Анализ целевой аудитории

Анализ
целевой
аудитории
Целевая аудитория
Одной из основных задач маркетинга является
анализ целевой аудитории, т.е. выявление групп
людей, которые с наибольшей вероятностью
купят товар или воспользуются услугой.
В большинстве случаев главным способом
анализа целевой аудитории является
сегментация (кластеризация) – разбиение
клиентов на группы со схожими свойствами,
выявление групповых потребностей и
формирование предложения, ориентированного
на целевой сегмент.
BaseGroup Labs
Влияющие факторы
При сегментации
клиентов нужно
учитывать влияние
десятков факторов
Пол
…
История
контактов
Возраст
Клиент
Социальный
статус
Образование
Предпочтения
BaseGroup Labs
Место
жительства
Уровень
доходов
Варианты сегментации
Чаще всего маркетологи учитывают несколько
простых факторов, таких как пол и возраст,
отбрасывая остальные. Ценность такой сегментации
низкая, т.к. непонятно, как обеспечить конкурентное
преимущество за счет информации известной всем.
Сложные
методы –
нетривиальные
закономерности
Простые методы
– очевидные
зависимости
BaseGroup Labs
Требования к методам сегментации
Качественный алгоритм сегментации должен
обладать рядом свойств:
 Многомерность – учет влияния
множества факторов
 Адаптивность – автоматическая
перестройка сегментов при появлении
новых факторов/данных
 Интерпретируемость – объяснение
полученных результатов
 Масштабируемость – работа на
больших объемах данных.
BaseGroup Labs
Data Mining
Подобными свойствами обладают алгоритмы Data
Mining, позволяющие находить закономерности:
 ранее неизвестные — новые знания, а не
подтверждение уже известных фактов;
 нетривиальные — их невозможно обнаружить
визуально или при помощи простой статистики;
 практически полезные — представляют
ценность для принятия решений маркетологом;
 доступные для интерпретации —
представленные в наглядной форме и
объяснимые в терминах предметной области.
BaseGroup Labs
Методы кластеризации
В Data Mining системах используется большое
количество алгоритмов сегментации:
 Иерархическая кластеризация
 K-means, метод ближайшего соседа
 Expectation-maximization
 Карты Кохонена
 CLOPE
Рассмотрим применение некоторых из
алгоритмов для анализа целевой аудитории.
BaseGroup Labs
Карты Кохонена
Маркетинговая задача: сегментация клиентов
или товаров с учетом множества факторов с
последующей визуализацией кластеров.
Анализ: определяются, какие показатели
нужно учитывать при кластеризации,
готовится таблица с интересующими
показателями, стоится модель.
Клиент
BaseGroup Labs
Пол
Возраст
Регион
Время
Статус
…
Фактор N
Карты Кохонена: анализ
Сегментация позволяет выявить группы клиентов со
схожим поведением. Поняв, что интересно одним,
можно сделать аналогичное предложение похожим на
них клиентам, т.е. не предлагать всем одно и то же.
Алкоголь и
табак
Время
суток
BaseGroup Labs
Продукты
питания
Структура
клиентов
Карты Кохонена: интерпретация
Анализируя профили полученных кластеров,
можно понять, что характеризует каждый
кластер, чем он отличается от остальных,
какие факторы наиболее значимы.
Структура
кластеров
Значимость
факторов
BaseGroup Labs
Характеристики
кластера
Карты Кохонена: ценность
Кластеризация при помощи карт Кохонена
обладает рядом важных достоинств,
позволяющих применять ее для выявления
полезных и нетривиальных закономерностей:
 Способность учесть взаимное влияние
сотен факторов
 Визуализация сложных многомерных
кластеров в виде понятных карт
 Самообучение – автоматическое
переобучение на новых данных.
BaseGroup Labs
CLOPE
Маркетинговая задача: выявление клиентов
со схожей структурой потребления.
Анализ: на вход алгоритму подаются
чеки/счета/накладные, строится модель,
объединяющая людей со схожей
потребительской корзиной в один кластер.
Код транзакции
Товар
1234
Товар 1
1234
Товар 2
7658
Товар 10
BaseGroup Labs
Два товара в
одном чеке
CLOPE: анализ
Структура потребления может сказать о
клиенте больше, чем просто анкетные
данные. Потребительская корзина отражает
реальные потребности покупателя.
Кластер
Типичная корзина
покупателей из
этого сегмента
BaseGroup Labs
CLOPE: интерпретация
Сравнивая кластеры, можно понять, что
общего есть между ними и чем отличаются
клиенты из разных сегментов.
Степень сходства
кластеров
Пересечение в
потребительской
корзине
BaseGroup Labs
CLOPE: ценность
Алгоритм CLOPE позволяет находить
закономерности, которые невозможно
обнаружить при помощи классических
методов маркетингового анализа:
 Выявление объективной схожести не по
анкетным данным, а по поведению
 Простота подготовки данных для
анализа и интерпретации результатов
 Возможность обработки огромных
массивов данных.
BaseGroup Labs
Комбинирование методов
Самые ценные результаты анализа целевой
аудитории можно получить на стыке методов.
Поведение
Лояльность
Структура
потребления
Анкетные
данные
BaseGroup Labs
География
Портрет
клиента
…
Data Mining в маркетинге
Data Mining позволяет уйти от
примитивных алгоритмов, пригодных для
выявления очевидных закономерностей, и
прийти к качественно новым методам
работы с клиентами, учитывающие
особенности каждого сегмента.
Data Mining поднимает анализ целевой
аудитории на новый уровень. Он
превращает понимание целевой аудитории
в конкурентное преимущество.
BaseGroup Labs
BaseGroup Labs
BaseGroup Labs – профессиональный
поставщик Data Warehouse, OLAP, KDD, Data
Mining решений и инструментов.
Web-сайт:
Образование:
E-mail:
BaseGroup Labs
www.basegroup.ru
edu.basegroup.ru
info@basegroup.ru