|
Подсистема LifeStyle Segmentation - платформа моделирования поведения покупателей при проведении акций и выявления прибыльных сегментов для адресного воздействия.
Ключевая идея состоит в том, что стиль жизни покупателя оставляет отпечаток на многих измеримых параметрах поведения, включая состав и время покупок, данные анкет и любую другую информацию. Например, если часть покупателей - садоводы, то они, скорее всего, приобретают садовый инвентарь в течение всего года, а семена и саженцы - весной, и именно эту информацию нужно использовать для весенних распродаж. И если акция состоит в продвижении нового сорта семян с помощью купонов, то данные о покупках садового инвентаря будут крайне полезны для выделения целевой группы покупателей.
Для каждой конкретной программы или акции, поведение покупателя можно разделить на два вида:
- Целевое поведение, чаще всего - покупка конкретных товаров/услуг в одной или нескольких сетях;
- Нецелевое поведение - все остальные известные данные о покупателе.
Поскольку оба вида данных формируются под влиянием одних и тех же привычек и образцов поведения, то можно построить портрет покупателя для целевого поведения в терминах нецелевого поведения (в нашем примере в простейшем случае: покупатель саженцев - это тот, кто раньше покупал садовый инвентарь).
Чтобы получаемые портреты покупателей были максимально практически полезными, они должны быть напрямую применимы для конкретной акции, при этом максимизируется финансовый результат каждой акции. Для этого на первом этапе задаются финансовые модели планируемых акций, а на втором - алгоритм моделирует поведение покупателей в отношении каждой акции и находит наборы параметров поведения, позволяющие отделить прибыльных покупателей от убыточных.
Выделение потенциально прибыльных покупателей может проходить как по существующим покупателям (по результатам похожей, возможно - неадресной акции или обычной рекламы), так и по фактическим результатам целевой акции.
По фактическим результатам акции
В этом случае определяется прибыльность покупателей, участвовавших и не участвовавших в акции, по целевому поведению, а также все другие известные параметры этих покупателей на основании истории покупок, анкетных данных, истории посещения сайтов и другой известной информации.
Можно задать несколько дат, по состоянию на которые будет оцениваться покупатель - чтобы учесть изменение привычек покупателей во времени. Каждое такое наблюдение покупателя будет рассматриваться как самостоятельный образец.
В итоге выделяются сегменты, в которых в наибольшей мере возросла рентабельность покупателей по сравнению с контрольной группой, и именно на эти сегменты нужно нацеливать акцию в будущем.
По данным акции - прототипа
Если есть акция, похожая на планируемую, и известны ее результаты по конкретным покупателям, то можно построить модель отличий поведения покупателей в планируемой акции от акции - прототипа.
На основании этой модели, для каждого покупателя до начала акции делается оценка: насколько прибыльна была бы акция по отношению к покупателю, похожему на рассматриваемого, и строится портрет отличий потенциально прибыльных покупателей от потенциально убыточных.
В обоих случаях, результат - набор сегментов потенциально прибыльных покупателей для каждой акции, который можно непосредственно использовать для ее проведения как в рамках платформы LifeStyle Club, так и с использованием других технических решений.
Дистрибутив
LifeStyle Segmentation - независимая подсистема на платформе Windows, не требующая установки никаких дополнительных программных продуктов. Подсистему можно использовать для анализа поведения покупателей по уже имеющимся данным о покупках, собранным в рамках программы лояльности.
В дистрибутив входит несколько кейсов с результатами сегментации, а также небольшой набор данных, на котором можно проверить работу решения.
Задать вопросы и обсудить LifeStyle Segmentation можно на специальной ветке форума http://www.loyalty.info/forum/showthread.php?t=30839 или на странице Контакты. |
