АНАЛИЗ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В РЫНОЧНЫХ УСЛОВИЯХ

Быстро меняющаяся цифровая среда изменила то, как большинство компаний взаимодействуют со своими клиентами. Поведенческая аналитика клиентов — это тщательное изучение того, как клиенты взаимодействуют с компанией. Используя качественный и количественный подход, анализ потребительского поведения исследует все этапы путешествия клиента и дает обзор того, что движет потребительским поведением. Моделируя поведение клиентов, вы определяете поведение группы клиентов, чтобы предсказать, как похожие клиенты будут вести себя в аналогичных ситуациях. Понимание потребительского поведения важно, чтобы компании преуспевали со своими текущими продуктами и внедряли новые. У всех потребителей разные мыслительные процессы и отношение к покупке того или иного продукта. Если компания не понимает, как потребители реагируют на продукт, у продукта больше шансов потерпеть неудачу. Потребительское поведение меняется по мере развития таких факторов, как тенденции, технологии, мода и образ жизни.

 

Изучая факторы, лежащие в основе потребительских настроений и покупательского поведения клиентов, компании могут разрабатывать новые продукты, проводить маркетинговые кампании и повышать прибыльность.

 

На рисунке 1 представлен анализ поведения клиентов и система рекомендаций по продуктам, которая рекомендует набор продуктов на основе входных данных, предоставляемых клиентами.

 

Рисунок 1 – Схема анализа потребительского поведения

 

Во-первых, рынок и его клиент в геологическом подходе исследуются путем группировки каждой геолокации и определения его широты и долготы. В результате анализируется рынок, который сильно распределен по определенному региону. Аналогичным образом, рынок и интересы клиентов изучаются на основе подхода, основанного на сроках. Анализ показал лучшее продвижение оценка времени и точности доставки. Далее поведение клиента исследуется с использованием метода RFM RFM (Recency Frequency Monetary) — это метод, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех, которые приносят больше денег. RFM означает "Давность", "Частота" и "Деньги". Что касается исследования продукта, то оно делится на две категории. Анализ популярности и настроений.

 

Основное внимание уделяется рекомендации продукта. Функция, созданная для системы рекомендаций по продукту, будет соответствовать данным в модели. Эта функция строится с использованием усеченной матрицы, уменьшающей количество компонентов до 10. Выводом этой функции будет корреляционная матрица для пары продуктов. Следовательно, это говорит о том, что компания должна продвигать этот рекомендательный продукт при покупке или просмотре входных данных продукта. Компания может использовать эту систему рекомендаций для продвижения рекомендуемого продукта после того, как пользователь совершит покупку или заинтересуется просматриваемым в данный момент товаром продукт. Проводя такого рода продвижение, компания не продвигает товары случайным образом. Таким образом, клиент может приобрести больше, поскольку интересные продукты появляются часто.

 

Алгоритм:

1. Исследование географического положения (исследуйте набор географических данных, используя точечный график, определить, что рынок сильно распределен в определенном месте).

2. Исследование периода времени (в этом разделе будет проанализирована точность, с которой компания оценивает время доставки).

3. Исследование продукта

- Анализ популярности (используя столбчатую диаграмму, найдите самый популярный продукт).

- Анализ настроений (помимо популярности, также учитывается комментарий к продукту, проанализируйте настроение комментария к каждому продукту).

4. Исследование поведения клиентов (клиенты классифицируются на основе новизны, частоты, денежных средств и срока пребывания. Необходим набор данных заказа, поэтому клиент и набор данных заказа, основанный на идентификаторе клиента, объединяются. Далее, чтобы определить недавность, найдите интервал времени от последней покупки до следующей покупки на этом рынке. После этого частота определяется путем суммирования заказанных товаров каждого клиента. Чтобы определить количество заказанных товаров, значения каждого клиента суммируются.

 

В данной статье представлена экспериментальная реализация анализа потребительского поведения в рамках данного проекта. В этой статье были проанализированы сроки продвижения или наилучшее время для рекомендации продукта.

 

На рисунке 2 показано, что большинство клиентов покупают товары примерно с 10 утра до 22 вечера. На рисунке 3 показано наибольшее количество покупок во вторник (1), затем в понедельник (0). На рисунке 4 показано наибольшее количество покупок в августе (8). Однако рекомендуется избегать продвижения товаров в декабре (12), поскольку он самый низкий. Поведение потребителей анализировалось на основе местоположения потребителя, времени, в течение которого продукт может быть продвинут, того, как часто они покупают продукт, и их мнений или комментариев о конкретном продукте.

 

Рисунок 2 - Лучшее время для покупки

 

Рисунок 3 - Лучший день для покупки

 

 

Рисунок 4 - Лучший месяц для покупки

 

Основной целью этого исследования является увеличение прибыли организаций путем понимания и анализа поведения их клиентов. Реализация в этом исследовании включает классификацию потребителей на основе их местоположения, возраста, новизны, частоты и денежной стоимости их покупок, отзывов, которые они оставляют о продукте, и т.д.

 

Анализ настроений, который был проведен по отзывам покупателей, может быть использован для лучшего понимания мыслей потребителя о продукте и его предположений при покупке аналогичного продукта. Механизм рекомендаций не только помогает потребителям в принятии решений, но и в получении прибыли. Таким образом, это исследование упрощает работу потребителей, а также приносит пользу организации.

 

По мере развития делового мира меняются и потребительские привычки и предпочтения. Поведение клиентов - самый важный фактор при разработке хорошей маркетинговой кампании. Однако клиенты – всего лишь люди, и поведение клиентов может быть изменчивым и непредсказуемым. Поэтому то, что выглядит как хороший маркетинговый подход в конференц-зале, может оказаться не очень эффективным. Знание тенденций потребительского поведения до того, как они станут очевидными, дает компаниям беспрецедентное преимущество перед их конкурентами.

 

Клиенты продвигают онлайн-покупки и курьерские услуги. Это уже происходит. Повсеместная коммуникация претерпевает серьезные изменения.

 

Когда бизнес переходит в онлайн, от него ожидается создание целостной работы с брендом. Клиенты ожидают более "человеческого" элемента взаимодействия.