Głównym wyzwaniem było dostarczenie informacji, które pozwolą zbudować elektroniczny system rekomendacji (offline) i przewidzieć minimalny poziom rabatu, który skłoni klienta do zakupu. W ramach projektu tworzone były również modele określające wysokość potencjalnej sprzedaży artykułów w punkcie handlowym.
PROBLEM
- W wyniku silnej presji na (mało skuteczne) promocje zbyt często dochodzi do nadmiernego zatowarowania i następnie strat i zwrotów. Organizacja nie ma narzędzia, dzięki któremu mogłaby określić „limit” dla działań promocyjnych w stosunku do poszczególnych punktów handlowych.
- Nieznany poziom lojalności klientów – organizacja nie wie, czy klient towaruje się tylko u niej, czy i ile towaru również zamawia w innych hurtowniach.
- Znalezienie sposobu na powiązanie „limitu” i potencjału sprzedażowego.
ROZWIĄZANIE
- Przygotowanie modeli prognozujących oczekiwaną wysokość sprzedaży w oparciu o dane sprzedażowe oraz dane o charakterystyce otoczenia geograficznego (m.in. występowanie „driverów” ruchu w punktach handlowych) i cechy punktów handlowych (np. powierzchnia sklepu/magazynu, liczba stanowisk kasowych itd.)
- Zbudowanie adekwatnego benchmarku uwzględniającego typ działalności klientów.
- Uwzględnienie sezonowości sprzedaży w procesie scoringu modeli.
Efekt/korzyści:
- Bardziej efektywne wykorzystanie środków na promocje – inwestowanie w relacje z klientami o niższym poziomie zakupów, ale o wysokim potencjale.
- Zmniejszenie kosztów poprzez zmniejszenie nieskutecznych działań promocyjnych, czyli działań kierowanych do klientów , dla których modele potencjału wskazują poziom zakupów zbliżony do wyliczonego potencjału.
Schemat analizy potencjału klienta
Szczegóły projektu
Zainteresowaliśmy Cię?
Chętnie porozmawiamy na tematy dotyczące zastosowania analizy danych w twoich działaniach.
Dysponujemy wiedzą z wielu obszarów i znamy specyfikę branż.