Изучим применение методов Data Mining более детально. В качестве образца можно взять Direct Marketing. Это один из самых распространенных способов повышения лояльности. Direct Marketing – это создание адресных предложений клиентам (во внимание при этом принимаются их пожелания). Суть метода не сложна: определенные люди получают предложения по товару в самый удачный период времени.
Реализация директ-маркетингового подхода состоит из следующих стадий
- Сегментация клиентской базы
На первое место выходит категория заказчиков, приносящих максимальную выгоду. Именно на эту категорию и делается главная ставка. Таким образом, разделение базы клиентов на определенные сегменты – это невероятно важная операция. Следует отдать предпочтение самым привлекательным заказчикам. Затем начинается контакт с клиентами, которые принадлежат к определенным сегментам. Именно на этом основывается процесс создания особых маркетинговых программ.
Исследование пожеланий аудитории и ее сегментирование являются обязательными моментами в описываемой работе. Клиент должен быть заинтересован. В противном случае программа будет бесполезной.
Важно помнить о том, что структура заказчиков невероятно сложна. Сегментация на основе, к примеру, возраста и пола не будет эффективной. Следует принимать во внимание ряд других важнейших аспектов (доходы, место проживания и т.п.). Простые методы группировки должны остаться в прошлом. Следует применять Data Mining алгоритмы сегментации. Взять, к примеру, карты Кохонена. Они открывают массу новых возможностей (визуализация итогов сегментации и др.).
- Выбор целевой аудитории
Осознание того, из кого именно состоит целевая аудитория, имеет большое значение. Следует создать список заказчиков, которые проявляют конкретный интерес к определенной продукции. Перечень будущих действий будет выстраиваться уже после выбора заказчиков. Если представленные мероприятия будут проведены грамотно, то действие программы будет мощнее.
После определения сегментов следует подвергнуть анализу следующие моменты:
- Установить финансовые показатели сегментов, их возможности, потенциал, привлекательность;
- Дать оценку статистическим показателям;
- Установить, какие показатели являются определяющими для интересных сегментов (установить их отличия от остальных);
- Для каждого сегмента должна быть установлена своя собственная стратегия.
Средства Data Mining предоставляют возможность доступной трактовки имеющихся итогов. Для этого применяются средства визуализации.
- Создание адресных предложений
Адресные обращения целиком и полностью зависят от грамотности сделанных прогнозов. Если у Вас получится предсказать, в какой услуге или в какой продукции будут максимально заинтересованы клиенты, принадлежащие к конкретному сегменту, то эффективность программы будет очень высокой. Предложения, которые составлены правильно, повышают доходность и лояльность. Если же они составлены неправильно, то клиенту это будет только мешать. Средства Data Mining подразумевают наличие определенных алгоритмов, которые предоставляют возможность устанавливать взаимосвязи между продуктами и формировать предложения с прицелом на реакцию клиента.
- Анализ фидбэка заказчика
Создатели любой грамотно сформированной маркетинговой программы в обязательном порядке оценивают фидбэк (отклик) клиента. Именно на этом выстраивается оценка методов, которые являются самыми действенными. Адресное предложение не может выступать в качестве гарантии желаемого отклика (здесь следует учитывать огромнейшее количество самых разных аспектов). При изучении откликов анализируются даже негативные ответы. Анализ подобного рода помогает избежать уже допущенных просчетов в будущем. Data Mining располагает алгоритмами, предоставляющими возможность устанавливать определенные закономерности, давать оценку воздействию факторов.
- Анализ действенности программы лояльности
Программ лояльности, которые были сформированы неправильно, очень много. Впрочем, основным просчетом ее создателей является то, что за процессами, которые обязательно следует оценивать, никто не следит. В таких случаях наступает момент, когда уже никто не знает, имеет ли смысл работа программы в принципе. Именно поэтому полноценному контролю за программой следует уделять повышенное внимание.
Оценивание лояльности – это непростая работа. Система управления должна накапливать требуемую статистику. Впоследствии это позволит менеджменту получить анализ действенности системы. Действенность работы программы выражается в увеличении количества заказчиков, а также в финансовом эквиваленте.
Эффективность программы лояльности оценивается с помощью способов, которые предоставляют возможность принимать во внимании различные факторы поведения. В данном случае в действие вступают обработка статистики, методы анализа и методы Data Mining. Создатели программы лояльности смогут использовать такие тонкие критерии, как уход клиента из категории «лояльные» в категорию «нелояльные» и т.п.
Без формирования большой группы постоянных клиентов в настоящий момент добиться стабильных темпов роста организации невозможно. Конкуренция сейчас не проявляет никакого снисхождения к слабым игрокам. Важно учитывать, что количество предложений в сфере услуг и торговли постоянно увеличивается. База клиентов – это важнейший актив любой компании. А лояльность аудитории – это значимое мерило успешности предприятия.