A termékértékesítés analitikai támogatása területén nemzetközi projekttapasztalataink alapján egy vállalat termékértékesítésének adatbányászati hátterét a következő ábrán szemléltetett megoldásaink alapján építjük fel.
A termékértékesítés analitikus támogatásának központi eleme az ügyfél és termékszintű várható jövedelmezőségi modell, mely a termék-affinitási score-ok (az adott vásárlás valószínűsége) és az ügyfélérték-hatás (az adott vásárlás üzleti eredménye) kombinálásával állítható fel.
Az uplift modellezés segítségével kimutatható, hogy az értékesítési kampány hogyan változtatja meg az egyes ügyfelek vásárlási szándékát.
A kampánycsatorna-optimalizálás többcsatornás marketing esetén segít megtalálni a megkeresés optimális formáját.
Mindezek segítségével a különböző eseti és rendszeres, outbound és inbound kampányok hatékonysága jelentősen növelhető, a kampányköltségek jelentősen csökkenthetők az értékesítési jutalékok a lehető legnagyobb eredmény érdekében optimálisan beállíthatók.
A kampányok módszeres kiértékelése segíti az értékesítési stratégia megvalósulásának nyomon követését és az esetleges beavatkozást is.
■ A termék-affinitás modellek ügyfélszinten meghatározzák egy-egy termék megvásárlásának valószínűségét. A modellek termékenként a korábbi vásárlások alapján a vásárlást megelőző ügyféljellemzők felhasználásával épülnek fel és eredményük egy százalékos mutatószám mely az ügyfél vásárlási valószínűségét adja meg az adott termék vonatkozásában a következő meghatározott időszakra. A módszer mind a keresztértékesítés (cross-sell), mind a szolgáltatás-upgrade és fogyasztásösztönzés (upsell) területén alkalmazható.
■ Árrugalmasság modellezése. A cross-sell és upsell modellek hatékony kiegészítője vagy akár inputja is lehet egy árrugalmassági modell felállítása, mely a vállalat ügyfeleinek keresleti eltéréseit modellezi a szolgáltatás/termék árának függvényében.
■ A rövidtávú jövedelmezőségi becslés a vásárlást megelőző ügyféljellemzők felhasználásával modellezi az ügyfélérték várható változását akkor, amikor az adott ügyfél egy adott terméket megvásárol.
■ A hosszú távú jövedelmezőségi szimuláció a jellemző ügyfélélet-ciklusok felderítésével és a feltérképezett ügyféléletpályák közti mozgás esélyeinek modellezésével információt nyújt a termékvásárlásoktól várható hosszú távú hatásról.
A termék-affinitási score-ok (az adott vásárlás valószínűsége) és az ügyfélérték-hatás (az adott vásárlás üzleti eredménye) kombinálásával kiszámíthatjuk az egy-egy ügyfél-termék párra vonatkozó várható jövedelmezőséget. Ha minden ügyfél-termék párra ismerjük ezt az üzleti potenciált, ezek összehasonlíthatók és a termékek ügyfelenként a várható jövedelmezőség alapján rangsorba állíthatók.
Az uplift modellezés olyan analitikai technika, melynek segítségével a kampányok hatékonysága tovább növelhető a célcsoport további szűrésével. A modell lényege, hogy a múltbeli vásárlások és a kampányok eredményeinek felhasználásával megkülönbözteti a termék potenciális vásárlói között azokat, akik meggyőzhetők (ők a valós célcsoport), akik kampány nélkül is vásárolnának (rajtuk csökkenthetőek a kampányköltségek), illetve azokat, akik meggyőzhetetlenek vagy akiket a kampány negatívan befolyásol. Az uplift modellek ily módon az affinitási modelleket finomítják.
Többcsatornás marketing esetén a vállalatok különböző hálózatokon keresztül (kis- és nagykereskedések, call center, web, sms, e-mail) érhetik el ügyfeleiket. Ez lehetőséget nyújt arra, hogy a fogyasztói csoportokat külön kezeljük igényeik, jellemzőik szerint szegmentálva.
A termék-ügyfél párokra felállított várható jövedelmezőségi modellek, illetve az esetleges kampány-uplift és kampánycsatorna modellek szolgáltatják az alapot a sikeres kampánymenedzsment kialakításához. A modellek által szolgáltatott score-ok, valamint különböző egyéb kritériumok mentén a rendszerben rögzített meglévő és potenciális ügyfelek szegmentálhatók, akár több különböző kampány célcsoportjaiba sorolhatók.
A modellek segítségével hosszú távon biztosítható az eseti vagy rendszeres kampányok optimalizálása. A módszer egyaránt alkalmas a kimenő (outbound) kampányok megkereséseinek optimalizálására és a bejövő ügyfelek (inbound) optimális ajánlattal való fogadására.
Az értékesítési tevékenység hatékonyságának további fokozása érdekében felhasználhatjuk modelljeinket az értékesítési motivációs- és jutalékrendszer optimalizálása céljából is. Az ügyfélérték-hatás modellek ui. jó alapot adnak az értékesítési munkatársak jutalékának optimális beállítására is.
Az értékesítési tevékenység minőségének visszamérése és a megfelelő következtetések levonása elengedhetetlen a további kampányok tervezése szempontjából. Hatékonyság elemzéseink és riportjaink minden esetben kontrollcsoportos visszamérések alapján történnek. Megoldásaink az értékesítési kampányok több szempontú monitorozását teszik lehetővé:
■ Az ajánlatadás hatékonyságának elemzése során a kampányolt ügyfelek és a megfelelően kiválasztott kontrollcsoport vásárlását, viselkedését hasonlítjuk össze.
■ A kampány célzás hatékonyságának elemzése során pedig kifejezetten azon modellek teljesítményét mérjük, melyek alapján a célcsoportot meghatároztuk (affinitás, uplift modellek).
■ Az értékesítési munkatársak eredményességének mérése során a kampánytevékenység hatékonyságát hasonlítjuk össze az ügyintézők között.