Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  marketing campaign
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In this paper, the authors aim to develop a methodology for customer segmentation based on their response to marketing campaigns, considering customer value using predictive analytics methods and computer modeling tools. The scientific novelty of this article is the method of modeling and analyzing customer reactions to a marketing campaign. This method includes the following stages: questionnaire development and customer data collection; preliminary analysis of the received data; preparation of customer data in a formalized presentation; RFM analysis of customer value; building a model of customer feedback on a marketing campaign based on the solution list algorithm; analysis of the obtained results. The decision list algorithm was chosen to model customer response to marketing campaigns, which provides an inherent order to the rule set and a more accessible interpretation of the results. The IBM SPSS Modeler was used as a modeling tool. Customer information for the model was obtained through a survey conducted among customers of companies manufacturing packaging goods using a specially designed questionnaire. The practical value of the research lies in the application of the results of customer segmentation to create marketing strategies by a company that can consider the results of both models and group them to cover a wider range of customers.
PL
W artykule autorzy stawiają sobie za cel opracowanie metodologii segmentacji klientów na podstawie ich reakcji na kampanie marketingowe, z uwzględnieniem wartości klienta z wykorzystaniem metod analityki predykcyjnej i narzędzi modelowania komputerowego. Nowością naukową artykułu jest metoda modelowania i analizy reakcji klientów na kampanię marketingową. Metoda ta obejmuje następujące etapy: opracowanie kwestionariusza i zebranie danych o klientach; wstępną analizę otrzymanych danych; przygotowanie danych klienta w sformalizowanej prezentacji; analizę RFM wartości klienta; zbudowanie modelu opinii klientów o kampanii marketingowej w oparciu o algorytm listy rozwiązań; analizę uzyskanych wyników. Algorytm listy decyzyjnej został wybrany do modelowania reakcji klientów na kampanie marketingowe, co zapewnia nieodłączne uporządkowanie zestawu reguł i bardziej przystępną interpretację wyników. Jako narzędzie modelowania wykorzystano program IBM SPSS Modeler. Informacje o kliencie dotyczące modelu uzyskano poprzez ankietę przeprowadzoną wśród klientów firm produkujących towary opakowaniowe za pomocą specjalnie zaprojektowanej ankiety. Praktyczna wartość badania polega na zastosowaniu wyników segmentacji klientów do tworzenia strategii marketingowych przez firmę, która może uwzględnić wyniki obu modeli i pogrupować je w celu objęcia szerszego grona klientów.
EN
The article presents selected aspects of the implementation of the EU’s SmartMove project, which aims to promote feeder public transport systems in rural areas through the implementation of an active marketing campaign (AMC). Campaigns of this type are connected with providing general and personalized information concerning the functioning of public transport services. In the article, characteristics of one of the implementation areas of the project are presented, namely, the Liszki district near Cracow. Transport services were also evaluated. In addition, selected results are presented from a survey that was conducted among residents of the area from the point of view of the implementation of the AMC. The results concerned data about the means of transport that were currently used for travelling, the knowledge of bus services, the reasons for their use and the factors that might encourage residents to use public transport.
EN
Many service providers organizing mass marketing campaigns to encourage existing customers to conclude the agreement complementary to the services currently provided. This raises the problem of the choice of these customers, which will be presented the offer to conclude an additional agreement. By solving the stated earlier problem we face the problems of optimization containing huge amounts of decision variables, which should take binary values. This paper will discuss the chosen method of determining optimal solutions so formulated the problem of selection of customers.
PL
Wielu dostawców usług masowych organizuje kampanie marketingowe mające zachęcić dotychczasowych klientów do zawierania umów komplementarnych do świadczonych dotychczas usług. Pojawia się zatem problem wyboru tych klientów, którym zostanie przedstawiona oferta zawarcia dodatkowej umowy. Rozwiązując tak postawiony problem, stajemy przed kwestiami optymalizacyjnymi zawierającymi olbrzymie ilości zmiennych decyzyjnych, które powinny przyjmować wartości binarne. W artykule zostaną omówione wybrane metody wyznaczania optymalnych rozwiązań tak sformułowanego problemu selekcji klientów.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.