Zaawansowana analiza klienta z zastosowaniem metod data science / Machine learning
Wyobraźmy sobie średniej wielkości supermarket w świecie bez analizy klientów. Każdy wchodzący do sklepu klient pozostaje tajemnicą. Nie wiadomo, jakie są jego oczekiwania, zainteresowania, potrzeby oraz co kupował w przeszłości. Właściciel musi polegać na intuicji i wyczuciu, aby określić, jakie produkty umieścić na półkach, jakie promocje uruchomić i, jak obsługiwać klientów i zachęcać ich do dalszych zakupów.
Dzisiaj na szczęście nie trzeba tego zgadywać. Analizę klientów umożliwiają rzetelnie zbierane dane oraz metodologia data science.
Czym jest analiza klientów z wykorzystaniem narzędzi data science
Analiza klienta z wykorzystaniem metodologii data science to działania, które polegają na rejestrowaniu zachowania klientów na podstawie danych demograficznych, historycznych danych o transakcjach, interakcji z klientami i wielu innych. Na podstawie tych danych można zrozumieć zachowania klientów i stworzyć ogólne wzorce zachowań dla określonych grup ludzi. Dane te są następnie wykorzystywane do budowania samouczących się algorytmów machine learning.
Celem tych działań jest wykrycie i usystematyzowanie trendów rynkowych, potrzeb klientów, wzorców występujących w procesie zakupowym i innych ważnych dla procesu zarządczego informacji.
Taka analiza danych umożliwia:
- Odkrycie, jakie są oczekiwania klientów i zastosowanie indywidualnego podejścia do każdego z nich
- Stworzenie bardziej efektywnej strategii marketingowo-sprzedażowej dla obecnych i potencjalnych klientów
- Przeprowadzenie precyzyjnej segmentacji klientów w celu poprawy efektywności działań marketingowych.
- Poprawę obsługi klientów oraz zwiększeniu retencji klientów (zapobieganie odchodzeniu klientów)
- Przewidywanie i odpowiadanie na potrzeby klientów
- Wprowadzenie spersonalizowanej oferty, a przez to poprawienie wskaźników sprzedaży, w tym średniej wielkości zamówienia (AOV – Average Order Value) oraz wartości klienta (LTV – Customer Lifetime Value)
Jak zacząć: Podstawy zaawansowanej analizy klientów
Zanim pokażemy Ci praktyczne przykłady zastosowania narzędzi data science w analizie Twoich klientów, zatrzymajmy się jeszcze na chwilę! Aby rozpocząć proces analityczny, musisz pamiętać o kilku rzeczach.
1 / Dane
Podstawą analizy klientów są dane, narzędzia oraz odpowiednia metodologia ich zbierania.
Twoje dane mogą pochodzić z różnych źródeł: z systemu CRM, z systemu sprzedaży, analityki strony internetowej, mediów społecznościowych, badań rynkowych, kart lojalnościowych.
Dobrym rozwiązaniem jest utworzenie jednego źródła prawdy (ang. Single source of truth), tak, aby dane zawsze były aktualne i w jednym miejscu. W przypadku dużej ilości danych dobrze jest rozważyć skorzystanie z tzw. data lake lub hurtownię danych. Taka struktura danych na pewno ułatwi pracę analitykom danych i specjalistom data science. Gdy dane nie są zgrupowane w bazach, analitycy zmuszeni są łączyć dane, oczyszczać je i uzupełniać, co jest zajęciem niezwykle żmudnym i czasochłonnym.
2 / Narzędzia analityczne
Do analizy danych z różnych źródeł służą narzędzia z obszaru Business Intelligence. Za ich pomocą szybko przeanalizujesz i zwizualizujesz wielkie zbiory danych. Platformy BI są powszechnie stosowane do tworzenia interaktywnych pulpitów i raportów, które pomagają w ocenie procesów sprzedażowych i skutecznym procesie zarządzania.
Jednym z najpopularniejszych narzędzi jest Power BI, w którym zintegrujesz ze sobą różne źródła danych – pliki, bazy, usługi online i inne. Power BI umożliwia przejrzyste wizualizowanie dowolnych danych procesowych i ułatwia sprawne raportowanie.
3 / Proces data science
Kolejnym krokiem jest skorzystanie z narzędzi do analizy potrzeb oraz ogólnych zachowań klientów. Kluczowe jest tutaj określenie potrzeb biznesowych, zrozumienie analizowanych procesów, dobór odpowiednich narzędzi analitycznych oraz przygotowanie odpowiednich danych dla tych narzędzi. Następnie specjalista data science buduje model, który jest matematycznym uogólnieniem badanych procesów.
Bardzo ważnym elementem budowania modelu jest jego nauka. Trenowanie modelu polega na zapewnieniu algorytmowi dużej ilości danych, które może przetwarzać w celu znalezienia powtarzalnych właściwości badanych zjawisk.
Pamiętaj tylko, że proces data science nieprzypadkowo ma „science” w swojej nazwie. Jest to iteracyjny proces testowania hipotez, który na końcu prowadzi do uzyskania pożądanych właściwości modelu.
Narzędzia data science przy analizie potrzeb klientów B2C / B2B
Przyjrzyjmy się teraz konkretnym narzędziom data science stosowanym w analizie potrzeb klienta oraz zobaczmy, jak w praktyczny sposób można zastosować te rozwiązania w branży B2C / B2B. Podejdziemy do zagadnienia od strony wyzwań, na które odpowiemy konkretnymi narzędziami data science.
Wyzwanie 1 / Niecelowany, chaotyczny marketing, który przepala budżet i nie przynosi efektów
Rozwiązanie: Profilowanie na podstawie kart lojalnościowych
Dzięki kartom lojalnościowym dział sprzedaży i marketingu może dowiedzieć się więcej o nawykach zakupowych klienta oraz przypisać go do konkretnego segmentu. Taka wiedza umożliwia bardziej spersonalizowane działania marketingowe.
Metoda bazuje na stratyfikacji, czyli przyporządkowaniu grup klienckich do niezależnych zbiorów. Przyporządkowanie takie tworzy się, wykorzystując algorytm klastrowania. Klienci przyporządkowani do określonej klastrów posiadają własne specyficzne charakterystyki, dzięki którym istnieje możliwość tworzenia idealnych ofert dla właściwych segmentów. Segmenty klientów mogą utworzyć fundament/podstawę dla systemu rekomendacji produktów lub treści marketingowych.
Wyzwanie 2 / Wysoki procent odchodzenia klientów
Rozwiązanie: Analiza przetrwania
Nierzadko firmy mają problem z wypowiadaniem umów lub przechodzeniem klienta do konkurencji i nie wiedzą, kiedy, i którzy klienci mogą zrezygnować z usługi. A gdyby można było odkryć wcześniej, którzy klienci mogą odejść? Możliwe byłoby wówczas podjęcie odpowiednich dla danego klienta kroków np. przygotowanie odpowiedniej oferty, rabatu, innych warunków umowy… W końcu pozyskiwanie nowych klientów jest droższe niż utrzymanie obecnych.
Analiza przetrwania bazuje na analizie średniego czasu trwania w programie lojalnościowym. W biznesie taka analiza może być zastosowana do określenia prawdopodobieństwa związanego z tym, jak długo klient będzie korzystał z Twoich usług, oraz jakie czynniki mają na to wpływ.
Można przewidzieć odejście klienta, analizując historię interakcji i jego decyzji zakupowych. Może się okazać, że częściej odchodzą klienci, których średnia wartość zakupów w miesiącu (lub innym okresie) schodzi poniżej pewnego pułapu.
Dla pracowników związanych z obsługą klienta, marketingiem i rozwojem sprzedaży jest to bardzo przydatna informacja, która pozwala na podejmowanie konkretnych działań naprawczych. Gra jest warta zachodu, ponieważ zwiększenie retencji klientów o zaledwie 5% może prowadzić do utrzymania dotychczasowego udziału kosztów stałych, co jest bardzo istotne w kontekście odporności firmy na wszelkiego rodzaju kryzysy i inne perturbacje.
Wyzwanie 3 / Niesatysfakcjonujące wartości koszyka zakupowego
Rozwiązanie: Silniki rekomendacji
Silniki rekomendacji są z nami już od kilkunastu lat, wciąż ewoluują i stają się coraz doskonalsze. Klienci doceniają spersonalizowaną ofertę, co pokazują, chociażby, przytaczane przez McKinsey dane Amazona – 35% zakupów jest tam realizowanie dzięki trafnym rekomendacjom.
W przypadku silników rekomendacji możemy mówić o szeregu różnych rekomendacji, np. rekomendacji par produktów, gdzie algorytm rekomendacji podpowiada klientowi następny produkt. Metoda ta bazuje na historii sprzedaży poszczególnych produktów. Bardzo często produkty sprzedawane są w parach wskazanych przez algorytm na podstawie ich historycznych częstotliwości występowania.
Tę metodę można rozszerzyć o dodatkową personalizację bazującą na przykład na segmentacji klientów. Na podstawie wcześniejszych analiz można przyporządkować klienta kupującego produkt X do konkretnego segmentu i na tej podstawie pokazać mu jeszcze trafniejsze rekomendacje odpowiadające na jego potrzeby.
Na przykład właściciel firmy budowalnej, który kupuje płyty gipsowe do budowy ścian, będzie należeć do innego segmentu niż specjalista, który kupuje te same płyty, ale zajmuje się ociepleniami dachowymi. Mimo że obaj kupują ten sam produkt, potrzebują innych akcesoriów.
Wyzwanie 4 / Niski poziom przychodów z jednego klienta w B2B
Rozwiązanie: Przygotowanie personalizowanych koszyków i ofert w B2B
Tutaj ponownie sięgamy do silnika rekomendacji i użycia narzędzi, które pozwolą na określanie kolejnych produktów, które prawdopodobnie zechce kupić klient. Jest to możliwe dzięki zbadaniu interakcji z klientem i jego historii zakupowej. Taka analiza danych pozwoli na przygotowanie spersonalizowanego koszyka na stronie lub oferty odpowiadającej na potrzeby klienta.
Wyzwanie 5 / Niska efektywność działu sprzedaży w B2B
Rozwiązanie: Rekomendacje dotyczące klientów przeznaczone dla handlowców B2B
Jeśli w organizacji dużą część sprzedaży stanowi kanał tradycyjny, dobrym pomysłem jest podpowiadanie handlowcom, jakie działania mogą podejmować w stosunku do określonych grup klientów.
W procesie zaawansowanej analizy danych pracownicy dowiedzą się, jakie produkty są dla klienta najważniejsze, którzy użytkownicy wykazują mniejszą aktywność niż zwykle lub kupują tylko jeden produkt z pary produktowej (drugi kupują zapewne w innym miejscu).
Takie zbiorcze informacje o klientach przyśpieszą pracę handlowców i pozwolą im na bardziej celowane działania na podstawie danych. Sprzedawcy będą proponować dopasowane do klienta (lub grupy klientów) produkty i podejmować świadome działania, aby utrzymać lub odzyskać kluczowych klientów.
Metodologia data science posiada wielki potencjał rozwojowy
Algorytmy i zaawansowane narzędzia data science są niezwykle przydatne do analizy potrzeb klientów, segmentacji i poprawy efektywności działań marketingowych. Klienci oczekują dzisiaj personalizacji a rozwiązania data science i machine learning pozwalają skutecznie odpowiadać na pragnienia klientów.
W tym krótkim artykule opisaliśmy tylko mały wycinek możliwości analitycznych data science. Mamy nadzieję, że pokazane tu przykłady staną się dla Ciebie inspiracją do wdrożenia nowych rozwiązań poprawiających efektywność, rentowność oraz procesy sprzedażowe w Twojej firmie.
Poznaj więcej narzędzi data science!
