Industrija maloprodaje. U slavu nauke o podacima, sva se ti\u010de podataka i prilago\u0111enog targetiranja. Ako \u017eelite da se pohvalite time, rekli biste \u2013 imam jedinstveni, omni-kanalni, 360 i ne\u0161to, \u0161to mo\u017ee savr\u0161eno da modelira pona\u0161anje kupaca, pa \u010dak i da ode na Mars. Ono \u0161to se zaista de\u0161ava je da se bukvalno osec\u0301ate izgubljeno. Postoji mnogo razli\u010ditih modela, mnogo korisnih i bu\u010dnih podataka, izazova u vezi sa resursima, konkurencijom, tro\u0161kovima,… Kako se nosite sa svim tim? Pa, to nije tema ovog posta, ali c\u0301e se sigurno na\u0107i u buduc\u0301im postovima.<\/p>\n
Modeliranje pona\u0161anja kupaca je te\u017eak zadatak. Navike i preferencije kupaca mogu se vremenom promeniti, uvek se zaglavite izme\u0111u zarade vi\u0161e novca i zadr\u017eavanja date baze klijenata. I morate imati na umu da ste na konkurentnom tr\u017ei\u0161tu, tako da ako je va\u0161 proizvod totalno bez veze, preskup ili lo\u0161e komunicira – osu\u0111eni ste na propast. Dakle \u2013 ne radi se samo o kupcu, vec\u0301 i ukupnom poslovnom procesu, uklju\u010dujuc\u0301i nekoliko odeljenja \u2013 i sve mora biti koherentno i uskla\u0111eno kako bi se postigli najbolji rezultati. Prili\u010dno ambiciozno, zar ne? \ud83d\ude00<\/p>\n
Kad god imate ambiciozne planove, uzastopna realizacija je dobar put. \u201eMisli veliko, deluj malo\u201c, ka\u017eu. To je ono \u010demu je Things Solver namenjen. Uvek delimo problem na manje probleme. Modeliranje pona\u0161anja kupaca je slo\u017een zadatak i sa njim treba postupati pa\u017eljivo, iz razli\u010ditih (recimo 360, samo da bismo bili u toku \ud83d\ude00) uglova i kroz nekoliko faza.<\/p>\n
Kako biste to uokvirili, ako postavite cilj, na primer \u2013 da pobolj\u0161ate korisni\u010dko iskustvo \u2013 znate odakle da po\u010dnete. Kupac je spreman da ne\u0161to plati, ako c\u0301e to ne\u0161to ispuniti njegova o\u010dekivanja i zadovoljiti njegove potrebe. Kako doc\u0301i do tog ne\u010dega? Nauka o podacima je tu da pomogne.<\/p>\n
Postoji nekoliko klju\u010dnih komponenti koje treba da analizirate:<\/p>\n
Ovo je veoma zahtevna i sveobuhvatna analiza. Uklju\u010duje razli\u010dite module, od generisanja potencijalnih kupaca, ocenjivanja i segmentacije, preko procene \u017eivotne vrednosti za kupce, modeliranja sklonosti i analize pre\u017eivljavanja, do analize tr\u017ei\u0161ne korpe i sistema preporuka. Ako znate kako da konsolidujete njihove rezultate, mo\u017eete rec\u0301i da ste prona\u0161li sveti gral targetiranja po meri. Po\u0161to je svaki od ovih modula posebna oblast istra\u017eivanja i razvoja, ima dovoljno materijala da se svakom od njih posveti ceo blog-post.<\/p>\n
Ono o \u010demu c\u0301u govoriti je mali fragment slagalice, veoma atraktivan problem u modeliranju pona\u0161anja kupaca, koji se bavi sklono\u0161c\u0301u i nivoom aktivnosti korisnika. Govoric\u0301u o dva razli\u010dita pristupa koji se \u010desto pogre\u0161no tuma\u010de kao nezavisna polja analize. To su: sklonost kupovini i analiza pre\u017eivljavanja.<\/p>\n