«Идеи ОТ потребителя или кто прав?»

Содержание

Слайд 2

ПРИМЕР ПОДГОТОВКИ ИНИЦИАТИВ
ПРИМЕР ПЛАНИРОВАНИЯ ИНИЦИАТИВЫ «КО-ПРОМОУШН»

ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ ПРИБЫЛИ ЗА

ПРИМЕР ПОДГОТОВКИ ИНИЦИАТИВ ПРИМЕР ПЛАНИРОВАНИЯ ИНИЦИАТИВЫ «КО-ПРОМОУШН» ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ ПРИБЫЛИ
СЧЕТ СОВМЕСТНОГО ПРОДВИЖЕНИЯ АКСЕССУАРОВ С ОСНОВНЫМИ ТОВАРАМИ

Данные Prospects Data Mining-центра

Слайд 3

ПРИМЕР ПРЕДПОЧТЕНИЙ БРЕНДОВ В КАТЕГОРИИ «ДЕТСКОЕ ПИТАНИЕ»

Данные Prospects Data Mining-центра

Используется для формирования

ПРИМЕР ПРЕДПОЧТЕНИЙ БРЕНДОВ В КАТЕГОРИИ «ДЕТСКОЕ ПИТАНИЕ» Данные Prospects Data Mining-центра Используется
кастомизированных предложений для стабильных клиентов (переключение на высоко-маржинальные бренды, cross-sell и т.д.)

ПРИМЕР ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРЕДПОЧТЕНИЙ КЛИЕНТОВ СЕТИ

Слайд 4

ПРИМЕР МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РАЗМЕРА СКИДКИ ДЛЯ ИНИЦИАТИВЫ

Средняя сумма покупок на ВДК

ПРИМЕР МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РАЗМЕРА СКИДКИ ДЛЯ ИНИЦИАТИВЫ Средняя сумма покупок на ВДК
за период «Х» пропорциональна размеру скидки по карте. При этом размер средней покупки за 1 раз наибольший у владельцев 7% и 10% карт.

Данные Prospects Data Mining-центра

Слайд 5

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

Ukraine

Lobanov Evgen
New Business Director
091 300 50 45
elobanov@prospects-group.eu

PROSPECTS GOUP. МЕЖДУНАРОДНЫЙ МАРКЕТИНГ:

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! Ukraine Lobanov Evgen New Business Director 091 300 50
МЫ РАЗДЕЛЯЕМ ВАШИ РИСКИ

Слайд 6

ПОЧЕМУ МАРКЕТОЛОГИ ДОПУСКАЮТ ОШИБКИ?

ПОЧЕМУ МАРКЕТОЛОГИ ДОПУСКАЮТ ОШИБКИ?

Слайд 7

НЕТ ИНСТРУМЕНТОВ КОНТРОЛЯ

1

НЕТ ИНСТРУМЕНТОВ КОНТРОЛЯ 1

Слайд 8

НЕТ ИНСТРУМЕНТОВ НАВИГАЦИИ

2

НЕТ ИНСТРУМЕНТОВ НАВИГАЦИИ 2

Слайд 9

ТЕПЕРЬ О МОЕЙ МЕЧТЕ КАК ПОТРЕБИТЕЛЯ…

ТЕПЕРЬ О МОЕЙ МЕЧТЕ КАК ПОТРЕБИТЕЛЯ…

Слайд 10

Я НА СВОЕЙ ЛЮБИМОЙ МАШИНЕ

В СВОЙ ЛЮБИМЫЙ МАГАЗИН

СТАВЛЮ НА СВОЕ ЛЮБИМОЕ МЕСТО

МНЕ

Я НА СВОЕЙ ЛЮБИМОЙ МАШИНЕ В СВОЙ ЛЮБИМЫЙ МАГАЗИН СТАВЛЮ НА СВОЕ
ПОДВОЗЯТ МОЙ ЛЮБИМЫЙ УПАКОВАННЫЙ ТОВАР

КОТОРЫЙ РАСФАСОВАН И НАРЕЗАН КАК Я ЛЮБЛЮ

Я ДОВОЛЕН КАК…

Обратите внимание на 2 ключевых слова – свое и любимое

Слайд 11

А ТЕПЕРЬ О МЕЧТЕ МАРКЕТОЛОГА….

А ТЕПЕРЬ О МЕЧТЕ МАРКЕТОЛОГА….

Слайд 12

ХОЧУ УПРАВЛЯТЬ И КОНТРОЛИРОВАТЬ

ХОЧУ УПРАВЛЯТЬ И КОНТРОЛИРОВАТЬ

Слайд 13

КАК ОБЪЕДИНИТЬ ДВА ЖЕЛАНИЯ?

ОРГАНИЗОВАТЬ СБОР ИНФОРМАЦИИ О ВАШЕМ ПОТРЕБИТЕЛЕ:

1

ОРГАНИЗОВАТЬ АНАЛИЗ ДАННЫХ, КОТОРЫЙ

КАК ОБЪЕДИНИТЬ ДВА ЖЕЛАНИЯ? ОРГАНИЗОВАТЬ СБОР ИНФОРМАЦИИ О ВАШЕМ ПОТРЕБИТЕЛЕ: 1 ОРГАНИЗОВАТЬ
СТРЕМИТСЯ К:

чек

анкетные данные

обратная связь

on-line

конкретному покупателю

2

Слайд 14

ФОРМУЛА

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА:

желания клиента

возможности рынка

ЖЕЛАНИЯ МАРКЕТОЛОГА

ЖЕЛАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ

возможности рынка

возможности потребителя

возможности потребителя

желания потребителя

ФОРМУЛА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА: желания клиента возможности рынка ЖЕЛАНИЯ МАРКЕТОЛОГА ЖЕЛАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ возможности

Слайд 15

КАК ВЫГЛЯДИТ ТЕПЕРЬ ВАША РАБОТА?

ЦИКЛ ПОВЕДЕНЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ROI

Поведенческая сегментация владельцев

КАК ВЫГЛЯДИТ ТЕПЕРЬ ВАША РАБОТА? ЦИКЛ ПОВЕДЕНЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ROI Поведенческая
карт.

1

2

3

4

5

Проведение инициатив. Управление откликом.

Разработка и подготовка «целевых» инициатив. Кастомизация коммуникации и содержания предложений.

Анализ изменений в поведении групп.
Расчет экономического эффекта (фактич.М-ROI).
Пополнение базы для моделирования.

Расчет потенциала разных поведенческих групп.
Определение групп с максимальным потенциалом.
Расчет допустимых затрат.

Слайд 16

А ТОЧНЕЕ ТАК

1

2

3

4

5

1

2

А ТОЧНЕЕ ТАК 1 2 3 4 5 1 2

Слайд 17

ПРАКТИКА

ПРАКТИКА

Слайд 18

ПРИМЕР 1: РАСЧЕТ НОВОЙ ПРИБЫЛИ ОТ ПРОГРАММЫ
(КАТЕГОРИЯ – ТОВАРЫ ДЛЯ ДЕТЕЙ)

Новая прибыль

ПРИМЕР 1: РАСЧЕТ НОВОЙ ПРИБЫЛИ ОТ ПРОГРАММЫ (КАТЕГОРИЯ – ТОВАРЫ ДЛЯ ДЕТЕЙ)
в результате внедрения пилотного этапа программы составила
+ 65 % от бюджета программы

Слайд 19

ПРИМЕР ИЗ ОПЫТА PROSPECTS GROUP
Категория : сеть детских супермаркетов «Антошка»
Программа управления клиентским

ПРИМЕР ИЗ ОПЫТА PROSPECTS GROUP Категория : сеть детских супермаркетов «Антошка» Программа
активом «Весело с Антошкой»
Инициатива: возврат оттока по методике Win Back

По результатам применения методики «win back», удалось вернуть в сеть 7,58% ушедших покупателей, и 30,48% уменьшающих ценность

ВОЗВРАТ ОТОКА (МЕТОДИКА WIN BACK)

Слайд 20

ПРИМЕР 2: ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦЕЛЕВЫХ ИНИЦИАТИВ ЗА СЧЕТ СЕГМЕНТАЦИИ
(КАТЕГОРИЯ - МОБИЛЬНЫЕ

ПРИМЕР 2: ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦЕЛЕВЫХ ИНИЦИАТИВ ЗА СЧЕТ СЕГМЕНТАЦИИ (КАТЕГОРИЯ - МОБИЛЬНЫЕ
ТЕЛЕФОНЫ В ФЭШН СЕГМЕНТЕ)

REDEMPTOIN RATE
при отправке на всю базу

REDEMPTOIN RATE
при отправке на целевую выборку

3,87%

14.28%

Сравнивается redemption rate в инициативе, направленной на всю базу данных и в инициативе, направленной на участников, отобранных по результатам отслеживания персональных историй

В ОБЕИХ ИНИЦИАТИВАХ ОТКЛИК ПОДРАЗУМЕВАЛ ПОКУПКУ МОБИЛЬНОГО ТЕЛЕФОНА

ВАЖНО!

Слайд 21

ПРИМЕР 3: ЦЕЛЕВОЙ КУПОНИНГ

Сеть магазинов “Космо”, целевой купониг в интересах компании

ПРИМЕР 3: ЦЕЛЕВОЙ КУПОНИНГ Сеть магазинов “Космо”, целевой купониг в интересах компании
Procter & Gamble

Отклик составил до 20% (в разных городах)
Средний отклик = 17,5%

Слайд 22

ПРИМЕР ПОДГОТОВКИ ИНИЦИАТИВ
ПРИМЕР ПЛАНИРОВАНИЯ ИНИЦИАТИВЫ «КО-ПРОМОУШН»

ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ ПРИБЫЛИ ЗА

ПРИМЕР ПОДГОТОВКИ ИНИЦИАТИВ ПРИМЕР ПЛАНИРОВАНИЯ ИНИЦИАТИВЫ «КО-ПРОМОУШН» ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ДЛЯ УВЕЛИЧЕНИЯ ПРИБЫЛИ
СЧЕТ СОВМЕСТНОГО ПРОДВИЖЕНИЯ АКСЕССУАРОВ С ОСНОВНЫМИ ТОВАРАМИ

Данные Prospects Data Mining-центра

Слайд 23

ПРИМЕР ПРЕДПОЧТЕНИЙ БРЕНДОВ В КАТЕГОРИИ «ДЕТСКОЕ ПИТАНИЕ»

Данные Prospects Data Mining-центра

Используется для формирования

ПРИМЕР ПРЕДПОЧТЕНИЙ БРЕНДОВ В КАТЕГОРИИ «ДЕТСКОЕ ПИТАНИЕ» Данные Prospects Data Mining-центра Используется
кастомизимрованных предложений для стабильных клиентов (переключение на высоко-маржинальные бренды, cross-sell и т.д.)

ПРИМЕР ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРЕДПОЧТЕНИЙ КЛИЕНТОВ СЕТИ

Слайд 24

ПРИМЕР МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РАЗМЕРА СКИДКИ ДЛЯ ИНИЦИАТИВЫ

Средняя сумма покупок на ВДК

ПРИМЕР МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО РАЗМЕРА СКИДКИ ДЛЯ ИНИЦИАТИВЫ Средняя сумма покупок на ВДК
за период «Х» пропорциональна размеру скидки по карте. При этом размер средней покупки за 1 раз наибольший у владельцев 7% и 10% карт.

Данные Prospects Data Mining-центра

Имя файла: «Идеи-ОТ-потребителя-или-кто-прав?».pptx
Количество просмотров: 85
Количество скачиваний: 0