Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


RFM-АНАЛИЗ КЛИЕНТСКОЙ БАЗЫ ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНА В АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПЛАТФОРМЕ LOGINOM

Работа №190789

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

экономика

Объем работы62
Год сдачи2022
Стоимость4620 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
2
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


АННОТАЦИЯ 3
Введение 3
1 Основные понятия и концепции интернет-магазинов 5
1.1 История развития интернет-магазинов 5
1.2 Бизнес-процесс «Продажи» в интернет-магазинах 10
2 Системы бизнес-аналитики (BI-системы) 13
2.1 Общая характеристика систем бизнес-аналитики (BI-систем) 13
2.2 Современные аналитические платформы 21
3 Реализация RFM-анализа в Loginom 29
3.1 RFM-анализ как способ сегментации клиентов 29
3.2 RFM анализ на примере интернет-магазина подарков в Великобритании 33
Заключение 51
Литература 53
Приложение А 57


В современном мире информация представляет собой огромную ценность для компании. Знание о прошлом дает возможность предопределить или спрогнозировать события в будущем, что позволяет избежать возможных потерь и убытков. Еще одним важным следствием владения информацией является способность изменить ход вещей в пользу компании, если прогноз оказался неутешительным. Однако все эти вещи невозможны, если только владеть какими-либо данным. Ключевой факт здесь - это грамотная обработка имеющихся данных с последующими выводами и действиями. Только такой подход способен обеспечить компании гибкость и маневренность в принятии управленческих решений.
Соответственно, возникает закономерный вопрос - каким образом обрабатывать данные? Это, в первую очередь, зависит от целей компании, от конкретной необходимости решить какую-либо проблему. Также немаловажным фактором является количество и качество имеющихся данных, так как от этого зависит возможность применения конкретного метода, позволяющего решить существующую проблему. И, конечно, решающим становится вопрос выбора инструмента, с помощью которого будет непосредственно реализовываться выбранный аналитический метод.
В наше время объемы владения информацией стремительно растут. Этому во многом способствует развитие Интернета, которое дало начало такой новой области экономики, как онлайн-торговля. Интернет-магазины по сравнению с офлайн-магазинами имеют много преимуществ, например, более низкие затраты на открытие и обслуживание, возможность повторно контактировать с клиентами в любое время, круглосуточный доступ и т.д. Но в то же время, появляются новые проблем, связанные с обработкой огромных массивов данных, в частности, для сегментирования клиентской базы интернет- магазина. Сегодня для их решения создаются аналитические платформы, способные работать с большими объемами информации, реализовывать необходимые методы и визуализировать полученные результаты.
Актуальность темы ВКР заключается в том, что современные аналитические платформы позволяют единоразово создавать решения, на основе какого-либо метода, и применять их к содержательно разным данным. Другими словами, один раз созданное решение будет обрабатывать разные наборы данных неограниченное число раз. Это позволяет не возвращаться к одной и той же проблеме постоянно. Если появились новые данные можно использовать уже настроенную модель и сразу получить результат, на основе которого уже будут строиться выводы и приниматься решения. Это в значительной 3
степени экономит временной ресурс, так как, во-первых, настройка модели происходит только один раз, во-вторых, аналитические платформы способны с высокой скорость обрабатывать большой поток информации.
Целью работы является построение модели RFM-анализа (Recency, Frequency, Monetary - давность, частота, сумма) для сегментации клиентской базы на примере интернет-магазина подарков в Великобритании в современной аналитической платформе Loginom.
В соответствии с данной целью поставлены следующие задачи:
1) изучить историю развития интернет-магазинов;
2) изучить бизнес-процесс «Продажи» интернет-магазина;
3) изучить основные характеристики систем бизнес-аналитики;
4) изучить особенности современных аналитических платформ;
5) изучить метод сегментации клиентов с помощью RFM-анализа;
6) построить модель RFM-анализа в Loginom.
Объект исследования - системы бизнес-аналитики.
Предмет исследования - метод сегментации клиентов интернет-магазина с помощью RFM-анализа.
Цель работы во многом предопределила ее структуру. В первой главе рассматривается история создания и развития интернет-магазинов, а также изучается бизнес-процесс «Продажи». Во второй главе изучаются теоретические основы систем бизнес-аналитики и современные аналитические платформы. Во третьей главе - особенности сегментирования клиентов посредствам RFM-анализа и осуществляется непосредственное построение решения в Loginom.
В исследовании использованы в большей степени общенаучные методы - анализ, синтез, моделирование, а также эмпирические методы - сравнение, измерение.
Тема работы затрагивает актуальные вопросы анализа данных в интернет- магазинах, работы современных аналитических систем и платформ. Существует достаточная научно-теоретическая база, а также разнообразные интернет-источники.
В данной работе акцент сделан на практической реализации RFM-анализа клиентской базы интернет-магазина с помощью современного, удобного и доступного инструмента. Это позволит качественно решить проблему сегментации клиентов и в значительной степени сэкономить время на механической работе, сохранив ресурс для анализа результатов, формулирования выводов и осуществления соответствующих действий.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Любая компания заинтересована в повышении эффективности своей работы и снижении убытков. Достижению этих целей способствуют многие действия, среди которых, в том числе, грамотная сегментация клиентов на группы и дифференцированная работа с каждой из них. Действенным инструментом для разбиения клиентской базы является RFM-анализ. Регулярное его проведение способствует выстраиванию долговременного контакта с клиентами, что в перспективе обеспечивает быстрое развитие компании. Кроме того, действующая в современном мире тенденция автоматизации имеет большое значение. С помощью аналитических платформ реализация RFM-анализа становится быстрее, проще и удобнее. Созданная один раз модель пригодна для неограниченного количества использования, следовательно, позволяет экономить ограниченные ресурсы компании.
Цель работы, заключавшаяся в построение модели RFM-анализа для сегментации клиентов на примере интернет-магазина подарков в Великобритании в современной аналитической платформе Loginom, достигнута.
Все сформулированные в соответствии с целью задачи решены. Изучена история развития интернет-магазинов, начавшаяся еще в 60-х годах прошлого века. Решающую роль в процессе становления современных интернет-магазинов сыграло непосредственно распространение Интернета в мире. Также был рассмотрен бизнес-процесс «Продажи» для интернет-магазинов, важным этапом которого является повторное привлечение клиентов. Изучены основные характеристики систем бизнес-аналитики. Современные BI- системы реализуют весь комплекс работы с имеющимися у компании данными, а именно - хранение, обработку, анализ данных и представление полученных результатов в виде разнообразных визуализаций. Рассмотрены наиболее распространенные и популярные аналитические платформы - QlickView, Microsoft Power BI и Loginom - с акцентом на последней. Изучен один из методов сегментирования клиентов - RFM-анализ, который заключается в разбиении на три уровня трех основных показателей - Давность, Частота и Сумма. Построена модель реализации RFM-анализа в аналитической платформе Loginom, которая разбила клиентскую базу интернет-магазина подарков в Великобритании на 16 групп в зависимости от оценки трех показателей, превалирующими группами являются 111, 211, 221, 311, 321 и 322.
На основе проведенного RFM-анализа, можно сделать вывод о том, что в интернет-магазине большинство заказов производится за низкий чек, что объяснимо ценовой политикой организации. Показатель частоты находится на уровне 2 для многих 51
клиентов, что свидетельствует о регулярной потребности клиентов в приобретении подарков. Однако, стоит обратить внимание на 40% потребителей, совершивших только одну покупку. Показатель Давности находится на уровне 3, что свидетельствует о большом количестве новых и лояльных клиентов. Рассматриваемому интернет-магазину подарков рекомендуется реализовать комплекс мер, уникальный для каждой выделенной группы на основе проведенного анализа. Контролировать эффективность проведенных мероприятий возможно также посредствам RFM-анализа через определенный промежуток времени.
Таким образом, в данной работе изучена история интернет-магазинов и построен бизнес-процесс «Продажи», рассмотрены основные характеристики систем бизнес-аналитики, а также особенности работы аналитических платформ. Реализована модель сегментации клиентов RFM-анализа в Loginom на основе данных интернет-магазина подарков в Великобритании и построен визуальный отчет в MS Power BI. Полученные результаты структурированы, обработаны и сформулированы в соответствующие выводы


1. Аналитическая платформа Loginom [Электронный ресурс] / / Официальный сайт - Электрон. дан. - Москва, 2021. URL: https://loginom.ru/ (дата обращения: 23.02.2022).
2. Аналитическая платформа Power BI [Электронный ресурс] / / Официальный сайт - Электрон. дан. - Москва, 2021. URL: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/ (дата обращения: 23.02.2022).
3. Аналитическая платформа QlikView [Электронный ресурс] / / Официальный сайт - Электрон. дан. - Москва, 2021. URL: https://www.qlik.com/ru-ru (дата обращения: 23.02.2022).
4. Главное об RFM-анализе. Как сегментировать клиентов, чтобы они покупали
больше и чаще [Электронный ресурс] / / Интернет-издание о бизнесе, стартапах, инновациях, маркетинге и технологиях / сост. Кузнецов Е. - Электрон. дан. - Москва, 2019. - URL: https://vc.ru/marketing/97105-glavnoe-ob-rfm-analize-kak-segmentirovat-
klientov-chtoby-oni-pokupali-bolshe-i-chashche (дата обращения: 03.04.2022).
5. Десятников В. А. Управление знаниями организации: учебное пособие / В. А.
Десятников. - Москва: Издательство Кнорус, 2010. - 344. URL:
https://bstudy.net/741677/ekonomika/upravlenie znaniyami organizacii (дата обращения: 06.02.2022).
6. Доля продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли // Федеральная служба государственной статистики (Росстат). - Офиц. изд. - Москва, 2021. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/23457 (дата обращения: 10.04.2022).
7. Индикаторы цифровой экономики: 2021: статистический сборник / Г.И.
Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т И60 «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2021. - 380 с. URL:
https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/484533334.pdf (дата обращения: 12.04.2022).
8. Интернет-торговля рынок России [Электронный ресурс] / / Интернет-издание TAdviser.ru - Электрон. дан. - Москва, 2022. - URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения: 12.04.2022).
9. Как рынок eCommerce изменился за 2020 год, и какие настроения у потребителей в 2021 году? // Блог Metacommerce - Электрон. дан. - Москва, 2021. - URL: https://www.metacommerce.ru/blog/ecommerce/ (дата обращения: 12.04.2022).
10. Миркин Б. Г. Введение в анализ данных: учебник и практикум / Б. Г. Миркин.
— Москва: Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. URL: https://urait-
ru.ez.lib.tsu.ru/bcode/450262 (дата обращения: 13.02.2022).
11. Могилко Д.Ю. Аналитика бизнес-процессов // Менеджмент качества. - 2018. - № 3. - С. 186-200. URL: https://grebennikon-ru.ez.lib.tsu.ru/article-oi4t.html (дата обращения: 06.02.2022).
12. Наумов В.Н. Ценностно ориентированная модель повышения конкурентоспособности интернет-магазинов // Интернет-маркетинг. - 2018. - № 1. - С. 216. URL: https://grebennikon-ru.ez.lib.tsu.ru/article-yzf6.html (дата обращения: 06.04.2022).
13. Основные функции ETL - систем [Электронный ресурс] / / Коллективный блог Habr / сост. Мокрышев А. - Электрон. дан. - Москва, 2015. URL: https://habr.com/ru/post/248231/ (дата обращения: 16.02.2022).
14. Прохорова Т.Б., Агейчик Н.А. Анализ поведения клиентов в электронной коммерции для прогнозирования лояльности // Маркетинг и маркетинговые исследования.
- 2016. - № 5. - С. 376-385. URL: https://grebennikon-ru.ez.lib.tsu.ru/article-qknr.html (дата обращения: 03.04.2022).
15. Самые первые интернет-магазины [Электронный ресурс] / / Интернет-издание о бизнесе, стартапах, инновациях, маркетинге и технологиях / сост. Ленский С. - Электрон. дан. - Москва, 2020. - URL: https://vc.ru/trade/115512-samye-pervye-internet- magaziny (дата обращения: 12.04.2022).
..35

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ