Панель KPI для задач Customer Intelligence: применение и значение для бизнеса

Вклад бизнеса в экономическое развитие стран, создание новых рабочих мест, развитие образования, улучшение окружающей среды и повышение уровня жизни населения очень значим. Для самих предприятий жизненно важно стабильное и конкурентоспособное развитие, основанное на эффективной маркетинговой деятельности, где важную роль играет клиентская аналитика (КА). Это обосновано тем, что в современных реалиях клиентоориентированность дает компаниям возможность быть более успешными и стабильными на рынке. Мировая цифровая трансформация предоставила компаниям множество возможностей для кастомизации продуктов и услуг, что в целом повышает конкурентоспособность, с одной стороны, с другой стороны, открывает новые возможности по работе с потребителями. Опираясь на базы данных потребителей в маркетинговой активности, можно начать применять КА. Для сбора и обработки баз данных потребителей сегодня существует множество методов и технологий, позволяющих начать применение КА. Цель данного исследования – представить практический подход к задачам КА с помощью информационной панели ключевых показателей эффективности, где панель представляет собой набор ключевых показателей эффективности, выбранных на основе реализации задач КА. Применение данной панели позволит компаниям пойти по пути внедрения КА с пониманием и оценкой эффективности использования данной методики. Планомерное использование и отслеживание результатов в итоге повлияет на стабильность и жизнеспособность компаний

1. Ali F., Kim W.G., Li J., Jeon H.M. Make it delightful: customers’ experience, satisfaction and loyalty in Malaysian theme parks. J. Destination Marketing Manage, 2018, no. 7, pp. 1–11.

2. Rygielski C., Wang J.-C., Yen D.C. Data mining techniquesfor customer relationship management. Technology in Society, 2002, no. 24(4), pp. 483–502.

3. Lu J., Cairns L., Smith L. Data science in the business environment: customer analytics case studies in SMEs. Journal of Modelling in Management, 2020.

4. Sychrová L., Šimberová I. Key Performance Indicators as as Basic Element for a Marketing Efficiency Measurement // 7th International Scientific Conference “Business and Management“ 2012, pp. 488–493.

5. Andersén J., Strategic resources and firm performance. Management Decision, 2011, no. 49(1), рр. 87–98.

6. Amado A. et al. Research trends on big data in marketing: а text mining and topic modeling based literature analysis. European Research on Management and Business Economics, 2018, vol. 24, no. 1, pp. 1–7.

7. Worldbank.org, Small and Medium Enterprises (SMEs) Finance. 2021. URL: https://www.worldbank.org/en/topic/smefinance

8. Bulletin “Main indicators of the number of subjects in the Kazakhstan Republic”. Accessed August 8, 2021. URL: https://stat.gov.kz/official/industry/13/statistic/5

9. V2019 godu likvidirovano rekordnoye chislo predpriyatiy. 2020.URL: https://kapital.kz/business/82371/v-2019-godu-likvidirovano-rekordnoye-chislo-predpriyatiy.html

10. Soldatenko T.А., Yessimzhanova S.R. Modern aspects and trends of Customer Intelligence development // Economics: strategy and practice, 2020, no. 2 (15), pp. 107–113.

11. Google Analytics. URL: https://support.google.com/

12. Kalinić Č, Vujičić M. A subnational assessment of hotel social media metrics – The case of Serbia. Geographica Pannonica, 2019, no. 23(2), pp. 87–101.

13. Facebook Business Help Center. URL: https://www.facebook.com › business › help

14. Support Google. URL: https://support.google.com

15. Bondarenko S. et al. Modern lead generation in internet marketing for the development of enterprise potential, 2019.

16. Wiegand S. AerOff Oy–in-depth potential customer analysis focusing on the southern German CNC market, 2021.

17. Baehre S. et al. The use of Net Promoter Score (NPS) to predict sales growth: insights from an empirical investigation //Journal of the Academy of Marketing Science, 2022, vol. 50, no. 1.

18. Van Lierop, D. e A. El-Geneidy. Enjoying loyalty: The relationship between service quality, customer satisfaction, and behavioral intentions in public transit. Research in Transportation Economics, 2016, vol. 59, no. 1, pp. 50–59.

19. Abdolvand N., Baradaran V., Albadvi A. Activity–level as a link between customer retention and consumer lifetime value // Iranian Journal of Management Studies, 2021.

20. Sinha A. et al. Modelling Customer Churn Rate and Its Use for Customer Retention Planning // Available at SSRN 3998408, 2022.

21. Bonyuet D. Price Delegation and the Impact on Customer Loyalty // Journal of Instructional Pedagogies, 2019, p. 22.

22. John Solomon. What is Customer LifeTime Value (CLTV). Why is it considered an important SaaS Metric. URL: https://www.chargebee.com/blog/saas-metric-customer-life-time-cltv

23. Meeker M., Wu L. Internet trends. 2018. URL: https://hybg.cebnet.com.cn/upload/internettrends-2018/internet-trends-2018-en

24. Balancing your new existing customer revenue. 2020. URL: https://www.optimove.com/blog/balancing-your-new-existing-customer-revenue-mix

25. How to calculate customer churn and revenue churn. 2021. URL: https://www.salesforce.com/resources/articles/how-calculate-customer-churn-and-revenue-churn