Центр Бизнес-анализа

  

Современные методы количественного обоснования решений в маркетинге, CRM и финансах


 

О нас

 

Услуги и цены

 

Обучение и консультации

 

Обзоры компаний и рынков

 

Готовые исследования

 

Статистический анализ данных количественных исследований

 

Оптимизация комплекса маркетинга и CRM

 

Прогнозирование и Риск-менеджмент

 

Аналитическое программное обеспечение

 

Перевод деловых материалов

 

Пресс-релизы

 

 

Контакты

Евгений Антипов
www.BusinessResearch.ru
info@BusinessResearch.ru

тел: +7 (906) 2692609

Логин в Skype: eugene.antipov

г. Санкт-Петербург

(работаем с компаниями из

всех регионов России и мира)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  Data mining Статистика Моделирование Обучение

     

            

Оптимизация комплекса маркетинга и CRM

 

Вывод нового продукта или модификации Привлечение покупателей
Позиционирование Удержание покупателей
Ценообразование Стимулирование продаж
  Оценка эффективности продвижения

 

Вывод нового продукта или модификации

 

Тестирование концепций/продуктов/упаковок (для выбора оптимального варианта с точки зрения потенциального объема продаж)

Наш подход к тестированию концепций/продуктов/упаковок позволяет выбрать наилучшую с точки зрения будущих продаж альтернативу и одновременно определить диапазон приемлемой цены на товар.  Помимо множества устойчивых к выбросам описательных статистик, мы строим модель намерения купить, оценивающую важность различных атрибутов концепции/продукта/упаковки для принятия решения о покупке. Глубина анализа обеспечивается многокритериальным подходом к оценке, использованием эконометрического анализа и обоснованной системы весов, используемой в методике имитации пробного рынка Discovery (компания Copernicus Marketing Consulting). Применение специальных статистических методов позволяет получать надежные результаты уже при выборке 50 респондентов в расчете на одну ячейку.

 

Оптимизация характеристик нового продукта/услуги с помощью симулятора намерения купить

Модели выбора способны точно предсказать, как люди поведут себя в определенных ситуациях; проработать сотни тысяч сценариев. Это самый точный метод предсказания изменения намерения купить в ответ на улучшение определенных качеств продукта. Вы можете менять атрибуты продукта и смотреть, как меняется среднее намерение купить в целом или по подгруппам.

 

Оценка вероятности успеха инвестиционного проекта (вывода нового продукта на рынок)

Мы предложим Вам заполнить форму, включающую информацию о проекте и учитывающую неопределенность любых показателей (затрат, денежных потоков и т. д.). Далее, выполненное нами компьютерное моделирование позволит учесть всю известную Вам информацию и получить не только точечную оценку NPV, срока окупаемости и иных показателей, а проверить все Ваши гипотезы и оценить вероятность успеха. При стандартном подходе, когда неопределенность отдельных показателей не учитывается или учитывается менее подходящими способами (например, с помощью сценарного моделирования), Вы получаете слишком ненадежные оценки, очень чувствительные к малейшим изменениям входных параметров.

 

Оптимизация портфеля вкусов (разновидностей) продукта (TURF)

Методика TURF (Total Unduplicated Reach and Frequency) используется для выбора небольшого числа вкусов или иных разновидностей продукта, которые обеспечат максимальный охват потребителей. Таким образом, из 10 вкусов можно выбрать 3-4, которые обеспечат максимальный охват, то есть дополнительный охват после добавления других будет незначительным.

 

Позиционирование

 

Оптимизация позиционирования

Наша методика позволяет ответить на следующие вопросы:

  • Насколько важны различные характеристики марки для потребителей? (т. е. наличие каких характеристик заставляет покупать марку, обладающую этими характеристиками, а не другие)

  • Насколько уникальна на рынке каждая важная характеристика? (акцент на какой характеристике сделает марку выделяющейся на фоне других, а на какой всего лишь одной из многих)

  • Насколько в настоящее время указанные выгоды воспринимаются потребителями?

  • Рост соответствия марки каким характеристикам приведет к максимальному росту покупок? (расчет множества сценариев, из которых клиент сможет выбрать достижимые)

 

Ценообразование

 

Мониторинг цен конкурентов

Модель ценообразования в зависимости от характеристик товаров/услуг

Оптимизация цены

  • Методика Gabor-Granger: меняется цена на продукт и отмечается намерение купить при каждой цене. Результат симулятор, позволяющий оценить последствия изменения цены в зависимости от выявленной эластичности спроса. Пример: оценка эластичности спроса на продукты в меню ресторана.

  • PSM (Price Sensitivity Measurement, или The Van Westendorf Price Model): на основе четырех вопросов о приемлемости цены определяется диапазон приемлемых цен и оптимальная цена. Идеален для новых товаров на рынке. Возможен прогноз выручки при различных ценах! Мы используем улучшенные формулировки вопросов для достижения максимальной реалистичности ответов.

  • Моделирование выбора покупателей и долей рынка (Choice-Based Conjoint): имитация выбора людей на рынке и выручки от продаж Вашего и конкурирующих продуктов. Результат симулятор долей рынка и выручки с возможностью задавать различные ценовые сценарии. См. также наше Специальное предложение по проведению conjoint-анализа, в рамках которого мы сделали этот сложный вид исследований максимально доступным по цене)

  • BPTO (Brand-Price Trade-off): ценовое исследование, позволяющее определить влияние цены марки на долю рынка. BPTO рассматривает марки и цены в конкурентном окружении, что позволяет создавать максимально точные прогнозы изменения продаж и отслеживать переключения между марками

 

Привлечение покупателей

 

Точное выявление и описание целевых групп

  • Для СМИ: Выявление целевых групп с высоким рейтингом для СМИ ключ к успеху в работе с рекламодателем. Существует обычно несколько сотен тысяч достаточно крупных целевых групп (поскольку существует множество комбинаций пола, возраста, дохода и т. д.), и Вы вручную невозможно посмотреть свой рейтинг в каждой из них. С помощью современных алгоритмов мы найдем целевые группы на основе социально-демографических и иных характеристик, а также построим иерархию целевых групп в порядке убывания рейтинга вашего СМИ в этих группах. Метод устойчив к нерепрезентативности выборки! Теперь Вы сможете точнее определить целевую аудиторию и обосновать ценность сотрудничества с Вами рекламодателей. Аргументом будет служить высокая вероятность того, что представители определенных групп (которые мы подробно опишем) пользуются Вашим СМИ. По результатам многомерного (учитывающего одновременно много характеристик) анализа будут сформированы наглядные правила вида: Мужчина 21-29 лет, женатый, с доходом более 20000р (+доп. характеристики) с вероятностью 12% слушает радиостанцию X

  • Для производственных и торговых компаний: Сегментация и построение подробных профилей различных групп клиентов (высокодоходных клиентов, лояльных клиентов и т. п.) позволяет таргетировать наиболее привлекательных клиентов (вероятность покупки которыми Вашей продукции, сумма покупки или лояльность которых наиболее высоки) и получать максимальный отклик и максимальную прибыль.

 

Оптимизация директ-маркетинга и прямых продаж

На основе тестовой рассылки, объемом в несколько сотен посланий или на основе данных предыдущих кампаний можно уточнить целевую аудиторию, чтобы отклик полноценной директ-маркетинговой кампании повысился в несколько раз. Нами была разработана мощная система оптимизации, позволяющая на основе последних достижений статистического анализа из неохваченных ранее людей отобрать наиболее вероятных покупателей, чтобы повысить отклик (продажи) в единицу времени и, соответственно, рентабельность кампании.

 

Удержание покупателей

 

Оптимизация CRM-кампаний по удержанию клиентов

Стоимость удержания клиента существенно ниже привлечения нового. Для хорошей программы лояльности нужно как можно точнее предсказать какие клиенты  могут уйти в ближайшее время. Проведя оценку вероятности ухода клиента к конкурентам, можно построить иерархию клиентов по важности их удержания, и, следовательно, более фокусированно реализовать программу лояльности. Исходными данными могут служить клиентская база с указанием каких-либо характеристик или покупательского поведения клиентов, как действующих, так и ушедших.

 

Повышение удовлетворенности потребителей/клиентов/сотрудников

В то время как не все характеристики товара/услуги одинаково важны, традиционные вопросы о важности тех или иных факторов обычно дают картину, смещенную за счет кажущейся важности всех факторов сразу. Мы используем уникальную методику, которая позволяет избегать ложных выводов и выявлять скрытые причины удовлетворенности. Совместно с клиентом мы рисуем графическую модель взаимного влияния факторов удовлетворенности друг на друга, после чего оцениваем систему уравнений, получая не только рейтинги удовлетворенности товаром/услугой, но и полную картину механизмов повышения удовлетворенности. Вы будете точно знать, что нужно, чтобы Ваши клиенты рекомендовали Ваш продукт другим людям и сохраняли лояльность. Аналогичный подход может быть применен и к исследованию удовлетворенности сотрудников работой.

 

Стимулирование продаж

 

Повышение продаж в торговом и ресторанном бизнесе за счет Market Basket Analysis (анализа корзины покупок)

На основании данных о покупках можно предсказать, что имеет смысл предложить клиенту в качестве дополнения к сделанным покупкам (cross-selling). Имея данные чеков покупателей, существует возможность выявления нетривиальных комбинаций товаров, охотно покупаемых совместно, но не всеми покупателями. Такие товары можно группировать и достигать более высоких продаж за счет объединения в наборы, либо размещая рядом на прилавке. При этом существуют возможности для продаж более дорогих товаров (up-selling).

 

Оптимизация директ-маркетинга и прямых продаж

На основе тестовой рассылки, объемом в несколько сотен посланий или на основе данных предыдущих кампаний можно уточнить целевую аудиторию, чтобы отклик полноценной директ-маркетинговой кампании повысился в несколько раз. Нами была разработана мощная система оптимизации, позволяющая на основе последних достижений статистического анализа из неохваченных ранее людей отобрать наиболее вероятных покупателей, чтобы повысить отклик (продажи) в единицу времени и, соответственно, рентабельность кампании.

 

Построение формулы успешного рекламного материала на основе данных об эффективности проводившихся ранее кампаний

Каждый рекламный материал можно разложить на компоненты: на какой полосе, в каком журнале опубликован, каков формат, кто изображен, категория товара и т. п. Имея опыт размещения нескольких десятков материалов, используя анализ взаимосвязей, можно вывести формулу успешного материала и выбирать оптимальный вариант размещения рекламы, основываясь на предыдущем опыте. Для анализа мы применяем современные модели анализа взаимосвязей.

 

Оценка эффективности продвижения

 

Оценка влияния промо-мероприятий и скидок на продажи

Мы проводим расчеты с использованием используемой многими крупными зарубежными производителями модели, позволяющей разложить продажи Вашего товара в различных магазинах на базисную часть (оценка объема продаж без продвижения) и эффекты от каждого вида продвижения, определив наиболее эффективные в среднесрочной перспективе инструменты продвижения товара в магазинах. Входные данные - еженедельные продажи товара в каждом магазине с указанием цены и использованных промо-мероприятий (если использовались). Для каждого клиента мы разрабатываем модификацию модели, отражающую всю имеющуюся информацию.

 

Мы бесплатно проконсультируем Вас по электронной почте, порекомендовав оптимальный метод решения Вашей задачи или описав круг задач, которые могут быть решены на основе имеющихся данных.

Вы можете направлять свои вопросы в свободной форме на info@BusinessResearch.ru. Мы ответим Вам в течение нескольких часов.

 

          

  Клиенты и партнеры

Сеть гипермаркетов "Лента"

 

Футбольный клуб "Зенит"

 

Zimmerman Advertising

(an Omnicom company), США

 

ООО "Марвел"

 

Gfk-Казахстан

 

Advanced Technologies

 

ICT-Marketing

 

Украинские новейшие технологии

 

Alvin Market

 

Консультационно-Маркетинговый Центр

 

Аналитическое агентство

ЦПК-В

 

Эрик Суини

Executive Coach and Consultant

 

Нева-Консалт

Управленческое, юридическое и финансовое консультирование

www.Neva-Consult.ru

 

StatAdvice.com | Statistical Analysis and Consulting

 

Palmira International

Management Consulting and Corporate Law

Copyright 2009-2016  Центр Бизнес-анализа Евгения Антипова    E-mail: info@BusinessResearch.ru

Евгений Антипов, Елена Покрышевская