Database marketing

Развитие информационных технологий породило отдельное направление в маркетинговой деятельности - Database marketing. Понятие Database marketing не­разрывно связано с концепцией кастомизации и применением CRM-систем.

Database marketing (маркетинговая деятельность на основе анализа баз данных) - технология обработки существующей базы данных предприятия и использования этой информации в разработке маркетинговой стратегии.

Данная концепция была предложена в 80-х годах, и с тех пор уже приносит доход своим последователям. Однако подлинные выгоды от применения Database marketing открываются только теперь, с началом перехода от простого накопления данных и анализа эксперта к интеллектуальному машинному анализу.

Database marketing может быть рассмотрен как последовательность шагов, которые охватывают цельный технологический цикл. Вот основные этапы этого процесса (процесс начинается с анализа информации об уже существующих клиен­тах):

1. Идентификация клиента

2. Решение, какая информация о клиентах необходима и доступна к получению.

3. Поиск доступных источников такой информации.

4. Сохранение всей необходимой информации в базе данных.

5. Формулировка вопроса, на который необходимо получить ответ.

6. Анализ сохраненных данных: построение модели.

7. Выбор стратегии маркетинга, которая основана на этой модели.

8. Непосредственное взаимодействие с отобранными клиентами (реализация стратегии).

9. Анализ результатов.

Повторение этапов 1-9 (для решения следующих вопросов или оптимизации

достигнутых результатов).

Применение тех же этапов для работы с потенциальными клиентами.

Этапы 5-7 и 9, которые непосредственно участвуют в анализе данных, обычно наиболее сложны. Очень часто именно они и становятся камнем преткновения для целого процесса. В то же время с точки зрения получения значимых результатов эти шаги чрезвычайно важны.

Зачастую даже простейший анализ данных может значительно усовершенст­вовать маркетинговую стратегию. Так разбиение клиентов по возрастным категори­ям и рассылка каждой из них различных рекламных проспектов - тоже шаг к повы­шению эффективности маркетинговой деятельности. Однако реальные плоды от применения Database Marketing можно пожинать только когда станет возможным отвечать на гораздо более сложные вопросы. Например:

Как связана покупательская способность клиента с теми его характеристика­ми, которые нам доступны?

Кто из клиентов нуждается в дополнительном получении рекламных проспектов по почте?

Кто из потенциальных клиентов станет реальным?

На какие характеристики клиента не стоит обращать внимания в будущем?

Каков будет уровень продаж в следующем месяце?

Знание правильных ответов на эти и многие другие вопросы оборачиваются огромной экономией денег и возможностью получения дополнительной прибыли. Однако, для ответа на эти вопросы требуется куда более сложный анализ данных, чем позволяют возможности даже самого опытного эксперта.

Проблема заключается в необходимости учета огромного количества характеристик одновременно, построении множества гипотез о связях в данных, тестиро­вания их на реальных данных и сохранении всех отобранных гипотез, пока не обнаружится одна, наиболее полно объясняющая данные. Очевидно, что со столь сложной многофакторной задачей, человеческий мозг справиться практически не способен, вот почему применяемые в Database Marketing CRM-системы на сегодняшний день сложно представить без использования технологий интеллектуального анализа - Data Mining ("Добыча данных" или Интеллектуальный анализ данных - ИАД).

Конечной целью применения Data Mining в Database Marketing является фор­мирование маркетинговой стратегии предприятия с минимальным участием самого эксперта. По сути его функции сводятся к определению желаемой цели и последую­щему контролю машинного анализа.

Процесс применения Data Mining менеджером Database Marketing в общих чертах состоит из следующих этапов:

1.Формулирование вопроса, на который необходимо получить ответ.

2.Построение модели, которая определяет, как от независимых переменных за­висит выбранная целевая переменная

3.Статистическое тестирование этой модели на известных данных

4.Повторение шагов 2-3 пока не достигается желаемая точность предсказания.

5.Построение маркетинговой стратегии, основанной на полученной модели.

Дата добавления: 2014-01-07