Embed Size (px)
DESCRIPTION
Citation preview
Июнь 2011 г.
Мозговой Мозговой Максим,Максим,
СбербанкСбербанк
Анализ поведения клиентов на Анализ поведения клиентов на основе карточныхоснове карточныхпродуктов и его продуктов и его использованиеиспользование
2
Кто наши клиенты? В чём они похожи?
Как создать портрет КАЖДОГО клиента?
Классические маркетинговыеисследования и опросы не работают (каждого клиента не опросишь)
Поэтому – необходимо анализировать их поведение.
Как сегментировать клиентов?
1. Что мы покупаем?2. Где мы покупаем?3. С кем мы покупаем?4. Как мы покупаем?5. Сколько мы покупаем?
3
Анализ транзакций
• Лояльность клиента
• Ценность клиента
• Вероятность покупки
новой услуги
• Потенциал для развития
в будущем
• Поведенческие
характеристики
• Lifestyle-сегментация
• Анализ потребностей
• Профилирование
…
Сбор данных о профиле пользования клиента
Сбор данных о профиле пользования клиента
Группировка и сравнениесходных данных
Группировка и сравнениесходных данных
Выделение закономерностей:Тип коммуникации, частота, время, продолжительность, периодичность
Выделение закономерностей:Тип коммуникации, частота, время, продолжительность, периодичность
Пересечение с данными из дополнительных источниковПересечение с данными из
дополнительных источников
Формирование гипотезы о принадлежности к сегменту
Формирование гипотезы о принадлежности к сегменту
???!
4
Кто наши клиенты? В чём они похожи?
Основная гипотеза: люди со схожими привычками, статусом, стилем жизни, социальными ролями обладают и схожим потребительским
поведением: обладают сравнимым уровнем дохода, выбирают похожие бренды, тратят деньги в схожих местах с примерно
одинаковой периодичностью и т.д.
5
5
Бренды объединяют людей
Бренды объединяют людей. Поэтому, существуют так называемые «Кольца брендов» - повторяющиеся комбинации потребляемых брендов, которые специфичны для каждого потребительского сегмента.
6
6
Бренды объединяют людей
Фактически, для каждого сегмента можно найти комбинацию брендов, в той или иной степени характеризующую этот сегмент
Сегмент «Молодёжь»
7
7
Формирование единого списка потенциальных партнёров (индикативно)
Частотатранзакций
Величинапроникновения в сегмент
Объёмтранзакций
Кольца брендов, характеризующие тот или
иной сегмент
ROI = max
Group 2 Group 3Group 1
ROI = med ROI = minROI impact ROI = med
!
!!
!!
!!
!
! ?
?
?
8
Пример отображения сети клиентов
Сегменты клиентов со сходным потребительскимповедением: на графе отображены сообщества клиентов по принципу расходования средств: те клиенты, которые совершают покупки в одних и тех же местах, объединены в сообщества. Найдено 18 таких сообществ.
9
Сеть брендов
На втором графе в сообщества объединены уже «объекты» - MCC-коды, участвующие в анализе. Найдено 8 таких сообществ.
10
Связи клиентов и Брендов
На третьем, «общем», графе, представлены связи клиентов и MCC-кодов непосредственно
11
Привязка к геолокационным данным
Данные о карточных транзакциях клиентов по различным точкам размещения на карте г. Москва
12
Пример сегментации по ценности
Пример различных профилей ценности для различных сегментов клиентов, и доли данных сегментов.
-500
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
Квар
таль
ная
дохо
днос
ть н
а од
ного
кли
ента
, руб
.
PROJECTE
D LOSS
PROJECTE
D LOSS
CHURN
CHURN
MAIN
SEGM
ENT
MAIN
SEGM
ENT
BEST C
LIENTS
BEST C
LIENTS
26%26%
1155%% 47%47%
12%12%
+590
+590 руб
.руб
.
-337 -337 руб
.руб
.
+2170
+2170 руб
.руб
.
+11046 RUB
+11046 RUB
13
Возможные стратегии по кросс-скорингу Доходность – Риск – Отклик
Churn LOSS
BESTMain
Retention
Cross-sell
Wait
Up-sell & Cross-sell
14
Наши проекты
ВСП ЕРКЦ СБОЛ
АС ВД ОАКБ
АС ВД ОАКБ и аналитическая система
Стратегии для разных групп клиентов
Отчеты о состоянии клиентской базы/портфеле
Анализ / построение моделей и скорингов
Единый фронт офис
• Единый фронт-офис
• Предоставление консолидированной информации клиенту
• Сбор информации по обращениям клиентов/ опросы
• Реализация индивидуальных стратегий по отношению к различным сегментам клиентской базы
• Повышение эффективности обслуживания
• Отчетность по вкладам физических лиц
• Полная и выверенная информация по вкладам, собираемая по единой технологии формирования данных в витрине данных розничного блока
• Распространение отчетности за пределы Московского Банка (+ 6 ТБ)
• Витрина клиентских данных
• Основа для формирования полной и детальной отчетности по состоянию клиентской базы, по динамике продаж/качеству клиентов, по эффективности маркетинговых кампаний
• Основа для создания моделей и сегментаций клиентской базы
• Программное обеспечение для обработки и анализа данных, визуализации отчетов
• Модели и сегментации клиентской базы, позволяющие выделить наиболее ценных клиентов; клиентов, склонных к оттоку; клиентов с наивысшей вероятностью отклика на кампании и пр.
• Выработка рекомендаций по индивидуальным стратегиям (кампаниям) для каждого выделенного сегмента
• Предоставление результатов анализа и отчетов в наглядной легко интерпретируемой форме
• Расчет эффективности кампаний – предварительный и окончательный • Качество данных
•Создание постоянно работающего механизма, управляющего качеством данных в фронтальных системах
•Автоматическая платформа для нормализации, дедубликации, стандартизации клиентских данных
