Диссертация (1137940), страница 9

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 9)

Врамках рассматриваемой в работе проблемы влияющими факторами являютсякак внутренние, так и внешние с точки зрения клиента, среди которыхвыделяются следующие:Изменение потребностей клиентов. Со временем клиент изменяетинтенсивность своих покупок при изменении своих потребностей илифинансового положения, что вызывает его перемещение в другойкластер.Воздействиерынка.Нахарактерпокупательскогоповеденияоказывают влияние и рыночные факторы – появление товаров56субститьютов, рост популярности или мода на определеннуюкатегорию товаров / услуг, изменение технологии производства,приводящейкизменениюценовойполитикиилиудобствуиспользования товара, и т.д.Воздействие компании.

Компании также влияют на характерпокупательского поведения своих клиентов. Наиболее эффективныйспособ влияния – проведение целевой маркетинговой компании илиперсональные предложения для клиентов. Более трудоемкие, нообладающие долгосрочным эффектом мероприятия могут бытьнаправлены на изменение ассортимента предлагаемых товаров / услуг,повышение качества обслуживания и т.д., что в свою очередь можетпривести к изменению покупательского поведения и переходклиентов из одной группы в другую.3.Доля перешедших в группу j (j = {1, k}) среди всех выбывших изгруппы i (i = {1, k}) не зависит от числа переходов в других группах.Данноепредположениетакжеобъясняетсянезависимостьюпокупательского поведения клиента от поведения клиентов в другихкластерах.4.Время перехода из группы i в группу j пренебрежимо мало.

Завремя h происходит не только выход из исходной группы, но и попадание вту группу, в которую переходит клиент.Действительно, момент перехода клиента из группы i в группу jпроисходит при изменении ключевых параметров его покупательскогоповедения и переходе их через граничные значения. Можно считать, чтоданный переход происходит мгновенно.Однородность потока событий.Пропорциональностьинтенсивностипереходоввременномуинтервалу: вероятность двух и более переходов за малый промежутоквремени h есть o(h).57Как уже было сказано выше, переход клиента из одного кластера вдругой связано с изменением покупательского поведения клиента, котороеможет быть вызвано или изменением образа жизни человека, илиуправляющимвоздействиемкомпании.Такимобразом,вероятностьизменения покупательского поведения за малый промежуток временибесконечно мала. Это связано, в первую очередь, с инертностьючеловеческого поведения и общества.Отсутствие последействия.Количествособытийζ(Δ1),ζ(Δ2),…ζ(Δn),наступающихнанепересекающихся интервалах времени Δ1, Δ2, …, Δ n, представляют собойвзаимно независимые случайные величины.

Т.е. на непересекающихсяинтервалах времени переходы клиента независимы.Зависимость характера влияния предыстории взаимоотношенийклиента и компании на будущее поведение клиента определяет порядокполученной марковской цепи.С точки зрения жизненного цикла клиента можно выделить три типахарактера влияния предыстории взаимоотношений клиента и компании набудущее поведение клиента (рис.

8):Невыявленное,т.е.прошлыйопытобщенияскомпаниейнивелируется текущим взаимодействием и принятие решения опокупке совершается на основании текущего опыта, а не прошлого.Частично зависимое от опыта на ограниченном интервале времени.Иными словами, предполагается, что при принятии решения клиентруководствуется своим опытом взаимодействия с компанией нанекоторомограниченномвременноминтервале.Приэтомполученный опыт может иметь как негативный, так и позитивныйхарактер.Так, зачастую на будущее взаимоотношение с клиентом оказываетвлияние только негативный опыт – в случае, если клиент недоволенсвоими отношениями с компанией в прошлый период времени, он58сокращаетинтенсивностьсвоихпокупок,иприповторномнеудовлетворительном обслуживании происходит егокомпании.Положительныйопытвпрошломнеуходизоказываетзначительного влияния на будущие покупки (клиент воспринимаетданный уровень взаимодействий как должный).Также существуют модели взаимоотношения клиента с компанией,когда предыдущий положительный опыт работы с компаниейприводит к еще большей удовлетворенности клиента и повышениюего лояльности, выражающейся в частоте совершения покупок и/илисумме покупок.

В то же время такой клиент более терпим к ошибками готов к дальнейшему сотрудничеству даже в случае наличияединичных отрицательных моментов.Полностью зависимое от прошлого, т.е. клиент помнит всюисторию взаимоотношения с компанией, и его будущее поведениеучитывает весь этот опыт.а)б)с)Рисунок 8. Влияние предыстории взаимоотношений клиента и компании набудущее поведение клиента.Вслучаеневыявленногохарактеравлиянияпредысториивзаимоотношений клиента и компании перемещение клиента внутривыделенных кластеров описывается с помощью марковской цепи 1-гопорядка.

В случае частичного влияния предыстории взаимоотношений59клиента и компании используется модель прогнозирования численностиклиентской базы компании, в основе которой лежат цепи Маркова n-гопорядка. В ситуации полной зависимости покупательского поведенияклиента от предыстории его взаимодействия с компанией задачапрогнозирования сводится к построению модели, относящейся к классумоделей с последействием.В данной работе рассматривается случай невыявленной зависимостивлияния прошлой истории взаимодействия клиента и компании набудущие покупки клиента, т.е. процесс перемещения клиентов внутривыделенных клиентских кластеров описывается как цепь Маркова 1-гопорядка.Для аналитического представления динамики изменения численностиклиентской базы компании может быть использована модель движениякадров Староверова О.В.

[54]. В этом случае модель прогнозированиячисленности клиентской базы по кластерам имеет следующий вид:N t  N t 1  R  N t 1  РT  R  N t 1  c2  c1 (10)где Nt – численность кластеров в момент времени t (вектор);Nt-1 – численность кластеров в момент времени t-1 (вектор);R = {δijri} - матрица интенсивностей выходов клиентов из кластера i, где δij– символ Кронекера;PT = {pij} – транспонированная матрица вероятности нахождения индивидаиз кластера i в кластере j;t – интервал времени, за который производится расчет численностикластеров;с1 и с2 – вектора выбытия и прибытия клиентов соответственно.На первом этапе предполагается, что интенсивность переходов Rмежду группами не зависит от времени.Если интенсивность переходов между группами R зависит от времени,т.е.

R = R(t), то модель (10) примет следующий вид:60 TN t  N t 1  Rt  N t 1  Pt  Rt  N t 1  ct 2  ct1(11)где Nt – численность кластеров в момент времени t (вектор);Nt-1 – численность кластеров в момент времени t-1 (вектор);Rt = {δijrti} - матрица интенсивностей выходов клиентов из кластера i вмомент времени t, где δij – символ Кронекера;(Pt)T = {ptij} – транспонированная матрица вероятности нахожденияиндивида из кластера i в кластере j в момент времени t;t – интервал времени, за который производится расчет численностикластеров;сt1 и сt2 – вектора выбытия и прибытия клиентов в момент времени tсоответственно.Оценить показатели R и P можно с помощью матрицы привлечения ипотери клиентов (Таблица 3).Также с помощью данной матрицы можно выявить недостатки впредлагаемом покупателям продукте и обслуживании и определить тепродукты и особенности в обслуживании, которые покупатели находятболее привлекательным.Для составления матрицы необходима следующая информация:доля новых клиентов, пришедших в компанию;данные об изменении численности групп клиентской базы.Таблица 3.

Матрица привлечения и потери потребителейКластер 1Кластер 2Кластер 3…Кластер ККластер К+1(внешний мир)Кластер 1x11x12x13…x1kc11Кластер 2х21x22x23…x2kc12Кластер 3х31x32x33…x3kc13…………………Кластер Кxk1xk2xk3…xkkc1kКластер К+1(внешний мир)c21c22c23…c2k61Элементы на диагонали показывают, сколько клиентов осталось вданной группе, по строкам указаны данные о количестве клиентов,перешедших из данной группы в другие группы, по столбцам – количествоклиентов, пришедших в данную группу из других групп.Отдельнаястрокавнизутаблицыпоказываетчисленностьпокупателей, впервые обратившиеся в компанию.Так, по матрице видно, что из всех клиентов, находившихся в группе1, x11 человек сохранили свою интенсивность покупок, x12 человекаперешли в группу 2 и c11 человека ушли из компании.

Из всех клиентовгруппы 3: x31 человек перешли в группу 1 (т.е. повысили своюинтенсивность покупок), а x33 не изменили своим привычкам. Из вновьприбывших клиентов с21 человек попали в группу 1, с2k человек попали вгруппу К.Обозначим aij - интенсивность перехода клиентов из группы i вгруппу j, равную отношению количества клиентов, перешедших изкластера i в кластер j к численности кластера на момент выхода клиентовиз кластера, которая рассчитывается по формуле:xijaij K(12)xill 1Тогда интенсивность выхода клиентов из кластера i (ri) представляетсобой сумму всех переходов из кластера i в другие кластеры, т.е.kri   aij  aiij 1(13)Вероятность нахождения индивида из группы i в группе j pijрассчитывается какpij aijri(14)62Таким образом, используя матрицу привлечения и потери клиентовможно оценить значения показателей R и P в модели прогнозированиячисленности клиентской базы.Модельпрогнозированиячисленностиклиентскойбазысиспользованием aij, будет иметь вид:N  (1  a ) Ntitiit 1iK  a ji  Ntj 1t 1jK  a tij  N it 1  c2t i  c1tij 1(15)где Nit – численность кластера i в момент времени t (вектор);Nit-1 – численность кластера i в момент времени t-1 (вектор);atij - интенсивность перехода из кластера i в кластер j в момент времени t;t – интервал времени, за который производится расчет численностикластеров;сt1 и сt2 – вектора выбытия и прибытия клиентов в момент времени tсоответственно.Таким образом, на основе статистических данных о перемещенияхклиентов внутри клиентской базы, а также на основе информации околичестве новых и ушедших клиентов, предлагаемая модель позволяетопределить интенсивности переходов клиентов между группами и оценитьвероятность нахождения клиента после перехода в одной из групп.

Это, всвою очередь, позволяет спрогнозировать численность групп клиентов надолгосрочном интервале времени.2.3. Инструменты управления клиентской базой компанииПерераспределение клиентов между группами связано с изменениемих покупательского поведения, которое характеризуется следующимипоказателями: частота совершения покупок, величина среднего чека,изменение набора покупаемых товаров.Можно выделить следующие ключевые группы факторов, влияющихна изменение покупательского поведения:631.Изменение собственных потребностей клиентов вне зависимостиот внешнего мира: изменение предпочтений или частоты покупок,изменение стоимости покупаемых товаров и/или категорий, что вызываетпереход клиента в другую группу.2.Внешнее воздействие: изменение покупательского поведенияклиентов под влиянием рыночного воздействия, например, популяризациятехнологий, мода на определенную категорию товаров, появление товаровсубститьютов.3.Внутреннее воздействие: изменение покупательского поведенияклиентов, вызванное проведением маркетинговыхмероприятий постимулированию покупательской активности.В данной модели предполагается, что изменение собственныхпотребностей клиентов вне зависимости от внешнего мира характеризуютпостоянный тренд в динамике изменения интенсивностей переходовклиентов.

Характеристики

Список файлов диссертации