Основные положения лояльности в маркетинге

2.5. Анализ эффективности программ привлечения
Предприятию мало иметь разработанную систему повышения лояльности - необходимы также средства контроля над ее эффективностью. Необходимые статистические данные должны накапливаться в системе управления. Причем в дальнейшем руководство сможет получить анализ эффективности системы, выраженный в денежном выражении и в увеличении пула клиентов. Для этого в системе создаются различные отчеты, показывающие динамику изменения статистических данных, как в табличном, так и в графическом виде.
Проблема состоит в анализе достаточно разнородных по своей природе данных - не всегда даже понятно, что именно анализировать и есть ли хоть какая-то взаимосвязь между проводимой программой (или программами) удержания клиентов и колебаниями оборотов, объемов продаж и так далее. Есть несколько методов, которые можно применить.
Наиболее простой - статистический анализ. Совместно с лицом, принимающим решения, разрабатывается набор пар сопоставляемых параметров (например, группа товаров - объем продаж), и динамика изменений размещается на временной оси. При этом ось может быть размечена как по абсолютному времени (дни, недели, месяцы), так и точками начала и окончания маркетинговых акций, скидок, распродаж и т.д. Все акции регистрируются в системе, поэтому "временные срезы" строятся автоматически.
OLAP - анализ. Наиболее универсальный метод - позволяет строить выборки данных самому пользователю, причем пользователь сам размещает характеристики, находящиеся на осях координат, устанавливает фильтры, ограничения на выборки и размерность осей. Однако за универсальность приходиться расплачиваться сложностью в освоении. Основная проблема в данном методе, пожалуй, необходимость времени и желания обучаться работе с системой. Не каждый руководитель станет осваивать подобный "конструктор отчетов" - у него может не хватать времени и на более важные для бизнеса дела.
Экзотические методы: кластеризация (поиск закономерностей в поле данных и объединение сходных групп реакций потребителей в кластеры, исходя из набора признаков) и анализ методами генетических алгоритмов. Представление вариантов решения проблемы - увеличения потребительской лояльности, кодируется в цепочку чисел "генокод". Затем множество изначально одинаковых или различных решений запускаются в "предметной области", которой может служить выгруженная из системы управления или смоделированная конкурентная среда и статистика финансовых показателей. Благодаря алгоритмам самомодификации ("кроссовера", "мутаций", и т.д.) из популяции решений "выживают" только наиболее приспособленные - дающие при расчете наибольшее (или наименьшее) значение целевой функции. Затем наиболее жизнестойкие "индивидуумы" декодируются, и вот они - оптимальные стратегии. Впрочем, это просто в теории, методы эти заслуживают более подробного описания, книги и статьи по соответствующей тематике можно найти как в Интернет, так и в offline.
Выше перечисленные методы помогут компании в анализе эффективности выбранной системы повышения лояльности.