобретаемые наборы товаров и услуг, а также правила, прогнозирующие приобретение сопутствующих товаров или услуг.
Методы Data Mining могут помочь оценивать текущее состояние клиента и прогнозировать его перемещение в другие состояния на основании анализа сопутствующих событий. С этой целью необходимо построить классификационные и прогнозирующие модели, решающие следующие задачи:
- Классификация характеристик клиентов, находящихся в каждом из состояний.
- Выявление клиентов, находящихся на тех же стадиях жизненного цикла и определения клиентов с похожими паттернами поведения.
- Определение характеристик событий, возникающих в каждом жизненном цикле клиентов, ведущих к переходу в другие состояния жизненного цикла.
- Выявление клиентов, для которых вероятен переход в другое состояние. Прогнозирование такого перехода для различных клиентов.
Полученная информация может быть использована для управления маркетинговыми кампаниями, призванными повысить финансовую отдачу от клиентов.
Таким образом, для решения задачи по анализу и оптимизации жизненного цикла взаимоотношений с клиентами было бы недостаточно внедрить CRM-систему, так как она сама по себе не может дать знаний о клиентах, и поэтому, не дает возможность лучше их понять. Но именно знание и понимание текущей ситуации в бизнесе своих клиентов, а также появляющихся тенденций в нем является необходимым фактором увеличения прибыльности своего бизнеса в высококонкурентной среде.
Data Mining представляет собой логическое дополнение CRM-систем, позволяющее управлять построением эффективных взаимоотношений с клиентами и, как следствие, повысить прибыльность бизнеса. А именно это и является основной целью при внедрении CRM-систем. Дополнение CRM-системы технологиями интеллектуального анализа данных способно привести к синергетическому эффекту и на порядок увеличить рентабельность системы управления клиентами.
|
