Geo
Geo
თანამედროვე მომხმარებელი უფრო მომთხოვნი და ინფორმირებული, ამასთან ერთად ნაკლებად ლოიალური გახდა. მომხმარებლის ქცევა, მუდმივ ტრანსფორმაციას განიცდის და მისი მომავალში პროგნოზირება, ტრადიციული მიდგომებით უკვე შეუძლებელია. მომხმარებელი ბიზნესთან ურთიერთობისას ყოველდღიურად ტოვებს ციფრულ კვალს, რაც თავის მხრივ დაუმუშავებელი ოქროს საბადოა. ინტერაქციაში დაგროვებული მონაცემების მასშტაბმა შეიძლება კოლოსალურ მოცულობასაც კი მიაღწიოს. კონკურენტულ გარემოში მომხმარებლის მოსაპოვებლად და მის შესანარჩუნებლად, ამ მეგა მონაცემების მოპოვების, დამუშავებისა და ანალიზის უნარი სტრატეგიული უპირატესობა გახდა. კონკურენციაში გამარჯვებას ახერხებს ის, ვისთვისაც ცენტრში სწორედ მომხმარებელი დგას.
მომხმარებელზე ორიენტირებული ანალიტიკა ბიზნესს ეხმარება უკეთ შეისწავლოს მომხმარებლის ინტერესები და დროში დააკვირდეს მის ქცევას. განჭვრიტოს პროდუქტის ან სერვისის როგორი კონფიგურაცია იქნება მომავალში მომხმარებლისთვის ყველაზე სასარგებლო.
კომპანიაში ანალიტიკური სიმძლავრეების დანერგვით შესაძლებელია:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ლოგიკურია, რომ კომპანიაში მომხმარებელზე ორიენტირებული ანალიტიკის დანერგვას, თავად მომხმარებელი პოზიტიურად აღიქვამს, რაც მის კმაყოფილებასა და ლოიალობაში აისახება. კმაყოფილებას განაპირობებს შემდეგი ფაქტორები:
|
|
|
|
|
|
კლიენტების ბაზის პერმანენტული და სტაბილური ზრდა ყველა ბიზნესის ამოცანაა, თუმცა ამას მხოლოდ ძალიან წარმატებული კომპანიები ახერხებენ. ამ კომპანიების წარმატების ფორმულა კი იმაშია, რომ მათ სხვებზე უკეთ შეუძლიათ მომხმარებლის ქცევის პროგნოზირება და მისი მოდელირება. მომხმარებელზე ორიენტირებული ანალიტიკა, მონაცემთა ვიზუალიზაციის ტექნიკებთან კომბინაციაში, სწორედ ის ინსტრუმენტებია, რომელიც გეხმარება გაიგო ვინ არის შენი მომხმარებელი, რა უნდა მას და რას აპირებს სამომავლოდ.
მომხმარებლის შესწავლა ქცევითი და მსყიდველობითი სეგმენტაციით იწყება. სეგმენტაცია მრავალმხრივია და შეიძლება ეფუძნებოდეს როგორც კომპანიის შიგნით დაგროვებულ ისტორიულ მონაცემებს, ასევე სამომხმარებლო ბაზრის კვლევებიდან მიღებულ ღრმა ინსაითებს. სეგმენტაციის კომპლექსურ მიდგომებთან ერთად, ხშირად ძალიან სასარგებლოა მომხმარებლების ანალიზი ისეთი მახასიათებლებით, როგორიცაა დემოგრაფია, გეოგრაფია, გაყიდვის არხები, მომხმარებელთან შეხების დრო და ა.შ. ერთ-ერთ ასეთ საბაზისო ტექნიკას წარმოადგენს RFM სეგმენტაცია, რომლის პოპულარობაც დაკავშირებულია ინტერპრეტაციისა და განხორციელების სიმარტივესთან.
ბიზნეს ანალიტიკაში, განსაკუთრებული ადგილი უკავია სამომხმარებლო კალათის ანალიზს, რომელიც თავის მხრივ მნიშვნელოვანი წინაპირობაა ეფექტური მიზნობრივი მარკეტინგის საწარმოებლად.
მომხმარებლის სასიცოხლო ციკლისა (CLA - Customer Lifecycle Analysis) და მომხმარებლის ღირებულების (CLV – Customer Lifetime Value) ანალიზს, მნიშვნელოვანი სარგებლის მოტანა შეუძლია ბიზნესისთვის. ამ ორი მეთოდის კომბინირებით, დროის ნებისმიერ მომენტში შეგვიძლია დავადგინოთ ვინ არის დაკარგვისკენ მიდრეკილი სეგმენტი ან აღმოვაჩინოთ ყველაზე ღირებული მომხმარებლები.
მომხმარებლის ქცევის პროგნოზირება ის ქვაკუთხედია, რომელსაც ეფუძნება მომხმარებელთა შენარჩუნებისა და ზრდის სტრატეგიები. საპროგნოზო ანალიტიკა მოიცავს:
დღეს, როდესაც კონკურენტული შეთავაზებები ასეთი მრავალფეროვანია - გაზარდო შენი გაყიდვები ნიშნავს იყო კონკურენტებზე უფრო ზუსტი, უფრო კრეატული და უფრო სწრაფი. იგებს ის, ვინც კონცენტრირდება ყველაზე მომგებიან სეგმენტზე, ვინც ზუსტად იცის ვის, რა და როდის უნდა შესთავაზოს.
Cross-Sell და Up-sell გაყიდვების სტრატეგიის მხარდაჭერისთვის, განსაკუთრებული მნიშვნელობა ენიჭება სარეკომენდაციო მოდელის შემუშავებას, რომლის საფუძველზეც რეალურ ან პასიურ რეჟიმში გენერირდება კონკრეტულ მომხმარებელზე მორგებული ინდივიდუალური შეთავაზებები.
სარეკომენდაციო ძრავი მიზნობრივი მარკეტინგის განუყოფელი ნაწილია და სწორედ ისაა პასუხისმგებელი მომხმარებლისთვის სასურველი მომდევნო შეთავაზების გენერაციაზე (Next Best Offer).
მომხმარებელზე ორიენტირებული ანალიტიკის დანერგვით, შესაძლებელია მიზნობრივ სეგმენტებში გაყიდვების 10% და მეტით ზრდა. მომგებიან მომხმარებლებზე თუ პროდუქციაზე ორიენტაცია კი, აუმჯობესებს კომპანიის ფინანსურ მაჩვენებლებს.
ეფექტიანობა თანამედროვე კორპორაციული სამყაროს მთავარ პრინციპად იქცა. დღეს ბიზნესს კარგად ესმის, რომ გლობალური კონკურენციის პირობებში 1$-ით მეტის გამომუშავება ან 1 კლიენტით მეტის მოპოვება ან შენარჩუნება, ბევრად ძვირი ჯდება. შესაბამისად, ბიუჯეტის მიზნობრივი ხარჯვა, მომხმარებელთან კომუნიკაციის ყველაზე მოკლე და იაფი გზის პოვნა, შედეგების მუდმივი მონიტორინგი და ROI-ს ზრდა - მარკეტინგის მთავარ ფუნქციად იქცა.
მომხმარებელთა სეგმენტაცია და ღირებულებითი ანალიზი გვეხმარება მარკეტინგული ბიუჯეტის ეფექტიან განაწილებაში, რაც მაგალითად გვაძლევს შესაძლებლობას, თითოეული სეგმენტისთვის ბიუჯეტის ზედა ზღვარი დაწესდეს. მსგავსი ტიპის ანალიზის ჩატარება შესაძლებელია საპროგნოზო CLV მოდელით, რომელიც გვიჩვენვებს მომხმარებლის მიერ მომავალში დასაგენერირებელ ჯამურ მოგებას (ან შემოსავალს) დღევანდელ ფასებში. მსგავს მიდგომას ხშირად იყენებენ მომხმარებლების პორტფელის ღირებულების ფინანსური შეფასებისთვის.
ჩვენი მიდგომები
მომხმარებელზე ორიენტირებული ანალიტიკის დანერგვა კომპლექსური სამუშაოა, რომელიც მოითხოვს დამკვეთთან მჭიდრო თანამშრომლობასა და ინდუსტრიის სპეციფიკის გათვალისწინებას. ეისითის ბიზნეს ანალიტიკის გუნდში შედიან გამოცდილი სპეციალისტები: მონაცემთა მეცნიერები და ინჟინრები, ანალიტიკოსები და ვიზუალიზაციის სპეციალისტები. ჩვენ ვიყენებთ Data Science, Machine Learning და AI ინსტრუმენტებს, რათა ჩვენს კლიენტებს, საუკეთესო ტექნოლოგიური და არქიტექტურული გადაწყვეტები შევთავაზოთ. ხოლო მონაცემთა ანალიზისა და სტატისტიკის მიმართულებით დაგროვილი 18 წლიანი გამოცდილება, ამის სრულყოფილად შესრულებაში გვეხმარება.
ჩვენ გვესმის ბიზნესის ენა, რაც განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ბიზნეს ანალიტიკის მიმართულებისთვის. ჩვენი ბიზნეს კონსულტანტები და პროექტის მართვის გუნდი, ის ღირებული ძალაა, რომელთაც შესწევთ უნარი ბიზნეს ამოცანები ტექნიკურ ენაზე გადათარგმნონ, დაგეგმონ მათი აღსრულება და პროექტული, მოკლევადიანი თანამშრომლობა, გრძელვადიან ურთიერთსასარგებლო პარტნიორობად აქციონ.
მონაცემების დამუშავებისა და მოდელირების პარალელურად ეისითი ნერგავს ბიზნეს ანალიტიკის ინსტრუმენტებს (BI Tools). წარმოდგენილი ხელსაწყოები უზრუნველყოფს მონაცემთა ვიზუალიზაციას ინტერაქტიული და გამარტივებული ფორმით, რაც აადვილებს ბიზნეს გადაწყვეტილებების მიღებასა და სრულყოფილ წარმოდგენას იძლევა ბიზნესში მიმდინარე პროცესებზე.
ბიზნეს ანალიტიკის დანერგვა გულისხმობს კომპანიის შიგნით არსებული ტექნოლოგიების, ტექნიკური ინფრასტრუქტურის, პროცესების, ადამიანური რესურსებისა და სამუშაო გარემოს ტრანსფორმაციას. ეისითის გუნდი ეხმარება კლიენტს მაქსიმალურად ეფექტიანად გამოიყენოს მომხმარებლის ანალიზით მიღებული შედეგები და ციფრული ტრანსფორმაცია, მაქსიმალურად წარმატებული აღმოჩნდეს.
