Statystyka w biznesie
Jak przy pomocy współczesnych technik analizy danych oraz data mining, zwiększyć sprzedaż i podnieść zadowolenie klientów.
W dobie dużej konkurencji, niemal w każdym segmencie rynku, zatrzymanie pozyskanych już klientów jest jednym z najważniejszych priorytetów każdej firmy. Często, analiza danych uzyskanych z bezpośrednich transakcji oraz dane ankietowe dające możliwość uzyskania informacji na temat stopnia zadowolenia klientów, dane socjologiczne i demograficzne, można dużo wcześniej odkryć słabe punkty działania przedsiębiorstwa i w razie konieczności skorygować ofertę, lepiej przygotować promocje, prezentować indywidualne oferty poszczególnym klientom. Częstym problemem pojawiającym się podczas przygotowywania kampanii reklamowych lub też doboru oferowanych produktów i usług, jest olbrzymia ilość danych, które należy poddać analizie. Przychodzą tu właśnie z pomocą nowoczesne techniki analityczne rozwinięte na gruncie statystyki i ekonometrii wsparte dużą mocą obliczeniową komputerów nazywane często terminem data mining. Pozwalają one dostrzec powiązania, które ze względu na swoją złożoność są niewidoczne gołym okiem.
Przez cały czas funkcjonowania Państwa firmy, gromadzone są różne informacje dające obraz o relacjach z kontrahentami. Rozwój informatyki w przeciągu ostatniego dziesięciolecia spowodował, że prawie każda firma posiada bazę danych swoich klientów, zawierającą między innymi historię dokonywanych przez nich zakupów, historię kontaktów czy dane demograficzne. Statystyka jest nauką, która odpowiednio zastosowana daje nam możliwość zauważenia prawidłowości w pozornie chaotycznych zbiorach danych. Najczęściej stosowaną metodą w analizie danych pochodzących z bezpośredniej sprzedaży jest tzw. analiza koszykowa. Pozwala ona odszukać zależności pomiędzy kupowanymi przez klienta usługami co możemy wykorzystać do odpowiedzi na pytania dotyczące rozmieszczenia produktów w sklepie, kreowania i weryfikowania ofert oraz kampanii promocyjnych, zwiększania sprzedaży (ang. up-selling), optymalizację cen grupy produktów zwiększając zadowolenie klientów, wykrywanie przyczyn rezygnacji klientów. Najlepszymi wynikami charakteryzuje się analiza koszykowa z uwzględnieniem danych historycznych (zwana czasem analizą sekwencji), która oprócz połączeń między wybranymi produktami/usługami określa połączenia czasowe.
Tagi: data mining statystyka analiza danych ekonometria business intelligence
Artykuły o podobnej tematyce:
Zestawienia finansowe w Biznes Planach
Hurtownie danych - tajna broni firmy
Controlling i Hurtownie danych
Aktywność robotów sieciowych: Google: 2, MSN: 1, Yahoo: 0