| Περίληψη : | Ο σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας ήταν η ανάπτυξη μεθοδολογίας για την ανάλυση δεδομένων και τη διαχείριση πελατειακών σχέσεων σε πλατφόρμα Online delivery, χρησιμοποιώντας σύγχρονες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων, όπως το μοντέλο RFM, clustering και Market Basket Analysis. Η μεθοδολογία αυτή εφαρμόστηκε για την αναγνώριση και κατηγοριοποίηση πελατών σε διαφορετικές ομάδες, με στόχο την ενίσχυση των στρατηγικών μάρκετινγκ και την ανάπτυξη εξατομικευμένων προσφορών για την αύξηση της πελατειακής αξίας. Για το σκοπό αυτό, πραγματοποιήθηκαν αναλύσεις δεδομένων από την πλατφόρμα Online delivery και εξετάστηκαν τα αγοραστικά πρότυπα των πελατών σε συνδυασμό με τα προϊόντα που παραγγέλνονται συχνά μαζί. Η επεξεργασία των δεδομένων κατέδειξε σημαντικές συσχετίσεις προϊόντων και υποδεικνύει στρατηγικές που μπορούν να βελτιώσουν τη μέση αξία συναλλαγής, όπως οι προσφορές «combo menus» και οι εξατομικευμένες εκπτώσεις για συγκεκριμένες ομάδες πελατών. Επιπλέον, η μεθοδολογία αυτή παρέχει εργαλεία για την κατηγοριοποίηση πελατών σε ομάδες υψηλής αξίας, νέους πελάτες και πελάτες σε κίνδυνο, διευκολύνοντας την ανάπτυξη στρατηγικών ενεργοποίησης εκ νέου και διατήρησης. Η μεθοδολογία αυτή μπορεί να εφαρμοστεί σε οποιαδήποτε όμοια πλατφόρμα ή ηλεκτρονικό εμπόριο, με απλές προσαρμογές στις ρυθμίσεις ανάλυσης δεδομένων, προσφέροντας ένα χρήσιμο εργαλείο για τη βελτιστοποίηση στρατηγικών μάρκετινγκ και την αύξηση της κερδοφορίας. Η γενικότητα της μεθοδολογίας έγκειται στο γεγονός ότι όλα τα βήματα έχουν καταγραφεί αναλυτικά, καλύπτοντας από τη συλλογή δεδομένων έως την ανάπτυξη στρατηγικών με βάση τις πληροφορίες που εξάγονται.
The purpose of this thesis was to develop a methodology for data analysis and customer relationship management in an online delivery platform, utilizing modern data analysis techniques such as the RFM model, clustering, and Market Basket Analysis. This methodology was applied to identify and categorize customers into different groups, aiming to enhance marketing strategies and develop personalized offers to increase customer value.For this purpose, data analyses were conducted from the online delivery platform, and customer purchasing patterns were examined in combination with frequently ordered product pairings. The data processing revealed significant product correlations and suggested strategies that could improve the average transaction value, such as "combo menu" offers and personalized discounts for specific customer groups.Additionally, this methodology provides tools for categorizing customers into high-value groups, new customers, and at-risk customers, facilitating the development of reactivation and retention strategies.This methodology can be applied to any similar platform or e-commerce business with simple adjustments in data analysis settings, offering a valuable tool for optimizing marketing strategies and increasing profitability. The generalizability of the methodology lies in the fact that all steps have been documented in detail, covering everything from data collection to the development of strategies based on the extracted insights.
|
|---|
Copyright © 2013 Βιβλιοθήκη Ο.Π.Α. Με την επιφύλαξη παντός δικαιώματος.