1. Trang chủ
  2. » Kinh Doanh - Tiếp Thị

phương pháp phân tích dữ liệu trực tuyến có thể sử dụng dành cho FE Credit

7 19 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 7
Dung lượng 316,13 KB

Nội dung

Môn học: Marketing điện tử HỌ VÀ TÊN Lê Gia Thảo Nguyên Võ Văn Ri Nguyễn Hồng Lan Trinh Huỳnh Bích Tuyền Trần Thị Hồng Vân MÃ SỐ SINH VIÊN K174101194 K174101204 K174101213 K174101214 K174101217 BÀI TẬP THẢO LUẬN Những phương pháp phân tích liệu trực tuyến sử dụng dành cho FE Credit là: Ở nhóm cảm thấy có phương pháp phù hợp dành cho FE Credit Khái phá liệu: Theo Investopedia, Data mining (khai phá liệu) q trình cơng ty sử dụng để biến liệu thô thành thông tin hữu ích Bằng cách sử dụng phần mềm chuyên dụng để tìm kiếm quy luật, mẫu, thơng tin có giá trị, mối tương quan tiềm ẩn khối lượng lớn liệu, cơng ty tìm hiểu thêm khách hàng để phát triển chiến lược hiệu hơn, tăng doanh số giảm chi phí Ngày nay, Big Data dậy, tác động đến ngành, lịnh vực cơng cụ, phương pháp data mining ngày ứng dụng rộng rãi nhu cầu cải tiến ngày cao để bắt kịp khả tính tốn, tốc độ phân tích, khối lượng liệu, đa dạng Big Data Do đó, data mining cũ lạ lẫm công ty bắt đầu tiếp cận Big Data Công ty tài FE Credit ứng dụng khai phá liệu để phân tích vấn đề từ tối ưu giá cả, chương trình khuyến mãi, nhân học đến phân khúc khách hàng, rủi ro, cạnh tranh, marketing đến truyền thơng xã hội - ảnh hưởng đến mơ hình kinh doanh, mối quan hệ với khách hàng, doanh thu, hoạt động toàn tổ chức Tạo hồ sơ khách hàng: Việc tạo lập hồ sơ khách hàng cách để thu thập liệu khách hàng bạn khách hàng tiềm Mục đích tính lập hồ sơ nâng cấp thêm thông tin vào hồ sơ khách hàng theo thời gian – mà không làm họ áp đảo biến chúng Việc lập hồ sơ sử dụng để đánh giá yêu cầu khách hàng Một hồ sơ khách hàng tốt giúp bạn hồn thành cơng tác bán hàng cách thuận lợi Hồ sơ khách hàng chí giúp bạn đánh bại đối thủ cạnh tranh Để triển khai sản phẩm để xây dựng chiến lược Marketing kích thích việc mua hàng, doanh nghiệp phải nghiên cứu hành vi khách hàng thông qua tạo lập hồ sơ khách hàng qua hiểu rõ nhu cầu thị hiếu khách hàng mục tiêu Trong suốt trình hoạt động trước bán hàng, hồ sơ khách hàng sử dụng để đánh giá xử lý hội tiềm cách nhanh chóng Phương pháp thường sử dụng công ty bán hàng, trao đổi dịch vụ, tư vấn qua điện thoại Công ty FE Credit nhắm mục tiêu vào khách hàng thân thiết, khách hàng có tiềm mình, Những thơng tin khách hàng bao gồm: - Những họ nói đến - CRM xã hội: Người tiêu dùng bạn nói sản phẩm bạn phương tiện truyền thơng? Tình cảm người tiêu dùng dành cho sản phẩm bạn tích cực hay tiêu cực? - Những họ mua - Purchase history: Sản phẩm cuối mà người tiêu dùng mua từ bạn gì? Họ có thường xun mua hàng bạn hay khơng? Sản phẩm họ thích gì? Ai khách hàng mua nhiều mua ít? - Những họ làm - Brand interaction history: Họ sử dụng ứng dụng điện thoại bạn nào? Mức độ sử dụng có thường xn khơng? Họ có hay truy cập vào trang web bạn không? Thời gian mà họ quan tâm đến thương hiệu bạn nhiều hay ít? - Những họ thích - Social interest graph: Họ có chia sẻ lợi ích sản phẩm phương tiện truyền thông xã hội hay bạn bè không? Phân tích RFM (Recency, Frequency, Monetary value): Phân tích RFM phương pháp tuyệt vời để xác định nhóm khách hàng để có đãi ngộ đặc biệt Tìm hiểu làm để sử dụng phương pháp để cải thiện tiếp thị khách hàng bạn Phân tích RFM cho phép nhà tiếp thị nhắm mục tiêu vào nhóm khách hàng cụ thể với thông tin liên lạc phù hợp với hành vi cụ thể họ - tạo tỷ lệ phản hồi cao nhiều, cộng với trung thành giá trị trọn đời khách hàng Giống phương pháp khác, phân tích RFM cách mạnh mẽ để xác định nhóm khách hàng để đãi ngộ đặc biệt RFM viết tắt lần truy cập gần đây, tần suất tiền tệ - nói thêm loại số FE Credit cần liệu rộng rãi khách hàng họ - chẳng hạn lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web, mẫu phản hồi nhân học trước - sử dụng để xác định nhóm khách hàng cụ thể giải với ưu đãi phù hợp với nhóm Mặc dù có vơ số cách để thực phân tích RFM phổ biến ba lý do: + Nó sử dụng thang đo khách quan, số mang lại mô tả cao cấp ngắn gọn nhiều thông tin khách hàng + Thật đơn giản - nhà tiếp thị sử dụng cách hiệu mà khơng cần nhà khoa học liệu phần mềm tinh vi + Nó trực quan - đầu phương pháp phân tích dễ hiểu giải thích Lần truy cập gần đây, tần suất tiền tệ gì? Hiểu rõ kỹ thuật phân tích RFM ý tưởng nhà tiếp thị có hiểu biết sâu rộng khách hàng họ cách phân tích ba yếu tố định lượng Đó là: + Lần truy cập gần đây: Đã thời gian kể từ hoạt động giao dịch cuối khách hàng với thương hiệu? Hoạt động thường mua hàng, biến thể đơi sử dụng, ví dụ: lần truy cập cuối vào trang web sử dụng ứng dụng di động Trong hầu hết trường hợp, gần khách hàng tương tác giao dịch với thương hiệu, khách hàng có nhiều khả đáp ứng thông tin liên lạc từ thương hiệu + Tần suất : Tần suất khách hàng giao dịch tương tác với thương hiệu khoảng thời gian cụ thể nào? Rõ ràng, khách hàng với hoạt động thường xuyên tham gia nhiều trung thành so với khách hàng làm Và khách hàng lần lớp học riêng họ + Tiền tệ : Còn gọi giá trị tiền tệ Drake, yếu tố phản ánh số tiền mà khách hàng chi cho thương hiệu khoảng thời gian cụ thể Những người chi tiêu lớn thường nên đối xử khác biệt so với khách hàng chi tiêu Nhìn vào tiền tệ chia theo tần suất cho thấy số tiền mua trung bình - yếu tố phụ quan trọng cần xem xét phân khúc khách hàng Sau cách thực bước phân tích RFM (Lưu ý với trợ giúp phần mềm, phân đoạn RFM - loại phân đoạn tinh vi khác - thực tự động, với kết xác hơn.) Bước Bước việc xây dựng mơ hình RFM gán giá trị Lần truy cập, Tần suất Tiền tệ cho khách hàng Dữ liệu thô để thực việc này, có sẵn sở liệu CRM giao dịch cơng ty, biên dịch bảng tính sở liệu Excel: + Thời gian truy cập đơn giản lượng thời gian kể từ giao dịch gần khách hàng (hầu hết doanh nghiệp sử dụng ngày, người khác, việc sử dụng hàng tháng, tuần chí hàng có ý nghĩa) + Tần suất tổng số giao dịch thực khách hàng (trong khoảng thời gian xác định) + Tiền tệ tổng số tiền mà khách hàng chi cho tất giao dịch (trong khoảng thời gian xác định) Bước Bước thứ hai chia danh sách khách hàng thành nhóm theo cấp cho ba chiều (R, F M), sử dụng Excel công cụ khác Trừ sử dụng phần mềm chuyên dụng, bạn nên chia khách hàng thành bốn tầng cho thứ nguyên, cho khách hàng định cho cấp thứ nguyên: Lần truy cập gần Tần số Tiền tệ R-Tier-1 (gần nhất) F-Tier-1 (thường xuyên nhất) M-Tier-1 (chi tiêu cao nhất) R-Cấp-2 F-Bậc M-Bậc R-Bậc F-Bậc M-Cấp R-Tier-4 (ít gần đây) F-Tier-4 (chỉ giao dịch) M-Tier-4 (chi tiêu thấp nhất) Điều dẫn đến 64 phân khúc khách hàng riêng biệt (4x4x4), khách hàng phân khúc Ba tầng sử dụng (kết 27 đoạn); nhiên, không nên sử dụng nhiều bốn (vì khó sử dụng vượt trội lợi ích nhỏ từ mức độ chi tiết thêm) Như đề cập trên, cách tiếp cận thủ cơng thủ cơng phân tích cụm k-nghĩa - thực phần mềm, dẫn đến nhóm khách hàng có đặc điểm đồng Bước Bước thứ ba chọn nhóm khách hàng gửi loại thông tin liên lạc cụ thể, dựa phân đoạn RFM mà họ xuất Nó hữu ích để gán tên cho phân đoạn quan tâm Đây vài ví dụ để minh họa: + Khách hàng tốt - Nhóm bao gồm khách hàng tìm thấy R-Tier-1, F-Tier-1 M-Tier-1, nghĩa họ giao dịch gần đây, thường xuyên làm chi tiêu nhiều khách hàng khác Một ký hiệu rút gọn cho phân đoạn 1-1-1; sử dụng ký hiệu tương lai + Khách hàng chi tiêu cao - Nhóm bao gồm khách hàng 1-4-1 1-4-2 Đây khách hàng giao dịch lần, gần họ chi tiêu nhiều + Khách hàng trung thành tích cực chi tiêu thấp - Nhóm bao gồm khách hàng phân đoạn 1-1-3 1-1-4 (họ giao dịch gần thường xuyên làm vậy, chi tiêu nhất) + Churned Khách hàng tốt - Phân khúc bao gồm khách hàng nhóm 4-1-1, 4-1-2, 4-2-1 4-2-2 (họ giao dịch thường xuyên chi tiêu nhiều, thời gian dài kể từ họ giao dịch) Các nhà tiếp thị nên tập hợp nhóm khách hàng phù hợp cho mục tiêu kinh doanh mục tiêu trì cụ thể họ Bước Bước thứ tư thực vượt ngồi phân khúc RFM: tạo thông điệp cụ thể thiết kế riêng cho nhóm khách hàng Bằng cách tập trung vào mơ hình hành vi nhóm cụ thể, RFM cho phép nhà tiếp thị giao tiếp với khách hàng theo cách hiệu nhiều Một lần nữa, số ví dụ để minh họa, sử dụng nhóm chúng tơi đặt tên trên: + Khách hàng tốt - Giao tiếp với nhóm khiến họ cảm thấy có giá trị đánh giá cao Những khách hàng tạo tỷ lệ phần trăm cao doanh thu tổng thể cách khơng cân xứng tập trung vào việc giữ cho họ hạnh phúc nên ưu tiên hàng đầu Phân tích sâu sở thích mối quan hệ cá nhân họ cung cấp thêm hội cho việc nhắn tin cá nhân + Khách hàng chi tiêu cao - Luôn ý tưởng tốt để ni dưỡng tất khách hàng mới, khách hàng chi tiêu nhiều cho lần mua hàng họ, điều chí cịn quan trọng Giống với nhóm Khách hàng tốt nhất, điều quan trọng làm cho họ cảm thấy có giá trị đánh giá cao - cung cấp cho họ ưu đãi tuyệt vời để tiếp tục tương tác với thương hiệu + Khách hàng trung thành chi tiêu thấp - Những khách hàng lặp lại người hoạt động trung thành, họ người chi tiêu thấp Các nhà tiếp thị nên tạo chiến dịch cho nhóm khiến họ cảm thấy có giá trị khuyến khích họ tăng mức chi tiêu họ Là khách hàng trung thành, họ thường trả tiền để thưởng cho họ ưu đãi đặc biệt họ truyền bá thương hiệu cho bạn bè họ, ví dụ, qua mạng xã hội + Churned Khách hàng tốt - Đây khách hàng có giá trị ngừng giao dịch từ lâu Mặc dù thường gặp khó khăn việc thu hút lại khách hàng bị đảo lộn, giá trị cao khách hàng khiến đáng để thử Giống với nhóm Khách hàng tốt nhất, điều quan trọng liên lạc với họ sở sở thích cụ thể họ, biết từ liệu giao dịch trước Tất nhiên, định nhóm khách hàng cần nhắm mục tiêu làm để giao tiếp tốt với họ nơi nghệ thuật tiếp thị xuất hiện! Tuy nhiên, nên cẩn thận với phương pháp RFM mơ hình RFM RFM phương pháp đơn giản mạnh mẽ để phân khúc khách hàng Tuy nhiên, thực tế mô hình RFM xem xét ba yếu tố cụ thể (mặc dù yếu tố quan trọng) có nghĩa phương pháp loại trừ biến khác tương đương quan trọng (ví dụ: sản phẩm mua, phản hồi chiến dịch trước, chi tiết nhân học) Ngoài ra, RFM chất phương pháp lịch sử : xem xét hành vi khách hàng q khứ khơng thể xác hoạt động, sở thích phản hồi tương lai Các kỹ thuật phân khúc khách hàng tiên tiến dựa công nghệ phân tích dự đốn có xu hướng xác nhiều việc dự đoán hành vi khách hàng tương lai ... khách hàng để có đãi ngộ đặc biệt Tìm hiểu làm để sử dụng phương pháp để cải thiện tiếp thị khách hàng bạn Phân tích RFM cho phép nhà tiếp thị nhắm mục tiêu vào nhóm khách hàng cụ thể với thông... khoa học liệu phần mềm tinh vi + Nó trực quan - đầu phương pháp phân tích dễ hiểu giải thích Lần truy cập gần đây, tần suất tiền tệ gì? Hiểu rõ kỹ thuật phân tích RFM ý tưởng nhà tiếp thị có hiểu... hàng, hồ sơ khách hàng sử dụng để đánh giá xử lý hội tiềm cách nhanh chóng Phương pháp thường sử dụng công ty bán hàng, trao đổi dịch vụ, tư vấn qua điện thoại Công ty FE Credit nhắm mục tiêu vào

Ngày đăng: 09/06/2021, 11:39

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w