Решения

«KXEN: Segmentation» - автоматизированное сегментирование бизнес-данных

Сегмент - группа потребителей или клиентов, характеризующаяся однотипной реакцией на предлагаемый продукт или набор маркетинговых стимулов.
В современном бизнесе сегментирование является эффективным и широко используемым маркетинговым инструментом, позволяющим компаниям более эффективно и целенаправленно обращаться к потребностям клиентов. Сегментация позволяет продавцам товаров и услуг концентрировать свои усилия по продвижению продукции и, тем самым, экономить ресурсы, повышать эффективность работы компании и увеличивать прибыль.

Однако на практике сегментирование бизнес-данных зачастую связано с определенными трудностями. Далеко не всегда удается выявить существенные различия между группами потребителей и идентифицировать их. Проблемой также может являться определение самого количества этих групп, а также характеристик клиентов, входящих в ту или иную группу. Кроме того, при большом количестве информации процесс сегментации может занимать достаточно длительное время, недопустимое с точки зрения эффективности и своевременности решения стоящих перед компанией задач.

Предлагаемое компанией «Ксема» решение «KXEN: Segmentation» позволяет маркетологам, аналитикам и бизнес-пользователям компаний производить быстрое и качественное сегментирование прикладной бизнес-информации. С его помощью пользователь, незнакомый со статистикой и программированием, может легко провести имеющую прикладной смысл сегментацию своих бизнес-данных и определить характеристики каждого сегмента, в том числе и списки клиентов, попавших в каждый сегмент. Сегментирование проводится в полностью автоматическом режиме и может быть произведено по любому параметру, имеющемуся в анализируемых данных (географическому расположению, социальному статусу, категориям приобретаемых продуктов, возрасту, полу и т.д.). Причем выявляемые в данных сегменты являются устойчивыми по отношению к рассматриваемой бизнес-задаче. Процесс сегментирования производится очень быстро и занимает не более нескольких минут, даже если массив данных очень большой. Решение позволяет