1. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ
ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ
Александр Ефимов
РУКОВОДИТЕЛЬ ПРАКТИКИ DATA MINING
КОМПАНИИ КРОК

2. РОЛЬ ЦЕЛЕВОГО МАРКЕТИНГА
В ЖИЗНЕННОМ ЦИКЛЕ КЛИЕНТА
Привлечение Стимулирование Удержание Возврат
• Где продавать? • Кого
• Кого привлекать? необходимо
Прибыльность
• Какие каналы возвращать?
развивать?
• Какие каналы
сокращать?
• Что интересно клиентам?
• Какими продуктами
и услугами склонен • Какие
воспользоваться клиенты склонны
клиент? к уходу? • Каким
• Как повысить прибыльность • Как удерживать способом
и доходность клиентов? клиентов? возвращать?
Время

3. ЗАДАЧИ ЦЕЛЕВОГО МАРКЕТИНГА
• Сегментация и профилирование
клиентской базы Банки
• Определение лучшего предложения
для клиента (cross-sell, up-sell)
Телекоммуникации
• Выявление клиентов, склонных
к уходу, и предотвращение ухода
клиентов Розничная торговля
• Определение ценности клиента
в долгосрочной перспективе
Страхование

4. АРХИТЕКТУРА РЕШЕНИЯ

5. СЕГМЕНТИРОВАНИЕ КЛИЕНТСКОЙ
БАЗЫ
Привлечение Стимулирование Удержание Возврат
• Где продавать? • Кого
• Кого привлекать? необходимо
• Какие каналы возвращать?
развивать?
• Какие каналы
сокращать?
• Что интересно клиентам?
• Какими продуктами
и услугами склонен • Какие
воспользоваться клиенты склонны
клиент? к уходу? • Каким
• Как повысить прибыльность • Как удерживать способом
и доходность клиентов? клиентов? возвращать?
Basket Analysis Engine Churn Engine
Segmentation Engine Response Engine
CLTV Engine

6. СЕГМЕНТИРОВАНИЕ КЛИЕНТСКОЙ
БАЗЫ
• Цель — повышение эффективности работы с клиентской базой
• Задача — выделение групп
схожих клиентов в соответствии
с их признаковым описанием
• Технология — автоматическое
выделение групп клиентов,
схожих по выбранным признакам
(кластерный анализ)
– Метод К-средних
– Нейронная сеть Кохонена
– Иерархические алгоритмы

7. СЛОЖНОСТЬ ЗАДАЧИ
СЕГМЕНТАЦИИ
• Признаки (на примере телекома)
– Агрегат (сумма, среднее)
– Мера (длительность, кол-во звонков)
– Тип дня (рабочие, выходные,
праздничные, любые дни)
– Время суток (утро, день, вечер, ночь,
любое время суток)
– Регион (Москва, Самара...)
– Направление вызова (межгород,
международный, внутри сети...)
– Период (неделя, месяц, квартал...)
• Итого кол-во комбинаций ~ 150 000
• Сбор, подготовка, очистка данных
требует наличия зрелой
инфраструктуры и понимания
бизнесом важности таких задач

8. СНИЖЕНИЕ ОТТОКА КЛИЕНТОВ
Привлечение Стимулирование Удержание Возврат
• Где продавать? • Кого
• Кого привлекать? необходимо
• Какие каналы возвращать?
развивать?
• Какие каналы
сокращать?
• Что интересно клиентам?
• Какими продуктами
и услугами склонен • Какие
воспользоваться клиенты склонны
клиент? к уходу? • Каким
• Как повысить прибыльность • Как удерживать способом
и доходность клиентов? клиентов? возвращать?
Basket Analysis Engine Churn Engine
Segmentation Engine Response Engine
CLTV Engine

9. СНИЖЕНИЕ ОТТОКА КЛИЕНТОВ
• Цель — уменьшить количество уходящих абонентов
• Задача — вовремя выделять склонных к уходу абонентов и применять
удерживающие воздействия

10. ПРИНЦИП РАБОТЫ МОДЕЛИ ОТТОКА
• Позволяет выделить клиентов, склонных к уходу
• Полученная группа существенно меньше всей абонентской базы, т.е. снижается
стоимость кампании по удержанию
• Полученная группа содержит максимальную концентрацию клиентов, склонных
к уходу, т.е. повышается отклик от кампании по удержанию

11. РАСЧЕТ ЭФФЕКТА ОТ ВНЕДРЕНИЯ
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ОТТОКОМ
• По результатам кампании часть абонентов собиралась уходить, но была
удержана, а часть абонентов уходить не собиралась, но воспользовалась
предложением

12. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ
Привлечение Стимулирование Удержание Возврат
• Где продавать? • Кого
• Кого привлекать? необходимо
• Какие каналы возвращать?
развивать?
• Какие каналы
сокращать?
• Что интересно клиентам?
• Какими продуктами
и услугами склонен • Какие
воспользоваться клиенты склонны
клиент? к уходу? • Каким
• Как повысить прибыльность • Как удерживать способом
и доходность клиентов? клиентов? возвращать?
Basket Analysis Engine Churn Engine
Segmentation Engine Response Engine
CLTV Engine

13. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ
• Цель — повысить отдачу от проведения маркетинговых кампаний
• Задача — выбор целевой аудитории и контрольной группы для лучшего
предложения и проведение маркетинговых кампаний
Услуги
компании
Телевидение Интернет Телефония Доп. услуги
Пакеты Интернет Интернет – Интернет –
НТВ+ Каналы HD
каналов Старт 2000 8000

14. ПРИНЦИП РАБОТЫ МОДЕЛИ
ОТКЛИКА
• Позволяет выделить клиентов, наиболее склонных к покупке продукта
или использованию услуги
• Полученная группа содержит максимальную концентрацию клиентов, склонных
к покупке нового продука или использованию услуги, т.е. повышается отклик
от маркетинговой кампании

15. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МОДЕЛИ
100% • Качество модели оценивается
90%
по сравнению с отсутствием
модели
% откликнувшихся клиентов
80%
70%
60% • Модель тем качественнее,
50% Выгода чем быстрее увеличивается
концентрация отликнувшихся
40%
клиентов с увеличением глубины
30%
проникновения
20%
10%
• Среди всех моделей выбирается
0%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% наилучшая модель по скорости
Глубина проникновения (% клиентов) увеличения концентрации
Отсутствие модели Модель отклика откликнувшихся клиентов

16. ВЫБОР НАИЛУЧШЕЙ
МАРКЕТИНГОВОЙ КАМПАНИИ
max
Доход
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Стоимость
разработки
кампании
Клиенты
Кампания 1 Кампания 2
• В каждой кампании выбирается оптимальное количество клиентов
• Среди всех кампаний выбирается кампания с максимальным доходом

17. АНАЛИЗ СОВМЕСТНЫХ ПОКУПОК
• Покупательские корзины позволяют
формировать для клиентов целевые
предложения, максимально
отвечающие их потребностям
• В данном примере наиболее
выражена группа клиентов,
покупающих
– Консервированные овощи
– Замороженные продукты
– Пиво
• Анализ клиентов показал, что это
– Мужчины
– Доход до 15 000 руб
– Возраст до 25 лет

18. ОЦЕНКА ЦЕННОСТИ КЛИЕНТА
• LTV(i, j) — доходность клиента j
на текущем продукте i Ценность
Слонность продукта
• V(t) — функция ценности продукта i к сохране-
нию
для компании (определяется
на основе прошлого профиля Ставка
дисконти-
использования продукта, например, рования
для оператора средняя прибыль
с тарифа за последние 6 месяцев
использования)
• S(t) — вероятность того, что клиент j Ценность клиента
не уйдет к моменту t
• r — ставка дисконтирования
• T — длительность использования
клиентoм i конкретного продукта j

19. КОМПЛЕКСНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ
Ценностный сегмент
Response Engine Низкий Средний Высокий Segmentation Engine
10%
20%
Уровень склонности 30%
40%
50%
Маркетинговые
Модель
предложения
Модель отклика 60%
70% кластеризации
80%
90%
100%
Churn Engine Basket Engine
CLV Engine
Модель оттока Модель анализа
покупательских корзин
Модель оценки
ценности клиента

20. ВЫБОР НАИЛУЧШЕГО
МАРКЕТИНГОВОГО ПРЕДЛОЖЕНИЯ
Золотая карта Депозит
Прогноз Прогноз Максимальный
Вероятность дохода с Вероятность Вероятность дохода с Вероятность ожидаемый Next best
покупки продукта дохода покупки продукта дохода доход offer
Золотая
Иванов Сергей 40% $ 60 $ 24 70% $ 10 $7 $ 24
карта
Петров Дмитрий 70% $ 10 $7 50% $ 30 $ 15 $ 15 Депозит
Сергеев Иван 20% $ 30 $6 70% $ 20 $ 14 $ 14 Депозит
Итого $ 37 $ 36 $ 53
• Банк производит выбор предложения своим клиентам для маркетинговой
кампании — замену обычной карты на золотую или открытие депозита
• Цель — максимизация дохода от маркетинговой кампании

21. РЕЗУЛЬТАТЫ
• Компания увеличивает доходность клиентов с
учетом всего жизненного цикла клиентов за счет
маркетинговых кампаний и кампаний по удержанию
• Клиенты компании получают целевые предложения
в режиме реального времени или в рамках
маркетинговых кампаний
• Специалисты маркетингового отдела получают
комплексный инструмент
для интеллектуального анализа данных о клиентах
и ее использования
для увеличения доходности

22. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
Александр Ефимов
РУКОВОДИТЕЛЬ ПРАКТИКИ DATA MINING
КОМПАНИИ КРОК
Моб. тел.: +7 (915) 211-99-11
Раб. тел.: +7 (495) 974-22-74 доб. 6032
Эл. почта: alexander.efimov@croc.ru