Анализ поведения клиентов в электронной коммерции для прогнозирования лояльности

Прохорова Татьяна Борисовна; Агейчик Николай Александрович


	1		Введение
	2		История покупок и ее представление в системах CRM
	5		Рис. 1. Распределение доли успешно завершенных заказов в представленной выборке Анализ поведения покупателей
	7		Заключение
	9		Таблица 1. Классификация с использованием дерева решений Таблица 2. Структурная матрица корреляций для полученной дискриминантной функции Таблица 3. Классификация с использованием дискриминантных функций
	10		Литература

Ключевые слова: интернет-магазин, управление клиентским опытом, анализ поведения потребителей, прогнозирование лояльности, CRM-система, RFM-анализ

Аннотация

В статье рассматривается клиентский опыт и его влияние на лояльность клиента по отношению к интернет-магазину. Приводится методика работы с данными об истории покупок клиентов интернет-магазина на примере выборки, предоставленной магазином «ВсеИнструменты.ру». Показаны значимые факторы анализа поведения покупателей, особенности определения признаков клиентов.

Журнал: «Клиентинг и управление клиентским портфелем» — №2, 2017 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 10

Кол-во знаков: около 22,029

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Smith S., Wheeler J. (2002). Managing the Customer Experience: Turning Customers into Advocates. Harlow: Financial Times Press.

2. Schmitt B.H. (2003). Customer Experience Management: a Revolutionary Approach to Connecting with Your Customers. New York: John Wiley & Sons.

3. Zomerdijk L.G., Voss C.A. (2010). «Service design for experience-centric services». Journal of Service Research, Vol. 13(1), рp. 67–82.

4. Carbone L.P., Berry L.L. (2007). «Build loyalty through experience management». Quality Progress, Vol. 40, No. 9, pp. 26–32.

5. Albescu F., Pugna I. (2014). «Marketing intelligence — the last frontier of business information technologies». Romanian Journal of Marketing, Iss. 3, pp. 55–68.

6. Ball D., Coelho P.S., Vilares M.J. (2006). «Service personalization and loyalty». Journal of Services Marketing, Vol. 20(6), pp. 391–403.

7. Chung T.S., Wedel M. (2014). 18 Adaptive Personalization of Mobile Information Services. Handbook of Service Marketing Research. Cheltenham: Edward Elgar.

8. Ball D., Coelho P.S., Vilares M.J. (2006). «Service personalization and loyalty». Journal of Services Marketing, Vol. 20(6), pp. 391–403.

9. 20 крупнейших онлайн-магазинов России: рейтинг Forbes. — Подробнее .

10. Spiess J., T’Joens Y., Dragnea R., Spencer P., Philippart L. (2014). «Using Big Data to improve customer experience and business performance». Bell Labs Technical Journal, Vol. 18(4), pp. 3–17.

11. Phillips-Wren G., Hoskisson A. (2015). «An analytical journey towards Big Data». Journal of Decision Systems, Vol. 24, No. 1, pp. 87–102.

12. Fader P.S., Hardie B.G., Lee K.L. (2005). «RFM and CLV: using iso-value curves for customer base analysis». Journal of Marketing Research, No. 42(4), pp. 415–430.

13. Berger P.D., Nasr N.I. (1998). «Customer Lifetime Value: marketing models and applications». Journal of Interactive Marketing, No. 12, pp. 17–30.

14. Дьяконов А.Г. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-ин-форматика. — 2014. — №1(27). — С. 68–77.

15. Liu Y. (2015). «Big Data and predictive business analytics». Journal of Business Forecasting, Vol. 33(4).

16. Jasrai L. (2014). «Predicting customer satisfaction towards mobile value-added services: an application of multiple regression». The IUP Journal of Marketing Management, Vol. XIII, No.1.

17. Solomon M.R. (2004). Consumer Behavior. Buying, Having, and Being. Saddle River: Pearson Prenctice Hall.

18. Донской В.И. Алгоритмы обучения, основанные на построении решающих деревьев // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 1982. — Т. 22. — №4. — С. 963–974.

Прохорова Татьяна Борисовна

Ассистент кафедры маркетинга фирмы НИУ ВШЭ.

г. Москва

Агейчик Николай Александрович

Руководитель отдела маркетинга баз данных, бизнес-аналитик ООО «ВсеИнструменты.ру».

г. Москва

Электронная библиотека