데이터를 활용해 성장을 실현하여 고객 확보, 유지, 전환을 가속화하세요.
IBM SPSS Statistics는 기업이 역동적인 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다. 이러한 글로벌 시장에서는 소비자 선호도가 변화하기 때문에 신규 고객을 유치하는 것뿐만 아니라, 고객을 유지하면서 전반적인 고객 경험을 향상하는 것 또한 매우 중요해졌습니다. 소매, 전자 상거래, 통신, 여행, 교육 등과 같은 업계에서 SPSS Statistics를 사용하면 소비자 행동을 파악하고 최상의 소비자 인사이트를 도출하며 고객 여정을 설계할 수 있습니다. 당사의 솔루션은 타겟 캠페인 및 개인 맞춤형 제안을 만들어 장기적인 성공을 강화하여 전반적인 고객 만족도를 개선하는 데 도움이 됩니다.
GLM 반복 측정이 프로모션의 효과를 평가하는 데 어떤 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.
애플리케이션
SPSS GLM Multivariate Analysis를 사용하여 여러 가지 변수를 동시에 분석하고 고객 행동의 주요 관계, 패턴 및 중요한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 사용하면 유사한 요구 사항을 보유하고 있는 고객군을 세분화하고 식별할 수 있습니다. 또한 인구 통계, 구매 행동, 고객 상호작용, 고객 참여 수준 등과 같은 다양한 요인이 고객 확보에 미치는 영향을 조사하면 어떤 요인이 합쳐졌을 때 고객 중심 방식을 지향하게 되거나 충성도가 높아지는지 이해할 수 있습니다.
베이지안 통계를 활용하여 여러 데이터 소스에서 가져오는 고객 데이터를 동적인 확률 기반 방식으로 분석합니다. 다양한 결과가 발생할 가능성을 평가하여 잠재적인 고객 반응을 예측할 수 있으므로, 마케팅 캠페인의 효과를 극대화하는 전략에 우선순위를 둘 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 선택하면 많은 비용이 소모되는 시행착오를 거치지 않아도 되기 때문에 리소스를 효율적으로 할당할 수 있습니다.
SPSS Cox Regression을 적용하여 다양한 고객 행동과 특정 이벤트(예: 첫 구매 또는 구독 갱신) 간의 중요한 관계를 분석할 수 있습니다. 여러 가지 변수의 영향을 평가하면 전환 가능성이 높은 고객 또는 이탈 위험이 있는 고객 등과 같은 비슷한 이벤트 발생까지의 시간 패턴을 기준으로 고객을 분류할 수 있습니다. 이 기법을 사용하면 더욱 맞춤화된 결정을 내리고 마케팅 및 유지율 활동을 개선할 수 있습니다.
SPSS Hierarchical Modeling을 사용하여 고객 데이터의 계층적 특성을 분석하여 개별 특성, 마케팅 채널, 캠페인 세부 사항 간의 복잡한 관계를 설명합니다. 이러한 접근 방식을 사용하면 고객의 세그먼트 및 캠페인 참여도에 따라 해당 고객이 다양한 채널 및 캠페인에 어떻게 다른 방식으로 반응하는지 식별할 수 있습니다.