Jak angażować klienta. czyli Big Data w Customer Intelligence

Transkrypt

1 Jak angażować klienta czyli Big Data w Customer Intelligence

2 Jaki jest dzisiejszy konsument? Korzysta z 4 urządzeń Konsumuje 60 Godzin treści elektronicznych tygodniowo Czyta 50% i na Urządzeniu przenośnym SPĘDZA 86% Czasu użytkowania Telefonu W aplikacjach Odczytuje 90% Wiadomości w ciągu 3 minut 2 Źrodło: IBM CMO Study 2014 ; Nielsen: The US Digital Consumer Report 2014

3 Podążając za Klientem jego profil 360º wymaga stałego uzupełniania DANE BEHAWIORALNE: o transakcje offline/online o zamówienia nagród o dane socjo-demograficzne GEOLOKALIZACJA: o deklaratywna o behawioralna (POS) o mobile app (check-in) DANE WWW: o zachowania na stronie o perspektywa techniczna ODPOWIEDŹ NA PROMOCJE: o produkt o partner o miejsce/czas 3 DANE MOBILE: o korzystanie z aplikacji o perspektywa techniczna KANAŁY KONTAKTU: o produkt o Partner o Miejsce/czas

4 W jaki sposób nadążać za klientem? Przypadek 1: Przypadek 2: Jak pozyskać dodatkową Wiedzę z Istniejących Źródeł DANYCH? Miejsce przebywania uczestników programu Jak Integrować nowe Źródła DANYCH? ZACHOWANIE uczestników programu na WWW 4

5 W jaki sposób nadążać za klientem? Przypadek 1: Jak pozyskać dodatkową Wiedzę z Istniejących Źródeł DANYCH? Miejsce przebywania uczestników programu 5

6 Dobranie atrakcyjnej oferty dla Klienta obejmuje przede wszystkim odpowiednią lokalizację 6

7 Istniejące w organizacji dane mogą wnosić dodatkową perspektywę Big Data miejsce zakupów Klienta to punkty na mapie, które świadczą o jego przebywaniu 1. Miejsca zakupów Klienta zagregowane do postaci Klastrów świadczą o jego centrach aktywności finalne rozwiązanie uwzględnia: długość BADANEGO okresu RODZAJ POS typy transakcji czas transakcji częstotliwość wielkość jednostek terytorialnych odległość między odwiedzanymi pos Finalnie 1 Klient może posiadać kilka centrów z możliwością wskazania ich ważności

8 Komu po drodze do Manufaktury Cukierków? Śródmieście Północne Data Base: Advanced Analytics: 17 k Uczestników programu PAYBACk Mieszka w okolicy +58 k Uczestników programu PAYBACk KUPUJE w okolicy Big Data: +24 k Uczestników programu PAYBACk PRZEBYWA w okolicy 8

9 Zaangażowanie Klientów jest związane z odległością od POS PRZEBYWA DO 5 MIN od POS PRZEBYWA DO 10 MIN od POS PRZEBYWA DO 30 MIN od POS 9

10 Oferty w miejscu przebywania Klientów powodują większe zainteresowanie Klientów Wzrost aktywacji kuponów w grupie Kupujących w okolicy niż w grupie 8-krotny mieszkających w okolicy Wzrost DOKONANYCH TRANSAKCJI w grupie Kupujących w okolicy niż w 2-krotny grupie mieszkających w okolicy 10

11 W jaki sposób nadążać za klientem? Przypadek 2: Jak Integrować nowe Źródła DANYCH? ZACHOWANIE uczestników programu na WWW 11

12 Włączenie aktywności klientów na WWW wymaga przygotowań identyfikacja uczestników programu 12

13 Wypracowane na bazie danych behawioralnych rozwiązania zakładają całościowe podejście rozwoju Klienta w programie z uwzględnieniem strategii komunikacyjnej POZIOM ZAANGAŻOWANIA W PROGRAMIE CYKL ŻYCIA W PROGRAMIE Niezarejestrowani POTENTIAL Akwizycja NEW CUSTOMERS Rozwój i edukacja Zarejestrowani CHURNED Odzyskanie ACTIVE Utrzymanie i rozwój Użytkownicy promocji ACTIVE AT RISK Utrzymanie 13

14 Segmentacja RFV używa trzech miar w celu oceny wartości klienta i jego wzorca zakupowego może być wykorzystana do badania aktywności online Podejście RFV Recency kiedy ostatnio był Klient? Frequency jak często zagląda? Value jaka jest wartość zakupów? Zastosowanie: o ocena aktualnej wartości klienta o dopasowanie komunikacji, kanału, oferty o priorytetyzacja działań biznesowych o podnoszenie wartości klienta 14

15 liczba wizyt Zrozumienie zachowania uczestników na WWW jest możliwe po przeanalizowaniu naturalnych wzorów zachowań dla danego segmentu Zachowanie RFV uczestnika w serwisie WWW 100% IN HURRY HIGHLY ENGAGED 17% 16% In Hurry Highly Engaged 37% Seldom & attentively ONE VIEW Quickcheck Seldom & attentively 16% 15% Quick check One view czas spędzony na serwisie 15

16 Zderzając dotychczasową wiedzę o zachowaniu offline Klienta z jego aktywnością online otrzymujemy wnioski możliwe do zaaplikowania w celu rozwoju Klienta POZIOM ZAANGAŻOWANIA W PROGRAMIE A korzystanie z WWW Niezarejestrowani 4% 2% 56% 19% 19% Zarejestrowani 7% 8% 54% 14% 17% Użytkownicy promocji In Hurry Highly Engaged Seldom & attentively 24% 23% 23% 17% 13% Quick check 100% One view 16

17 Segmentacja użytkowników payback.pl uzupełnia całościowe podejście komunikacyjne na wszystkich etapach cyklu życia Klientów Z przecięć segmentacji powstają mikrosegmenty które stanowią integralną część strategii kontaktu ZASTOSOWANIE: o Wybór kanału komunikacji o PERSONALIZACJA - dostęp do Segmentów behawioralnych Offline w onlinie o Cżęstotliwość kontaktu w Online Poziom zaangażowania Cykl życia Klienta Zachowanie na www INACTIVE ON WEBSITE 17

18 Wnioski wynikające z segmentacji są sukcesywnie implementowane w kanałach komunikacji zwiększając dopasowanie do sposobu korzystania przez Klientów efektywny zasięg platformy Digital inbox Notyfikacja PeRSONALIZACJA 18

19 Jak angażować Klienta? Creating experiences that motivate, that push people forward, that keep them engaged and improving is the result of good design Rajat Paharia, Loyalty

20 Dziękuję! PAYBACK Eliza BuJNOWSKA Head of Customer Insights 20