Data Science Logic

Badanie satysfakcji klienta jest jednym z kluczowych obszarów do zagospodarowania przez firmy na konkurencyjnym rynku. Tradycyjne podejście oparte o ankiety ma kilka podstawowych wad, do których należą przede wszystkim:
- ograniczony zasięg,
- opóźnienie informacji,
- niejednoznaczność odpowiedzi utrudniająca podejmowanie na ich podstawie działań.

Jak zatem badać satysfakcję klienta, aby móc podejmować działania niemalże w czasie rzeczywistym?

Przyszłością tego obszaru jest predykcja satysfakcji klienta oparta o dane i proaktywne działania podejmowane na jej podstawie. W ramach cyklu We Love Data So Let’s Date na łamach MMP , przedstawiamy zalety modelowania predykcyjnego w badaniu zadowolenia konsumentów.

Modelowanie predykcyjne a pomiar satysfakcji klienta Tradycyjne podejście do pomiaru satysfakcji klienta oparte o badania ankietowe przestaje być wystarczające. Predykcja satysfakcji klienta oparta o dane i proaktywne działania podejmowane na jej podstawie to przyszłość tego obszaru.

Nawet 80% kampanii promocyjnych nie przynosi zauważalnego wzrostu sprzedaży, bądź koszt przyznanych rabatów jest wyższy niż marża wygenerowana na dodatkowym obrocie.

W najnowszym artykule na łamach MMP w ramach cyklu „We Love Data, so Let’s Date” Daniel Szulc, Head of Data Science Logic wyjaśnia, jak uniknąć nieprawidłowego wnioskowania i podejmowania nieoptymalnych decyzji podczas planowania promocji.

Jak odróżnić promocje zyskowne od generujących straty? Jak zmierzyć rzeczywisty efekt promocji? Czy da się przewidzieć wynik promocji? W jaki sposób lepiej planować promocje? Na te i inne pytania znajdziecie odpowiedzi w najnowszym artykule.

Zapraszamy do lektury i podzielenia się swoimi spostrzeżeniami

Zysk czy strata Ocena efektywności promocji przy pomocy data science Precyzyjne modele promocji pozwalają na dokładne oszacowanie poszczególnych efektów, wierną symulację alternatywnych scenariuszy i optymalizację nie tylko pojedynczych kampanii promocyjnych, ale całego ich kalendarza - pisze Daniel Szulc, Head of Data Science Logic.