Accelerating data driven revolution

Skontaktuj się z nami
Oferta

Zakres naszych usług

Modelowanie predykcyjne
Systemy rekomendacji
i personalizacji treści
Segmentacja klientów
Optymalizacja sieci dystrybucji
Modelowanie cyklu życia klienta
Prognozowanie sprzedaży
Analiza sezonowości
Budowa dashboardów i automatyzacja raportowania
Analiza churn
Optymalizacja kampanii marketingowych
Dystrybucja ulotek
Analizy geoprzestrzenne
i wizualizacje na mapach

Przewiduj „przyszłość” w oparciu o dane

Modele predykcyjne, budowane przez ekspertów Data Science Logic, pozwalają na przewidywanie przyszłych reakcji i zdarzeń konsumenckich, w oparciu o dane historyczne. Zaawansowane algorytmy analityczne, odkrywają wzorce zawarte w ogromnej liczbie przykładów, liczonych w setkach tysięcy lub nawet w milionach.
Zbudowany w ten sposób model predykcyjny może być wykorzystywany do prognozowania konsumenckiego life style.

W jakich obszarach można wykorzystać modelowanie predykcyjne?

Nasze modele przewidują jakiego rodzaju oferta najbardziej pasuje do konkretnego konsumenta. Dzięki temu możesz komunikować się z tymi, którzy naprawdę są zainteresowani ofertą oraz inwestować środki przeznaczone na komunikację, w obszarach w których przyniosą największy zwrot. Unikasz przy tym „spamowania” konsumentów, dla których dana oferta nie będzie atrakcyjna.

Nasze modele predykcyjne przewidują prawdopodobieństwo zakupu przez konkretnego konsumenta, pod wpływem komunikacji marketingowej. Pod uwagę brane są zmienne takie jak kanał komunikacji (sms, email, reklama digitalowa), jej treść oraz czas wysyłki. Dzięki temu jesteśmy w stanie podpowiedzieć kiedy, komu, jak i co wysłać. Przekłada się to na wymierne oszczędności: nie trzeba wydawać środków na sms, które nie przełożą się na sprzedaż oraz nie warto oferować rabatu konsumentowi, który i tak jest już przekonany do zakupu.

Modele predykcyjne przewidują także na jakim etapie ścieżki zakupowej jest konsument i jakie jest prawdopodobieństwo przejścia na jej kolejny etap, pod wpływem konkretnego bodźca. Dzięki łączeniu danych na temat konsumenta z wielu źródeł, możliwe jest precyzyjne sterowanie wysyłanymi do klienta komunikatami.

Modele predykcyjne są „sercem” wielu rozwiązań budowanych przez Data Science Logic. Znajdują zastosowanie w procesach optymalizacji sieci dystrybucji, prognozowania sprzedaży, w modelach antychurn oraz przy optymalizacji kampanii marketingowych.

Korzyści:

  • Przewidywanie z wyprzedzeniem zachowań konsumentów
  • Prognozowanie przyszłych zjawisk
  • Lepsze decyzje oparte o wiarygodne prognozy
  • Zrozumienie czynników wpływających na istotne biznesowo zjawiska (np. rezygnacje klientów)
  • Wprowadzanie zmian w organizacji i procesach biznesowych na podstawie wniosków płynących z modelu
  • Możliwość symulowania różnych scenariuszy przyszłości

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Pokaż klientowi to co najbardziej zachęci go do zakupu

Nasze systemy rekomendacyjne dobierają treści do wyświetlenia na stronie internetowej.
Rekomendacja właściwych produktów, we właściwym momencie, istotnie zwiększa konwersję i wartość koszyka.
Nasze systemy, w szczególnym stopniu uwzględniają wsparcie działań cross-sell i up-sell, co przekłada się na wyższą sprzedaż. Wykorzystując historyczne dane o sprzedaży, powiązaniach pomiędzy kategoriami, produktami, oraz historię ruchu na stronie www, eksperci Data Science Logic budują modele podpowiadające, które produkty wyświetlić w boksach rekomendacyjnych. Nasze oprogramowanie integruje system rekomendacyjny z istniejącą stroną internetową i w sposób zautomatyzowany steruje rekomendacjami, oraz rejestruje ich wpływ na zachowania użytkowników. Zebrane w ten sposób dane zasilają ponownie modele, które dzięki temu stają się coraz bardziej dokładne i pomagają w generowaniu coraz wyższego obrotu.

Jakie mogą być zastosowania systemów rekomendacyjnych?

Naturalnym obszarem wykorzystania systemów rekomendacyjnych jest strona www a zwłaszcza e-commerce. Z powodzeniem są one jednak również wykorzystywane przy personalizacji treści mailingów. Wnioski płynące ze zwracanych przez system rekomendacji, mogą być także przeniesione na rozplanowanie powierzchni i układu produktów na półkach oraz w sklepach offline.

Systemy rekomendacyjne znajdują zastosowanie także w aplikacjach mobilnych, pomagając wyświetlać zawartość, która zwiększy zaangażowanie użytkownika, podniesie prawdopodobieństwo konwersji na kupującego, bądź wykonania innej pożądanej akcji (np. wizyty w sklepie internetowym bądź stacjonarnym).

Korzyści:

  • Wyższa sprzedaż w sklepie internetowym
  • Większe zaangażowanie użytkowników strony internetowej
  • Wyższa użyteczność aplikacji mobilnej
  • Zwiększenie wydatków oraz zadowolenia konsumentów i użytkowników
  • Lepsze zrozumienie powiązań między kategoriami produktowymi

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Zróżnicuj ofertę w zależności od grupy Klienta

Klienci stanowią bardzo zróżnicowane grupy o odmiennych potrzebach i zwyczajach. Niektóre kryteria podziału są proste i stosowane w marketingu od dawna. Przykładowo, dzieli się klientów ze względu na płeć i wiek. Takie proste podziały są jednak często niewystarczające w kontekście celów biznesowych. Im więcej wiadomo o konsumentach, im więcej informacji na ich temat gromadzą przedsiębiorstwa, tym bardziej wyrafinowane i dokładne kryteria tworzenia segmentów można stosować.

Wraz z rosnącą liczbą zmiennych jakie trzeba brać pod uwagę rośnie pracochłonność i poziom skomplikowania procesu segmentacji. Problemy te mogą być jednak rozwiązane przy pomocy metod machine learning. Algorytmy klastrujące, mogą analizować klientów pod kątem dziesiątek a nawet setek cech i wyróżnić naturalne segmenty (skupienia).

Segmentacja tego rodzaju może mieć charakter behawioralny, czyli uwzględniać przede wszystkim zachowania klientów (tak zakupowe, jak i inne rejestrowane przez firmę). Dzięki temu możliwe jest uzyskanie bardziej klarownych i biznesowo użytecznych segmentów w porównaniu z prostą segmentacją, opartą o demografię, stosowaną wciąż w wielu organizacjach. Zrozumienie cech charakteryzujących klientów należących do poszczególnych segmentów behawioralnych, pomaga zarówno w podejmowaniu strategicznych decyzji jak i odpowiednim różnicowaniu oferty i komunikacji marketingowej, która dzięki temu może być bardziej adekwatna i skuteczna.

Ogromną zaletą rozwiązań opartych o analizę danych i uczenie maszynowe jest skalowalność i możliwość ich zastosowania nawet dla bardzo dużych baz klientów (idących w miliony). Dzięki temu możliwe jest przypisanie każdego znanego firmie klienta, do odpowiedniego segmentu behawioralnego. Na tej podstawie można podejmować działania odpowiednio dostosowane do profilu segmentu.

Korzyści:

  • Możliwość strategicznego skupienia uwagi na najbardziej atrakcyjnych, zyskownych, rozwojowych segmentach klientów
  • Skuteczniejsza komunikacja dzięki dostosowaniu języka i treści dopasowanych do segmentu klienta
  • Możliwość zidentyfikowania segmentu, do którego należy konkretny klient
  • Lepsze zrozumienie podobieństw i różnic pomiędzy różnymi segmentami klientów

Klienci: Wiodący marketer z branży retail, Marketer z branży retail, Marketer z branży retail

Dowiedz się, gdzie otworzyć zyskowny nowy punkt sprzedaży

Właściwe rozplanowanie sieci punktów dystrybucji i obsługi klienta to zadanie niełatwe. Decyzja o otwarciu nowego punktu to duże ryzyko. Tym większe im większe nakłady trzeba ponieść aby uruchomić nowy punkt. Nietrafiona lokalizacja to nie tylko utopione koszty startu, ale także konieczność późniejszego utrzymywania nierentownej placówki.

Podjęcie właściwej decyzji wymaga wzięcia pod uwagę wielu czynników od potencjału demograficznego i dochodowego okolicy do aktywności konkurencji oraz prognoz sytuacji gospodarczej i rynku pracy. Im więcej obszarów branych pod uwagę tym bardziej złożony proces decyzyjny. Jednocześnie pominięcie istotnych zmiennych może zakończyć się podjęciem decyzji nieoptymalnej.

Z pomocą przychodzi zaawansowana analiza danych. Modele predykcyjne biorą pod uwagę setki zmiennych i identyfikują kluczowe czynniki sukcesu lokalizacji. Dzięki temu możliwe jest przewidywanie przyszłych wyników nowej placówki i całej sieci. Pod uwagę trzeba bowiem brać także wpływ nowo otwieranego punktu na funkcjonowanie dotychczasowych. Wynikiem działania zaawansowanych algorytmów optymalizacyjnych, które biorą
pod uwagę także efekt kanibalizacji, jest rekomendacja optymalnego kształtu sieci. Dzięki przeprowadzeniu optymalizacji, wiemy gdzie i w jakiej kolejności otwierać kolejne punkty, oraz które punkty zamknąć. Z dużą dokładnością można także przewidzieć, ile czasu nowo otwarte punkty będą potrzebować, na osiągnięcie rentowności i kiedy inwestycja się zwróci. Wyniki są wizualizowane na mapach dzięki czemu menedżerowie mogą łatwo zrozumieć nową strukturę sieci i podjąć najlepsze decyzje.

Korzyści:

  • Zrozumienie czynników jakie wpływają na rentowność poszczególnych placówek i całej sieci
  • Możliwość prognozowania „perfomance” nowego punktu
  • Lepsze oszacowanie czasu potrzebnego na uzyskanie break-even point
  • Możliwość zobiektywizowanego porównania wielu rozważanych alternatywnych lokalizacji
  • Większe przekonanie o trafności decyzji dotyczących nowej lokalizacji

Klienci: Wiodący marketer z branży retail, klient z branży FMCG

Zidentyfikuj w jakiej fazie życia jest Twój klient i dostosuj do niego swoją ofertę

Cykl życia klienta różni się w zależności od branży. Różna jest liczba faz jakie można wyróżnić, długość ich trwania oraz okresy pomiędzy nimi. Czasem cykl ma charakter bardziej linearny, niekiedy poszczególne fazy powtarzają się. Niemal zawsze jednak można wskazać momenty w życiu klienta, które determinują zmianę jego potrzeb i nawyków. Menedżerowie w danej branży zazwyczaj są świadomi cyklu życia swoich klientów. Wiedza na ten temat pochodzi często z badań jakościowych i doświadczenia. Problem natomiast stanowi wskazanie, w jakiej fazie życia znajduje się konkretny klient, do którego chcemy kierować ofertę. Z pomocą zaawansowanej analityki danych łącząc informacje z wielu źródeł takich jak m.in. dane transakcyjne, dane z programów lojalnościowych, ruch na stronie www, badania jakościowe i ankietowe, możemy zamodelować cykl życia i prognozować przepływ klientów pomiędzy poszczególnymi fazami. Klienci zazwyczaj wysyłają sygnały świadczące o ich gotowości do przejścia do kolejnej fazy. Wczesne rozpoznanie takich sygnałów możliwe dzięki machine learning i analityce, pozwala na dotarcie do klienta z odpowiednią ofertą zanim zrobi to konkurencja.

Korzyści:

  • Zrozumienie zachowań klienta, które świadczą o przechodzeniu do kolejnego etapu cyklu życia
  • Możliwość zidentyfikowania etapu życia na jakim znajduje się konkretny klient
  • Lepsze dostosowanie oferty do sytuacji i potrzeb konkretnego klienta

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Przewiduj z wyprzedzeniem ile sprzedasz w przyszłości

Na poziom sprzedaży wpływa wiele różnorodnych czynników. Od cen, pogody, działań konkurencji, promocji, budżetów reklamowych po ogólną sytuację gospodarczą i rynek pracy. Efekty niektórych czynników są przy tym odłożone w czasie. W tej sytuacji przewidywanie jakiego poziomu sprzedaży można spodziewać się w przyszłych okresach staje się dużym wyzwaniem. Z pomocą przychodzi jednak modelowanie predykcyjne.

Zaawansowane modele statystyczne, biorą pod uwagę dziesiątki różnych czynników. Łączą dane z wewnętrznych źródeł z danymi zewnętrznymi, jak pogoda, prognozy GUS, konkurencja oraz identyfikują zależności pomiędzy tymi czynnikami a poziomem sprzedaży.

Pozwala to na prognozę sprzedaży całej sieci czy też w rozbiciu na poszczególne punkty, kategorie produktowe a nawet konkretne SKU w różnych horyzontach czasowych (np. 30 dni, 6 tygodni, kwartał). Prognozowana może być wartość sprzedaży, ilość sprzedawanych produktów czy liczba klientów. Modele predykcyjne budowane przez ekspertów Data Science Logic korzystają z najnowszych osiągnięć w dziedzinie uczenia maszynowego, które pozwalają na dużą dokładność prognozy z odchyleniem nawet do zaledwie kilku procent.

Z każdym kolejnym tygodniem modele biorą pod uwagę nowe dane sprzedażowe i są kalibrowane tak, by prognozowanie było coraz bardziej skuteczne. Wyniki prognoz są przedstawiane w intuicyjnej graficznej formie, tak by na ich podstawie menedżerowie mogli łatwo podejmować decyzje.

Wiedza na temat przyszłych trendów sprzedażowych oraz czynników na nie wpływających pozwala z dużym wyprzedzeniem i dokładnością planować poziom zatowarowania, mocy przerobowych czy obsady punktów sprzedaży/placówek obsługi klienta.

Korzyści:

  • Lepsze planowanie produkcji, zamówień, stanów magazynowych, obsady personalnej placówek
  • Lepsze zrozumienie kierunku i siły oddziaływania czynników wpływających na sprzedaż
  • Identyfikacja długotrwałych trendów sprzedażowych oraz krótkookresowych odchyleń
  • Identyfikacja z wyprzedzeniem zagrożenia realizacji planów sprzedażowych i możliwość podjęcia odpowiednio wczesnych środków zaradczych

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Sprzedaż wielu produktów i usług cechuje się silną sezonowością. Modele sezonowości budowane przez Data Science Logic pozwalają na identyfikowanie tego rodzaju wzorców na poziomie kategorii produktowej, a nawet konkretnego SKU.

Pozwala to z wyprzedzeniem planować działania sprzedażowe, zapewnić odpowiednią obsadę personelu oraz zapasy materiałów i towarów. Dobra znajomość wzorców sezonowych pomaga także w planowaniu kalendarza działań promocyjnych. Regularne monitorowanie i analizowanie sezonowych aspektów biznesu pomaga w wykrywaniu zmian w zwyczajach konsumentów (np. coraz wcześniejsze rozpoczynanie sezonu spowodowane zmianami klimatycznymi) i odpowiednie dostosowanie oferty zanim zrobi to konkurencja.

Korzyści:

  • Dostosowanie kalendarza akcji promocyjnych do wzorców sezonowych
  • Proaktywne wpływanie na sezonowość sprzedaży poprzez właściwie zaplanowane działania marketingowe
  • Wykrywanie zmian w zwyczajach konsumentów i związanej z nimi sezonowości

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Zyskaj dostęp do właściwych informacji we właściwym momencie

Efektywne podejmowanie decyzji wymaga łatwego dostępu do właściwych informacji w odpowiednim momencie. Adekwatne raporty muszą być często oparte na danych pochodzących z wielu zróżnicowanych źródeł. Ręczne przygotowywanie raportów jest czasochłonne i podatne na błędy. Pociąga za sobą nie tylko duże nakłady i koszty pracy ale także może powodować opóźnienia w dostępie do informacji dla menedżerów. Automatyzacja procesu raportowania pomaga zwiększyć szybkość podejmowania decyzji. Raporty są odświeżane w interwałach zgodnych z potrzebami menedżerów i dostarczane w najlepszym formacie z punktu widzenia podejmowania decyzji. Czytelne i interaktywne dashboardy pozwalają na szybką ocenę sytuacji i natychmiastową reakcję. Załączniki w postaci tabel i arkuszy kalkulacyjnych pomagają dokonywać pogłębionych analiz i odkrywać przyczyny zjawisk. Przystępna forma wizualizacji (także na mapach) pomaga w intuicyjnym zrozumieniu problemu i podjęciu właściwych działań.

Korzyści:

  • Zawsze aktualne informacje dostępne dla menedżerów
  • Czytelna forma prezentacji
  • Szybsze podejmowanie decyzji
  • Oszczędność czasu na przygotowywanie raportów
  • Mniejsze ryzyko błędów i opóźnień w raportowaniu

Klienci: Wiodący marketer z branży retail, Marketer z branży retail, klient z sektora finansowego, klient z branży FMCG

Zatrzymaj najbardziej wartościowych klientów, którzy rozważają odejście

Pozyskiwanie nowych klientów jest trudne i kosztowne. W większości dojrzałych branż, gdy rynek nie rośnie już tak dynamicznie, trzeba przeciągać klientów od konkurencji, co z wiąże się często z oferowaniem dużych rabatów i innego rodzajów kosztownych benefitów, oraz wydatkami na reklamę. W tej sytuacji kluczowe staje się więc utrzymanie własnych klientów i zapobieganie ich odchodzeniu do konkurencji. Wykorzystując modele predykcyjne można przewidywać, którzy klienci są w największym stopniu zagrożeni rezygnacją w określonym czasie (np. w następnym kwartale). Mając taką wiedzę można skierować do zagrożonych klientów odpowiednie kampanie utrzymaniowe.

Analityka pozwala później także mierzyć skuteczność takich kampanii i szacować ich ROI. W połączeniu z modelami szacującymi wartość klienta możliwe jest nadanie priorytetu utrzymaniu klientów najbardziej wartościowych, których strata w największym stopniu obciążyłaby budżet firmy. Możliwe jest także odpowiednie alokowanie budżetu przeznaczonego na działania retencyjne. Przykładowo do klientów o najwyższej wartości, można skierować kampanię telefoniczną wspartą atrakcyjną ofertą rabatową, podczas gdy mniej wartościowym klientom, wysłać wiadomość e-mail. Kluczem do sukcesu takiej strategii jest jak najbardziej precyzyjne prognozowanie zagrożenia odejściem. Jest to możliwe dzięki modelom predykcyjnym, gdyż klienci zazwyczaj wysyłają sygnały (czasem dosyć subtelne), które świadczą o podwyższonym prawdopodobieństwie ich odejścia. Im więcej źródeł danych mogą wykorzystać modele, tym dokładniejsze prognozy (dużą wartość stanowią przykładowo dane o reklamacjach i kontaktach z biurem obsługi), jednak często nawet same dane transakcyjne stanowią dobrą podstawę do budowy modeli.

Analiza rezygnacji klientów pozwala nie tylko na identyfikowanie tych najbardziej zagrożonych ale także na zrozumienie czynników, które wpływają na wzrost prawdopodobieństwa odejścia (np. zakup konkretnego produktu lub usługi, wizyta w określonym punkcie sprzedaży, zbyt długi czas oczekiwania na rozpatrzenie reklamacji). Pozwala to na wskazanie obszarów w firmie, w których konieczne są zmiany dla zwiększenia satysfakcji i utrzymania konsumentów.

Zjawisko churn odnoszone jest zazwyczaj do biznesów opartych o subskrypcje bądź kontrakty (przykładowo abonamenty w telefonii), jednak może być ono definiowane i analizowane także w przypadku relacji opierających się o nieregularne transakcje. Zaawansowane metody analityczne mogą w takich przypadkach dać odpowiedź na pytanie jakie jest prawdopodobieństwo, że konsument bez transakcji w ciągu ostatnich 9-miesięcy powróci jeszcze do sklepu. Odpowiedź zależy oczywiście od branży ale także od historii konkretnego konsumenta i momentu cyklu jego życia (identyfikacja którego możliwa jest dzięki modelom cyklu życia klienta). Warto zacząć od analizy podstawowych źródeł danych i stopniowo rozbudowywać narzędzie, zwiększając dokładność prognoz i pogłębiając zrozumienie zjawiska.

Maksymalizuj ROI z każdej wydanej na marketing złotówki

Wraz z rosnącymi budżetami na kampanie marketingowe, coraz bardziej istotne staje się pytanie, jak dobrze wydawane są te środki i czy można byłoby je zainwestować lepiej. Pomiar i ocena efektów kampanii staje się więc koniecznością. Dzięki łączeniu danych z wielu źródeł i wykorzystaniu narzędzi analitycznych możemy śledzić, które działania w największym stopniu przekładają się na konwersję na zakup i przynoszą zwrot z inwestycji.

Największe możliwości pomiaru i optymalizacji dają wysyłki mailingu w ramach marketingu bezpośredniego. Znając adresata wiadomości i mogąc obserwować jego późniejsze zachowania (warto to robić zarówno w obszarze online, jak i offline) można powiązać akcję marketingową z późniejszą reakcją konsumenta.

Modele scoringowe mogą pomóc w optymalnym doborze promowanego asortymentu, treści komunikatu i momentu jego wysyłki tak by maksymalizować prawdopodobieństwo konwersji oraz wartość koszyka. W przypadku cyklicznych kampanii istotne staje się zarządzanie częstotliwością mailingów, tak by nie zmęczyć klientów i nie wywoływać poczucia „spamowania” ich skrzynek pocztowych. Podobne narzędzia mogą być zastosowane w przypadku wysyłek papierowych katalogów i przesyłek marketingowych. Ze względu na wyższy koszt jednostkowy wysyłek tradycyjną pocztą, optymalizacja listy adresatów przy wykorzystaniu modeli scoringowych, może przynieść jeszcze wyższe korzyści w porównaniu do wysyłek elektronicznych.

Modele scoringowe oparte o analizę danych geoprzestrzennych mogą również wspierać procesy optymalizacji dystrybucji ulotek i druków bezadresowych.

Optymalizacja reklamy digitalowej możliwa jest przy wykorzystaniu zaawansowanych modeli atrybucyjnych, które pozwalają na szacowanie wpływu poszczególnych mediów i touchpointów na konwersję (także w aspekcie wartościowym).

W przypadku działań ATL w mediach „tradycyjnych” (telewizja, radio, prasa) korzyści może przynieść zastosowanie modeli ekonometrycznych. Wnioski oparte o tego rodzaju modele pomagają podejmować decyzje o wielkości budżetów i ich podziale pomiędzy różne kanały. Umożliwiają także symulacje różnych scenariuszy i przewidywanie reakcji sprzedaży na zmianę wysokości i alokacji budżetów reklamowych.

Istotnym aspektem działań marketingowych są akcje promocyjne. Tego rodzaju mechanizmy zawsze wiążą się z kosztem dla firmy czy to w postaci utraconej marży (rabaty i obniżki cen) czy produktów wydanych „gratis”. Pomiar rzeczywistego zwrotu z tego rodzaju inwestycji stanowi zazwyczaj duże wyzwanie. Różnorodne akcje promocyjne nakładają się na siebie. Pojawiają się zjawiska kanibalizacji wewnątrz i pomiędzy grupami asortymentowymi. Co więcej promocja może powodować przeniesienie części popytu z przyszłych okresów kanibalizując tym samym sprzedaż w kolejnych tygodniach. W zależności od branży i asortymentu siła poszczególnych efektów może być zróżnicowana. Niemniej jednak ocena efektów i sukcesu promocji tylko na podstawie wzrostu wolumenu sprzedaży w okresie jej trwania jest niewystarczająca i może prowadzić do błędnych wniosków, które prowadzą z kolei do nieoptymalnych decyzji i alokacji budżetu marketingowego. Wieloaspektowa analiza rzeczywistego wpływu promocji na biznes możliwa jest właściwie tylko w oparciu o zaawansowane metody analityczne. Podstawą jest zawsze „oczyszczenie” sprzedaży wygenerowanej w okresie promocji ze sprzedaży, która bez promocji objęłaby inne produkty z tej samej grupy asortymentowej lub zostałby wygenerowana w przyszłych okresach. Dodać z kolei trzeba zwiększoną sprzedaż towarów z kategorii komplementarnych (tzw. efekt halo). Tylko w ten sposób można uzyskać informację o rzeczywistej dodatkowej sprzedaży w efekcie promocji (incremental sales).

Zbudowane według odpowiednio dobranych metod modele mogą szacować siłę i kierunek oddziaływania promocji biorąc pod uwagę dodatkowe czynniki takiej jak toczące się w tym samym czasie promocje dotyczące innego asortymentu, sezonowość, elastyczność cenową, wsparcie reklamowe czy działania konkurencji. Model może stanowić podstawę do opracowania symulacji różnych wariantów kalendarza promocyjnego i jego optymalizacji nie tylko w odniesieniu do jednej konkretnej akcji ale całej ich sekwencji odpowiednio rozplanowanej w czasie.

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Pomimo ciągłego wzrostu znaczenia e-commerce i elektronicznych kanałów kontaktu z klientem, wiele firm ciągle przeznacza znaczącą część swoich budżetów, na tradycyjne formy komunikacji takie jak ulotki, katalogi czy gazetki promocyjne.

Ich przygotowanie, druk oraz dystrybucja wiążą się ze znaczącymi kosztami. Istotny więc jest pomiar efektywności działań opartych o materiały drukowane oraz optymalizacja wykorzystania budżetu przeznaczonego na tego rodzaju działania. Innymi słowy trzeba odpowiedzieć na pytanie: jakie jest ROI z prowadzonych działań oraz gdzie, kiedy, jak często i co opłaca się kolportować by ROI było jak najwyższe przy założonym ograniczonym budżecie.

Analizując dane z dotychczasowych dystrybucji oraz łącząc je z danymi z systemów kasowych, transakcjami rejestrowanymi na kartach lojalnościowych, ruchem na stronie www oraz z danymi charakteryzującymi demografię obszarów dystrybucji można zbudować model szacujący wpływ materiałów drukowanych na sprzedaż i inne istotne dla firmy KPI (np. nowych klientów rejestrujących się w programie lojalnościowym).

Przy pomocy stworzonego modelu można przewidywać oddziaływanie konkretnego rodzaju materiałów w określonym miejscu i czasie a także przeprowadzać wiarygodne symulacje jaki byłby efekt rezygnacji z planowanych działań. Innymi słowy możliwa jest symulacja co by było gdyby ograniczyć koszty i nie kolportować gazetki na pewnym obszarze. Czy spadek przychodów i marży nie okazałby się wyższy niż oszczędności na kosztach nakładu i dystrybucji? Możliwe jest także wskazanie obszarów w których przeprowadzenie dystrybucji przyniosłoby większe korzyści.

Efektem działania optymalizacji jest wykaz obszarów wraz z sugerowanymi nakładami, w których opłacalne jest przeprowadzenie kolportażu. Przygotowanemu zestawieniu zawsze towarzyszy mapa, która pomaga w lepszym zrozumieniu rekomendacji. Optymalizacja może być przeprowadzona na poziomie gminy, kodu pocztowego bądź mniejszych zdefiniowanych obszarów (np. sektorów wykorzystywanych operacyjnie przez firmy dystrybuujące druki bezadresowe).

Dla uzyskania dodatkowych efektów synergii analizę dystrybucji materiałów drukowanych warto łączyć z bardziej kompleksową optymalizacją pozostałych kanałów marketingowych. Pozwala ona na rozpoznanie interakcji pomiędzy różnymi kanałami i identyfikację sytuacji w których różne kanały wzmacniają swoje oddziaływanie od tych, w których mamy do czynienia z ich kanibalizacją. Dzięki temu możliwa jest odpowiedź na pytania takie jak: czy gazetka jest skuteczniejsza w połączeniu z reklamą internetową, geotargetowaną na dany obszar, czy jest to niepotrzebne dublowanie nakładów i bardziej efektywne jest rozdzielenie tych działań w przestrzeni i czasie.

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Wiele aspektów biznesu jest powiązanych z lokalizacją. Istotne jest skąd pochodzą klienci, jak dużo czasu zabiera im dotarcie do naszego punktu, jakie są lokalizacje konkurencji, gdzie warto otworzyć nowe punkty. Ważne jest sąsiedztwo i potencjał demograficzny obszarów wokół punktów sprzedaży Analizując lokalizację kalkulujemy czas dojazdu z uwzględnieniem warunków drogowych uzależnionych od godziny i dnia tygodnia. Korzystamy z różnych źródeł danych dotyczących demografii i dochodów. Uwzględniamy plany rozwoju infrastruktury, nowe inwestycje mieszkaniowe, migracje ludności. Naturalną formą komunikacji wyników tego rodzaju analiz są mapy. Eksperci Data Science Logic wykorzystują interaktywne mapy w formacie html do przystępnego wizualizowania zjawisk istotnych dla menedżerów. Dzięki temu możliwe jest lepsze i bardziej intuicyjne zrozumienie ich wpływu na biznes i podejmowanie właściwych strategicznych i taktycznych decyzji. Wizualizacje na mapach mogą być także częścią interaktywnych dashboardów.

Klienci: Wiodący marketer z branży retail, Marketer z branży retail, klient z branży FMCG

Case studies

Zobacz nasze realizacje

Godzinowe prognozy ruchu w sklepach
Retail / Prognozowanie sprzedaży
Segmentacja bazy klientów
Retail / Segmentacja Klientów
Analiza efektywności działań CRM
NGO / Analiza efektywności, optymalizacja kampanii
Rekomendacje produktów na www
Retail / Systemy rekomendacji
Dashboard programu lojalnościowego
Retail / Dashboardy i automatyzacja raportowania
Segmentacja bazy konsumentów
Retail / Segmentacja Klientów
Wybór optymalnej sieci dystrybucji
FMCG / Optymalizacja sieci dystrybucji
Selekcja obszarów do dystrybucji katalogów
Retail / Optymalizacja dystrybucji katalogów i ulotek
Prognoza liczby klientów sklepu
Retail / Prognozowanie sprzedaży
Model Scoringowy dla kampanii email
Retail / Modelowanie predykcyjne, Optymalizacja kampanii
Blog

Aktualności

Jak rozwijać sieć sprzedaży
z pomocą data science

Otwarcie nowego punktu sprzedaży pociąga za sobą zazwyczaj konieczność znacznych inwestycji związanych z budową lub najmem i adaptacją lokalu, rekrutacją pracowników, a także ze zmianami w logistyce sieci. Dodatkowo istotny jest potencjalny negatywny wpływ nowego punktu na już istniejące. Dlatego decyzje o poszerzaniu sieci sprzedaży wiążą się z dużym ryzykiem.

Czytaj więcej
Jak uplift modeling może pomóc w wygenerowaniu nawet 30% dodatkowej sprzedaży?

Możliwe jest zbudowanie modelu, który przewiduje zmianę skłonności do zakupu pod wpływem komunikacji. Na podstawie danych zebranych przy pierwszej wysyłce, budujemy model uplift, który dopasuje konsumentów do odpowiednich grup. W stosunku do poprzednio stosowanych metod selekcji model responsu wygenerował 10% więcej dodatkowych sprzedaży, a najbardziej zaawansowany model uplift aż prawie 30% więcej.

Czytaj więcej
Dane z NPS – skuteczne narzędzie do optymalizacji komunikacji marketingowej

Badanie NPS (Net Promoter Score) jest znane już od blisko 20 lat. Opisane w artykule Harvard Business Review  przez Fredericka F. Reichhelda spotkało się z pozytywnym odbiorem marketerów i przyjęło się w wielu branżach. Szacuje się, że nawet 2/3 największych amerykańskich przedsiębiorstw (z listy Fortune 1000) wykorzystuje NPS. Bazowa wersja badania obejmuje tylko jedno proste […]

Czytaj więcej
Data revolution

Przekonaj się, że warto z nami współpracować

previous arrow
next arrow
Slider
O nas

Poznajmy się

Data Science Logic to zespół specjalistów w dziedzinie analizy danych i wykorzystania uczenia maszynowego w biznesie. Łączymy kilkanaście lat doświadczenia
w pracy z Big Data, analityce oraz doradztwie biznesowym. Jako część grupy Data Science House, łączącej ponad 110 profesjonalistów i marki Loyalty Point, LVL Up Media oraz BlueCloud Interactive, oferujemy kompleksowe podejście i wspieramy akcelerację wykorzystania danych Twojej organizacji, niezależnie od tego, na którym etapie rozwoju Data Science jesteś.

Realizujemy projekty z obszaru Data Science, RPA, Machine Learningu, AI w branżach takich jak retail, FMCG, food, beauty&fashion, finanse, turystyka i inne. Stawiamy na rozwiązania „szyte na miarę”, dostosowując zakres naszego wsparcia do sytuacji i potrzeb każdego klienta. Wspieramy rozwiązanie wybranego, konkretnego wyzwania biznesowego lub zapewniamy kompleksową obsługę w zakresie strategii gromadzenia, przetwarzania, analizy i wykorzystania danych
do optymalizowania biznesu.

Jesteśmy praktykami. Celem naszego działania jest zawsze konkretny rezultat w postaci redukcji kosztu, oszczędności czasu, podniesienia sprzedaży, optymalizacji procesu czy wzrostu zadowolenia klientów. Każdego dnia udowadniamy, że data science, machine learning i artficial intelligence to nie tylko hasła ale narzędzia, które właściwie zastosowane w biznesie mogą przynieść realny zwrot z inwestycji. Przy pomocy języków takich jak R, Python czy SQL rozmawiamy z komputerami.

Do ludzi mówimy zawsze językiem biznesu i korzyści, tłumacząc w zrozumiały sposób bardzo zaawansowane rozwiązania.

Nasz zespół

Daniel Szulc
Head of Data Science Logic

Wyciąga najwyższą wartość
z dostępnych danych i dzięki temu potrafi budować przewagę konkurencyjną praktycznie każdego biznesu. Zarządza strategicznie i taktycznie rozwojem Data Science Logic.

Dominik Zacharewicz
Managing Partner

Jeden z najbardziej doświadczonych i nagradzanych ludzi w branży. Doskonale rozumie zarówno ludzi jak i dane na ich temat. Lubi robić rzeczy innowacyjne, o których inni tylko mówią.

Przemysław Orłowski
Managing Partner

Jeden z najbardziej doświadczonych i nagradzanych ludzi w branży. Skraca dystans
i proces decyzyjny, żeby jak najszybciej i najefektywniej wdrażać nowe rozwiązania.

Agnieszka Ropelewska
Senior Data Analyst
Tomasz Truszkowski
Senior Data Analyst
previous arrow
next arrow
Slider