	Жизнь после травмы спинного мозга

Веб-данные в действии: повышение эффективности работы

Знания организации о своих клиентах никогда не дают абсолютно объективной картины, поэтому всегда необходимо стараться корректировать ее на основании доступной информации. Если у вас есть лишь частичная картина, то для получения полного представления, как правило, бывает достаточно экстраполировать имеющиеся данные. Однако существует вероятность, что отсутствующая информация может полностью изменить ваши представления. В тех случаях, когда отсутствующая информация не согласуется с предположениями, не исключен риск неоптимальных, а то и совершенно неправильных решений.

Таким образом, организациям следует собрать и проанализировать максимально возможное количество данных. Мы рассмотрели различные типы веб-данных и некоторые способы их применения. Теперь перейдем к некоторым конкретным примерам того, как организации могут использовать веб-данные для улучшения качества анализа, проведения новых видов анализа и совершенствования своего бизнеса.

Очень часто маркетинговый анализ проводится с целью предсказать следующее наилучшее предложение для каждого клиента. Какой из всех доступных вариантов может быть предложен клиенту в качестве следующего, чтобы максимизировать шансы на успех? Наличие данных о поведении клиентов в интернете способно полностью изменить степень точности решения в этом вопросе.

Предположим, вы работаете в банке и имеете следующие сведения о клиенте по фамилии Смит:

У него есть четыре счета: расчетный, сберегательный, кредитная карта и автомобильный кредит.
Каждый месяц он осуществляет 5 вложений и 25 снятий средств.
Он никогда не посещает отделение банка лично.
Общий размер его сбережений составляет $50 000.
Общий размер его задолженности составляет $15 000 с учетом кредитной карты и автомобильного кредита.

Какое предложение стоит отправить г-ну Смиту по электронной почте? Проанализировав имеющиеся данные, ему можно предложить более низкую процентную ставку по кредитной карте или приобретение сберегательного сертификата. Однако никто бы не подумал предложить ему ипотечный кредит, поскольку ничто не говорит о его актуальности. Однако после анализа поведения г-на Смита в интернете выясняется несколько ключевых фактов:

За прошлый месяц он пять раз просматривал ставки по ипотечным кредитам.
Он изучал информацию о страховании домовладельцев.
Он изучал информацию о страховании от наводнения.
За прошлый месяц он дважды рассматривал варианты ипотечных кредитов (сравнивал кредиты с разными видами ставок и сроками).

Теперь гораздо проще решить, что следует обсудить с г-ном Смитом, не так ли?

Действуйте на опережение

Изучение истории просмотра страниц может изменить направление, которое в противном случае могло быть выбрано. Решение может быть основано на информации, которую пользователь недавно просматривал. Во многих случаях это могут быть сведения о продуктах или продуктовых линейках, которых он раньше не покупал. Как только веб-данные оповестят вас о потенциальной возможности, можно принимать меры по привлечению внимания клиента к новой продуктовой линейке.

Организациям бывает трудно определить степень лояльности своей клиентской базы. Веб-данные предоставляют подсказки о том, что интересует клиентов, и позволяют определить, по-прежнему ли они лояльны к вашему бренду. Рассмотрим пример с розничным магазином, продающим товары через такой же каталог, который имеет множество физических магазинов. Наряду с другими данными каталогизатор собирает следующие данные о каждом клиенте:

Последние просмотренные товары.
Последние товары, о которых потребитель оставил отзыв.
История покупок.
Маркетинговая кампания и реакция потребителя на нее.

Данные обобщаются и анализируются с целью определить, какие товары больше всего интересуют потребителя. Далее производится корректировка содержания отправляемого ему каталога, а также его объема и имеющихся в нем предложений. Это кардинально изменяет проведение рекламных мероприятий по сравнению с традиционным подходом, что обеспечивают следующие результаты:

Уменьшение количества рассылаемых материалов.
Уменьшение количества страниц каталога, содержащих специальные предложения.
Существенное увеличение общей прибыли.

Веб-данные помогают полностью пересмотреть предпринимаемые действия и повысить их эффективность.

Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. Опубликовано с разрешения издательства.

Похожие материалы

30.09.2018


	Жизнь после травмы спинного мозга