вторник, 6 ноября 2012 г.

Визуальный анализ клиентского актива. Поиск аномалий, фрода и ценных клиентов

Понимание клиентов и особенностей их поведения - это задача, которая все чаще возникает перед маркетологами и специалистами по лояльности. 
Решается она путем анализа данных, с использованием различных методов и технологий (RFM анализ, ранжирование, сегментация и др.)


Аналитика клиентского актива помогает в разработке механики работы с клиентами, является средством поддержки принятия решений в разработке стратегий и концепций программ лояльности. Несмотря на наличие традиционных методов работы с клиентскими данными, все большую популярность получают визуальные способы клиентского актива.
Сегодня делюсь кейсом по визуальному анализу клиентского актива небольшой дрогерийной сети.
Задача/бриф - описать клиентский актив, сделав акцент на определение отклоняющихся в поведении покупателей (возможный фрод с точки зрения частоты и места покупок, а также "широты" корзины).Данные о программе лояльности: выдано 10 000 карт, в сети 12 магазинов.Проанализировано 5 календарных месяцев.

Далее в 5 шагах описан процесс визуализации клиентского актива (включая описание особенностей).


Шаг 1. Визуализация клиентского актива в двух измерениях (чеки и магазины).
Первым шагом в визуализация клиентского актива сети является представление всех клиентов в виде точечной диаграммы в двух измерениях - количестве чеков и количестве посещаемых магазинов (где ось х - qty_checks, ось у - qty_stores).

Каждая точка на рисунке - это один или несколько покупателей, с характеристикой по паре показателей (число чеков и магазинов). Размер точки определяется размером группы (в легенде описаны размеры групп, от самой немногочисленной - до 100 покупателей, до самой большой - до 2000 покупателей).



Для анализа и визуализации использовалось специальное программное обеспечение IBM SPSS Modeler.





Рисунок 1. Точечная диаграмма распределения: чеки, посещаемые магазины
Такая визуализация позволяет увидеть клиентский актив с точки зрения частоты покупок и числа посещаемых магазинов и понять распределение покупателей по этим характеристикам.


Шаг 2. Визуализация клиентского актива в трех измерениях (2+ количество приобретенных единиц товара)

Поскольку задача понимания клиентского актива состояла в анализе "широты корзины", т.е. числа приобретаемых товаров, следующий шаг в визуальном анализе клиентов - добавление нового измерения qty_SKU (Stock Keeping Unit). Третье измерения показано в виде цвета.


Рисунок 2. Точечная диаграмма распределения: чеки, посещаемые магазины, число товаров


Шаг 3. Визуализация клиентского актива в трех измерениях (+ количество приобретенных единиц товара) в разрезе "нормальных" и аномальных записей

Третий шаг - визуализация клиентов, которые отличаются от основной группы, это так называемые аномалии.
Аномалии (или шумы) клиентского актива - покупатели с нетипичным, отличающимся поведением по анализируемым показателям. Для поиска аномалий использовался специальный метод поиска аномалий IBM SPSS Modeler (альтернатива при отсутствии специального ПО - экспертная оценка маркетолога).
В данном кейсе аномалии -  записи, отличающиеся от "нормальных" по показателям количества чеков, посещаемых магазинов и купленных товаров за 5 месяцев.





Рисунок 3. Точечная диаграмма распределения: чеки, посещаемые магазины, число товаров (по группам клиентов). Левая часть рисунка - это обычные клиенты, правая - аномалии (True (T)/ False (F)).

Шаг 4. Визуальный анализ данных и определение групп аномальных записей


На этом шаге аномальные записи (правая часть рисунка) делятся на группы с привлечением эксперта маркетолога.
Рисунок 4. Точечная диаграмма распределения: чеки, посещаемые магазины, число 
товаров (по группам клиентов) с примерами двух аномальных записей

Шаг 5. Интерпретация и описание групп клиентского актива
На последнем шаге в этой задаче определяем и описываем группы клиентов:
Группа 1: основная часть клиентов (9896), до 50 чеков, до 8 магазинов
Группа 2: группа аномалий (85 клиентов), до 50 чеков, до 8 магазинов, отклонения по числу товаров. Определена необходимость исключения фрода и разработки отдельной механики работы с покупателями (учитывая отличия в "широте" корзины покупателя)
Группа 3: группа аномалий (19 клиентов), более 50 чеков, до 8 магазинов, отклонения по числу товаров. Определена необходимость исключения фрода (среди продавцов) и разработки отдельной механики работы с ценными покупателями (учитывая отличия в частоте покупок и "широте" корзины).
Ценный покупатель (1 клиент): более 50 чеков, более 8 магазинов, 58 товаров - оптовые закупки определенной категории товаров.


Рисунок 5. Визуализация клиентского актива: группы покупателей (чеки, магазины, товары) 

Также может быть интересно:

Комментариев нет:

Отправить комментарий

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...