Урок 2. Жизненный цикл клиентов
Просмотров: 4752 | 5 марта 2010 | Комментариев: (2)
| More

2 урок по маркетингу баз данных посвящен анализу жизненного цикла клиента:
1) Время жизни клиента или длительность
2) Конверсии в заказы внутри жизненного цикла.

P.S.: Не судите строго за качество, я пока только учусь пользоваться ручкой Livescribe.
После нажатия кнопки Play нажмите на Stop, подождите минуту, затем еще раз Play. Иначе вы ничего не услышите.

Ссылка на Урок 1. Введение в маркетинг баз данных

3.5.2010 7:45 PM
brought to you by Livescribe

Если Вам понравилась эта статья, подпишитесь на RSS ленту.

| More
 (голосов: 0)



Ссылки для копирования:




#1 Автор: denis
Дата: 26 августа 2010 10:37
Не мог бы ты прокомментровать 1 таблицу, расчет длительности цикла. Мне непонятно почему мы рассматриваем временную линию в обратном порядке, а график строим по увелечению.. почему не в таком порядке февр 2009 - март 2009 - .... - февр 2010 и отсчет вести для февраля 2009 и брать за 100% именно этот месяц... тогда можно будет сделать следующий вывод: " слудует ожидать что покупатель, сделавший заказ в феврале 2009 с вероятностью 0.05 (5%) сделает этот заказ в феврале 2010".

Зарегистрирован: 26.08.2010 | ICQ: -- |
ЦИТИРОВАТЬ    

#2 Автор: виктор
Дата: 11 декабря 2010 13:56
спасибо за урок. кстати сокращение временных промежутков объясняется RFM моделью.
Зарегистрирован: -- | ICQ: -- |
ЦИТИРОВАТЬ    

Добавить комментарий:
Ваше имя:
Email:




Консультант по маркетингу баз данных

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.