close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Data Mining: используем цифры во благо компании

код для вставки
Лаборатория управления клиентским опытом на основе анализа «Больших Данных» Мозговой Максим 1.
 
Лояльность: Поведение + Отношения 2.
 
Лояльность зависит от: репутации, доверия, приверженности, удовлетворённости, восприятия ценности, восприятия качества, коммуникаций
, ..
. 3.
 
Опыт и впечатления напрямую соотносятся с лояльностью КЛИЕНТСКИЙ ОПЫТ И ЛОЯЛЬНОСТЬ ЛАБОРАТОРИЯ
УПРАВЛЕНИЯ КЛИЕНТСКИМ ОПЫТОМ •
 
Что такое «Лаборатория управления клиентским опытом»? ЛАБОРАТОРИЯ
УПРАВЛЕНИЯ КЛИЕНТСКИМ ОПЫТОМ На самом деле: стимул реакция ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ КЛИЕНТСКИМ ОПЫТОМ Диагностика - глубоко, но редко Мониторинг – Неглубоко, но часто Поведение – что делает клиент Отношение – что говорит клиент Голос клиента
Веб-аналитика
Измерение клиентского опыта
Трекинг эмоциональной реакции
Фокус группы
Маркетинговые исследования опыта
Анализ соц.медиа
АНАЛИЗ КЛИЕНТСКОГО ОПЫТА Ожидания Взаимодействия Впечатления Отношения •
 
Что клиенты думают о вас? •
 
Каким был прошлый опыт? •
 
Что они хотели бы получить? •
 
Чего ожидать от вас? •
 
Что происходит по факту? •
 
Оправдались ли ожидания? •
 
Каков результат? •
 
Удовлетворенность? •
 
Восхищение? •
 
Безразличие? •
 
Раздражение? •
 
Отношения улучшились
/ ухудшились? Влияние различных факторов на лояльность:
Впечатления
Степень выраженности фактора
Необходимые – ожидаемые (напр.: душ в номере)
Линейные (напр.: время ожидания в очереди)
«Удивляющие» (привлекающие) факторы (напр.: Wi
-
Fi в самолёте)
ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА УДОВЛЕТВОРЕННОСТЬ Custom
er Response
Annoyed/Angry
Frustrated
Satisfied
Delighted
Customer Expectations
Plan for Satisfaction
Consequential Dissatisfaction
Plan to Exceed Expectations
Not Met
Met
Exceed
Product/Service Fails
Enterprise Policy
Customer Expectations
Problem Area
Growth Opportunity
Expectants
Satisfiers
Attractors
Ожидания клиентов
Отклик клиентов
Неудовлетворённость
Привлекающие
Ожидаемые
Удовлетворяющие
Возможность роста
Проблемная область
«КАРДИОГРАММА» КЛИЕНТСКОГО ОПЫТА Позитивные эмоции
Негативные эмоции
«Кардиограмма» взаимодействий – клиентский опыт на примере «
room service
» гостиницы :
Клиент решил сделать заказ обеда в номер Ждал ответа в течении нескольких минут на линии Приветливый персонал принял заказ После того, как прошло установленные 30 минут, и обед не принесли, снова позвонил в «
room service
»
и напомнил о заказе Обед принесли с задержкой в 20 минут Внимательный официант привез еду и накрыл на стол Одно из блюд оказалось пригоревшим Официант увёз тележку с нетронутым блюдом Позвонил менеджеру: предоставлена компенсация – бесплатный ужин в ресторане Заказал бургер в баре Customer Experience Lab
Тестирование рекламы Тестирование цены Влияние инцидентов Выбор оптимального варианта Анализ факторов, влияющих на клиентский опыт БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В IVI
•
 
Более 80 млн посещений страниц просмотра видео в месяц
•
 
Более 30 млн транзакций в месяц •
 
Более 20 млн уникальных пользователей •
 
Более 15 млн просмотров на мобильных устройствах •
 
Сотни гигабайт поведенческих данных •
 
И еще столько же – в процессе сбора Что делает? Каков результат? Как ведет себя на сайте? Как покупает? Каналы привлече-
ния
География Стоимость привлече-
ния
Ценность Откуда приходит? ПОВЕДЕНИЕ КЛИЕНТА Отслеживание поведения клиента: ЦЕЛЕВАЯ АРХИТЕКТУРА Централизован-­‐
ное Хранилище Данных (
DWH
) ETL
B2b
PlaRorm
Gravity
Отклики Web-­‐
analy]cs
Платформа для статистического анализа данных
(
Data mining
) Платформа Операционной
отчетности (
BI
) Платформа для управления бизнес процессами BPM
Frontend
Управление взаимодействием с клиентами в каналах SMM
C
айт E-mail
КЦ Извлечение и агрегация данных
Хранение данных
Анализ данных и отчетность Управление процессами
Управление взаимодействием с клиентами
Реализованная система Business Intelligence
B2B
B2C,B2B
Data Warehouse
•
 
Быстрая аналитика (прирост в скорости х 20-100 раз по сравнению с традиционным SQL
)
•
 
Моментальная агрегация данных из различных таблиц •
 
Удобные инструменты для визуального анализа •
 
Высокая эффективность на инвестицию
Business Intelligence отчеты ЗАВИСИМОСТЬ ОТТОКА ОТ РЕКЛАМНОЙ НАГРУЗКИ 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 0,1 0,11 0,12 0,13 0,14 0,15 0,16 0,17 0,18 0,19 0,2 Доля оттока Рекламная нагрузка 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Текущая нагрузка = 4,4% РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПО ЦЕННОСТИ 0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 7000000 8000000 9000000 10000000 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 Ценность Рекламная нагрузка 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Максимальная ценность достигается при уровне рекламной нагрузки ~
3-4% Текущая ценность клиентской базы с учетом стоимости привлечения = 50 коп
/
клиента 1 5 9 13 17 21 -­‐12000000 -­‐10000000 -­‐8000000 -­‐6000000 -­‐4000000 -­‐2000000 0 2000000 4000000 6000000 8000000 0,01 0,03 0,05 0,07 0,09 0,11 0,13 0,15 0,17 0,19 0,21 0,23 0,25 0,27 0,29 0,31 0,33 0,35 0,37 0,39 6000000-­‐8000000 4000000-­‐6000000 2000000-­‐4000000 0-­‐2000000 -­‐2000000-­‐0 -­‐4000000-­‐-­‐2000000 -­‐6000000-­‐-­‐4000000 -­‐8000000-­‐-­‐6000000 -­‐10000000-­‐-­‐8000000 -­‐12000000-­‐-­‐10000000 Убыточные клиенты Прибыльные клиенты ТЕМЫ ДЛЯ ДАЛЬНЕЙШЕГО АНАЛИЗА •
 
Как изменится помесячная динамика оттока, если увеличить
/
снизить рекламную нагрузку на тестовых группах? •
 
Что выгоднее для бизнеса в стратегической перспективе – какие группы клиентов «развивать» , а какие - «выжимать»? •
 
Как изменение нагрузки повлияет на «убыточных» клиентов? •
 
Как учесть дополнительные факторы, влияющие на отток (технические проблемы, устаревание контента)? •
 
Какой набор параметров так повлияет на динамику оттока, чтобы суммарная ценность клиентской базы была максимизирована? Q&A
Спасибо за внимание! Мозговой Максим +7-917-5413417 
Автор
Editor
Editor160   документов Отправить письмо
Документ
Категория
Корпоративные
Просмотров
74
Размер файла
3 069 Кб
Теги
Big Data, Управление опытом
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа