Тема: Разработка инструментов анализа лояльности клиентов крупной компании
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
ГЛАВА 1. РАЗРАБОТКА MIND MAP ДЛЯ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММЫ ЛОЯЛЬНОСТИ 5
1.1. Описание принципа создания Mind Map 5
1.2. Описание веток Mind Map, относящихся к исследованию 6
ГЛАВА 2. СОЗДАНИЕ СИСТЕМАТИЧЕСКОЙ КАРТЫ 15
2.1. Обзор научных статей. Систематическая карта верхнего и нижнего уровней 15
2.2. Вывод по результатам рассмотрения научных статей 20
ГЛАВА 3. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 21
3.1. Описание веток Mind Map, относящихся к практической части 21
3.1.1. Описание методов 22
3.2. Проведение бизнес-анализа 29
3.2.1. Бизнес-анализ в компании 29
3.2.2. Анализ потребностей стейкхолдеров 29
3.2.3. Организационная схема компании 32
3.2.4. Бизнес-модель Canvas 34
3.2.5. Модель AS-IS 36
3.2.6. Модель TO-BE 37
3.3. Разработка дашборда для целей повышения эффективности взаимодействия и удержания клиентской базы в крупной компании 39
3.3.1. Выбор программного обеспечения. Обзор основных систем бизнес-аналитики 39
3.3.2. Обоснование выбора BI-системы для создания дашборда 43
3.3.3. Описание данных для дашборда 43
3.3.4. Создание дашборда с использованием Power BI 50
3.4. Бизнес-выводы по дашборду 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 61
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 63
📖 Введение
Целью выпускной квалификационной работы является разработка инструмента анализа лояльности клиентов крупной компании для повышения эффективности и удержания клиентской базы.
Для выполнения цели поставлены следующие задачи:
- разработка Mind Map для описания предметной области;
- обзор научных статей, выявление ключевых аспектов анализа лояльности, создание систематической карты;
- проведение бизнес-анализа компании, выявление потребностей стейкхолдеров и основных аспектов организационной структуры;
- выбор программного продукта для анализа лояльности клиентов: обоснование выбора BI-системы для его создания;
- разработка бизнес-приложения в выбранном программном продукте, позволяющего проводить мониторинг эффективности взаимодействия и удержания клиентской базы.
Объект исследования - база клиентов крупной финансовой компании, предмет исследования - инструмент анализа лояльности клиентов, представленный в виде дашборда.
Данная работа состоит из введения, трёх глав и заключения и представляет собой комплексный анализ и разработку дашборда, специально адаптированного под нужды финансового брокера. В ходе исследования использовались современные методы и подходы в области анализа данных, которые применялись для создания инструмента, наиболее полно удовлетворяющего потребности и цели компании.
✅ Заключение
Для достижения цели работы были решены следующие задачи:
- Проведён обзор научной литературы и научных публикаций на целевую тематику;
- Создана Mind Map для визуализации компонентов программы лояльности, методов, стратегии привлечения клиентов, мониторинга и структурировании информации, идентификации приоритетов;
- Создана систематическая карта для выявления ключевых направлений;
- Проведён обзор существующих BI систем;
- Разработан многостраничный интерактивный дашборд.
Дополнительно стоит отметить, опыт показал, что анализ такой метрики, как данные о первом депозите клиента и торговых операциях позволяет компании не только оценить эффективность маркетинговых кампаний, но и выявить ключевые факторы, влияющие на финансовый успех и степень вовлеченности клиентов, что потенциально повышает конкурентоспособность компании.
Дальнейшим вектором развития исследовательской тематики может быть интеграция методов машинного обучения и анализа больших данных для предсказания поведения клиентов, определения наиболее эффективных маркетинговых стратегий и улучшения уровня обслуживания. Также можно исследовать влияние различных внешних факторов, таких как политические события или изменения в экономической среде, на поведение клиентов и финансовые показатели компании.
Результаты проделанной работы позволят компании лучше понять свою аудиторию, оптимизировать стратегии маркетинга и взаимодействия с клиентами, а также принимать более обоснованные решения для дальнейшего развития и увеличения прибыли.





