Články označené ako BrandCom sú pripravené a publikované v spolupráci s komerčnými partnermi. Hoci redakcia TRENDU nie je ich autorom, ich obsah považuje za prínosný pre čitateľa a preto umožnila ich publikovanie. Viac o BrandCom

BLOG Filip Vítek

3 marketingové rébusy + ICH RIEŠENIA

29.09.2015 | Filip Vítek

Druhý set marketingových úloh na preverenie Vašej kreativity a rozmýšľania.

  • Tlačiť
  • 40

[edited]  Výsledky a riešenia doplnené nižšie pod zadaniami úloh. Gratulujeme výhercom!

Na základe veľmi pozitívnej odozvy z prvého kola marketingových hádaniek, rozhodol som sa pre súťaže-chtivých pripraviť aj druhé kolo, tentokrát 3 a už o niečo tažších marketingových hádaniek.  Odmena zostáva rovnaká, pre tri najpresnejšie odpovede a jednu najoriginánejšiu (aj keď nie nutne presnú) venujem zaujímavé knižky. Tak do toho, nájdete aspoň jednu správnu odpoveď ?

 

ÚLOHA 2.1: Ľudia z posilňovne

Ste dátovým analytikom pre mobilného operátora, k dispozícii máte všetky údaje o pohybe klienta, telefonátoch a odosielaní textových správ klienta (nie ich obsah). Pre klientov, ktorí využívajú aj mobilný internet máte k dispozícii zoznam kategórii (nie však konkrétnych stránok), ktoré klient v jednotlivých častiach dňa navštívil za posledné obdobie. Od vedúcho biznis teamu ste obrdžali požiadavku čo najpresnejšie identifikovať skupinu ľudí, ktorí chodia do fitka. Chceli ste použiť GPS dáta posilňovní, ale prišli ste na to, že mnohé z nich sú v polyfunkčných budovách, kde nie je možné jednoznačne ich oddeliť od iných prevádzok v budove. Musíte teda zvoliť iný prístup. Ako identifikujete týchto klientov ?

 

ÚLOHA 2.2: Vodiči áut

Pracujete na marketingovom oddelení siete lekární. Vašou prácou je analyzovať správanie klientov na základe ich historických nákupov. Vaša spoločnosť sa rozhodla uviesť na trh nový energetický nápoj špecialne pre vodičov. Boli ste požiadaný/á, aby ste vybrali cieľovú vzorku ľudí, ktorí s dostatočnou pravdepodobnosťou majú auto/šoférujú. Skúsili ste vytiahnuť ľudí, ktorí si kúpili autolekárničku alebo alkoholtester, ale prišli ste na to, že títo klienti tvoria menej ako 2% všetkých klientov, pričom podľa štatistík vodičský preukaz má v priemere aspoň každý 4 obyvateľ krajiny. Musíte teda zjavne zvoliť iný prístup. Aké riešenie navrhnete?

 

ÚLOHA 2.3: Nedočkaví klienti

Už piatym rokom ste analytikom v jednej z retailových bánk (mimochodom, gratulujeme k výročiu :), ale takúto divnú úlohu ste ešte nedostali. Produktové oddelenie pripravuje nový druh bankového produktu. Produkt má mnoho zaujímavých funkcionalít, ale (pre poplatkovú štruktúru) je zjavne nevhodný pre skupinu klientov, ktorí sú nedočkaví. Ako najseniornejšiemu analytikovi v teame sa Vám "ušla" úloha z historických dát o používaní produktov (Vaša banka ponúka doposiaľ len bežné účty a menšie spotrebné úvery) identifikovať klientov, ktorí sa javia ako netrpezliví. Ako to, preboha, máte urobiť?

Chcem sa zapojiť. Ako odpovedať na úlohy?

Ak nie ste registrovaný na TRENDE a nemôžete odpovedať priamo v diskusii k tomuto blogu, pošlite mi správu na LinkedIN, Twitter, Google+ alebo cez Facebook a ja Vaše odpovede vložím do diskusie ako administrátor blogu. 

Nie som si istý, ako postupovať. Existuje nejaké nápovedy?

Ak ste do marketingových rébusov zavítali prvý krát, pozrite si na ukážky otázok prvého kola (a ich riešenia). 

Riešenie úloh si vyžaduje zmeniť pohľad na bežné dáta. Niekoľko reálnych príkladov "ako na to" nájdete v niektorom z nasledovných blogov autora:

Prehľadný sumár blogov F. Víteka

Správne riešenia a vyhodnotenie súťaže:

ÚLOHA 2.1: Ľudia z posilňovne

Viacerí z prispievateľov do diskusie odhalili podstatné elementy riešenia, takže tu odpoveď asi nebude až takým prekvapením. Správne riešenie zahŕňa nasledovné dôležité elementy:

  • Lokalizácia k posilňovniam 

Človek sa musí pravidelne pohybovať okolo zón, kde sa fitka nachádzajú. Inak totiž aj pri splnení ostatných bodov by to mohol byť napríklad účastník šachových krúžkov, či kurzov maľovania napríklad.

  • Neaktivita dlhšiu dobu 

V riešeniach správne bolo uvedené, že klient by mal mať zníženú aktivitu telefónu počas časov keď sa tak nachádza. Týmto spôsobom sa bude dať napríklad odlíšiť od ľudí, ktorí sú v tej istej budove (napríklad nákupné centrum), ale nakupujú alebo robia iné činnosti, pri ktorých mobil kľudne zdvihnú. Viem, že existujúc výnimky, ale väčšina ľudí, čo chodí do fitka pravidelne, tam nechodí písať SMS alebo telefonovať, takže priemerná aktivita bude určite iná.

  • Zastavenie sa po ceste do práce alebo z práce 

Element, ktorý je pomerne dôležitý, ale nespomínal sa v riešeniach, že do fitka zvyčajne ľudia chodia v ranných hodinách pred prácou alebo naopak po práci. Ak sa teda opakuje pattern, že na nejaké miesto prichádzam pravidelne ráno pred prácou (a plním tam ostatné podmienky), tak to zvyšuje výrazne pravdepodobnosť, že je to práve fitko.

  • Pravidelnosť na danom mieste

Možno ste nad tým nikdy nerozmýšľali, ale existuje len niekoľko miest, na ktoré presne sa vraciame s vysokou frekvenciou (viac krát za týždeň). Toto je jeden zo spôsobov, ako sa napríklad dá oddeliť divák kina od návštevníka fitka, lebo aj najväčší kinofily nechodia do kina viackrát týždenne.

---

Dôležité je, človek musí spĺňať tieto podmienky súčasne. Na tento úkon sa používa umelý ukazovateľ, ktorý násobí priemerný počet splnených príznakov pri každom opakovaní s frekvenciou opakovania. Čím vyšší je tento ukazovateľ, tým väčšia pravdepodobnosť.

Viacerí hádači boli pomerne blízko. Marián S. a KateF sa dostali asi najbližšie. Keďže KateF zároveň podala riešenie skôr, rozhodol som sa za túto úlohu oceniť práve KateF.

Veľmi zaujímavým aspektom riešenia, s ktorým prišiel Tomáš, je pokúsiť sa zúžiť výber cez okruh ľudí. Je fakt z telefonických dát by sa dal vypracovať algoritmus, ktorý najprv určí vysoko pravdepodobných návštevníkov fitka, následne ich spojí s číslom fitka alebo trénera v ňom a potom identifikuje ostatných ľudí, ktorí si s daným fitkom/trénerom volajú. Keď som si však pokúsil zostaviť skript na takýto algoritmus, prišiel som na to, že by tento prístup označil mylne aj rodinu a kamarátov daných trénerov ako aj mylne zahrnul ľudí ako partia kamošov, ktorí si chodia zahrať spolu futbal alebo iný kolektívny šport. V každom prípade mi to príde veľmi kreatívny prístup a tak som sa rozhodol Tomáša oceniť špeciálnou cenou za osobitý nápad.

ÚLOHA 2.2: Vodiči áut

Ako naznačilo už zadanie, výber sa v tomto prípade neodvíja od toho ČO klient kupuje alebo AKO NAKUPUJE. Hoci tu padli rôzne zaručené recepty na úspech, podstata najpresnejšieho riešenia tkvie v tom odhaliť také nákupné správanie, ktoré je vysoko pravdepodobné s autom a veľmi nepravdepodobné bez auta. K takýmto príznakom patrí: A) v koľkých rôznych mestách som v tej istej sieti nakúpil; B) v koľkých lekárňach tej istej siete som nakúpil; C) ako často som nakupoval v “nespoločenských“ časoch (málo kto si bude brať taxík, aby si kúpil na opačnej strane mesta večer vitamíny), D) ako často som nakupoval v lekárňach, ktoré sú ďalej od miesta. U nás neexitujú presné digitálne údaje o tom, kedy mi recept predpísali na papier (snáď to vyriešia elektronické recepty), takže nemožno počítať dobu medzi receptom a vyzdvihnutím, v zahraničí tieto analytické postupy bývajú súčasťou takýchto riešení. Ak by ste mali k dispozícii GPS súradnice konkurenčných lekární, môžete zároveň spočítať číslo, koľko lekární má klient bližšie ako tú vašu, čím väčšie číslo, tým väčšia pravdepodobnosť auta (ľudia bez auta volia skôr bližšie lekárne ako vzdialenejšie).

Aj keď AKO nakupujem hrá primárnu úlohu v riešení, tak trochu je potrebné použiť aj to ČO nakupujem. Skôr sa však obsah použije na negatívne vymedzenie (odrezanie nevodičov), ide o ľudí s príliš vysokým vekom, fatálnym problémom so zrakom, psycho a inými diagnózami, ktoré sú nezlučiteľné s vodičským preukazom. Okrem toho treba samozrejme vylúčiť ľudí do 18 rokov (neverili by ste koľkých to nenapadne), ľudí, ktorí aj veľké sumy platia v hotovosti a nie kartou (toto by chcelo samostatnú diskusiu, ale mám to podložené dátami) a niekoľko drobnejších skupín. Preferovať pozitívne vekom ľudí, čo sú sami rodičia detí je asi rozumné, ale iba ak sa spojí aj geo dimenziou trvalého pobytu. V chudobnejších regiónoch to naberá opačnú koreláciu, že ľudia s väčším počtom detí práve auto nemajú. Najbližšie tomuto komplexnému riešeniu bol Hulo11, takže som sa rozhodol za túto otázku udeliť cenu práve jemu.

ÚLOHA 2.3: Nedočkaví klienti

Nedočkaví klienti boli objektívne asi najťažšia úloha. Podľa diskusie k tejto úlohe sa nazdávam, že k jej vyriešeniu je potrebné aspoň trochu poznať dátovú podstatu, ktorú ako klienti bánk vytvárame a bežnému „smrteľníkovi“ asi je veľmi ťažké predstaviť si, na čom všetkom by sa v banke dala nedočkavosť odhadovať.

Pre vyriešenie tejto úlohy je potrebné použiť prístup, ktorému sa odborne hovorí BEHAVIORAL MARKERS. Je to zoznam malých, samých o sebe nejednoznačných indícii o danom správaní, ktoré však rastú na sile, keď sa začnú kumulovať. Mimochodom tento prístup sa používa v CIA a iných bezpečnostných agentúrach pre odhalenia napríklad podozrivých teroristov. Pravdepodobnosť, že človek je taký, ako hľadáme je potom daná počtom naplnených markerov. Čím viac markerov za históriu naplnených, tým väčšia pravdepodobnosť u daného človeka. (len pre orientáciu, pre teroristické modely ide zvyčajne o viac ako 500 skúmaných markerov).

Čo sú teda markeri nedočkavosti ? Niektoré z nich zazneli v riešeniach ľudí (časté výbery, nadpriemerne časté vklady, vysoká frekvencia návštev internet-bankingu, podiel impulzívnych nákladov na celkovom nákupe, a pod. ) Rád by som však uviedol ak niekoľko ďalších markerov, ktoré možno nie sú tak ľahko prekuknuteľné (bez predošlej skúsenosti):

  1. Sťažovanie sa. Áno, trpezlivý ľudia sa sťažujú menej, netrpezlivým rýchlejšie „vyletí dekel“. Pritom nie je potrebné ani hľadať v texte ponosy na trvanie, už samotný jav sťažovania je markerom nedočakovosti.
  2. Rušenie produktov a otváranie nových. Klienti, ktorí si dajú tú námahu zrušiť si jeden produkt a otvoriť iný sa ukazujú ako netrpezlivejší ako priemer. (spomeniete si na ľudí, čo musia mať nový iPhone hneď ako vyjde ? J)
  3. Častý výber z rôznych cudzích bankomatov. (paradoxne nie je ani dôležité, či spoplatnený). Ľudia, čo vyberajú v inej sieti sú podstatne netrpezlvejší. Dodatočný marker sa dá dať ešte na priemernú vzdialenosť vlastného bankomatu od cudzieho, keď klient vyberal z cudzieho bankomatu.
  4. Opakovaný výber menších súm peňazí v zahraničí (asi nepotrebuje veľa komentáru)
  5. Doba medzi splatnosťou (jednorazového) prevodného príkazu a jeho zadaním do systému.
  6. Zaujímavým markerom je ukazovateľ nazvaný Time-to-zero, ktorý počíta ako rýchlo po príchode výplaty miniete aspoň 90% zo všetkých peňazí, ktoré neodchádzjajú na pravidelné platby. Toto číslo sa počíta v dňoch a deli sa 30timi. V niektorých krajinách dokonca majú ešte silnejší ukazovateľ (income adjusted time to zero) = time-to-zero * 1/(priemerný mesačný plat klienta); ktorý zohľadňuje, že u ľudí s vyšším príjmom je tento marker ešte silnejším indikátorom. Ukazovateľ sa vyhodnocuje tak, že čím menšia hodnota, tým väčšia pravdepodobnosť.
  7. Vo väčšine štandardných bankových systémov je veľmi dobrým markerom, ak klient má mesačne veľkú časť výlaty zapletnú kartou, ale platí kartou iba stredné a väčšie sumy. (znamená, že menšie sumy platí v hotovosti = kvôli tomu sa mi neoplatí vyťahovať kartu). Tento marker teraz ide troche navrub bezkontaktných platbám, ktoré stláčajú priemernú platbu dole, ale na druhej strane vzniká iný marker, podiel bezkontaktných platieb na celku, ktorý nahrádza pôvodný cash princíp.

Markerov sú v reálnom modeli desiatky, na všetky tu nie je priestor, ale v ponúknutých riešeniach sa najviac z nich objavilo v riešení CECA, ktorému preto za túto úlohu udeľujem cenu.

Všetci ocenení získavajú odo mňa knihu Numerati [http://www.martinus.sk/?uItem=72469] (ktorá im možno dá určitú výhodu pre prípadne ďalšie kolá :) ) Gratulujem víťazom a prosím, aby sa mi ozvali na email, ktorý je uvedený v diskusii, aby som im vedel doručiť zaslúženú odmenu.

Ďakujem všetkým za zapojenie do druhého kola. Mnohí sa pýtali, či bude aj kolo tretie. Nuž, nápady by ešte boli, dostávam však na tento druh počinu rôznu spätnú väzbu, tak uvidím, či sa odhodlám pre ďalšie kolo.

  • Tlačiť
  • 40

Tagy banka, banks, client data, CRM, data mining, marketing

Filip Vítek

Filip Vítek
  • Počet článkov: 50
  • Priemerná čítanosť: 5510
  • Priemerná diskutovanosť: 12
  • RSS blogu

O blogu

Stratég, inovátor a analytik s priamočiarym názorom a zmyslom pre analógiu a sirší pohľad na vec.

Filip Vítek

Filip Vítek
  • Počet článkov: 50
  • Priemerná čítanosť: 5510
  • Priemerná diskutovanosť: 12
  • RSS blogu

O blogu

Stratég, inovátor a analytik s priamočiarym názorom a zmyslom pre analógiu a sirší pohľad na vec.

Kalendár sa načítava...

Moje rubriky