Analiza danych a zwiększanie sprzedaży?
Jak przy pomocy współczesnych metod analizy danych oraz data mining, zwiększyć sprzedaż i podnieść poziom zadowolenia klientów.
W czasach dużej konkurencji, prawie we wszystkich segmentach rynku, zatrzymanie pozyskanych już klientów jest jednym z najważniejszych priorytetów każdej firmy. Często, analiza danych uzyskanych z bezpośrednich transakcji oraz dane ankietowe dające możliwość uzyskania informacji na temat poziomu zadowolenia klientów, dane socjologiczne i demograficzne, można znacznie wcześniej odkryć wadliwe elementy działania przedsiębiorstwa i w razie konieczności skorygować ofertę, znacznie lepiej przygotować promocje, przedstawiać dostosowane do potrzeb oferty poszczególnym klientom. Częstym problemem występującym podczas planowania kampanii reklamowych czy też doboru oferowanych produktów i usług, jest olbrzymia ilość danych, które należy poddać analizie. Przychodzą tu właśnie z pomocą nowoczesne techniki analityczne rozwinięte na gruncie statystyki i ekonometrii wsparte dużą mocą obliczeniową komputerów nazywane często terminem data mining. Pozwalają one dostrzec powiązania, które ze względu na swoją złożoność są niewidoczne gołym okiem.
Przez cały czas funkcjonowania Państwa firmy, zbierane są różne dane mówiące o relacjach z klientami. Rozwój technologii informatycznych w ostatnich latach spowodował, że prawie każda firma posiada bazę danych swoich klientów, zawierającą między innymi historię dokonywanych przez nich zakupów, historię kontaktów czy dane demograficzne. Statystyka jest nauką, która odpowiednio użyta daje nam możliwość zauważenia prawidłowości w pozornie chaotycznych zbiorach danych. Najczęściej stosowaną metodą w analizie danych pochodzących z bezpośredniej sprzedaży jest tzw. analiza koszykowa. Pozwala ona odszukać zależności pomiędzy kupowanymi przez klienta produktami co możemy wykorzystać do odpowiedzi na pytania dotyczące rozmieszczenia produktów w sklepie, kreowania i weryfikowania ofert oraz kampanii promocyjnych, zwiększania sprzedaży (ang. up-selling), optymalizację cen grupy produktów zwiększając zadowolenie klientów, wykrywanie przyczyn rezygnacji klientów. Najlepszymi wynikami charakteryzuje się analiza koszykowa z uwzględnieniem danych historycznych (zwana czasem analizą sekwencji), która oprócz połączeń między wybranymi produktami/usługami określa połączenia czasowe.
Tagi: statystyka business intelligence ekonometria data mining analiza danych
Artykuły o podobnej tematyce:
Metoda najmniejszych kwadratów
Każdy używa statystyki
Controlling, czyli business intelligence w firmie
Systemy ERP, czyli MRP II przyszłości
Business intelligence
Aktywność robotów sieciowych: Google: 1, MSN: 3, Yahoo: 5
