BI Partner. Аналитические системы для бизнеса О компанииУслугиПродуктыПрактикаБиблиотекаПроектыНовости

 Главная  Библиотека – Статьи – Deductor:Credit – анализ клиентской базы

Консалтинг. Аналитические системы для бизнеса
Вакансии Контакты Обратная связь
 
 

 

 

Deductor:CRM - анализ клиентской базы

1 2 3

Любая организация в процессе своей деятельности стремится максимизировать прибыль. Для этого ей необходимо правильно организовать работу, ориентируясь на те вещи, которые приносят наибольшую прибыль с наименьшими затратами. Некоторое время назад считалось, что товар или предоставляемые организацией услуги приносят ей прибыль. Сейчас же все большее распространение приобретает клиентно-ориентированная стратегия, где во главу угла ставится клиент и механизмы взаимодействия с ним. Данная стратегия получила название CRM - Customer Relationship Management. На рынке существует большое разнообразие CRM систем [1, 2], однако почти все они предназначены для автоматизации работ по сбору и систематизации данных о клиентах и практически не обладают развитыми средствами анализа. Только в наиболее дорогих имеются средства OLAP. Из-за игнорирования вопросов анализа CRM данных, часто организации даже не подозревают о каких-то закономерностях в поведении клиентов, в то время как знание подобных закономерностей и их учет в своих действиях может принести значительную практическую пользу.

Ниже рассмотрен Deductor:CRM - готовое аналитическое решение для анализа информации о клиентах на базе платформы Deductor 4. Решение включает в себя хранилище данных о клиентах, готовые механизмы аналитической отчетности, а также сценарии решения более сложных задач: анализ воздействия рекламы, сегментация клиентов, установление признаков клиентов, приносящих наибольшую прибыль, определение предпочтения товаров, прогнозирования успеха сделки и объемов продаж.

Алексей Арустамов

Хранилище данных по клиентам

Важным этапом на пути построения аналитической системы является создание единого централизованного хранилища данных по клиентам (Customer Data Warehouse). В нем должна содержаться наиболее полная информация о клиентах, об истории взаимоотношений, открытых или завершенных сделках с клиентом.

Существует много направлений деятельностей организаций, работающих с клиентами. И для разных направлений, вероятно, требуется хранить различную информацию о потребителях. Например, если организация занимается торговлей, то наиболее интересной информацией о клиенте будет сфера его деятельности, категория клиента, географический регион его расположения, а сделки будут отражать продажи некоторого товара. Если же это банки, работающие с населением, то информацией о клиенте будут его возраст, пол, семейное положение, другие личные характеристики, социальный статус, заработок и другие, а сделки будут отражать предоставление каких-либо услуг, например, предоставление кредита. Описываемое решение – Deductor:CRM ориентирован на использование в торговых организациях.

В хранилище данных информация хранится в измерениях и процессах. Измерение - это объект анализа, который может характеризоваться свойствами, присущими только ему и имеет уникальный идентификатор. Процесс представляет собой звезду, в центре которой хранятся факты, а лучи являются измерениями. В хранилище данных будет содержать следующую информацию о клиентах: название, вид (юридическое или физическое лицо), сфера деятельности, географический регион расположения клиента, тип клиента по классификации АВС, тип клиента по классификации XYZ, потенциальный клиент или клиент.

Процесс отображает сделку с клиентом, то есть продажи клиенту некоторого товара. Фактом процесса будет сумма сделки и количество закупаемого товара. Измерения – клиент, менеджер организации, курирующий сделку, дата совершения сделки, состояние сделки (открыта, отказ, успех), причина отказа в случае неуспешной сделки, источник информации о приобретаемом товаре, товар.

Например, процесс «Сделка» содержит следующее измерения:

номер клиента;

состояние сделки;

причина отказа, в случае неуспешной сделки;

менеджер, курирующий сделку;
дата сделки;
источник информации, способствующий сделке;
номер покупаемого товара;
сфера деятельности клиента.

и факты:

количество купленного по сделке товара;

сумма сделки.

Зачем требовалось хранилище данных? Во-первых для централизованного хранения данных о клиентах и сделках. Данные в ХД могут собираться из любых источников, например из учетной CRM системы, бухгалтерской или складской программы. Во-вторых данные будут представлены в удобном для анализа виде. В-третьих, обеспечивается полнота и непротиворечивость данных с точки зрения анализа.

Теперь, когда есть хранилище, можно приступать к анализу данных по клиентам.

Создание аналитической отчетности

Благодаря аналитической отчетности, данные из хранилища представляются в виде, удобном для дальнейшего анализа. Наиболее удобным инструментом для получения аналитической отчетности являются OLAP-кубы (On Line Analytical Processing - оперативная аналитическая обработка данных). OLAP дает возможность в реальном времени генерировать описательные и сравнительные сводки данных и получать ответы на различные другие аналитические запросы. OLAP-кубы представляют собой проекцию исходного куба данных на куб данных меньшей размерности. При этом значения ячеек объединяются. Такие проекции или срезы исходного куба представляются на плоскости в виде кросс-таблицы.

На рисунке 1 представлена кросс таблица с двумя измерениями: менеджер и статус сделки. По такой таблице легко определить наиболее успешных менеджеров.

Кросс-таблица

Рис.1 Кросс-таблица

Более наглядное представление кросс-таблицы дает кросс-диаграмма:

Рис.2 Кросс-диаграмма

Кросс-диаграмма

В Deductor 4 в OLAP-кубе с помощью инструмента «селектор» можно агрегировать факты по какому-либо измерению, оставляя только те объекты, которые соответствуют указанному условию. Например, можно объединить сумму сделок по клиентам, оставив только тех, которые в сумме приносят 50% прибыли. На рисунках 3 и 4 представлены селектор и клиенты, приносящие 50% прибыли.

Селектор

Рис.3 Селектор

Рис.4 Клиенты, приносящие 50% прибыли

Клиенты, приносящие 50% прибыли

Это небольшой пример применения аналитической отчетности. На практике можно таким образом анализировать любую информацию о клиентах, имеющуюся в хранилище в произвольных разрезах. Иногда может потребоваться также некоторая предобработка данных, например, очистка данных, для чего используются механизмы анализа заложенные в Deductor 4.

1 2 3

   Следующая страница

 

Материалы по данной теме

 


Подробнее о Deductor

 

Новости

 


27 октября 2015
Многопрофильная железнодорожная группа «РТК» автоматизировала бюджетное управление, используя IBM Analytics

2 июня 2015
Служба технической поддержки BI Partner прошла аудит SAP

24 марта 2015
BI Partner объединила в едином хранилище информацию о продажах продуктов питании, средств гигиены, бытовой химии и косметики

5 марта 2015
BI Partner использует СПО Pentaho для развития хранилища данных авиакомпании AirBridgeCargo

4 декабря 2014
BI Partner внедрила систему отслеживания и анализа сроков доставки на платформе MS MDS в компании Mary Kay, Россия

Россия, 127083, Москва, ул. Юннатов, 18
Телефон: 969-2-696