Аналитичен CRM
За много компании първа стъпка в управлението на продажбите е въвеждането на CRM приложение с цел оптимизиране на взаимоотношенията с клиентите и ефективно наблюдение на стоковия оборот. Все пак, за да работи една CRM стратегия първо е необходимо задълбочено да се анализира и разбере клиентското поведение. Решение на тази прецизна задача намираме в лицето на STATISTICA аналитичните CRM приложения. Чрез използването на data mining техниките, STATISTICA анализира клиентските взаимоотношения и позволява на маркетинг специалистите да класифицират групи от клиенти съгласно техните характеристики и покупателни навици (сегментация). Също така, STATISTICA помага за подобряване на ефективността от маркетинговите кампании, както и за увеличаване стойността на продажби от съществуващи клиенти (cross-selling и up-selling), като същевременно намалява загубата на клиенти (churn).
Data minig техниките са широко използвани за анализ и наблюдение на нивата на клиентска удовлетвореност, лоялност и диагностициране на причините за промяна на тези нива.
Сегментация
За да успее в модерната икономика , всяка една компания трябва да ускори идентифицирането на своите потенциални клиенти. Един от начините за постигане на това е чрез пазарна сегментация. За да успеят да установят предпочитанията на всеки индивидуален клиент, големи компании, опериращи на масовия пазар трябва да акцентират на техники за анализ на данни включващи пазарна сегментация и избиране на подходящ маркетингов подход към всяка група.
Сегментацията позволява кохерентна и прецизна дефиниция на групи от клиенти с по-добро разбиране на техните навици, предпочитания и мотивация. Информацията генерира при сегментиране позволява селекция на таргетирани пазари, настройка на ценова полита, избиране на подходящи дистрибуциони канали и много по ефективна идентификация на нуждите на клиента.
Cross-Selling and Up-Selling
Съвременния маркетинг се състои не само в привличане на нови клиенти, но и в изграждане на дълготрайни връзки със съществуващите клиенти при максимизиране на ползите от тези взаимоотношения (
cross-selling и up-selling). Компаниите трябва да разбират нуждите и поведението на своите клиенти. Най-добрия начин за постигане на това разбиране е чрез въвличане на съвременните техники на data minig, още повече че информацията относно нашите клиентите и техните действия може лесно да се намери в базите данни и CRM системите. Data minig техниките позволяват изваждане на нови зависимости и клиентско поведение, които в последствие могат лесно да бъдат представени във форма на логични и бизнес правила. Така например, търговския директор разполагайки вече с установена корелация за дадена група от клиенти, лесно може да привлече вниманието на своите клиенти предоставяйки им най-подходящата оферта и/или чрез създаване на нови продукти и разширяване на съществуващи продуктови линии. Също така, Datа mining техниките успешно се използват за създаване на прогнозиращи модели за идентифициране на целеви групи за определена оферта.
Клиентска лоялност и миграционен анализ.
В конкурента среда с ниска степен на продуктово разграничаване, където разходите за преминаване от един към друг доставчик са ниски, клиентската лоялност е проблем от жизнено важно значение. При този тип пазари способността за точно прогнозиране на миграционния феномен е жизнено важен за компаниите. Правилното прогнозиране позволява да се предприемат превантивни измерители, модели за прогнозиране на продажбите , оценка на крайната стойност от клиента (очакван приход който клиента генерира за определения период на взаимоотношения с компанията ) и модифициране на крайното ценово предложение. При този тип проблеми, методите за анализ на данни и по специално data mining могат да се използват с цел да се предпазим от клиентска миграция. Статистическите техники намират силно приложение при анализ и идентифициране на фактори определящи клиентската удовлетвореност и лоялност, и определяне на модели на клиентско поведение. Това позволява на всяка една компания да адаптира своите оферти с цел да посрещне максимално нуждите на своите клиенти. Така например: един от най-често срещаните подходи свързан със създаване на data mining model е с цел прогнозиране вероятността от клиентска неудовлетвореност (churn rate).
