Благодаря научным моделям, которые позволяют проводить комплексный анализ баз данных, массовые маркетинговые кампании уступают место выборочным, которые обеспечивают большую эффективность, обнаруживая, какие клиенты с большей вероятностью будут потреблять конкретный продукт. Они также способствуют удержанию, предупреждая людей о потенциальных прекращениях обучения.
На рынке, где предложения финансовых организаций множатся и занимают значительную долю коммерческих предложений, которые потребители получают ежедневно, задача тех, кто отвечает за коммерческую область, состоит в том, чтобы привлечь внимание, расширить клиентский портфель без чрезмерного увеличения цены.
Лучший способ добиться этого - не тратить зря усилия, а нацеливаться на нужных людей. Но как предварительно определить в нашей базе данных, у кого есть конкретный интерес к продукту?
Это один из ответов, которые дает нам интеллектуальный анализ данных; набор методов для исследования и анализа больших объемов данных с целью извлечения неявной, ранее неизвестной и потенциально полезной информации.
Интересно узнать, как его использование распространилось в основных референциях в различных отраслях промышленности: цепочки распределения, финансовые услуги, кредитные карты или карты постоянного покупателя, системы лояльности клиентов и т. Д.
Интеллектуальный анализ данных для продаж и кросс-продаж
Столкнувшись с аудиторией, переполненной сообщениями, которые часто не имеют для нее значения, получение нужной информации - это жест, который сегодня удивляет и высоко ценится клиентами.
Этот инструмент позволяет на основе перекрестных ссылок данных из разных источников, которые завершаются в процессе покупки любого продукта / услуги, определять тенденцию потенциальных покупателей принять продукт. Он работает, максимально используя информацию, доступную в базах данных компаний, и перекрестные переменные, которые позволяют находить корреляции, которые часто немыслимы. С помощью интеллектуального анализа данных можно обнаружить важные закономерности и взаимосвязи, скрытые между большими объемами данных.
Приложения Data Mining для оптимизации кампании позволяют работать с узкими, но гораздо более эффективными списками контактов, заметно улучшая получаемые ответы и точно фокусируясь на подходящих каналах. Это приводит к снижению затрат и значительному увеличению продаж.
Работа над лимитами покупок
Во времена корректировок цен, подобных тем, в которых мы живем, одно из частых требований клиентов к организациям, обслуживающим кредитные карты, связано с увеличением лимитов на закупки и финансирование.
Управление соответствующими параметрами с помощью специального программного обеспечения Data Mining позволяет более мгновенно анализировать этот момент, исходя не только из финансового поведения клиента, но и из привычек использования, которые позволяют определить профиль пользователя.
Удержание: нацеленность на "отсев"
Хотя компании могут считать, что решение клиента прекратить получение определенного продукта / услуги является внезапным, на самом деле существуют тонкие сигналы или предупреждения, которые можно прочитать с помощью различных методов, используемых в интеллектуальном анализе данных.
Принимая во внимание, что стоимость привлечения нового клиента значительно выше, чем стоимость удержания, это умная стратегия, направленная на обнаружение этих ранних признаков. Если мы знаем, какая группа пользователей больше всего подвержена риску потери, мы можем предложить целевые действия по удержанию.
Таким образом, суть в том, что те компании, которые своей деятельностью собирают информацию о своих клиентах, учатся читать ее, чтобы использовать ее на благо как компании, так и самих пользователей.
