Analiza Zachowań Zakupowych Klientów

Tableau Analytics

Dashboard jest interaktywny - kliknij elementy, aby zobaczyć szczegóły

Projekt w liczbach

2.8M
Przeanalizowanych transakcji
54K
Unikalnych profili klientów
36
Opracowanych zapytań SQL
14
Interaktywnych wizualizacji

Kluczowe wnioski

  • Segmenty klientów wykazują wyraźne wzorce zakupowe w różnych kategoriach produktów, a członkowie programu lojalnościowego kupują o 45% częściej
  • Średnia częstotliwość zakupów wzrosła o 23% po wdrożeniu spersonalizowanych rekomendacji, prowadząc do wyższych ocen satysfakcji klientów
  • Klienci premium wydają 4x więcej niż standardowi klienci, ale wymagają 2,5x więcej punktów styku marketingowego aby dokonać zakupu
  • Analiza geograficzna ujawniła niewykorzystany potencjał rynkowy w regionach południowo-zachodnich, z 35% niższą penetracją rynku pomimo korzystnych danych demograficznych

O projekcie

Dogłębna analiza wzorców zakupowych klientów przy użyciu Tableau. Projekt odkrywa praktyczne spostrzeżenia dotyczące segmentacji klientów, częstotliwości zakupów i preferencji produktowych, które optymalizują strategie marketingowe. Dzięki technikom wizualizacji danych, analiza ujawnia wzorce, które inaczej pozostałyby ukryte w złożonych zbiorach danych.

Funkcjonalności

  • Kompleksowy przegląd najważniejszych wskaźników zachowań klientów
  • Szczegółowa segmentacja klientów według wartości życiowej i zachowań zakupowych
  • Analiza efektywności kampanii marketingowych i promocji
  • Identyfikacja wzorców sezonowych i trendów zakupowych
  • Interaktywne filtry umożliwiające personalizację analizy
  • System rekomendacji produktów oparty na zachowaniach klientów

Technologie

Tableau SQL Python Tableau Prep

Metodologia

Proces analizy przebiegał przez następujące etapy:

  1. Zbieranie i czyszczenie danych - zgromadzono 3-letnie dane transakcyjne oraz profile demograficzne klientów
  2. Analiza eksploracyjna - wykorzystano Python do wstępnej eksploracyjnej analizy danych
  3. Tworzenie wizualizacji - stworzono interaktywne wizualizacje w Tableau
  4. Generowanie wniosków - przeanalizowano wzorce w celu opracowania praktycznych rekomendacji dla strategii marketingowej

Rekomendacje

  • Wdrożenie mikro-segmentacji opartej na wzorcach zachowań klientów
  • Skupienie inicjatyw wzrostowych na regionach południowo-zachodnich
  • Restrukturyzacja kalendarza promocyjnego dostosowanego do sezonowych szczytów zakupowych
  • Personalizacja komunikacji marketingowej dla różnych segmentów klientów

Zrzuty ekranu