Kunde analytics

Kunden analytics er en proces, hvor data fra kundernes adfærd bruges til at hjælpe med at gøre vigtige forretningsmæssige beslutninger via segmentering og prædiktiv analyse. Denne information bliver brugt af virksomheder for direkte markedsføring, udvælgelse af lokaliteter, og customer relationship management. Marketing giver tjenester for at tilfredsstille kunderne. Med det i tankerne, er den produktive system, betragtes fra dens begyndelse på produktionsniveauet, til slutningen af ​​cyklussen ved forbrugeren. Kunde analytics spiller en meget vigtig rolle i forudsigelsen af ​​kundernes adfærd i dag.

Anvendelser

Selv indtil for nylig over 90% af detailhandlerne havde begrænset synlighed på deres kunder, med stigende investeringer i loyalitetsprogrammer, kunde tracking løsninger og markedsundersøgelser, denne industri begyndte stigende brug af kundernes analytics i beslutninger lige fra produkt, markedsføring, pris og distribution ledelse.

Banker, forsikringsselskaber og pensionskasser gøre brug af kundernes analytics i at forstå kundernes levetid værdi, identificere nedenfor nul kunder, som skønnes at være omkring 30% af kundebasen, øget krydssalg, administrerende kunde nedslidning samt migrere kunder til at sænke cost-kanaler på en målrettet måde.

Kommunerne udnytter kundernes analytics i et forsøg på at lokke forhandlere til deres byer. Ved hjælp psykografiske variabler, kan fællesskaber segmenteres baseret på attributter som personlighed, værdier, interesser og livsstil. Ved at bruge denne information, kan fællesskaber nærme detailhandlere, der matcher deres samfund profil.

Analytisk Customer Relationship Management, almindeligvis forkortet som CRM, muliggør måling af og forudsigelse fra kundedata til at give en 360 ° udsigt over klienten.

Forudsigelse kundeadfærd

Forecasting indkøbsvaner og præferencer livsstil er en proces, data mining og analyse. Denne information består af mange aspekter som kreditkort køb, magasin abonnementer, loyalitetskort medlemskab, undersøgelser og vælgerregistrering. Ved hjælp af disse kategorier, kan oprettes profiler for enhver organisations mest profitable kunder. Når mange af disse potentielle kunder aggregeres i et enkelt område indikerer det en frugtbar placering for virksomheden at placere. Ved hjælp af en køretid analyse, er det også muligt at forudsige, hvor langt en given kunde vil køre til et bestemt sted. Ved at kombinere disse informationskilder, kan en dollar værdi placeres på hver husstand i et handelsområde beskriver sandsynligheden for, at husstanden vil være værd for en virksomhed. Gennem kunde analytics, kan virksomhederne træffe beslutninger med tillid, fordi enhver beslutning er baseret på fakta og objektive data.

Data mining

Der er to typer af kategorier af data mining. Prædiktive modeller bruger tidligere kundeinteraktioner at forudsige fremtidige begivenheder, mens segmentering teknikker bruges til at placere kunder med lignende adfærd og attributter i forskellige grupper. Denne gruppering kan hjælpe marketingfolk til at optimere deres kampagne management og målretning processer.

Fremtiden

Ved fortsat at forbedre kundernes forudsigelse teknikker vil det blive en nødvendighed snarere end en bekvem råvare for virksomhederne til at bruge kundernes analytics. Med denne værdifulde oplysninger er der en mulighed for at finjustere detailhandel og gemme udlejer beslutninger. Hurtig beslutningstagning vil stige i hastighed og effektivitet i fremtiden som værktøjer og oplysninger bliver lettere tilgængelige. Mulighederne er stadig opstå, men applikationer i politiske racer, jury udvælgelse, og udvikle kliniske forsøg samfund er områder, der kunde analytics kunne bruges i fremtiden.

  0   0
Forrige artikel Canberra togstation
Næste artikel André Mollet

Kommentarer - 0

Ingen kommentar

Tilføj en kommentar

smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile
Tegn tilbage: 3000
captcha