Style Sampler

Layout Style

Patterns for Boxed Mode

Backgrounds for Boxed Mode

Search News Posts

  • General Inquiries 1-888-555-5555

  • Support 1-888-555-5555

anaplatform Data Consultancy
  • Home
  • Demo
  • Basket Market Analysis
Basket Market Analysis

We develop analytical best practices for the retail industry.

Basket Market Analysis

Müşteri Analitiği Örnek Çalışmalar

Basket Market Analysis Case Study



Sonuç:

Müşteri Segmenti

RFM

Açıklama

En İyi Müşteriler

555

Yakın zamanda satın alım yapmış, sıkça yüksek tutarda alışveriş gerçekleştirenler.

Sadık Müşteriler

X5X

En çok satın alım gerçekleştirenler.

Yüksek Harcayan Müşteriler

XX5

Alışveriş tutarı en yüksek müşteriler.

Neredeyse Kayıp Müşteriler

255

Yakın zamanda alışveriş yapmamış fakat eskiden sıkça alışveriş gerçekleştirmiş olanlar.

Kayıp Müşteriler

155

Uzun süredir alışveriş yapmamış fakat eskiden sıkça alışveriş gerçekleştirmiş olanlar

Kaçan Müşteriler

111

Uzun süredir alışveriş yapmamış fakat eskiden de çok aktif olmayanlar.

Müşteri Segmenti

RFM

Pazarlama

En İyi Müşteriler

555

Yeni ürünler ve sadakat programlarıyla ilgili çalışmaların ana hedefi olabilirler..

Sadık Müşteriler

X5X

Yeni ürünler ve sadakat programlarıyla ilgili çalışmaların hedef kitlelerinden olabilirler.

Yüksek Harcayan Müşteriler

XX5

En pahalı ürünlerinizi pazarlanabilir..

Neredeyse Kayıp Müşteriler

255

Agresif indirim teklifleri ile onları geri ikna edilebilir.

Kayıp Müşteriler

155

İndirim teklifleri ile onları geri ikna edilebilir.

Kaçan Müşteriler

111

Müşteriyi yeniden kazanmak önemli, fakat önemli bir bütçe harcamaya gerek yok.


Örnek Çalışma 2 - Reklam Modelleme

Hedefimiz reklam mekanlarına harcanan bütçeyi ayarlayarak satışları artırmaktır. Bu nedenle, üç medya bütçesi temelinde satışları tahmin etmek için kullanılabilecek bir model geliştirmemiz gerekiyor. Bu ayarda, reklam bütçeleri özelliklerdir

Örnek Çalışma 3 - Sosyal Medyada Market Segmentasyonu

HBu analiz için, iyi bilinen bir Sosyal Medya ağında profili olan 30.000 lise öğrencisinden oluşan rastgele bir örneklemi temsil eden bir veri seti kullanıldı. Gençlerin Sosyal Medya sayfalarının metinleri göz önüne alındığında, spor, din veya müzik gibi ortak ilgi alanlarını paylaşan grupları belirleyebiliriz. Kümeleme, bu popülasyondaki doğal bölümleri keşfetme sürecini otomatikleştirebilir.

Sosyal Medya sayfası içeriğini kelimelere bölmek için bir metin madenciliği aracı kullanıldı. Tüm sayfalarda görünen ilk 500 kelimeden 36 kelime beş ilgi kategorisini temsil etmek üzere seçildi: yani ders dışı etkinlikler, moda, din, romantizm ve antisosyal davranış. 36 kelime futbol, ​ öptü, alışveriş, ölüm ve uyuşturucu gibi terimleri içeriyor. Nihai veri seti, her kişi için, kişinin Sosyal Medya profilinde her bir kelimenin kaç kez göründüğünü gösterir.

TARİH

CAC

DAX

DJI

SP

FTSE

NIKKEI

NASDAQ

VIX

04.01.2010

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

05.01.2010

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

06.01.2010

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

07.01.2010

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

08.01.2010

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

10583,95

4013,96

6048,29

TV

Radyo

Gazete

Satışlar

230.1

37.8

69.2

22.1

44.5

39,3

45.1

10.4

17.2

45.9

69.3

9.3

151.4

41.3

58.5

12.9

180.8

10.8

58.4

12.9