לחברות מבוססות נתונים יש מידע רב על הלקוחות שלהן אך בים המידע השמור בדאטה-בייס כדאי להוסיף גם שדות עם מידע הוליסטי (360) שישמש לניתוח הלקוחות. אחת השיטות ליצירה של שדות כאלה היא באמצעות מודל ציון לקוח (Scoring), מודל זה מאפשר לאחד מספר משתנים שמתארים את הלקוח למשתנה ציון אחד.
בפוסט הבא אתר אתאר המודל הנ"ל.
כל חברה שומרת מידע רב על הלקוחות בהתאם למודל העסקי שלה. מידע על לקוחות יכול להיות: תדירות הקניה של כל לקוח, סכום הקניה השנתי, מספר הפעמים שהלקוח השתמש במוצר, האם הלקוח החזיר את ההלוואות שניתנו לו וכו'.
כל שדה כזה בדאטה-בייס מראה אספקט אחד של הלקוח אבל לקוחות הם יצור מורכב וכדי להעריך את השווי שלהם לחברה צריך להסתכל על מספר אספקטים יחד. בהסתכלות הוליסטית כזאת, החברה יכולה לבצע ניתוח לקוחות מלא ולדעת מיהם הלקוחות שכדאי לה לשמר ולנסות לגייס לקוחות דומים, ומיהם הלקוחות שאפשר להפחית ממאמצי השימור.
לדוגמא: אם לקוח מסוים רכש מוצר אחד בסכום גבוה הוא לא בהכרח יהיה שווה לחברה כמו לקוח קבוע שרוכש בסכומים נמוכים יותר, או לקוחות שלוקחים הלוואות בסכומים גבוהים אבל מתקשים בהחזר לא יהיו שווים יותר מלקוחות שלוקחים הלוואות בסכומים נמוכים אבל מחזירים את האשראי באופן שוטף.
בשביל לקבל ניתוח לקוחות של ראיה הוליסטית על כל לקוח, הדאטה אנליסט יכול לחשב ציון (או סולם) שיורכב ממספר משתנים כאשר כל משתנה יכול לקבל כוח אחר בהשפעה על הציון הסופי. למשל, חברות שהמודל העסקי שלהן מעודד לקוחות חוזרים, יכולות לתת משקל גבוה ללקוחות הרוכשים בתדירות גבוהה ומשקל נמוך יותר לסכום הרכישה.
הציון יכול להיות מורכב ממספר רב של משתנים. חלק מהמשתנים יכול לקבל משקל קטן מאד ולהשפיע במעט על הציון וחלק יכול לקבל גם משקל שלילי (כמו במקרה של לקוחות שאינם מחזירים את ההלוואה).
ציון הוליסטי ללקוחות מאפשר לבצע ניתוחים אגרגטיביים ולהשוות בין סגמנטים. ניתוחים כאלה יכולים לשנות באופן דרמטי את האופן בו החברה מתייחסת לסגמנטים מסוימים. אם למשל יתגלה שללקוחות בניו-יורק ציון גבוה יותר מללקוחות בשיקגו, החברה יכולה להעדיף לנסות יותר לקוחות בניו יורק ואולי גם לסגור סניפים בשיקגו.
בחירת המשתנים לדירוג וקביעת משקלים
זהו השלב החשוב ביותר בתהליך והוא מערב חשיבה עסקית. הדאטה אנליסט צריך לראיין את הגורמים העסקיים בחברה ולהבין מה הם המשתנים הכי חשובים מבחינת המודל העסקי.
לפני השלב הזה לא ניתן לצאת לדרך והדיונים של קביעת המשתנים החשובים ביותר יכולים גם לעורר שאלות אסטרטגיות חשובות שהחברה צריכה לענות עליהן.
התוצר של השלב הזה צריך להיות רשימה של המשתנים החשובים והמשקל באחוזים של כל משתנה (שיעורי המשקלות צריכים להסתכם ל- 100%).
נרמול הפרמטרים
לאחר שנבחרו הפרמטרים והמשתנים בעזרת הגורמים העסקיים, הדאטה אנליסט צריך לדאוג שכל המשתנים ידברו באותה שפה. התהליך הזה נקרא נרמול ויש מספר שיטות סטטיסטיות לבצע אותו.
הדרך הטובה ביותר לדעתי לנרמול משתנים היא באמצעות טרנספורמציה של המשתנים לציוני תקן. שיטה נוספת של ביצוע נרמול היא ע"י חלוקה של כל המשתנים בערך המקסימלי של המשתנה אבל בשיטה זו עלולה להיות השפעה רבה של ערכים קיצוניים.
יצירת המדד
לאחר שנרמלנו את המשתנים, הדאטה אנליסט יכול ליצור את הציון בעזרת טרנספורמציה לינארית פשוטה. כל מדד מנורמל מוכפל בכוח שהוגדר לו והציון הוא סיכום של כל המכפלות האלה.
בדיקות שפיות למדד
בשלב הזה כשהכל מוכן, הדאטה אנליסט צריך לעשות בדיקת שפיות לציון. בבדיקה צריך לוודא שהלקוחות עם הציון הגבוה הם באמת הלקוחות החשובים ביותר לחברה והלקוחות עם הציון הנמוך הם באמת לקוחות לא טובים. לרוב נגלה שצריך לבצע קצת התאמות למשקלים שקבענו בהתחלה.
לסיכום
בכדי לבצע ניתוח לקוחות, לקבל ראייה הוליסטית על לקוחות החברה, הדאטה אנליסט יכול ליצור ציון לכל לקוח שמורכב מכמה משתנים שלכל אחד מהן כוח אחר בהתאם למודל העסקי של החברה. בעזרת הציון ניתן לאתר את הלקוחות הכי חשובים לחברה ולשמר אותם. אגרגציה של הציון גם מאפשרת לדרג בין סגמנטים שונים ולשנות את האסטרטגיה של החברה עבור אותם סגמנטים.
*המאמר נכתב בלשון זכר אך מתאים לכל המינים.
זקקוקים לאנליסט על מנת לנתח הלקוחות שלכם?
אפשר לפנות אליי ב- לינקדאין, פייסבוק או במייל: [email protected]
לקריאה נוספת
היתרונות בהעסקת דאטה אנליסט חיצוני (פרילנסר).
מה עושה דאטה אנליסט וכיצד לנצל את הכישורים שלו בצורה הטובה ביותר.
הסיבות לירידה במדדי KPI.
English version of the article –Customer analysis – Holistic approach
