Data Mining
Сформируйте портрет лояльного клиента
Анализ поведенческих моделей с применением алгоритмов data mining обеспечивает эффективные механизмы стимулирования продаж (включая cross-sale и up-sale) и удержания покупателей, в том числе, идентификацию возможной последней покупки.
Анализ цепочек покупок (с детализацией до строк чека) выявляет тренды в покупательском поведении для принятия соответствующих решений и внедрения механик удержания или развития клиентов.
Анализ оттока позволяет: идентифицировать клиентов, склонных к уходу, для упреждающих действий; провести соответствующие акции, направленные на сохранение клиентов и дифференцировать эти акции для различных сегментов клиентов; спрогнозировать убытки, нанесенные оттоком клиентов.
Отслеживание и аналитика в торговом зале.
Аналитика по мобильному расположению позволяет собирать и интерпретировать данные (сотовых, Wi-Fi и Bluetooth устройств) посетителей в разрезе ряда параметров с целью анализа путей конверсии для их оптимизации: количественные и качественные данные о поведении посетителей в пределах торгового зала (торгового центра) для эффективного взаимодействия с ними.
Идентификация посетителя может осуществляться также при помощи сканера RFID-меток или активного мобильного приложения на устройстве.
Анализ настроений и обогащение данных
Microsoft Social Engagement позволяет следить за уровнем лояльности к продуктам, брендам или конкурентам компании в социальных сетях, и анализировать текущую ситуацию на рынке в реальном времени.
Модуль «социального инжиниринга» позволяет в автоматическом режиме извлекать публичные данные из профилей ваших клиентов в популярных социальных сетях для обогащения карточки клиента социально-демографическими данными и дальнейшего использования в целях сегментации клиентского поля.
Business Intelligence
Построение отчетности (более 60 доступных отчетов) с применением широкого набора алгоритмов, методик и метрик анализа продаж, сегментирования и кластерирования клиентов, включая:
«Дырявое ведро», Жизненный цикл клиента, RFM анализ, NPS-анализ, CLV (ценность клиента), CSI (удовлетворенность клиента).
С системой динамической отчетности в XRM Loyalty вы получаете полный срез информации для своевременного реагирования на изменения в поведении покупателей.