Семинар "Повышение доходности абонентской базы".
Подробнее о мероприятии http://www.croc.ru/action/detail/14839/
Презентация Александр Ефимов, руководитель практики data mining компании КРОК
2. 2
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ СВОИХ КЛИЕНТОВ?
Директор Доктор Королева Священник Генерал
Достаточно ли хорошо
вы знаете своих
клиентов?
Прогнозная аналитика
позволяет лучше узнать
своих клиентов
3. 3
РОЛЬ АНАЛИТИКИ
В ЖИЗНЕННОМ ЦИКЛЕ КЛИЕНТА
Прибыльность
• Где продавать?
• Кого привлекать?
• Какие каналы
развивать?
• Какие каналы
сокращать?
Привлечение
• Что интересно клиентам?
• Какими продуктами
и услугами склонен
воспользоваться
клиент?
• Как повысить прибыльность
и доходность клиентов?
Стимулирование
• Какие
клиенты склонны
к уходу?
• Как удерживать
клиентов?
Удержание
• Кого
необходимо
возвращать?
• Каким способом
возвращать?
Возврат
Время
Segmentation Engine
Basket Analysis Engine
Response Engine
CLTV Engine
Churn Engine
Использование аналитических моделей
• Кластеризации
• Анализа покупательских корзин
• Повышения отклика
• Выявления оттока
• Оценки ценности клиентов позволяет
повышать доходность клиентов на каждом этапе
жизненного цикла клиента
Жизненный цикл клиента,
которому не уделяют
внимание
Предиктивная аналитика
позволяет снять эти
вопросы
4. 4
НЕЗАВИСИМЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
75% клиентов предпочитают высокий уровень
обслуживания, при этом 15% из них готовы платить
больше1
50% клиентов переходят к конкурентам из-за низкого
качества обслуживания1
20% клиентов склонны перейти к конкуренту
из-за неудовлетворенности от последнего общения2
86% клиентов приветствуют наличие персонифицированных
предложений во время операций самообслуживания3
84% клиентов готовы платить больше за лучшее качество
обслуживания4, из них
— 56% клиентов готовы платить на 10% больше
— 24% клиентов готовы платить на 15% больше
— 20% клиентов готовы платить на 20% больше
1 – Genesys Global Survey, 2007
2 – Aspect Contact Center Satisfaction Index, 2007
3 – Genesys Global Survey, 2009
4 – RightNow Customer Experience Impact Report, 2011
5. 5
ПРОГНОЗНАЯ АНАЛИТИКА
Инициативное обслуживание клиентов
Эффективное привлечение прибыльных клиентов
Повышение продаж существующим клиентам
Удержание прибыльных клиентов
Упреждающее управление рисками, связанными с мошенническими
действиями
Упреждающее управление людскими и материальными ресурсами
«Прогнозная аналитика позволяет преобразовывать
данные в эффективные действия, делая надежные
выводы о существующих условиях и будущих событиях»
Гарет Хершель,
руководитель исследований Gartner Group
7. 8
ЗАДАЧА СНИЖЕНИЯ ОТТОКА КЛИЕНТОВ
Цель – уменьшить количество уходящих клиентов
Задача – вовремя выделять склонных к уходу клиентов и применять
удерживающие воздействия
Типовой вид графика доходности ушедшего клиента
Прошлое
История поведения клиентов
Окно воздействия
Период скоринга и запуска
кампаний по удержанию
Будущее
Прогноз поведения
клиентов
Время
Доходность
клиента
Применение
модели оттока
Запуск
кампании по
удержанию
8. 9
ПРИНЦИП ВЫЯВЛЕНИЯ КЛИЕНТОВ,
СКЛОННЫХ К УХОДУ
Модель оттока позволяет выделить клиентов, склонных к уходу
Полученная группа существенно меньше всей клиентской базы,
т.е. снижается стоимость кампании по удержанию
Полученная группа содержит максимальную концентрацию клиентов,
склонных к уходу, т.е. повышается отклик на кампанию по удержанию
88%
лояльных
12%
склонных к уходу
1,5млн.клиентов
51%
склонных к уходу
49%
лояльных
150тыс.
клиентов
Модель оттока
(отбор топ 10%
склонных к уходу
клиентов)
Концентрация
клиентов, склонных
к уходу увеличивается
в 5 раз!
Известно, что отток
клиентов в компании
составляет 12%
9. 10
Предположения
Кол-во клиентов 1 млн.
В среднем клиент остается после удержания 4 мес.
Сегмент для применения кампании по удержанию* 20%
Процент уходящих в кампании по удержанию* 50%
Расходы на кампанию по удержанию $ 20 тыс.
Процент отклика на кампанию по удержанию** 10%
ARPU клиента в месяц $ 10
Модель Кол-во уходящих в
сегменте
Кол-во
удержанных
Доход от работы
модели в год
Отсутствие модели 10 000 1 000 $ 240 000
Модель Data Mining 25 000 2 500 $ 960 000
Эффект $ 720 000
* Параметры, которые оптимизирует модель ** Параметры, которые также поддаются оптимизации
ПРИНЦИП ВЫЯВЛЕНИЯ КЛИЕНТОВ,
СКЛОННЫХ К УХОДУ
11. 12
ВЫБОР НАИЛУЧШЕГО
МАРКЕТИНГОВОГО ПРЕДЛОЖЕНИЯ
Оператор производит выбор предложения своим клиентам
для маркетинговой кампании – предложить тариф с включенными
минутами или безлимитный
Цель – максимизация дохода от маркетинговой кампании
Включенные минуты Безлимитный
Максималь-
ный
ожидаемый
доход Next best offer
Вероятность
покупки
Прогноз
дохода с
тарифа
Вероятность
дохода
Вероятность
покупки
Прогноз
дохода с
тарифа
Вероятность
дохода
Иванов Сергей 40% $ 60 $ 24 70% $ 10 $ 7 $ 24
Включенные
минуты
Петров Дмитрий 70% $ 10 $ 7 50% $ 30 $ 15 $ 15 Безлимитный
Сергеев Иван 20% $ 30 $ 6 70% $ 20 $ 14 $ 14 Безлимитный
Итого $ 37 $ 36 $ 53
Для каждого клиента предложения
выбираются так, чтобы получить
максимальный ожидаемый доход
Итоговый результат
максимален
12. 13
КОМПЛЕКСНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ
Ценностный сегмент
Низкий Средний Высокий
Уровеньсклонности
10%
Маркетинговые
предложения
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Response Engine
Модель отклика
Churn Engine
Модель оттока
Segmentation Engine
Модель кластеризации
Basket Engine
Модель анализа
покупательских корзин
CLV Engine
Модель оценки ценности
клиента
В соответствии с бизнес-целями Вы
можете выбирать нужный ценностной
сегмент и для этих клиентов делать
наиболее востребованные предложения
14. 15
ВИЗУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В IBM SPSS
Постановка задачи Экспорт
Анализ данных
Подготовка данных
Построение модели
Оценка модели
IBM SPSS Modeler имеет удобный
визуальный интерфейс, понятный
аналитикам, и не требует привлечения IT-
специалистовДоступ к всевозможным
источникам одним кликом
Преобразования данных без
необходимости привлечения ИТ-
специалистов: агрегация, объединение,
добавление вычисляемых переменных
и многое другое
Построение аналитической
модели без необходимости
глубокого знания
математики
Экспорт данных
одним кликом
16. 17
ДИАЛОГ С КЛИЕНТОМ В ТЕЧЕНИЕ
ЕГО ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА
…Транзакции…
(Покупки, Пользование) Другие активностии
(Звонки, IVR)
…Web-активности…
Кампании для анонимных
визитов
Реакция на пропущенные
клиентом приглашения
Обнаружение участков
снижения интереса
Реакция
на предложения
конкурентов
Стимулирование использования
посредством личных обращений
и получение ответной реакции
Звонки из call-центра
с информированием об удобном
web- сайте
17. 18
УПРАВЛЕНИЕ МАРКЕТИНГОВЫМИ КАМПАНИЯМИ
Кросс-канальное управление маркетинговыми кампаниями
Управление ресурсами маркетинга
Управление распределенными маркетинговыми кампаниями
Оптимизация маркетинговых кампаний
Интерактивный маркетинг
Оптимизация онлайн-взаимодействия с клиентами
Обнаружение событий и реактивный маркетинг
18. 19
АВТОМАТИЗАЦИЯ МАРКЕТИНГА ПРЕДПРИЯТИЯ
Facilitates collaboration and cross-channel
planning, design, execution, and measurement.
Управление маркетинговыми операциями
Понимание Решение Исполнение
Планы и
бюджеты
Люди и
Процессы
Медиа
данные
Отчетность
и
Производительность
Клиентская
аналитика
Предсказательный
анализ
Обнаружение
событий
Аналитика
Web
Сегментация
Управление
предложениями
Таргетинг в реальном
времени
История
взаимодействий
Оптимизация
взаимодействий
Реализация
исходящих кампаний
Интеграция по
входящим каналам
Lead мониторинг
и маршрутизация
Распределенный
маркетинг
Средства интернет
рекламы / поиска
21. 22
МАРКЕТИНГОВАЯ КАМПАНИЯ
Campaign
Данные о клиентах
Обзвон
Предложение 4
Категория D
Почта
Предложение 3
Категория С
Email
Предложение 2
Категория В
Email
Предложение 1
Категория А
Блок
схемы
Предложения
Глобальные
Сегменты
Каналы
Маркетинговая
История
22. IBM UNICA – ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ
МАРКЕТИНГОВЫМИ КАМПАНИЯМИ
23. 24
ВИЗУАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА
КАМПАНИИ В IBM UNICA
Удобная
панель
процессов
Операции
с данными
Оптимизация
кампаний и
отклики
Задачи Настройка
запуска
кампаний
по расписанию
Формирование
целевых групп
Генерация
списка
контактов
24. 25
АРХИТЕКТУРА РЕШЕНИЯ
Каналы
@
Website
Call Center
Терминалы
Почта
Прогнозные
модели
• Скоринг
• Сегментация
• Проверка гипотез
• Прогноз оттока
• Прогноз crossup sell
• Целевое
предложение
•...
Управление
кампаниями/комм
уникациями
Поведение
клиентов
Отчетность
Клиенты
@mail
SMS - MMS
История платежей
История обращений
Данные по
использованию
продуктов
Единое
хранилище
25. 26
ПОДДЕРЖКА ЗАМКНУТОГО ЦИКЛА
МАРКЕТИНГОВОЙ КАМПАНИИ
Offers
Contact
history
Segments
Response
history
Logic
• Эффективность кампании
• Эффективность предложений
• Анализ ROI
• Управление
предложениями
• Стратегические
сегменты
• Целевые ячейки
• Списки блокировок
• Сегментация
и таргетинг
• Назначение
предложений
и каналов
• Формат исходящих
списков
• Проверка кампании
• Запуск по расписанию
• Генерация списков
• История коммуникаций
• Сбор откликов
• История откликов
26. 28
ПРЕИМУЩЕСТВА УПРАВЛЕНИЯ
МАРКЕТИНГОВЫМИ КАМПАНИЯМИ
Простое управление маркетинговыми кампаниями
Последовательный и комплексный подход для управления всеми типами
много-шаговых, много-канальных, сложных кампаний
Инструмент для событийного маркетинга
Увеличение отклика
на кампании
10-50%
увеличение
Снижение оттока клиентов,
повышение отклика и
лояльности
5-15%
улучшение
Снижение затрат
на привлечение клиентов
20-75%
снижение
Снижение времени
на подготовку кампании
40-80%
снижение
Снижение расходов на
кампании и маркетинг
20-40%
снижение
Увеличение
производительности/
количества кампаний
50-300%
увеличение
27. 29
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
Александр Ефимов
Руководитель практики data mining компании КРОК
111033, Москва, ул. Волочаевская, д.5, корп.1
+7 495 974 2274 доб. 6032, +7 915 211 9911
Alexander.Efimov@CROC.ru
www.croc.ru