Apprendre l'analyse à travers une étude de cas d'entreprise

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La meilleure manière d'apprendre analytique est à travers l'expérience et résolution des études de cas. Ici, Je vais vous présenter un business model complet et vous guider étape par étape sur la mise en place de l'analytique dans une nouvelle entreprise, comment elle est utilisée dans les processus quotidiens et certaines des techniques d'analyse avancée qu'une entreprise peut utiliser pour effectuer une segmentation analyse et prédiction significatives afin d'optimiser sa campagne de marketing et de ventes.

Bas :

Il a récemment ouvert un magasin de location de CD vidéo. Après que 2 mois, vous vous rendez compte qu'il y a une forte concurrence sur le marché et que vous devez mettre en place une stratégie plus centrée sur le client pour vous démarquer sur le marché. Donc, vous souhaitez collecter les détails granulaires du comportement de votre client et développer la stratégie en conséquence.

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Conception de cas d'affaires :

Cette analyse de rentabilisation a été divisée en 3 des articles. Vous trouverez ci-dessous un graphique des articles et chaque article dépendra fortement des conclusions des articles précédents:

1. Comment collectez-vous des données pour capturer toutes les informations importantes?

2. Explorez le comportement des clients et utilisez des analyses de données de base avec des informations commerciales pour rationaliser les opérations quotidiennes: cliquez ici pour accéder directement à cette partie https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/03/learn-analytics-business- etude-de-cas-partie-ii /

3. Comment utilisez-vous les données avec des analyses avancées pour que vos stratégies marketing / les ventes sont plus spécifiques?

Étude de cas partie I :

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi vous gérez autant de datamarts dans votre entreprise? Essayons de comprendre en tant que propriétaire d'entreprise de quelles sources de données vous avez besoin.

1. Tableau des transactions:

Louez des CD vidéo et les données les plus importantes pour vous seront les données transactionnelles. Les données transactionnelles sont, avec beaucoup, les données les plus riches de toutes les industries. Chaque ligne de données transactionnelles correspond à une transaction réalisée. Cette transaction est avant tout une transaction monétaire. Pour identifier chaque transaction, vous avez besoin d'un code de transaction différent associé à chaque transaction. À quels autres champs pouvez-vous penser à saisir avec chaque transaction? Voici une petite liste de ces variables:

1. Identifiant de la transaction

2. identité du client: identification du client à qui vous avez loué le CD

3. Loyer dû: combien le client doit payer comme loyer

4. Date d'émission: quand le film a-t-il été loué

5. Date de réception: quand le film a-t-il été reçu. Vide si le CD est toujours manquant

6. Identifiant du film: identification du film


Vous trouverez ci-dessous un exemple d'ensemble de données transactionnelles:

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2. Tableau des produits:

Si vous avez un tableau des transactions, a essentiellement le lien entre les clients et les produits. Mais, Pourquoi le tableau des transactions n'a-t-il pas la description du produit? La raison la plus simple en est que le nombre total de produits est limité dans n'importe quelle industrie., et le même produit est répété dans toute la table des transactions. Si nous ajoutons une description sur chaque ligne, augmente considérablement la taille globale de la table des transactions, ce qui est énorme quand même. Donc, nous gardons la table des produits séparée et la fusionnons avec les transactions requises pour une analyse spécifique.

La table des produits est unique pour identifier le produit, qui est affecté à la table des transactions. Quels autres paramètres vous viennent à l'esprit qui auraient du sens à inclure? Voici une liste de variables possibles:

1. Identifiant du film: ID unique du film

2. Année d'origine mois: Quand le CD a-t-il été acheté?

3. Genre de film

4. Langue du film

5. Cast de stars de cinéma

6. Nom du film

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Noter : L'ID du produit peut généralement être décodé pour connaître les détails du produit. Par exemple, ici H désigne « hindi » et E désigne « Anglais ». Ce codage simplifie l'analyse.

3. Tableau des clients:

L'autre partie de la table des transactions est la table des clients. Utilisation des deux tableaux ci-dessus, a presque tout sauf les détails du client. Lors de l'exécution de tout type de stratégie centrée sur le client, il est essentiel de prendre en compte le profil du client. Ce tableau vous aide à trouver le profil du client. Cette table est unique dans l'identification du client. À quels autres paramètres pensez-vous qu'il est logique d'inclure? Voici une liste de variables possibles:

1. identité du client: Identifiant client unique.

2. Âge

3. Genre

4. Zone: Quartier où habite le client.

5. Emballer: package auquel le client s'est inscrit

6. Date_inscription: Quand le client a-t-il effectué sa première transaction?

7. nom


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Noter : Similaire à l'identification du produit, L'ID client peut également être décodé de manière générale pour connaître les détails du client.

4. Suivi des fiançailles:

Les trois tableaux ensemble peuvent être utilisés pour créer tout type d'analyse pour construire une stratégie de marketing et de vente.. Ce qu'ils ne couvrent pas, c'est l'engagement que vous aviez avec vos clients à ce jour. Disons, J'ai appelé Kunal il y a une semaine pour lui parler d'un film X. Maintenant bien, ce n'est peut-être pas la meilleure idée d'appeler à nouveau Kunal cette semaine pour lui parler du même film. Donc, nous devons garder une trace de tous les types d'engagement que nous avons avec nos clients au quotidien. Il est similaire à la table des transactions, mais cela inclut toutes les interactions non monétaires que nous avons avec nos clients à ce jour. Ces interactions peuvent être entrantes ou sortantes. Cette table est unique dans engagement_id. À quels autres paramètres pensez-vous qu'il est logique d'inclure? Voici une liste de variables possibles:

1. Identification des participants: identification de mise unique

2. Indicateur d'entrée: 1 si c'est entrant, 0 s'il est sortant

3. Type d'engagement: Code du type d'engagement.

4. Identifiant du produit: Identifiant du produit en question.


5. Tables dérivées:

Parce que la taille des données devient énorme avec le temps, il est toujours recommandé d'avoir des instantanés mensuels à portée de main. L'une de ces tables peut être des données de transaction accumulées au niveau du client. Vous trouverez ci-dessous une liste de ces variables possibles:

1. identité du client

2. # transactions à vie: nombre de transactions effectuées par le client à ce jour

3. Date d'enregistrement

4. # Films en anglais: Non. de films en anglais réalisés par le client à ce jour

5. Dernière date d'embauche

6. Date de la dernière transaction


Ces tables dérivées sont très utiles pour une analyse rapide. Disons que vous avez acquis 10 nouveaux films en anglais et veut les commercialiser. Vous souhaiterez peut-être commercialiser ces films auprès des clients qui regardent des films en anglais., qui ont répondu à des engagements récents et qui ont effectué des transactions récentes. Pour une telle liste d'objectifs, imaginez le processus que vous devrez peut-être suivre. Vous trouverez ci-dessous un moyen possible d'obtenir le même:

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Imaginez à quel point cette analyse devient facile si vous disposez de l'instantané mensuel dérivé.

Schémas graphiques:

L'article se concentre jusqu'à présent sur l'utilisation des bases de données relationnelles traditionnelles. Bases de données basées sur des graphes (par exemple, Neo4j) elles constituent une alternative solide à ces bases de données traditionnelles. Ils ajoutent beaucoup de flexibilité à votre base de données, où vous pouvez changer le schéma très facilement.

Ce type de flexibilité est nécessaire au cas où vos formats de données pourraient changer et que vous n'auriez pas beaucoup de contrôle sur eux.. En outre, vous pouvez ajouter de nouvelles structures et relations très rapidement. Avant d'entrer dans ces détails, un schéma de graphique typique dans ce cas ressemblerait à ceci:

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Les nœuds bleus représentent les clients, le rouge représente les films et le vert représente les différents forfaits disponibles. Chaque bord est une relation entre les nœuds. Par exemple, si un client loue un film, nous pouvons tirer un avantage entre 2.

À présent, en calculant des choses comme le nombre de bords d'un nœud, peut voir des choses comme le client le plus actif, les films les plus loués et les moins loués. Vous pouvez également commencer à voir quel type de clients louent quel type de films.

PD Comme toutes les conceptions de modèles de données, il existe plusieurs alternatives à cette conception et vous devez choisir la meilleure en fonction de son utilisation.

Remarques finales:

Nous discutons de la base de données relationnelle et de la base de données graphique pour représenter un problème métier typique. Les tableaux de données dont nous discutons dans cet article sont presque parallèles aux datamarts de n'importe quelle industrie.. Nous examinerons quelques stratégies intéressantes qui peuvent être dérivées de ces sources de données pour l'analyse de rentabilisation de la location de CD.. Certaines de ces stratégies, qui sont de nature très basique et nécessitent plus de sens des affaires que les modèles, sera discuté dans le prochain article. Cela vous fera comprendre comment des stratégies efficaces peuvent être élaborées si vous combinez des connaissances commerciales avec une simple analyse de données.. La connaissance des données est très essentielle, quel que soit le secteur pour lequel vous travaillez. Pour voir la suite de cette étude de cas, cliquez sur https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/03/learn-analytics-business-case-study-part-ii/

L'article vous a-t-il été utile? Partagez avec nous tout autre problème auquel vous pouvez penser. Faites-nous part de vos impressions sur cet article dans la case ci-dessous..

Prochaine partie de l'étude de cas: Apprendre l'analytique grâce à une étude de cas d'entreprise: Partie II

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