Analiza danych a zwiększanie sprzedaży?

luty 14, 2008

Opublikowane jako: Bez kategorii — offce54 @ 10:12 przed południem

W czasach dużej konkurencji, prawie w każdym segmencie rynku, zatrzymanie pozyskanych już klientów jest jednym z najważniejszych priorytetów każdej firmy. Często, analiza danych pochodzących ze sprzedaży oraz dane ankietowe pozwalające uzyskać informacje na temat poziomu zadowolenia klientów, dane socjologiczne i demograficzne, można dużo wcześniej odkryć słabe punkty funkcjonowania firmy i w razie konieczności poprawić ofertę, znacznie lepiej przygotować promocje, przedstawiać indywidualne oferty poszczególnym klientom.
Częstym problemem pojawiającym się podczas przygotowywania kampanii reklamowych czy też doboru oferowanych produktów i usług, jest bardzo duża 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 informatyki 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 właściwie zastosowana 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 usługami 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. Najefektywniejszymi wynikami charakteryzuje się analiza koszykowa z uwzględnieniem danych historycznych (zwana czasem analizą sekwencji), która oprócz połączeń między wybranymi produktami/usługami określa połączenia czasowe.