Связной-Клуб: Проведение глубокой сегментации

август 2010Розничная торговля

Задача

На практике информация о транзакциях покупателей, поведении в персональной части сайта, обращениях в центр поддержки клиентов, результатах онлайн опросов представляет из себя огромный массив данных. Амбициозные бизнес-цели требуют ещё более глубокого понимания клиентов и эффективности бизнес-процессов, а для этого требуется специализированный инструментарий и новые знания.

Главной задачей этого проекта стало проведение глубокой сегментации базы держателей карт "Связной-клуб". Кластеризация клиентов, разбиение их на группы со схожим поведением является основой для предоставления более "персонифицированных" продуктов и услуг. Сегментация позволяет, с одной стороны, учесть особенности поведения различных групп клиентов, с другой - сделать экономически целесообразным специальные предложения или условия для них.

Решение

Для решение данной задачи были привлечены специалисты компании BaseGroup Labs и задействована аналитическая платформа Deductor. Возможности системы за достаточно короткие сроки позволили обработать весь необходимый массив данных. В ходе работ использовались следующие методы:

• RFM-анализ. Используется для изучения товарного ассортимента по частоте обращений, а также его применяют для классификации клиентов, которым по результатам обработки присваиваются RFM-коды.
• Карты Кохонена. Разновидность сети Кохонена, которая позволяет не только производить кластеризацию объектов, но и выполнять визуализацию ее результатов с помощью многомерного проецирования.

Результат

В результате работ аналитикам "Связной-клуб" стал доступен «каркас» (новое видение) сегментации и настроенные сценарии в аналитической платформе Deductor, позволяющие дорабатывать сегментацию в соответствии с изменениями в поведении держателей карт и новыми целями бизнеса. Полученные результаты используются для формирования и поддержания эффективных взаимоотношений с клиентами, глубокого понимания держателей карт, увеличения удержания клиентов.