Первый шаг аналитики - cбор данных о клиентах
DESCRIPTION
Чтобы сделать эффективную для компании аналитику и интересную клиентам программу лояльности, нужно понимать профиль клиента.TRANSCRIPT
![Page 1: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/1.jpg)
Профиль клиента: сбор данных
![Page 2: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/2.jpg)
Информационный след
Данные позволяют
узнать многое о человеке
![Page 3: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/3.jpg)
•Сегментация клиентов
•Анализ потребления
•Анализ связей
•Маркетинговые исследования
•Фокус-группы•Тайный покупатель
•Сайт•Соцсети•Рассылки
•Call –центр•Книга жалоб•Продавцы
Живое общение
Оnline общение
Анализ баз данных
Исследования
Источники знаний
![Page 4: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/4.jpg)
Профиль клиента
CRM-системы, POS-терминалы
Сайт компании, личный кабинет
Социальные сети, официальные
органы
Картографические сервисы
Опросы, маркетинговые исследования
Источники данных
![Page 5: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/5.jpg)
Тип Пример
Контакты ФИО, Телефон, e-mail
Демография Пол, возраст, семья
Покупки Чеки, заказы
География Место жительства/работы
Коммуникации Персональные предложения
Психология Реакция на предложения
Интересы Группы в социальных сетях
Профиль клиента
![Page 6: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/6.jpg)
Учет Аналитика
CRM
POS
Веб-сайт
Карты
Соцсети
Прочие
Хранилище данных
Очистка и предобработка
данных
Отчеты
Модели
Прогнозы
Правила
Стандартная схема
Профили клиентов
![Page 7: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/7.jpg)
1. Наличие ID клиента
2. Наличие контактных данных
3. Связность всех данных
4. Корректность и полнота
5. Актуальность информации
Требования к хранению
![Page 8: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/8.jpg)
Профиль клиента без ID не нужен.
Варианты ID: Телефон Номер карты E-mail Документ
Идентификация клиента
![Page 9: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/9.jpg)
Без актуальных контактов профиль бесполезен.
Варианты контактов: Телефон E-mail ID соцсети Почтовый адрес
Контактные данные
![Page 10: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/10.jpg)
Без связности нет единого образа клиента.
Варианты связывания: Уникальный ключ Набор полей Нечеткая близость
Связность данных
![Page 11: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/11.jpg)
Связность данных: пример
Похожие объекты
Критерии сходства
![Page 12: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/12.jpg)
Некорректные данные приводят к неверным выводам.
Улучшение качества: Стандартизация Унификация Кросс-проверки
Корректность и полнота
![Page 13: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/13.jpg)
Название Телефон Город
«Миф» 7787100 Мсква
ИП Уют\ +7 (4912) 111-111 Нет
ОАО Снег Михаил Рязань
Корректность: Стандартизация
Название Телефон Город
OOO «Миф» +7 (495) 7787100 Москва
ИП «Уют» +7 (4912) 111111 Рязань
ОАО «Снег» Рязань
![Page 14: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/14.jpg)
Друзья в социальной сети
Полнота: Анализ связей
21 год 21 год
Студент
МГУ?Анализ друзей в социальной сети
21 год
Студент
МГУ
22 года
Аспирант
МГУ
25 год
Выпускник
МГУ
![Page 15: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/15.jpg)
Старым данных доверять нельзя.
Обеспечение актуальности: Регулярные обновления Кросс-проверки
Актуальность сведений
![Page 16: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/16.jpg)
1 2 3 40
102030405060708090
100
Годы
Кач
еств
о д
анн
ых
Деградация данных
Даже хорошие данные приходят в
негодность
![Page 17: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/17.jpg)
Покупки – самый важный источник обогащения данных:
Покупки не лгут
Говорят о клиенте все
Изменяются вместе с клиентом
Поведенческие характеристики
![Page 18: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/18.jpg)
Сырые данныеАгрегаты или производные
данных
Характеристика клиента
Процесс обогащения данных
![Page 19: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/19.jpg)
Январь Февраль Март Апрель Май0
2
4
6
8
10
12
14
Конкретный клиент Медиана по всем клиентам
Дол
я т
овар
ов с
о
ски
дкам
и
Обогащение: Анализ скидок
![Page 20: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/20.jpg)
Обогащение: Сегментация
Структура потребления
![Page 21: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/21.jpg)
Обогащение: Товары-маркеры
![Page 22: Первый шаг аналитики - Cбор данных о клиентах](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051817/5490acd2b4795945588b4971/html5/thumbnails/22.jpg)
От данных к знаниям
Знание клиента – ключ к построению
эффективной программы лояльности