Analiza Zachowań Klientów - Nasz Klucz Do Twojego Sukcesu

Zastanawiałeś się kiedyś, jak wykorzystać dane o swoich klientach do optymalizacji strategii marketingowej? Przedstawiamy Ci nasz projekt, który przeniesie Twój sklep internetowy na zupełnie nowy poziom. Wykorzystując techniki analizy i klasteringu, zbadamy zachowania Twoich klientów, dostarczając Ci klucz do zwiększenia przychodów.

Jak to Działa?

Bazując na 2200 danych, zgromadzonych w formacie CSV, przeprowadzamy zaawansowaną analizę klasterów, identyfikując unikalne grupy Twoich klientów. Analizujemy informacje o Twoich klientach - od danych demograficznych, przez wydatki na poszczególne produkty, do informacji o tym, jak i gdzie dokonują zakupów. Następnie, nasze algorytmy Machine Learning wykorzystują te dane, aby podzielić Twoją bazę klientów na 4 unikalne klastry.

Jakie Dane Przetwarzamy?

Dane, które analizujemy, podzieliliśmy na cztery kategorie: "Ludzie", "Produkty", "Promocje" i "Sposób zakupów".
W kategorii "Ludzie" analizujemy rok urodzenia klienta, poziom edukacji, stan cywilny, roczne dochody, liczbę dzieci i nastolatków w domu, datę dołączenia do firmy, okres od ostatniego zakupu oraz informację, czy klient składał skargi w ciągu ostatnich 2 lat.
"Produkty" obejmuje kwoty wydane na różne kategorie produktów w ciągu ostatnich dwóch lat, od wina, przez owoce, mięso, ryby, słodycze, aż po produkty złote.
Kategoria "Promocje" pokazuje liczbę zakupów informacje o akceptacji ofert w różnych kampaniach.
W końcu, "Sposób zakupów" obejmuje informacje o liczbie zakupów dokonanych przez stronę internetową firmy, za pomocą katalogu, bezpośrednio w sklepach, oraz liczbie wizyt na stronie internetowej w ostatnim miesiącu.

Jak Przezwyciężamy Trudności Techniczne?

Podczas przetwarzania danych, napotykamy na różne wyzwania. Wykorzystujemy inżynierię cech, aby usunąć powtarzalne cechy i połączyć ze sobą inne, co prowadzi do jaśniejszego obrazu i mniejszej liczby kolumn. Następnie, wartości tekstowe musimy zakodować jako liczby, a wszystkie wartości przeskalować, aby technologia machine learning mogła skutecznie je przetwarzać. Stosujemy także technikę redukcji wymiarowości, aby zmniejszyć liczbę kolumn z 23 do 3. Po tych procesach, możemy znaleźć optymalna liczbę klastrów i podzielić Twoje dane na 4 unikalne segmenty.

Analiza danych

Po identyfikacji 4 klastrów, przeprowadzamy szczegółową analizę każdego z nich, aby zidentyfikować unikalne cechy charakterystyczne dla poszczególnych grup. Na podstawie tych informacji, możesz stworzyć spersonalizowane strategie marketingowe, które będą odpowiedzieć na potrzeby każdej grupy klientów. Naszym celem jest dostarczenie Ci narzędzi, które pomogą Ci zrozumieć Twoich klientów i zaoferować im dokładnie to, czego potrzebują.

Wydatki

Analiza globalnych wydatków poszczególnych klastrow pozwala na głębokie zrozumienie, gdzie dokładnie klienci inwestują swoje środki. Jak widać na powyższym wykresie, klaster 2 jest liderem pod względem łącznych wydatków, co może świadczyć o wysokim zaangażowaniu i lojalności względem naszej marki. Z kolei klaster 1 także prezentuje zadowalający poziom wydatków. Natomiast klastry 3 i 4 zdają się być bardziej oszczędne. Odpowiednie strategie marketingowe mogą być stworzone, aby zmotywować te grupy do zwiększenia ich wydatków, wykorzystując szczegółowe informacje, które posiadamy na temat ich preferencji i historii zakupów.

Drugi wykres daje nam obraz tego, na co dokładnie klienci wydają swoje pieniądze. Zauważalna skłonność do zakupu win oraz mięs w każdym klastrze ukazuje pewną uniwersalność tych produktów wśród różnych grup klientów. Jednak różne poziomy procentowe zakupów wskazują także na subtelne, ale istotne różnice w preferencjach konsumentów. Aby maksymalnie wykorzystać te różnice, kampanie mogą być dostosowane, aby podkreślić produkty, które są bardziej popularne wśród poszczególnych klastrow, jednocześnie eksplorując strategie, które mogą pobudzić zainteresowanie w mniej popularnych kategoriach.

Wykres pudełkowy, który analizujemy, ukazuje średni czas, przez który osoby z poszczególnych klastrow są z naszą marką. To klucz do zrozumienia sumarycznych wydatków, które są reprezentowane przez różne grupy konsumentów. Średni czas, przez który konsumenci pozostają lojalni wobec marki, może być wprost proporcjonalny do ich ogólnych wydatków, podkreślając wagę zróżnicowanych i spersonalizowanych strategii komunikacji oraz oferty produktowej, które są ukierunkowane na konkretne potrzeby i zachowania zakupowe każdego klastra.

Zrozumienie, jak nasza klientela jest podzielona między różne klastry, jest kluczowe dla skutecznego targetowania i alokacji zasobów marketingowych. Przedstawiony wykres ilustruje wielkość każdego klastra, co pozwala nam na ocenę, w jakim stopniu nasze działania marketingowe mogą oddziaływać na różne segmenty klientów. Znając liczność poszczególnych klastrow, możemy również lepiej zrozumieć, jak efektywność naszych strategii wpłynie na różne części naszej bazy klientów i dostosować nasze podejście tak, aby jak najwięcej korzystać z dostępnych zasobów i możliwości.

Sposób zakupów

Zaprezentowany wykres dostarcza istotnych informacji na temat zachowań zakupowych klientów z poszczególnych klastrow oraz częstotliwości, z jaką odwiedzają naszą stronę internetową.

W klastrach 3 i 4 obserwujemy znaczącą tendencję do zakupów w punktach stacjonarnych, przy jednoczesnym rzadkim korzystaniu z oferty dostępnej w katalogach. Warto również zauważyć, że mimo regularnych odwiedzin naszej strony internetowej, nie przekłada się to na wyższy wskaźnik zakupów online w tych klastrach.

Dla klastrow 1 i 2 dominującym kanałem zakupowym są również sklepy stacjonarne. Niemniej jednak, warto podkreślić, że klaster 1 charakteryzuje się najwyższą frekwencją zakupów online spośród wszystkich analizowanych klastrow.

W przypadku klastra 2 natomiast, można zaobserwować rzadkie odwiedziny strony internetowej oraz najniższy wskaźnik zakupów za pośrednictwem sklepu online.

W obliczu tych danych, pozyskanie głębszej wiedzy na temat motywacji zakupowych i barier w poszczególnych kanałach zakupowych może dostarczyć wartościowych wskazówek do dalszych działań marketingowych i strategicznych.

Promocje

Prezentowany wykres dostarcza cennych danych dotyczących skuteczności pięciu przeprowadzonych kampanii, analizując liczbę zaakceptowanych ofert w kontekście każdej z nich. Eksplorując dane, możemy zauważyć, że kampanie numer 1 oraz 2 cieszyły się wyjątkowo pozytywnym odbiorem, skutkując największym odsetkiem akceptacji ofert przez klientów.

Klastry 2 i 4 wykazały się sumarycznie najniższą skłonnością do akceptowania ofert, co sugeruje, że kampanie mogły nie być w pełni dostosowane do potrzeb i oczekiwań klientów z tych segmentów.

Z kolei klaster 1 wyróżnia się jako segment z najpozytywniejszym odbiorem kampanii, co może być wskazówką, że elementy kampanii były szczególnie rezonujące z preferencjami lub potrzebami tego konkretnego segmentu klientów.

Odpowiednia analiza tych obserwacji może być kluczowa dla optymalizacji przyszłych inicjatyw marketingowych, umożliwiając dostosowanie strategii w celu zwiększenia akceptacji ofert wśród wszystkich klastrow.

Demografia

Przedstawione wykresy demograficzne ilustrują charakterystyki wieku i wielkości rodziny naszych klientów, rozłożone według poszczególnych klastrow. Pierwszy wykres daje wgląd w wiek klientów, natomiast drugi pokazuje, opisuje wielkość rodzin

Użycie tych danych do kreowania kampanii reklamowych na miarę może przynieść istotne korzyści, celując w unikalne potrzeby i wartości każdego z klastrów. Sprawne wykorzystanie tych obserwacji może pomóc w zwiększeniu efektywności przekazów marketingowych.