Az utóbbi 10-15 évben felértékelődött a vásárlókról, ügyfelekről begyűjtött adatok szerepe és sokat finomodott ezeknek a feldolgozása. A Magyar Telekommal szervezett Forbes Műhely workshopján a legkülönbözőbb területekről érkező cégek képviselői ültek – a nyelvoktató app fejlesztőjétől az építőanyag-kereskedőig – és mindannyian tanulhattunk valamit Fekete Csaba Csongortól, a Grape Solutions vezérigazgatójától. Például ezt!
Készíts vásárlói kosarat!
Valószínűleg az adatbányászat egyik legismertebb felhasználási területe. Adatbányász céget megbízni alapvetően annak a cégnek kifizetődő, akinek sok ügyfele, illetve sok terméke van; ilyen lehet például egy webshopot (is) üzemeltető elektronikai kiskereskedelemmel foglalkozó vállalkozás, vagy egy ételrendeléssel foglalkozó cég. Vegyünk egy példát! A felhasználó felkeresi az oldalt és rendel egy gulyáslevest. Amikor meglátogatta a honlapot, még nem állt szándékában, hogy mindezt egy szilvás gombóc kísérje le, de a korábbi sokezer vásárlás alapján szépen kirajzolódott, hogy a gulyáslevest vásárlók magas átkattintási aránnyal vásárolnak gombócot. (Felugró ablak: mások ezt vették még a terméked mellé.) Egy biztos: az üzlet jobban pörög.
Csökkentsd a zajt!
Mindig is létfontosságú volt, hogy a vállalkozások megtalálják az ügyfeleiket, manapság azonban mindezt számos tényező nehezíti – de a megfelelő csatornák segítségével célba juttatható a releváns üzenet. Lássuk mindezt a gyakorlatban! Egy biztosítási cég termékeinek értékesítéséhez személyes vagy telefonos kapcsolatfelvételre van szükség. Ennek azonban egységnyi költsége van – ami bizony könnyen negatív szaldóssá tehet egy kampányt, ha adatbázisok nélkül kezdenek neki. Érdemes tehát ezek alapján pontosabban célozni és ezáltal csökkenteni a fölösleges zajt.
Fekete Csaba Csongor (Kép:Forbes)
De mindez működik akkor is, ha nem konkrét kampányról, hanem a célközönség megtalálásáról van szó. Például: egy építőanyag-kereskedő fókuszáltabban szeretne kivitelezőkre, professzionális partnerekre találni a lakossági ügyfelek helyett, ezért a céges adatbázisok segítségével célzottan nekik küld üzeneteket. Ráadásul – ha az 1. pontot megfogadta – még azt is tudni fogja, hogy az adott kivitelezőnek mostanában mondjuk tetőcserépre lesz szüksége, ezért azt ajánlja neki.
Takaríts meg költséget!
A legtöbben úgy gondolunk az adatbányászatra, mint egy értékesítést támogató lehetőségre. Ez egy kifejezetten fontos, de nem az egyetlen felhasználási terület, a döntés-előkészítésben legalább ekkora szerepe lehet. Vegyünk ismét egy példát! Az adatbányász cég megkapja a megbízó banki ügyfelek lakóhelyének 100×100 méterre lebontott lakhely-adatbázisát. Ennek alapján megnézik, hogy az ott lakó ügyfelek egy közelebbi vagy netán egy másik, akár jóval távolabbi fiókot részesítenek-e előnyben? Ha az látszik, hogy egy fiók nincs kihasználva, ez megkönnyítheti a zárás mellett döntést – ami komoly megtakarítás lehet a megbízónak.
Figyeld az ügyfelek viselkedését!
Az ügyfélfigyelés mesterei a spontán megjelenő utcai árusok, akiknél az egyik bőröndben esernyő, a másikban napszemüveg van. Ebben az egyben tőlük is lehet tanulni, de lehet professzionálisabb alapokra is helyezni a kutatást: a szakértők számára nagyon értékesek lehetnek az olyan adatok is, amelyekre elsőként talán nem is gondolnánk. Például egy-egy üzlet forgalmára – és így a mi várakozási időnkre – is kihathat egy esős nap vagy egy iskolai szünet. Ezekből az adatokból következtetni lehet többek között arra, hogy ki és mikor tér be egy üzletbe. Ha kevesebbet állunk a pénztárnál, elégedettebb vásárlók leszünk, a munkaadónak pedig könnyebb optimalizálni az aznapi beosztásokat.
