Castorama - Predictive Solutions

wdrożenie
Castorama
Sytuacja
Firma Castorama potrzebowała podnieść efektywność swoich bezpośrednich kampanii
marketingowych poprzez lepsze wykorzystanie informacji przechowywanych w bazie danych
klientów.
Rozwiązanie
Wykorzystując rozwiązania SPSS do gromadzenia danych i analiz predykcyjnych firma zbudowała efektywny system informacyjny wspierający strategię firmy i pozwalający na stały rozwój.
Korzyści
Firma potroiła liczbę projektów badawczych realizowanych na poziomie krajowym. Czterokrotnie zwiększono liczbę lokalnych inicjatyw marketingowych. Obecne kampanie marketingowe są dobrze targetowane i skuteczne, przyczyniając się do zwiększenia lojalności klientów.
Używając rozwiązań SPSS
zoptymalizowaliśmy proces
targetowania naszych
kampanii mailingowych
i mobilnych. Potroiliśmy
liczbę realizowanych
badań i zwiększyliśmy
czterokrotnie liczbę lokalnych
akcji marketingowych,
uruchamianych na wniosek
sklepów
Cédric Packowski
Menadżer Baz Danych i Customer
Intelligence, Castorama
W 1969 roku Castorama otwarła we Francji pierwszy sklep typu DIY (ang. Do it yourself –
zrób to sam), stając się pionierem w sprzedaży produktów i materiałów do majsterkowania
i remontów. Teraz Castorama, część brytyjskiej grupy Kingfisher, jest wiodącym europejskim
dystrybutorem produktów dla majsterkowiczów oraz trzecim największym w świecie dystrybutorem usprawnień dla domu. Dysponuje 103 sklepami w samej Francji i wieloma lokalizacjami sklepów w innych krajach. Castorama oferuje klientom wszystko, czego potrzebują
do majsterkowania, ogrodnictwa i napraw w domu.
Jedną z kluczowych strategii rozwoju firmy jest wykorzystanie marketingu bezpośredniego.
Firma zarządza bogatą bazą danych, zawierającą informacje na temat milionów klientów.
Od 2009 roku Castorama korzysta z IBM SPSS Modeler jako rozwiązania do analizy danych
oraz IBM SPSS Data Collection – platformy do realizacji badań. To kompleksowe rozwiązanie
pozwala na uzyskanie głębszego i pełniejszego obrazu klienta i optymalizację akcji marketingowych.
IBM SPSS Modeler jest narzędziem, na którym oparliśmy naszą strategię zwiększania udziału
w rynku. Bez niego nie moglibyśmy realizować zadań, które podejmujemy obecnie w zakresie
marketingu bezpośredniego i geomarketingu – stwierdza Cédric Packowski, Menadżer Baz
Danych i Customer Intelligence w Castorama.
Korzystając z rozwiązań SPSS, Castorama scentralizowała wszystkie informacje o klientach
w jednej bazie. Zawiera ona dane uzyskane z programu lojalnościowego, zamówienia złożone
w sklepach poza programem lojalnościowym oraz informacje z internetowych punktów
obsługi klienta i ze strony WWW sklepu.
Używając rozwiązań SPSS zoptymalizowaliśmy proces targetowania naszych kampanii mailingowych i mobilnych. Potroiliśmy liczbę realizowanych badań i zwiększyliśmy czterokrotnie
liczbę lokalnych akcji marketingowych, uruchamianych na wniosek sklepów – dodaje Cédric
Packowski. Korzystamy również z rozwiązań SPSS, by określić zwrot z inwestycji dla każdej
z kampanii i dzielimy się tymi informacjami z kierownikami sklepów. Wyniki są łatwe do zinterpretowania – sprzedaż rośnie, podobnie jak lojalność klientów.
Wdrożenie · Castorama
2
Silna orientacja na wiedzę o klientach
Castorama usprawniła swój system informacyjny w zakresie określenia profili klientów
i zrozumienia ich zachowań. Dzięki analizie data mining z użyciem IBM SPSS Modeler, jesteśmy w stanie zidentyfikować czynniki, które bezpośrednio wpływają na decyzję o zakupie
poszczególnych produktów, w oparciu o profil klienta. Te informacje pozwalają nam dostosować naszą ofertę tak, aby zaspokoić potrzeby klientów z różnych segmentów – komentuje
Cédric Packowski.
Aby zwiększyć możliwości wykorzystania analiz predykcyjnych, Castorama postanowiła
połączyć potencjał systemów IBM SPSS Modeler i IBM SPSS Data Collection – rozwiązań
zaprojektowanych do wsparcia badań i analiz rynkowych. Dzięki platformie do realizacji
projektów badawczych firma może samodzielnie realizować badania bez konieczności ich
zlecania, co pozwoliło na osiągnięcie dwóch korzyści. Po pierwsze ograniczenie kosztów
prowadzenia badań, a po drugie możliwość zrealizowania większej ich liczby, przy znacznej
redukcji kosztów i lepszym doborze próby.
Analiza danych transakcyjnych pozwala zidentyfikować, jaki typ klienta kupuje poszczególne
produkty. Jednak nie wiemy nic na temat innych czynników determinujących zakup, jak
np. kryteriów wyboru, źródeł informacji o produkcie lub tego w jaki sposób podejmowana
jest decyzja o zakupie. Łącząc wyniki analiz sprzedażowych z danymi z badań ankietowych
uzyskujemy pełniejszą wiedzę o klientach – mówi Cédric Packowski.
Skuteczne wsparcie dla decyzji biznesowych
Castorama zdecydowała się na wykorzystanie rozwiązań SPSS, ponieważ są one efektywne,
łatwe do wdrożenia i proste w obsłudze. Wyposażona w zaawansowane narzędzia analityczne firma uruchomiła nowy projekt, którego celem jest „udowodnienie, że świat analiz
i badań może tworzyć narzędzia dla świata biznesu”. Pomysł powstał jako wynik obserwacji,
podczas analizy sprzedaży mebli kuchennych przy wykorzystaniu SPSS Modelera: wskaźnik
współkupowania produktów powiązanych (urządzenia elektryczne, naczynia, akcesoria, itp.)
okazał się marginalny.
Aby wyjaśnić tę sprawę zdecydowano się na przeprowadzenie badania. Podstawowym powodem problemu, który wskazywali klienci, był brak wiedzy wśród sprzedawców, którzy nie potrafili przedstawić rekomendacji do zakupu produktów powiązanych. Castorama zdecydowała
się na przygotowanie narzędzi raportujących opartych na SPSS Modeler, które dostarczają
rekomendacji, co pozwoliło rozwiązać problem. Są one na tyle skuteczne, że od tego czasu
sprzedaż powiązanych produktów stale rośnie.
Predictive Solutions
ul. Racławicka 58 · 30-017 Kraków
tel. 12 636 96 80 · faks wew. 102
e-mail [[email protected]]
[www.predictivesolutions.pl]