RFM-сегментация и прогнозирование результативности применения маркетинговых механик
Reshape Analytics реализовала LRFMP-сегментацию и прогнозирование результативности применения различных маркетинговых механик для одного из крупнейших ритейлеров Казахстана.
Краткая информация
Промышленность: Розничная торговля Решение:Анализ LRFMP Бизнес-результаты: Сегментация клиентов, оптимизация продвижения Используемые программы и сервисы: MS Azure, Loginom, QlickSense
Ситуация до старта
Невозможность оценить результативность применяемых в компании маркетинговых механик.
Задачи
Разработка аналитического инструментария сегментации пользователей для программы лояльности и формирование выборок для маркетинговых кампаний.
Ход проекта
На базе Loginom был разработан инструмент сегментации клиентов, позволяющий построить квантильное распределение клиентов с возможностью “на лету” менять размерности групп. Визуализация реализована на BI-платформе QlickSense.
Результаты
Инструмент позволил выбирать наиболее экономически выгодные сегменты для коммуникации, рассчитывать экономический эффект от смещения сегмента клиентов при разных значениях конверсии, а также предлагать целевые сегменты, позволяющие значительно повысить экономический эффект при смещении сегмента.
Реализованный инструмент позволил значительно снизить маркетинговые издержки и увеличить повторные продажи. В результате проекта удалось реализовать более гибкую систему таргетирования и коммуникаций с клиентами.