Математические методы и информационные технологии в целевом маркетинге

Начиная с 1958 г. Центральное бюро статистики (ЦБС) Швеции по поручению правительства проводит исследование бюджета «домашних хозяйств» (household budget english, hushallens utgifter (HUT)swedish). Главная цель исследования предоставление информации о расходах различных групп населения по разным группам товаров и услуг. Важные отчетные группы определяются на основании доходов «домашних хозяйств», а также их географической привязки на основе почтовых индексов.
Подобные исследования бюджетов «домашних хозяйств» выполняются во всех странах Европейского союза (ЕС). Рекомендации по проведению исследования опубликованы в отчете «Обзор бюджетов домашних хозяйств в ЕС. Методология и рекомендации для согласования 2003» («Household Budget Surveys in the EU. Methodology and Recommendations for Harmonisation  2003»). В нем также содержатся рекомендации для классификации в соответствии COICOP (Classification Of Consumption by Purpose).
Обзор бюджетов домашних хозяйств представляет собой выборочное исследование, где сбор текущих данных происходит с 1 января по 31 декабря соответствующего года. Выборка состоит изданных по 4000 «домашних хозяйств», в которых как минимум проживает один человек в возрасте от 0 до 79 лет. Сбор данных производится с помощью регистрации через кассовые аппараты, телефонные интервью, а также используются данные реестров ЦСБ. Выборка делится случайным образом на 52 интервала одинаковой длины. Аналитическая фирма Sekme Pointeranalys AB использует в своем анализе данные последних трех лет, что составляет 12000 (3х4000) «домашних хозяйств».


Для увеличения эффективности маркетинга фирмы и увеличения возврата вложенных маркетинговых инвестиций ROMI (Return on Marketing Investment) фирмой Sekme Pointeranalys AB проводится анализ, включающий три стадии:
1)    оценка потребления на рынке по выбранной группе товаров;
2)    оценка позиции фирмы на рынке;
3)    построение социальнодемографического профиля клиентов фирмы.
В анализируемой системе фирмы имеются данные о потреблении по 398 группам товаров для каждого пятизначного номера почтового индекса (postnummer). Структура почтовых индексов позволяет рассчитать суммарное потребление для выбранной группы товаров по населенному пункту, области проводимой рекламной кампании, приходам, муниципальным округам, областям и торговым регионам.
С помощью данных ЦБС удается оценить величину оборота по специализированным отраслям в розничной торговле. Сравнение между потреблением и оборотом является основой для оценки  достаточно ли интересен рынок предлагаемых товаров, имеется ли возможность для развития и где этот потенциал находится. Кроме того, предоставляется обзор конкурентов в интересуемом регионе. Предлагаемые фирмой Sekme Pointeranalys AB анализ и модели могут служить также основой для принятия решения владельцами о создании торговой точки.
С использованием данных ЦБС о числе «домашних хозяйств» в каждом жилом районе, соответствующем почтовому индексу, легко рассчитывается среднее потребление (snitt konsumtion  Swedish) в расчете на одно «домашнее хозяйство».
Далее происходит группировка данных по 7 (и, кроме того, по 3) равновеликим группам, где почтовые индексы сортируются в нисходящем порядке по объему потребления (в кронах) от «сильного» до «слабого» и формируется кластер.
Уже даже сам объем потребления может использоваться как основа для целевого маркетинга в выборе «правильных домашних хозяйств». При этом увеличение эффективности маркетинговой деятельности фирмы достигает 1520%. С помощью анализа реестра покупателей («kundregister»  Swedish, «a list of customers»  english) со всей имеющейся информацией эффективность целевого маркетинга будет еще выше.
Для оценки позиции фирмы на рынке вначале проводится анализ реестра клиентов (покупателей). Из реестра покупателей фирмы берутся данные о числе клиентов (antal kunder) по каждому почтовому индексу (postnummer).
По каждой из 398 групп товаров и услуг проводится анализ потребления для оценки профиля клиентов. Выясняются различные аспекты потребительского поведения, предпочтения и оценки для определения дальнейшего тренда потребления, строится так называемый показатель «konsumtionDNA»  «ДНК потребления».
В рассматриваем примере ДНК потребления характеризуется следующим образом: на первом месте в ранжированном (ranking) списке товаров и услуг, потребляемых клиентами фирмы, стоят услуги детских садов и дошкольных учреждений; на втором  потребление памперсов; на третьем  одежда для детей в возрасте 02, 313 лет; пятое место занимают социальные нужды и т.д. Данный пример характеризует потребление клиентов фирмы как типичное потребление для семей с детьми. Аналогично можно проанализировать, какие группы товаров клиенты данного профиля не покупают (на что идет минимальное количество денег). В том же списке, но отсортированном по рангу в нисходящем порядке, выделяют основные статьи с минимальным расходом. Так, последнее место в ранге по расходам занимают подарки организациям, страховки жилья, проживание в отелях и покупка ежедневных газет (dagstidning). В данном случае, например, клиенты не тратят много денег на приобретение ежедневных газет (dagstidning). Очевидным выводом для отдела маркетинга фирмы будет осознание невыгодности публикации фирмой различного рода анонсов или дополнительных рекламных приложений в ежедневных газетах.
Данные по потреблению разбиваются по возрастанию, как уже было сказано ранее, по семи кластерам, каждый из которых соответствует 14,28% (100/7) суммарного потребления. В сильном 7м кластере по потреблению находятся те немногочисленные домашние хозяйства, которых достаточно для достижения заданного объема потребления (на рисунке 17,4% клиентов фирмы из 12,91% домашних хозяйств). Напротив, слабый 1й кластер представлен максимальным числом домашних хозяйств, которых достаточно для достижения заданного объема потребления (10,93% клиентов из 15,64% домашних хозяйств). Очевидно, что фирма занимает сильную позицию на рынке там, где процент клиентов по отношению к проценту домашних хозяйств выше и, соответственно, слабую позицию там, где данное отношение невысокое.
Анализ показывает значительную разницу в стоимости рекрутирования нового клиента по кластерам: от 75 крон в сильном  Satsa кластере до 153 крон в слабом  Slapp.


Само собой разумеется, что выбор области проведения целевого маркетинга падает на те почтовые индексы, где стоимость рекрутирования нового клиента минимальная. В данном случае это область
(почтовые индексы, соответствующие области Satsa) характеризуется высшим индексом клиентов фирмы (133), минимальной стоимостью рекрутирования нового клиента (75 крон). Область потенциального наблюдения  Uppsikt.
Для отобранных почтовых индексов, входящих в сильный кластер (область Satsa), где фирма занимает наиболее сильное положение (индекс клиентов составляет 133), строится соответствующий социльнодемографический профиль клиентов фирмы, который включает следующие компоненты:
1)    возрастной профиль (efter alder);
2)    профиль по типу семейного положения (efter familjetyp);
3)    возрастной профиль детей клиентов (efter alder pa barnen);
4)    профиль клиентов по типу жилья (efter boendeform);
5)    профиль клиентов по типу семьи и типу жилья (efter familjetyp&boende);
6)    профиль клиентов относительно принадлежности к торговым регионам (efter handelsregioner);
7)    профиль клиентов по совокупному доходу семьи (efter sammanraknad familjeinkomst);
8)    профиль клиентов по уровню образования (efter utbildningsniva);
9)    профиль клиентов относительно направления в образовательной программе (efter utbildningsinriktning);
10)    профиль клиентов по комбинации ключевых факторов  уровню образования (utbildningsniva) и объему потребления (konsumtion) (lag низкий, mellan  средний, hog  высокий);
11)    профиль клиентов фирмы по заказу почтой и покупке редко покупаемых товаров (efter postorder & sallankopsvaruhandel);
12)    профиль клиентов фирмы относительно размера населенного пункта и заказа товаров почтой (efter tatortsstorlek & postorder);
13)    профиль клиентов относительно дохода с капитала (inkomst av kapital) и из кассы выплаты пособия по безработице (Akassa) (lagst низкий, medel  средний, hogst  высокий).
Так, на основе данных области Satsa GEмодели и их привязки к почтовым индексам и соответствующим базам данных описание социальнодемографического профиля клиентов фирмы в данном случае выглядит следующим. Возраст оптимального потенциального клиента составляет 35-39 лет, в целом  от 30-49 лет.

 

18 марта 2012 /
Похожие новости
Маркетинговые стратегии продаж санаторно-курортных и оздоровительных услуг в профсоюзных здравницах России. Часть 2
Маркетинговые стратегии продаж санаторно-курортных и оздоровительных услуг в профсоюзных здравницах России. Часть 1
    Логистический менеджмент в деятельности туристского информационного центра. Часть 2
    Сотрудник Института внешней торговли (Белград, Югославия) рассматривает особенности международного маркетинга в сфере услуги его значение для практической деятельности югославских
  Ш. Штойер, ответственный сотрудник "Дойче банка", считает частное потребление одним из столпов экономики ФРГ. С 50-60-х годов, когда началось строительство жилья в кредит, все отчетливее
Комментарии

НАПИСАТЬ КОММЕНТАРИЙ

Ваше Имя:
Ваш E-Mail:
Полужирный Наклонный текст Подчеркнутый текст Зачеркнутый текст | Выравнивание по левому краю По центру Выравнивание по правому краю | Вставка смайликов Выбор цвета | Скрытый текст Вставка цитаты Преобразовать выбранный текст из транслитерации в кириллицу Вставка спойлера
Вопрос:
Сколько часов 1 сутках?
Ответ:*
Введите код: