BaseGroup Labs провела очередной этап сегментации держателей карт "Связной-клуб"


Аналитиками BaseGroup Labs и ”Связной-клуб” завершен очередной этап сегментации держателей карт бонусной программы ”Связной-клуб”. Был осуществлен rfm-анализ и выполнена кластеризация с использованием самоорганизующихся карт (одной из разновидностей нейросетевых алгоритмов) и других методов Data Mining. Полученные результаты используются для формирования и поддержания эффективных взаимоотношений с клиентами, глубокого понимания держателей карт.

За годы работы программы ”Связной-Клуб” число держателей бонусных карт превысило 11 милионов. На практике информация о транзакциях покупателей, поведении в персональной части сайта, обращениях в центр поддержки клиентов, результатах онлайн опросов представляет из себя огромный массив данных. Амбициозные бизнес-цели ”Связной-клуб” требуют ещё более глубокого понимания клиентов и эффективности бизнес-процессов, для чего требуется специализированный инструментарий и новые знания.

”Проведя закрытый тендер, мы выбрали компанию BaseGroup Labs в качестве ключевого партнёра в области анализа данных. Основными плюсами сотрудничества для нас являются системный подход компании к решению задач анализа (консультации специалистов, комплексное обучение, наличие специализированной аналитической платформы Deductor) и клиентоориентированность (сотрудники компании всегда рядом и готовы дать консультации по бизнес-процессам, технологиям и алгоритмам обработки и анализа данных) ” - Илья Усович, Руководитель аналитического департамента ”Связной-клуб”.

Главной задачей этого проекта стало проведение глубокой сегментации базы держателей карт ”Связной-клуб”. Кластеризация клиентов, разбиение их на группы со схожим поведением является основой для предоставления более "персонифицированных" продуктов и услуг. Сегментация позволяет, с одной стороны, учесть особенности поведения различных групп клиентов, с другой - сделать экономически целесообразным специальные предложения или условия для них. В ходе работ в аналитической платформе Deductor был проведен RFM-анализ, а так же осуществлена кластеризация с использованием самоорганизующихся карт Кохонена (одной из разновидностей нейросетевых алгоритмов) и других методов DataMining. Механизмы семплинга и предобработки данных обеспечили высокую скорость работы с большими объемами данных.

В качестве результата проделанной работы аналитики ”Связной-клуб” получили ”каркас” (новое видение) сегментации и настроенные сценарии в аналитической платформе Deductor, позволяющие дорабатывать сегментацию в соответствии с изменениями в поведении держателей карт и новыми целями бизнеса. Полученные результаты уже активно используются для формирования и поддержания эффективных взаимоотношений с клиентами, для глубокого понимания держателей карт.



1647
basegroup
+15.5
ДОБАВИТЬ комментарий
Вы не авторизованы. При отправке сообщения, в качестве автора будет указан "Гость". Вход | Регистрация
Защита от спама * :