«Нужно четко понимать, кто является клиентом компании, и вести свою работу отталкиваясь именно от этих данных. Сегментируйте рынок. Выбирайте наиболее приемлемые для вас сегменты и занимайте в них лидирующие позиции»
Контакты
Иван Рублев
+7 (495) 967-60-00, доб. 2389
Как привлечь и удержать клиентов? Как повысить лояльность среди тех, кто уже давно работает с вами? Как определить наиболее эффективный и перспективный сегмент вашей целевой аудитории и правильно работать с ним?
Проанализируйте текущий клиентский опыт:
Информация, накопленная в ходе работы с клиентами, поможет вам найти ответы на эти вопросы и сформировать совершенно новое видение операционных процессов. Вы поймете, в чем заключаются сложности и преимущества, и как извлечь из этого максимум пользы.
Данные могут быть различными по объему, времени сбора и формату, а также могут храниться на различных носителях или поступать из разных источников.
Важно научиться объединять их в единое целое, чтобы сделать необходимые выводы и выработать новые действенные подходы к работе с клиентами.
Для этого мы приглашаем вас посетить тренинг «Применение инструментов анализа данных для клиентской аналитики. Data Mining».
Светлое будущее: как инновации меняют картину мира. Олег Данильченко, директор центра прикладного анализа данных PwC в России
Определяется спецификой и уровнем сложности программы.
Тренинг может быть проведен только в корпоративном формате
Определяется индивидуально и зависит от уровня сложности программы, охвата рассматриваемых тем и продолжительности курса.
Рекомендуемый размер группы – 15 человек. При большем количестве участников формат обучения рассматривается индивидуально.
Целевая аудитория
- Маркетологи
- Бизнес-аналитики
- Руководители компаний, подразделений
- Специалисты, интересующиеся современными подходами к маркетинговой аналитике.
Результаты тренинга
Почему Академия PwC?
- Занятия ведут эксперты-практики Центра компетенции PwC по прикладному анализу данных, имеющие обширный опыт реализации проектов для крупных клиентов различных отраслей экономики;
- Мы применяем системный подход к теме: взаимосвязь маркетинга, клиентской аналитики и информационных систем;
- В программе обучения представлен анализ кейсов из практики экспертов, а также предлагается практическая работа с использованием программного обеспечения.
- Анализировать массивы клиентских данных, накапливаемых в системах, чтобы проводить низко затратный, «точечный» маркетинг.
- Получать из данных в системах ответы на вопросы:
- Каких клиентов привлекать? Как удержать ценных клиентов? Как минимизировать отток?
- Как сформировать привлекательные адресные предложения? Как увеличить отклик на предложения?
- Как диагностировать проблемы в области взаимоотношений с клиентами?
- Как увеличить прибыльность?
- Использовать для клиентской аналитики методы и средства Data Mining;
- Готовить данные для анализа;
- Проводить сегментирование, ранжирование, ABC- анализ, XYZ-анализ, RFM – анализ, используя различные подходы;
- Строить прогнозные и ассоциативные модели;
- Принимать маркетинговые и управленческие решения на основе аналитических данных из CRM-системы.
Основные темы
-
01
Структура проектов по анализу данных;
-
02
Введение в анализ данных и машинное обучение;
-
03
Модели сегментации и кластеризации в клиентской аналитике. Составление «портрета» группы клиентов, дающих более 80% прибыли;
-
04
Практические задания по сегментации портфеля клиентов;
-
05
Прогнозирование изменений клиентской базы: анализ жизненного цикла, жизненной ценности клиентов и покупательского поведения. Оценка удовлетворенности клиента;
-
06
Рекомендательные системы (с разбором бизнес-кейсов);
-
07
Модели классификации в клиентской аналитики (с разбором бизнес-кейсов);
-
08
Практические задания по целевому маркетингу и оттоку клиентов;
Слушателям выдается свидетельство об участии в тренинге «Применение инструментов анализа данных для клиентской аналитики. Data Mining» в компании PwC, а также при необходимости сертификат, подтверждающий количество CPD-часов.
Эксперты
Полезные ссылки
- Услуги в области анализа данных в розничном секторе
- Анализ данных. Правильные решения на основе данных, которым вы можете доверять
- Реализация возможностей искусственного интеллекта
- Ускорение инновационного развития
- Data Analysis and Presentation Skills: the PwC Approach
- Disruptive innovation and emerging technology
- Перейти на сайт консалтинговой практики
Филипп Котлер