Анализ клиентской базы с помощью RFM-сегментации и кластеризации

Вебинар состоится 11 июня в 9:00 по Central European Time
(UA 10:00, BY 10:00, KZ 13:00, MD 10:00, GEO 11:00, AZE 11:00, UZB 12:00)

Коллеги, 11 июня приглашаем вас на вебинар на котором рассмотрим, как с помощью преднастроенного решения «Анализ чеков» провести когортный и RFM-анализ клиентской базы, а также автоматически выполнять кластеризацию товаров, магазинов, клиентов.

Форма регистрации ниже. 

В чем отличие кластеризации от традиционной сегментации?

У сегментации есть существенный недостаток: количество сегментов растет пропорционально количеству параметров и очень сложно находить границы между сегментами при их укрупнении. К примеру, если мы разделим клиентов по сумме покупок на три подсегмента: низкий, средний, высокий, то с учетом пола это будет 6 сегментов. Если добавить еще 3 подсегмента по частоте покупок, то будет 18 сегментов. Добавив продолжительность сотрудничества, мы получим 54 сегмента.
Выход в том, чтобы для каждого клиента посчитать как сильно он отличается от любого другого клиента и собрать в группы тех, кто находится ближе всех друг к другу. Помочь в этом может проведение кластерного анализа. В качестве меры отличия можно взять обычное эвклидово расстояние, которое мы учились считать еще в школе: корень квадратный из суммы квадратов разностей координат X и Y. Только у нас будет не 2 измерения, а столько, сколько параметров описывают каждого нашего клиента.

В общем случае это будет формула:

— один клиент с набором параметров

— еще один клиент со своим набором параметров.

Такой подход дает возможность оперировать удобным количеством таких кластеров – сегментов, и описывать их в бизнес-терминах. Например, кластер №5 объединяет наших наиболее лояльных клиентов, которые чаще других ходят в магазины, покупают наиболее широкий ассортимент товаров, имеют наибольшую сумму среднего чека. Или кластер №2 объединяет клиентов, которые посетили несколько раз наши магазины и сделали это более года назад, после чего не совершили ни одной покупки.
Как распределены значения разных характеристик для разных кластеров можно посмотреть с помощью специальных диаграмм (box-diagram, «ящик с усами»)
Например, мы видим, что у клиентов из кластера №3 медианная сумма покупок за выбранный период времени составляет 7,69 тыс., что существенно больше, чем у клиентов из других кластеров.

А в кластере №2 сосредоточились «новые» клиенты со временем сотрудничества меньше года.

Таким образом, зная какие клиенты, с какими моделями поведения сосредоточены в том или ином кластере, можно выстраивать правильные маркетинговые кампании, можно создавать маркетинговые акции, направленные на клиентов конкретного кластера с учетом основной модели поведения этой группы клиентов.

Эти алгоритмы мы реализовали в нашем преднастроенном решении «Анализ чеков», которое мы продемонстрируем на вебинаре.

Вы узнаете ответы на такие вопросы:

  • Зачем нужна сегментация клиентов?
  • Как лучше сделать разбивку на сегменты при выполнении RFM-анализа?
  • Почему кластеризация лучше сегментации по отдельным параметрам?
  • Какую магию привносит Qlik в рутинную работу по анализу клиентов, товаров, магазинов (на примере реального кейса)

Спикер вебинара: Директор департамента расширенной аналитики Игорь Филипенко.

Регистрируйтесь уже сейчас, количество слушателей ограничено! Вебинар бесплатный, для участия нужно заполнить краткую регистрационную форму. *
*Участие в вебинаре для представителей IТ и консалтинговых компаний — по наличию свободных мест в вебинарной комнате.

Зарегистрируйтесь прямо сейчас, заполнив форму обратной связи ниже:

Мероприятие уже состоялось. Ви можете принять участие в других вебинарах.

Другие события

Вебинар
23

Вебинар «Бизнес-аналитика в Агро»

Вебинар состоится 1 октября 2020  (UA 10:00, BY 10:00, KZ 13:00, MD 10:00, GEO 11:00, AZE 11:00, UZB 12:00) Коллеги, 1 октября приглашаем вас на вебинар на котором рассмотрим, преднастроенное решение Бизнес-аналитика в Агро Форма регистрации ниже.  О чем вебинар? Слушатели вебинара узнают: Какой объем аналитики можно получить в условиях «малой» автоматизации, имея на руках […]

Узнать больше
Вебинар
241

Вебинар «Mail & Deploy»

Вебинар состоится 24 сентября  (UA 10:00, BY 10:00, KZ 13:00, MD 10:00, GEO 11:00, AZE 11:00, UZB 12:00) Коллеги, 24 сентября приглашаем вас на вебинар на котором рассмотрим, как с помощью преднастроенного решения «Mail&Deploy» отправляйте пользователям регламентированную отчетность в таких популярных форматах как Word®, Excel®, PowerPoint®, PDF, JPG или HTML. Форма регистрации ниже.  О чем […]

Узнать больше
Вебинар
59

Вебинар «Управление персоналом в условиях пандемии»

Продемонстрируем как эффективно работать в новых реалиях, оперативно мониторить состояние персонала, оценивать риски выполнения бизнес-функций и быстро реагировать на возникающие проблемы.

Узнать больше
Вебинар
174

Вебинар «Анализ работы call-центров»

Демонстрация возможностей нового аналитического приложения «Анализ работы колл-центров», разработанного на базе BI-платформы Qlik

Узнать больше
Вебинар
746

Новый подход к автоматизации управления данными и машинному обучению

Вебинар состоится 18 июня в 9:00 по Central European Time (UA 10:00, BY 10:00, KZ 13:00, MD 10:00, GEO 11:00, AZE 11:00, UZB 12:00) Коллеги, 18 июня приглашаем вас на вебинар, на котором мы расскажем, как можно модернизировать работу с данными с использованием технологии Change Data Capture (CDC), на которой построен Qlik Data Integration (ранее […]

Узнать больше
Вебинар
881

Анализ клиентской базы с помощью RFM-сегментации и кластеризации

Вебинар состоится 11 июня в 9:00 по Central European Time (UA 10:00, BY 10:00, KZ 13:00, MD 10:00, GEO 11:00, AZE 11:00, UZB 12:00) Коллеги, 11 июня приглашаем вас на вебинар на котором рассмотрим, как с помощью преднастроенного решения «Анализ чеков» провести когортный и RFM-анализ клиентской базы, а также автоматически выполнять кластеризацию товаров, магазинов, клиентов. […]

Узнать больше