Smart Reading - Ключевые идеи книги: Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть. Димитри Маекс, Пол Браун

Прогнозной аналитикой в компаниях занимаются аналитики данных. Однако Димитри полагает, что в будущем данные расчеты будут автоматизированы, IT-гиганты создадут соответствующие сервисы, которые будут доступны людям, далеким от математики.

Итак, ценный клиент определен. Но о чем с ним говорить? Очевидно, о том, что его волнует. Но как это узнать? Собирайте и анализируйте данные, чтобы понять потребности клиентов.

Анализ данных может выявить потребности клиента, которые ранее были не очевидны. Зная их, можно разработать и предложить потребителю новые товары и сервисы. Это повысит лояльность клиентов к компании. Узнаем, как Ogilvy помогла British Telecom (BT) понять потребности клиентов.

Перед агентством стояла задача выявить потребности мелких и средних клиентов британского телекоммуникационного гиганта. Цель – провести сегментацию, основанную на потребностях. Результатом станут маркетинговые сообщения. Они будут привлекательными для целевой аудитории, поскольку примут во внимание ее интересы. Подход должен учитывать данные, уже имеющиеся у компании. Было предложено следующее:

• Создать список потенциальных потребностей клиентов, которые BT могла бы удовлетворить.

• Выявить, какие из потребностей важны для клиентов.

• Выяснить, как список потребностей зависит от бизнеса клиента. Например, две компании имеют близкий годовой оборот, но одна – сервисная, а другая – производственная. Их потребности в коммуникации одинаковые или нет?

По итогам работы был создан список из 17 потребностей. Чтобы выявить из него наиболее важные для клиентов, провели интервью. Выборка была достаточно крупной. Результаты количественного исследования учли при последующем кластерном анализе. Последний включает в себя набор различных алгоритмов, с помощью которых объекты распределяют по группам. О том, какой именно был использован алгоритм, автор книги на сообщает.

Димитри подчеркивает важность интерпретации групп клиентов, сформированных компьютером. Он пишет, что «кластеризация – это наполовину наука, а наполовину искусство». Провести четкую границу между двумя группами не всегда представляется возможным. Тем не менее аналитикам удалось выявить различные сегменты клиентов, у которых были уникальные приоритеты с точки зрения потребностей.

При проведении кластерного анализа были учтены все 17 потребностей. Алгоритм выдал 5 кластеров. Внутри кластера потребности клиентов, соответственно, были схожими. В результате BT разделила рынок. Теперь в каждой группе она выстраивала свою коммуникацию. Маркетинговые сообщения компании стали более адресными.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.