Customer Advanced Analytics Análisis RFM (recencia

Advanced Analytics for better results
Customer Advanced Analytics
Análisis RFM (recencia, frecuencia, valor monetario)
Los clientes que han comprado más recientemente, con mayor frecuencia y que han gastado más dinero, tienen
más probabilidades de volver a comprar. Pero quienes no lo han hecho, son menos valiosos para la compañía y
propensos a abandonarla. El análisis RFM es crucial para maximizar a los clientes más valiosos, dirigirse a los más
receptivos y con mayor proyección futura y retener a los clientes a tiempo, optimizando costes e ingresos.
El reto: Maximizar el ciclo de vida de la
cartera actual de clientes
Diagrama de Venn. Muestra el número de transacciones realizadas por
los clientes durante determinados períodos de tiempo.
Determinar los mejores segmentos a los que dirigirse con el fin
de diseñar e implementar estrategias personalizadas.
Predecir el índice de respuesta de los clientes.
Anticiparse a la pérdida de valor del cliente y reforzar su lealtad.
Solución: Dynamic Data Web
Calcula el número de transacciones realizadas durante cierto
período de tiempo, a través de herramientas de Ingeniería.
Mediante Pivot Table, es posible cruzar frecuencia y valor
monetario para obtener una matriz, y así visualizar rápida y
fácilmente qué clientes poseen alto valor de vida y cuáles no.
Con DDWeb, se pueden dibujar perfiles de clientes con la
técnica de analítica avanzada Profile, con el fin de conocer a los
clientes más valiosos y encontrar sub-segmentos interesantes.
Campaign Workflow permite lanzar campañas personalizadas,
alcanzando a los clientes más receptivos y con mayor
proyección, y predice el índice de respuesta aplicando técnicas
de Análisis Predictivo.
Como los clientes con bajos índices de frecuencia, recencia y
valor monetario son propensos al abandono, DDWeb calcula
el valor real de la pérdida potencial de éstos con técnicas de
Data Mining. El objetivo, reaccionar a tiempo e incrementar su
valor (p.ej. venta cruzada y dirigida) o bien dejarlos marchar.
Beneficios de DDWeb
Pivot Table. Cruza recencia, frecuencia y valor monetario en una matriz.
Profile. Crea perfiles de comportamiento de los clientes más valiosos.
Incrementar las ventas, ahorrando e incluso reduciendo costes.
Obtener un ROI elevado y ganar eficiencia y efectividad.
Maximizar la cartera de clientes actual, reteniendo y
estimulando a los más valiosos.
Optimizar las medidas de retención, incrementando los factores
de lealtad y asegurando la futura rentabilidad del negocio.
Dotar de capacidad de decisión al usuario y reducir la carga de
trabajo y los costes de IT.
Analizar grandes volúmenes de datos al instante.
Otras Soluciones para Marketing
Identificación de oportunidades de venta cruzada y dirigida
Comportamiento 360º del cliente integrando datos online y
offline (web + transaccional)
Identificación temprana de la pérdida de valor del cliente
Gestión caracterizada de los clientes (customer allocation)
Perfil de los clientes más valiosos (Share Wallet)
Predicción de la futura demanda del cliente
Identificación de oportunidades ocultas en las bases de datos
Soluciones Sectoriales
eCommerce: Integración de datos transaccionales y de
campañas a través de Web Analytics
Finanzas: Clasificación de la evolución del riesgo del cliente
Riesgo del cliente versus matriz de rendimiento
Retail: Conocimiento del carro de la compra
Seguros: Monitorización, Automatización y Optimización de
los procesos con clientes: churn, KPIs, fraude, riesgos,...
Telecom: Identificar perfiles en análisis ARPU
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