Kategoria: Oferta

Dowiedz się, gdzie otworzyć zyskowny nowy punkt sprzedaży

Właściwe rozplanowanie sieci punktów dystrybucji i obsługi klienta to zadanie niełatwe. Decyzja o otwarciu nowego punktu to duże ryzyko. Tym większe im większe nakłady trzeba ponieść aby uruchomić nowy punkt. Nietrafiona lokalizacja to nie tylko utopione koszty startu, ale także konieczność późniejszego utrzymywania nierentownej placówki.

Podjęcie właściwej decyzji wymaga wzięcia pod uwagę wielu czynników od potencjału demograficznego i dochodowego okolicy do aktywności konkurencji oraz prognoz sytuacji gospodarczej i rynku pracy. Im więcej obszarów branych pod uwagę tym bardziej złożony proces decyzyjny. Jednocześnie pominięcie istotnych zmiennych może zakończyć się podjęciem decyzji nieoptymalnej.

Z pomocą przychodzi zaawansowana analiza danych. Modele predykcyjne biorą pod uwagę setki zmiennych i identyfikują kluczowe czynniki sukcesu lokalizacji. Dzięki temu możliwe jest przewidywanie przyszłych wyników nowej placówki i całej sieci. Pod uwagę trzeba bowiem brać także wpływ nowo otwieranego punktu na funkcjonowanie dotychczasowych. Wynikiem działania zaawansowanych algorytmów optymalizacyjnych, które biorą
pod uwagę także efekt kanibalizacji, jest rekomendacja optymalnego kształtu sieci. Dzięki przeprowadzeniu optymalizacji, wiemy gdzie i w jakiej kolejności otwierać kolejne punkty, oraz które punkty zamknąć. Z dużą dokładnością można także przewidzieć, ile czasu nowo otwarte punkty będą potrzebować, na osiągnięcie rentowności i kiedy inwestycja się zwróci. Wyniki są wizualizowane na mapach dzięki czemu menedżerowie mogą łatwo zrozumieć nową strukturę sieci i podjąć najlepsze decyzje.

Korzyści:

• Zrozumienie czynników jakie wpływają na rentowność poszczególnych placówek i całej sieci
• Możliwość prognozowania „perfomance” nowego punktu
• Lepsze oszacowanie czasu potrzebnego na uzyskanie break-even point
• Możliwość zobiektywizowanego porównania wielu rozważanych alternatywnych lokalizacji
• Większe przekonanie o trafności decyzji dotyczących nowej lokalizacji

Klienci: Wiodący marketer z branży retail, klient z branży FMCG

Zróżnicuj ofertę w zależności od grupy Klienta

Klienci stanowią bardzo zróżnicowane grupy o odmiennych potrzebach i zwyczajach. Niektóre kryteria podziału są proste i stosowane w marketingu od dawna. Przykładowo, dzieli się klientów ze względu na płeć i wiek. Takie proste podziały są jednak często niewystarczające w kontekście celów biznesowych. Im więcej wiadomo o konsumentach, im więcej informacji na ich temat gromadzą przedsiębiorstwa, tym bardziej wyrafinowane i dokładne kryteria tworzenia segmentów można stosować.

Wraz z rosnącą liczbą zmiennych jakie trzeba brać pod uwagę rośnie pracochłonność i poziom skomplikowania procesu segmentacji. Problemy te mogą być jednak rozwiązane przy pomocy metod machine learning. Algorytmy klastrujące, mogą analizować klientów pod kątem dziesiątek a nawet setek cech i wyróżnić naturalne segmenty (skupienia).

Segmentacja tego rodzaju może mieć charakter behawioralny, czyli uwzględniać przede wszystkim zachowania klientów (tak zakupowe, jak i inne rejestrowane przez firmę). Dzięki temu możliwe jest uzyskanie bardziej klarownych i biznesowo użytecznych segmentów w porównaniu z prostą segmentacją, opartą o demografię, stosowaną wciąż w wielu organizacjach. Zrozumienie cech charakteryzujących klientów należących do poszczególnych segmentów behawioralnych, pomaga zarówno w podejmowaniu strategicznych decyzji jak i odpowiednim różnicowaniu oferty i komunikacji marketingowej, która dzięki temu może być bardziej adekwatna i skuteczna.

Ogromną zaletą rozwiązań opartych o analizę danych i uczenie maszynowe jest skalowalność i możliwość ich zastosowania nawet dla bardzo dużych baz klientów (idących w miliony). Dzięki temu możliwe jest przypisanie każdego znanego firmie klienta, do odpowiedniego segmentu behawioralnego. Na tej podstawie można podejmować działania odpowiednio dostosowane do profilu segmentu.

Korzyści:

• Możliwość strategicznego skupienia uwagi na najbardziej atrakcyjnych, zyskownych, rozwojowych segmentach klientów
• Skuteczniejsza komunikacja dzięki dostosowaniu języka i treści dopasowanych do segmentu klienta
• Możliwość zidentyfikowania segmentu, do którego należy konkretny klient
• Lepsze zrozumienie podobieństw i różnic pomiędzy różnymi segmentami klientów

Klienci: Wiodący marketer z branży retail, Marketer z branży retail, Marketer z branży retail

Pokaż klientowi to co najbardziej zachęci go do zakupu

Nasze systemy rekomendacyjne dobierają treści do wyświetlenia na stronie internetowej.
Rekomendacja właściwych produktów, we właściwym momencie, istotnie zwiększa konwersję i wartość koszyka.
Nasze systemy, w szczególnym stopniu uwzględniają wsparcie działań cross-sell i up-sell, co przekłada się na wyższą sprzedaż. Wykorzystując historyczne dane o sprzedaży, powiązaniach pomiędzy kategoriami, produktami, oraz historię ruchu na stronie www, eksperci Data Science Logic budują modele podpowiadające, które produkty wyświetlić w boksach rekomendacyjnych. Nasze oprogramowanie integruje system rekomendacyjny z istniejącą stroną internetową i w sposób zautomatyzowany steruje rekomendacjami, oraz rejestruje ich wpływ na zachowania użytkowników. Zebrane w ten sposób dane zasilają ponownie modele, które dzięki temu stają się coraz bardziej dokładne i pomagają w generowaniu coraz wyższego obrotu.

Jakie mogą być zastosowania systemów rekomendacyjnych?

Naturalnym obszarem wykorzystania systemów rekomendacyjnych jest strona www a zwłaszcza e-commerce. Z powodzeniem są one jednak również wykorzystywane przy personalizacji treści mailingów. Wnioski płynące ze zwracanych przez system rekomendacji, mogą być także przeniesione na rozplanowanie powierzchni i układu produktów na półkach oraz w sklepach offline.

Systemy rekomendacyjne znajdują zastosowanie także w aplikacjach mobilnych, pomagając wyświetlać zawartość, która zwiększy zaangażowanie użytkownika, podniesie prawdopodobieństwo konwersji na kupującego, bądź wykonania innej pożądanej akcji (np. wizyty w sklepie internetowym bądź stacjonarnym).

Korzyści:

• Wyższa sprzedaż w sklepie internetowym
• Większe zaangażowanie użytkowników strony internetowej
• Wyższa użyteczność aplikacji mobilnej
• Zwiększenie wydatków oraz zadowolenia konsumentów i użytkowników
• Lepsze zrozumienie powiązań między kategoriami produktowymi

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Przewiduj „przyszłość” w oparciu o dane

Modele predykcyjne, budowane przez ekspertów Data Science Logic, pozwalają na przewidywanie przyszłych reakcji i zdarzeń konsumenckich, w oparciu o dane historyczne. Zaawansowane algorytmy analityczne, odkrywają wzorce zawarte w ogromnej liczbie przykładów, liczonych w setkach tysięcy lub nawet w milionach.
Zbudowany w ten sposób model predykcyjny może być wykorzystywany do prognozowania konsumenckiego life style.

W jakich obszarach można wykorzystać modelowanie predykcyjne?

Nasze modele przewidują jakiego rodzaju oferta najbardziej pasuje do konkretnego konsumenta. Dzięki temu możesz komunikować się z tymi, którzy naprawdę są zainteresowani ofertą oraz inwestować środki przeznaczone na komunikację, w obszarach w których przyniosą największy zwrot. Unikasz przy tym „spamowania” konsumentów, dla których dana oferta nie będzie atrakcyjna.

Nasze modele predykcyjne przewidują prawdopodobieństwo zakupu przez konkretnego konsumenta, pod wpływem komunikacji marketingowej. Pod uwagę brane są zmienne takie jak kanał komunikacji (sms, email, reklama digitalowa), jej treść oraz czas wysyłki. Dzięki temu jesteśmy w stanie podpowiedzieć kiedy, komu, jak i co wysłać. Przekłada się to na wymierne oszczędności: nie trzeba wydawać środków na sms, które nie przełożą się na sprzedaż oraz nie warto oferować rabatu konsumentowi, który i tak jest już przekonany do zakupu.

Modele predykcyjne przewidują także na jakim etapie ścieżki zakupowej jest konsument i jakie jest prawdopodobieństwo przejścia na jej kolejny etap, pod wpływem konkretnego bodźca. Dzięki łączeniu danych na temat konsumenta z wielu źródeł, możliwe jest precyzyjne sterowanie wysyłanymi do klienta komunikatami.

Modele predykcyjne są „sercem” wielu rozwiązań budowanych przez Data Science Logic. Znajdują zastosowanie w procesach optymalizacji sieci dystrybucji, prognozowania sprzedaży, w modelach antychurn oraz przy optymalizacji kampanii marketingowych.

Korzyści:

• Przewidywanie z wyprzedzeniem zachowań konsumentów
• Prognozowanie przyszłych zjawisk
• Lepsze decyzje oparte o wiarygodne prognozy
• Zrozumienie czynników wpływających na istotne biznesowo zjawiska (np. rezygnacje klientów)
• Wprowadzanie zmian w organizacji i procesach biznesowych na podstawie wniosków płynących z modelu
• Możliwość symulowania różnych scenariuszy przyszłości

Klienci: Wiodący marketer z branży retail