Comment utiliser les données du programme de fidélisation

Si vous avez un programme de fidélité et les données qu'il produit, que faites-vous? ? En tant que data mining, votre rôle consiste à fournir aux décideurs une analyse qui soutient l'entreprise. Certains cadres comprennent les programmes de fidélisation et peuvent demander des informations spécifiques, peut-être plus que ce que vous avez des heures à fournir. Mais beaucoup d'autres ne demandent pas.

Certains cadres ne font pas confiance aux données, d'autres ne les aiment pas, et beaucoup ne les comprennent pas, mais la raison la plus fréquente pour laquelle les dirigeants ne vous demandent pas d'information est qu'ils ont juste beaucoup d'autres choses dans leur esprit. Lorsque la direction ne demande pas d'analyse, ne restez pas assis à attendre un appel. C'est une bonne occasion de jouer un rôle proactif. C'est plus qu'une opportunité; c'est une nécessité!

Votre organisation peut avoir beaucoup de cadres, mais vous devez traiter chacun d'eux en tant qu'individu. Votre entreprise peut fabriquer 101 types de collations, mais la personne responsable des croustilles de maïs veut seulement entendre parler des croustilles de maïs. Il n'a pas le pouvoir de prendre des décisions au sujet du chocolat, des craquelins ou des petits pains, et il n'a pas non plus le temps d'y penser.

Concentrez-vous sur quelque chose d'important pour un décideur particulier. Si vous ne connaissez pas déjà les priorités de l'exécutif, voici comment vous pouvez le comprendre. Commencez par comprendre les responsabilités de l'exécutif. Ceux-ci peuvent être définis par des éléments tels que des lignes de produits spécifiques ou la géographie. L'exécutif aura des objectifs stratégiques spécifiques, et vous devez savoir ce qu'ils sont.

Découvrez ensuite quelles mesures sont les plus importantes pour la survie du dirigeant. La rémunération des dirigeants, par exemple, est souvent liée aux paramètres de performance de l'entreprise. Lorsque vous connaissez les statistiques définissant le salaire du dirigeant, vous savez exactement où concentrer vos efforts d'exploration de données.

Considérez que vous voulez fournir une analyse utile à l'exécutif chargé de la commercialisation des chips de maïs au Canada. Vous avez beaucoup réduit la portée simplement en connaissant ces responsabilités; Vous n'avez pas besoin de considérer les gammes de produits sauf les croustilles de maïs ou toute autre région géographique sauf le Canada. Ensuite, regardez les objectifs. Peut-être que l'exécutif a pour objectif d'augmenter les ventes de 7 pour cent cette année.

Voici la clé: Les cadres savent déjà ce qui s'est passé, et ils ont besoin de vous pour leur montrer comment ils peuvent influencer ce qui se passe ensuite.

Ne vous adressez donc pas à l'exécutif et expliquez que les ventes de croustilles de maïs sont en hausse de 4% depuis le début de l'année. Quelqu'un d'autre a déjà fait cela. Au lieu de cela, extraire les données pour trouver des indices sur les actions susceptibles d'augmenter les ventes.Devenez le héros du data mining de votre décideur en découvrant des informations exploitables telles que

• Caractéristiques des clients qui achètent de grandes quantités d'un produit

• Caractéristiques des clients qui augmentent le montant qu'ils achètent

• Segment de clientèle en croissance

• Combinaisons de produits qui sont souvent achetés ensemble

• Des promotions qui fonctionnent mieux que d'autres

• Des canaux marketing plus rentables que d'autres

• Les comportements des consommateurs (en magasin et en ligne) qui affectent les ventes

• Facteurs inattendus (ou des combinaisons de facteurs) qui influent sur les ventes