Клиентская аналитика — это процесс, в котором данные о поведении клиентов используются для принятия ключевых бизнес - решений посредством сегментации рынка и прогнозной аналитики . Эта информация используется предприятиями для прямого маркетинга , выбора сайтов и управления взаимоотношениями с клиентами . Маркетинг предоставляет услуги, чтобы удовлетворить клиентов. Имея это в виду, производственная система рассматривается от ее начала на уровне производства до конца цикла на уровне потребителя. Клиентская аналитика играет важную роль в прогнозировании поведения клиентов. [1]
Прогнозирование покупательских привычек и предпочтений в образе жизни — это процесс сбора и анализа данных. Эта информация состоит из многих аспектов, таких как покупки по кредитным картам , подписки на журналы , членство в картах лояльности , опросы и регистрация избирателей . Используя эти категории, можно создать профили потребителей для самых прибыльных клиентов любой организации. Когда многие из этих потенциальных клиентов собраны в одной области, это указывает на благоприятное место для бизнеса. Используя анализ времени в пути, также можно предсказать, как далеко данный клиент проедет до определенного места .ссылка нужна ]. Объединив эти источники информации, можно определить долларовую стоимость каждого домохозяйства в торговой зоне с указанием вероятности того, что домохозяйство будет представлять ценность для компании. Благодаря клиентской аналитике компании могут принимать решения на основе фактов и объективных данных. [ нужна ссылка ]
Существует два типа категорий интеллектуального анализа данных . Прогнозные модели используют предыдущие взаимодействия с клиентами для прогнозирования будущих событий, в то время как методы сегментации используются для распределения клиентов с похожим поведением и атрибутами в отдельные группы. Эта группировка может помочь маркетологам оптимизировать процессы управления кампаниями и таргетинга. [ нужна ссылка ]
В розничной торговле компании могут вести подробные записи о каждой совершенной транзакции, что позволяет им лучше понимать поведение покупателей в магазине. Интеллектуальный анализ данных может применяться на практике путем выполнения анализа корзины, прогнозирования продаж, маркетинга баз данных, а также планирования и распределения товаров. Анализ корзины может показать, какие товары обычно покупают вместе. Прогнозирование продаж показывает закономерности, основанные на времени, которые могут предсказать, когда клиент, скорее всего, купит определенный вид товара. Маркетинг баз данных использует профиль клиента для эффективных рекламных акций. При планировании и распределении мерчандайзинга данные используются для того, чтобы позволить розничным торговцам изучить модели магазинов в демографически схожих местах, чтобы улучшить планирование и распределение, а также создать макеты магазинов. [5]