Показано с 1 по 6 из 6
-
26.12.2006, 12:58 #1
- Регистрация
- 25.12.2006
- Сообщений
- 3
Определение лояльности покупателей (сегментация по лояльности)
Поставлена задача определение группы лояльных клиентов, т.е. отнесение каждого покупателя к одной из групп (лояльный, не лояльный, средний). На входе – истории покупок: номер карточки, номер чека, дата, товар, цена, возможно брэнд.
Вижу два пути: решение задачи своими силами. На основе наличия повторных покупок и доли в них определенной ТМ отнесение покупателя к одной из групп. Второй вариант – использование специального программного обеспечения для этих целей.
Посоветуйте, плиз.
-
26.12.2006, 17:01 #2
- Регистрация
- 08.02.2006
- Сообщений
- 170
Поясните, что в Вашем понимании лояльность и лояльный клиент?
-
27.12.2006, 13:48 #3
- Регистрация
- 18.07.2006
- Сообщений
- 48
вы имеете ввиду доходность покупателей для компании?
тогда требуется брать во внимание доходность торговых марок, которые покупают клиенты... и только во вторую очередь частоту покупок..
-
28.12.2006, 05:16 #4
я считаю, доходность здесь имеет косвенное значение.
лояльный покупатель - это прежде всего приоритетный выбор продавца среди конкурентов.
лучше считать по повторным, многократным покупкам, из расчета среднего потребления продукта. (может он покупает у всех понемногу - тогда не лояльный, а изменник.)Последний раз редактировалось Невольниченко Елена; 09.01.2007 в 12:09.
-
31.12.2006, 00:00 #5
- Регистрация
- 30.12.2006
- Сообщений
- 2
Сообщение от Дмитрий Рыжков
-
31.12.2006, 01:21 #6
- Регистрация
- 29.06.2006
- Сообщений
- 29
Сообщение от Iriola
1. Видимо, у Вас есть массив данных. Используя программный комплекс Клиент-Коммуникатор, вы можете залить или постоянно заливать эти данные в эту систему.
2. Можно построить кучу вычислений (для указания алгоритма не требуется быть программистом), например, среднее количество покупок за анализируемый период, средняя покупка в каждой из групп товаров, средняя сумма покупки, мин/макс срок между обращениями, типовые динамики уровня продаж в различных целевых группах клиентов.
3. Загоняете эту кучу аналитик в построитель отчетов OLAP и начинаете анализировать данные с разных сторон с любой глубиной вложенности аналитик, с любым их размещением на осях куба данных. Очень удобно.
4. За счет гибкости системы (это инструментальное средство), практически все ваши запросы могут быть реализованы. Т.е. если вы "завтра" хотите добавить еще какую-либо расчетную аналитику, не надо обращаться к разработчику.
5. Используя инструмент и опробовав несколько методик анализа данных (может предложить разработчик на основе собственного опыта), вы легко подберете формы своих аналитических отчетов.