|
|
- адреса клиентов;
- информация о транзакциях - заказы, возвраты и т. д.;
- сведения, позволяющие отнести клиента к определенной географической, психологической или демографической группе;
- потребности в информации, услугах и т. д.
Содержание баз данных:
Клиент - физическое лицо (если вы продаете вашу продукцию напрямую потребителю):
- фамилия и адрес;
- демографические сведения (пол, возраст);
- история клиента (источник информации о фирме, дата, канал распространения);
- история покупок (даты заказов, артикулы, возвраты, послепродажные проблемы и т.д.);
- отклик на рекламные акции;
- образ жизни, установленный исходя из покупок.
Клиент - юридическое лицо:
- фамилия контактного лица;
- должность на предприятии;
- полномочия принятия решений (руководитель, лицо, оказывающее влияние на выбор товара, специалист по закупкам, сотрудник бухгалтерии);
- оценка потребности в продукции или услугах;
- круг закупок;
- название предприятия;
- адрес предприятия;
- характеристика предприятия (размер, годовой оборот и т.д.);
- история взаимоотношений: покупки, информационные запросы;
- интересующая продукция, источник информации (курьер, пресса, телефон);
- общая сумма покупок, способ оплаты, способ контакта (курьер, телефон, личный контакт).
Cведения о продукте:
- описание продукта, цена и себестоимость - категория товара и его предназначенность для социальной группы;
- способ продвижения и информации: запланированный бюджет, предусмотренный отклик, ожидаемый чистый доход;
- состояние склада: количество в наличии, срок поставки.
После этого составляется "портрет" каждого клиента на основе реальных, уточненных данных, вместо экстраполяции на основе возрастной выборки народонаселения, что часто приводит к ошибкам, свойственны данной методике. Все эти операции необходимы, чтобы затрачивать на каждого клиента соответственно потенциальным прибылям компании.
Следует выделять среди своих клиентов хотя бы три целевые группы: хороших, средних и перспективных клиентов. Каждая из них характеризуется своими потребностями, покупательной способностью и чистым доходом.
Поэтому при ранжировании клиентов придерживаются формулы:
- "недавно" - "часто" - "деньги";
- недавно (давно) - недавние клиенты считаются очень перспективными, а самые "давние" клиенты, по статистике, наиболее привержены фирме;
- часто - чем чаще клиент совершает покупку, тем лучше он для компании;
- деньги - очевидно, чем большие деньги клиент тратит, тем более он интересен.
Обычно используют комбинацию трех критериев, составляя матрицу "н - ч - д". Каждому покупателю присваивается определенный рейтинг, соответствующий тому или иному уровню "н - ч - д". Чем выше рейтинг, тем более привлекательным является данный клиент.
Существуют два принципиальных подхода к количественному анализу баз данных.
1. Описательный анализ
Речь идет о создании "профилей" клиентов, то есть групп клиентов, одинаково ведущих себя по отношению к каким-либо вещам. Например, клиенты, покупающие престижные или дешевые продукты, более охотно заказывающие по телефону, расплачивающиеся по кредитной карточке.
2. Рейтинг каждого клиента
Речь идет о присвоении баллов каждому клиенту, для измерения вероятности его покупки или платежеспособности.
Баллы сначала присваиваются небольшой группе клиентов, а затем, после нескольких уточняющих проверок, - всей картотеке. Вариациями этого метода могут быть:
- общая сумма затрат и число заказов за последние четыре сезона (два года);
- распределение заказов по разным продуктам, то есть клиент, который игнорирует, например сектор "женский", не может считаться "хорошим", так как "хороший" клиент делает заказы в разных областях;
- приверженность фирме в течение долгого периода, анализируемая по разным продуктам;
- реакция на мероприятия, поддерживающие продажи, - специализированные каталоги, акции;
- частота использования различных каналов продаж - телефона, магазинов, курьеров.
Можно сочетать названные подходы.
Используя статистический анализ базы данных, можно также установить периоды совершения покупок для каждого клиента. Например, получив каталог на первой неделе, клиент делает первый заказ между 4-й и 6-й неделей, второй - между 10-й и 12-й неделями и третий - на 17-19-й неделе. Зная это, за неделю до каждого установленного периода клиенту отправляется коммерческое предложение, чтобы активизировать его в тот период, когда он сам к этому готов. Подобная статистика обычно ведется на основе данных за несколько лет.
Страницы: 1 2 3 4 5 6
|
|
|
|
|
