История изучения потребительского поведения

3. Функция прогнозирования - самая  сложная и ответственная, она  предполагает предсказание возможных вариантов поведения в тех или иных условиях.

Люди, занимающиеся любой теорией, постоянно сталкиваются со скептическим отношением большинства, погруженного в суету практики, относительно значимости, полезности теоретических исследований. Главное же, что люди, обладающие властью распределять ресурсы, также разделяют этот скептицизм и требуют очевидных и быстрых практических результатов за конкретные деньги, вложенные в исследование. Поэтому у работников науки регулярно возникает зуд пойти в практики и что-то реализовать. Обычно результат по своей плачевности сопоставим с попытками практиков делать теоретические выводы.

Какой непосредственный практический смысл от теории относительности? От открытия электричества или радиоволн? Никакого. То же самое и в социальных науках. Между теорией и практикой лежит специализированная отрасль - технология (описание инструментов применения в определенной практической области тех или иных частей теории). Теория приобретает практический смысл, если находится индивид или группа, разрабатывающие технологию практического применения теории. В естественных науках это конструкторы, инженеры, в социальных - консультанты, знающие теорию и потребности практики, но в то же время не погруженные в бесконечный бег по кругу, характерный для любой практической деятельности.

Теория потребительского поведения может быть полезной в двух формах. (1) Консультант, хорошо знающий теорию и специфический участок практики, может разработать рекомендации для совершенствования, например, производства товаров или торговли. (2) Практик, изучавший теорию, использует ее как толчок к размышлению над собственной каждодневной деятельностью на очень узком и специфическом секторе рынка. Поэтому задача курса "Поведение потребителя" не в том, чтобы дать советы практикам, как работать, а в том, чтобы расширить их кругозор, что позволит им самим разрабатывать более качественные технологии. Кроме того, только теоретически подкованный практик способен грамотно поставить задачу перед консультантом, воспользоваться его потенциалом.

 

 

 

 

 

 

 

4 Проектирование идеального клиента

Общие черты клиентов, определяемые с помощью статистической выборки, дают возможность составить модель нужного клиента. Определяя эти черты на основе геодемографических, психографических и ситуационных параметров, компания может в дальнейшем оценивать клиентов, исходя из того, насколько их информационные профили соответствуют шаблону. Клиентов, попавших в разряд «потенциальных генераторов прибыли», можно смело привлекать с помощью специально продуманных маркетинговых предложений. При этом клиенты, имеющие высокую ценность для компании, могут получать одни предложения, а клиенты, ценность которых не столь высока, – совершенно другие. Обычно профиль клиента для кампании по увеличению количества единиц покупаемой им продукции составляется исключительно на основе данных о его покупках. Ценность клиента для компании тесно связана с тем, как часто потребитель покупает продукцию компании, когда он покупал ее последний раз и какую прибыль в денежном выражении он приносит компании. Но, как было отмечено выше, данные о покупках клиента отражают только его сегодняшнюю ценность. Чтобы определить ценность клиента в перспективе и в соответствии с этим правильно распределить ресурсы, компании должны принимать в расчет особенности ценности жизненного цикла клиента. Для определения ценности клиента частота и денежное выражение его покупок, безусловно, первоочередные факторы. Для того чтобы определить клиентов, обеспечивающих компании основную массу доходов, First Union, шестой по размеру национальный банк США, использует программное обеспечение, анализирующее хранилище данных о взаимо- отношениях с клиентами, содержащее 27 терабайтов информации о покупках 16 миллионов клиентов компании и других данных о них. Неудивительно, что взаимосвязь между способностью прогнозировать и увеличением прибыли наиболее очевидна в сфере финансовых услуг. В целом, эта сфера далеко продвинулась в вопросах потребительской аналитики по сравнению с прочими рыночными секторами. Банки особенно склонны анализировать потребительские данные с целью распознать общие черты «идеальных клиентов», которые, возможно, сводятся к элементарному: внушительным суммам на кредитных картах и регулярности взносов. Установив это, банк вполне может принять решение снизить размер ежегодных взносов для этих клиентов и предложить им привлекательные и прибыльные программы, не прекращая при этом поиска новых клиентов, соответствующих составленному профилю «идеального клиента».

Вполне возможно, что лучшим клиентом компании окажется тот, кто сегодня приносит ей меньше всего прибыли. Обращаться с клиентом, основываясь на представляемой им на сегодняшний день ценности без учета возможностей завтрашнего дня, нелогично. Наоборот, компании должны стремиться собрать и проанализировать данные о клиенте, способные помочь определить, кто из потребителей, скажем так, «бронзового уровня» способен в будущем перейти на «золотой уровень», судя по их потенциалу. Опять-таки, прогнозирование этого потенциала предполагает использование техник прогнозирующего моделирования, чтобы предвидеть вероятность того, что клиент в будущем – не важно, через пять месяцев или через год – может рассчитывать на более высокий уровень обслуживания с вашей стороны. В этом случае, возможно, имеет смысл выделять больше средств на его обслуживание уже сегодня. Таким образом, чтобы максимально повысить ценность собственной клиентской базы, компания должна постоянно придерживаться определенного набора действий. Во-первых, она должна определять тех клиентов, которые в наибольшей мере реализуют собственный потенциал потребления товаров или услуг компании, а затем подбирать соответствующий уровень продаж и обслуживания, способствующий поддержанию или дальнейшему укреплению взаимоотношений с ними. Вторая задача, более сложная, заключается в определении тех клиентов, которые на данный момент приносят среднюю прибыль компании, но которые потенциально будут приносить ее гораздо больше в будущем, и в соответствии с этим действовать. Чтобы рассчитать вероятность того, произойдут или не произойдут определенные события (в нашем случае, станут или не станут клиенты более прибыльными), компания должна максимально использовать возможности прогнозирующего моделирования. Опять-таки, эти модели способны составить гораздо более четкую картину того, в каких клиентов следует вкладывать деньги, вопреки традиционному подходу слепого инвестирования в тех, которые непременно приносят прибыль сегодня. В конце концов, как известно любому любителю ресторанов, хороший ресторан может испортиться, а плохой – покинуть бизнес. То же можно сказать и о клиентах. Столкнувшись с тем, что данные о клиентах и сделках, в одних случаях кажущиеся абсолютно бесполезными, при дальнейшем размышлении оказываются вполне подходящей основой для более глубокого анализа, ряд банков пришел к тому, что их бизнес связан не только с финансовыми услугами, но и с информацией. Все чаще они используют финансовые услуги как рычаг, помогающий про- двигать дополнительные продукты и услуги – от подписки на журналы до мобильных телефонов. Пересматривая все собранные данные о клиентах и разбивая их на элементарные составляющие, компании, работающие в любых отраслях, могут открыть много ценного и полезного.. Несколько лет назад компания H&R Block сумела использовать собранные данные о клиентах, чтобы выйти за рамки традиционно предоставляемых ею услуг в сфере налогообложения и расширить свою деятельность ипотечными и инвестиционными услугами, а также пенсионным планированием. В 2002 году, в разгар спада, компания объявила о повышении прибыли на 55 % по сравнению с предыдущим годом и назвала сумму в 3,3 млрд. долл. В следующем году уровень прибыли достиг 3,78 млрд. долл., а в 2004 году доходы должны были вырасти еще на 18 %, в основном за счет ипотечных операций. Для H&R Block управление потребительскими данными было очень умным шагом. Компания может определить сегодняшнюю ценность своей базы данных, но не будущую ценность отдельного клиента. Еще недавно это утверждение было вполне справедливым. Сегодня же способность «сосчитать яблоки, которые из семени вырастут» становится реальностью. И так же реально сегодня привлечь те самые «семена» – клиентов, которые принесут компании самый большой урожай.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Прогноз поведения потребителей невозможен без использования передовых достижений прогностической аналитики. Моделированию предшествует анализ информации потребительских портфелей для выявления важнейших характеристик данного потребительского сегмента.

Во-первых, необходимо рассмотреть существующую базу данных клиентов компании для выявления возможности продвижения перекрестных продаж, использую простую систему оценки.

Во-вторых, нужно сравнить полученный список с внешними базами данных перспективных клиентов.

Далее необходимо составить важные маркетинговые сегменты, обращая внимание на такие факторы, говорящие о ценности клиентов, как модели оттока и миграции и т.д.

В конце концов, очень важно изучить клиентов каждого сегмента и попытаться определить других потребителей, имеющих сходные характеристики.

Определив риски и возможности, компания может принять предупредительные меры, снизив вероятность того, что клиенты действительно покинут ее, и увеличить возможности перекрестных объектов.

Главная забота и предпринимателей, и теоретиков, и маркетологов состоит в том, чтобы найти наиболее эффективные стратегии влияния на создание идеального клиента. Самые преуспевающие фирмы ищут способы получения и анализа информации о потребителях. В результате наука о потребителе приобретает первостепенную важность в этом прикладном мире. С годами развивалась и менялась ориентация бизнеса (с производства на потребителя). Развивалась и сфера изучения поведения потребителей, иногда подстегивая изменения в организациях, а иногда и стараясь не отставать от них. Несомненно одно: поведение потребителей сегодня как никогда важно в современном, сфокусированном на потребителе, мире, что значительно поднимает роль аналитиков поведения потребителей в организациях любого типа. Некоторые аналитики потребительского поведения рассматривают проблему в ракурсе, названном постмодернизмом, и концентрируют свои усилия на изучении потребления и на выяснении того, как мыслит и ведет себя человек в роли потребителя. Теперь, когда культурные и экономические границы раздвигаются, область научных исследований также расширяется и обогащается. Кроме вопроса о том, почему люди покупают те или иные продукты, исследователи поведения потребителей изучают то, как люди используют продукты. Исследования потребления «подкидывают» производителям и продавцам идеи новых продуктов и стратегий коммуникации.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованной литературы

1. Забин Дж., Бребах Г. Прицельный маркетинг. Новая программа привлечения и удержания клиентов. - М.: Эксмо, 2006. -304 с.

2. Блэкуэлл Р., Миниард П., Энджел  Дж. Поведение потребителей. 10-е изд. - СПб.: Питер, 2007.- 64 с.

3. Алешина И.В. Поведение потребителей: Учеб пособие для вузов.: Фаир-Пресс, 2003. - 384 с.

4. Волков О.И. Экономика предприятия. - М.: ИнФРА-М, 2004.

5. Горленко О. В. Российская реклама: манипулирование сознанием потребителя / О. В. Горленко // ЭКО. - 2011. - N 12. - C. 149-163

6. Матвеева Т.Ю. Основы экономической теории [Текст]: учебное пособие / Т.Ю. Матвеева, И.Н. Никулина. - Изд.2-е, испр. - М.: Дрофа, 2005. - 442 с.

7. Теория потребительского поведения // Экономическая теория / Под ред. Н.Г. Кузнецова. - М.: МарТ, 2004. - С.92-104.

8.  Соколов М. Дисциплина мысли и культура потребления / Максим Соколов // Эксперт. - 2010. - N 19. - С.96