Scoring (англ.) - подсчет, вычисление (очков, количества чего-л. и т. д.) [согласно словарю Lingvo] Это понятие очень часто используется в директ-маркетинге (скоринг клиентов по вероятности отклика) и в банковской сфере (оценка рисков при выдаче кредитов). Собственно говоря, что это такое? Это некая функция или "черный ящик", который в зависимости от входных параметров (как правило их несколько), которая выдает некую цифру или набор цифр, характеризующие входные параметры. Например, мы решаем задачу определения вероятности покупки клиента в следующем месяце. ...
Сейчас у нас есть следующие параметры для каждого клиента в базе данных:
Сколько всего заказов клиент сделал
Как давно он сделал свой последний заказ
Его возраст
Пол
Сколько детей в семье
Его среднегодовой доход
и т.д.
Скоринг заключается в построении функции, которая в зависимости от входных параметров (из списка выше) будет выдавать для каждого клиента цифру между нулем и единицей, которая и будет вероятностью заказа этим клиентом в следующем месяце. Но не все так просто. Для решения этой задачи необходимо:
Из всего множества параметров выделить самые важные, т.е. которые значимо (сильно) влияют на заказ в следующем месяце. Иначе т.н. незначимые параметры усложнят и будут вносить ошибки в скоринговую модель. Эта операция называется отсеиванием параметров или скринингом.
Далее, на существующей базе данных строится модель, это могут быть регрессии, деревья решений, нейронные сети и т.д.
На этих же данных модель проверяется на адекватность. Для этого обычно модель строят на 90 % данных, остальные 10% используются для проверки модели.
Все, осталось только внедрить модель и периодически пересчитывать (например, раз в полгода), иначе с течением времени процент ошибок у нее будет расти, база данных клиентов ведь меняется.
Перед запуском рекламной кампании в электронной коммерции разрабатываются маркетинговые модели, которые должны в точности отражать маркетинговую стратегию.
Интернет-реклама (или интернет-маркетинг) приводит потенциальных клиентов на сайт и требует серьезных инвестиций. Веб-аналитика помогает сделать анализ рекламы,
оценить конверсию сайта и посещаемость сайта. В качестве технического средства лучше использовать Google analytics, это очень хороший счетчик посещений сайта, можно
сказать лучший из всех бесплатных счетчиков сайтов.
На эффективность продвижения юзабилити влияет, но не настолько, как сейчас распространено мнение в сети Инернет. Больше влияют алгоритмы рекомендаций и навигация на сайте.
Сайты накапливают базу данных клиентов. И анализ интернет-магазинов показывает, что эта информация в маркетинге используется слабо.
Business intelligence или bi система позволяет делать сегментацию потребителей по поведению и демографии, а также скоринг вероятности отклика клиента.
Data mining инструменты затем используют для проведения кампаний прямого маркетинга (или direct marketing) по базе данных клиентов.
OLAP и bsc (сбалансированные показатели) инструменты очень важны для анализа в маркетинге. Bi системы также являются основой любой аналитической CRM системы.
Все это образует электронный маркетинг. Об этом весь сайт KPIs.ru, включая мои лекции по маркетингу.
