Toto je objekt systému MBI.

MBI (Management Byznys Informatiky) je portál obsahující zobecněná řešení v řízení provozu a rozvoje IT, resp. podnikové informatiky.

Pokud máte zájem získat více informací o tomto objektu (vazby na další objekty, přílohy, apod.), ale i získat mnoho dalších užitečných materiálů, můžete tak učinit ZDE / (registrace je bezplatná).

Úloha : Marketingové analýzy
Marketingové analýzy
Kód úlohy

Standardní kód úlohy v MBI.

:
UQ354A
Autor návrhu úlohy

Jméno a příjmení autora úlohy

:
MBI tým
Datum poslední úpravy

Datum poslední úpravy úlohy ve tvaru rrrr.mm.dd.

:
2014-09-26
Předpokládaná pravděpodobnost užití v praxi

Předpokládaná pravděpodobnost užití úlohy v praxi, hodnoty 0 - 1. Např. 0,7 - úlohu lze využít v 7 z 10 podniků. Hodnoty jsou průběžně testovány a upřesňovány na základě anket a průzkumů.

:
0.3
Charakteristiky úlohy

Charakteristiky úlohy

1. “Marketingové analýzy“ – účel:
  • Účelem analytické úlohy je především dosažení očekávaných efektů , tj. pozitivních změn v metrikách marketingu, např. ve zvýšení počtu zákazníků, zvýšení tržeb a prodejní marže.
  • Úloha má současně řešit společné otázky a problémy spojené s řešením analytických úloh ve scénáři (SQ004 ) a specifické otázky ve scénáři (SQ351 ).
2. Funkcionalita marketingových analýz, analytický prostor
  • Analytický dokument: Marketingové analýzy (DQ381A ),
  • Celkový přehled metrik k úloze je k dispozici na adresách:
    • Metriky řízení marketingu (ISGQ20 ),
    • Metriky finančního řízení podniku (ISGQ00 ),
    • Metriky řízení prodeje v podniku (ISGQ10 ),
    • Metriky řízení nákupu zboží pro obchod (ISGQ30 ).
2.1. Analýzy ukazatelů marketingu dle zvolených dimenzí:
  • Ukazatelé pro analýzy marketingu:
    • Pozice podniku na trhu (IQ2001 ),
    • Podíl marketingu na celkových tržbách (IQ2007 ), Tržby z prodeje zboží a služeb (IQ1007 ), Prodejní marže (IQ1009 ), Tržní podíl (IQ1002 ), Nový prodej, Intake (IQ1003 ),
    • Úspěšnost prodejní kampaně (IQ2003 ), Marketingové náklady na objednávku (IQ2004 ),
    • Počet zákazníků podniku (IQ1001 ), Míra udržení zákazníka (IQ2501 ), Počet analyzovaných konkurentů (IQ2002 ),
    • Poměr akvizice objednávky (IQ2005 ), Čas strávený v obchodě (IQ2006 ), Míra užívání klubového členství (IQ2503 ).
  • Dimenze pro analýzy marketingu:
2.2. Analýzy ukazatelů call center dle zvolených dimenzí:
  • Ukazatelé pro analýzy call center:
    • Call centra - časové metriky (IQ2301 ), Call centra - rozvrhy provozu (IQ2302 ),
    • Náklady na volání (IQ2303 ), Úspěšnost call centra (IQ2304 ),
    • Počet a objem reklamací (IQ1502 ).
  • Dimenze pro analýzy call center:
2.3. Časové analýzy marketingu („Time Intelligence“):
  • Vývoj marketingových aktivit v čase – platí pro všechny uvedené ukazatele, včetně jejich dimenzí a navíc s dimenzí Časová dimenze (DI001 ), tj. obvykle počínaje rokem a konče na úrovni dne a případně, pokud je nutné i s dimenzí Hodiny (DI002 ),
  • Postupný nárůst hodnot marketingu od aktuálního data - k začátku roku (YTD (year-to-date), resp. k začátku kvartálu (QTD, quarter-to-date), resp. k začátku měsíce (MTD, month-to-date).
2.4. Srovnávací analýzy aktivit marketingu:
  • Porovnání plánovaného objemu ukazatelů marketingu se skutečností , případně porovnání jednotlivých variant plánů – dimenze Plán, skutečnost (DI003 ),
  • Srovnávací analýzy hodnot ukazatelů podle dimenzí , např. porovnání jednotlivých zákazníků podle tržeb, úspěšnosti marketingových akcí,
  • Určení pořadí dimenzí (ranking) – např. stanovení pořadí zákazníků podle objemů tržeb apod.
  • Určení vybraného počtu nejlepších / nejhorších prvků - např. TOP 10 zákazníků.
2.5. Využití funkcí data miningu v řízení marketingu:
  • Segmentace - rozdělení objektů do skupin, které mají podobné charakteristiky, obvykle segmentace zákazníků, a to dle různých charakteristik, např. segmentace demografické, behaviorální (dle chování), geografické apod.
  • Predikce odchodu zákazníků – „churn management“předpovídá zákazníky, kteří hodlají odejít ke konkurenci, přestat využívat určité produkty nebo služby.
  • Credit scoring - ohodnocení zákazníka dle úvěrového rizika, zda bude splácet např. svůj úvěr bance. Má zjistit, jaké riziko se má podstupovat.
  • Analýza nákupního košíku - zjišťuje souvislosti mezi produkty, které kupují zákazníci společně. Zákazníkovi lze nabízet kombinace produktů (cross selling), pracovat s rozmístěním produktů v rámci prodejní plochy prodejny či stránky s produktem v rámci eShopu.
3. Zdroje dat:
  • Evidence obchodních příležitostí (DQ105A),
  • Dokumenty o marketingových akcích (DQ362A ),
  • Dokumenty, informace o zákaznících (DQ352A),
  • Marketingové průzkumy (DQ365A),
  • Návrhy cen (DQ367A),
  • Cestovní zprávy (DQ363A),
  • Dokumentace obchodních zástupců (DQ364A).
  • Evidence marketingu (DQ351A),
  • Evidence marketingových akcí (DQ352A).
4. Vztahy řízení marketingu k IT:
  • Specializované marketingové aplikace .
  • Aplikace a technologie Business Intelligence (FSG400 ) umožňující v tomto případě zejména analýzy nad datovými sklady a OLAP databázemi a specifické analytická aplikace (F409 ).
  • Aplikace Self Service Business Intelligence (F455 ). Příkladem nástrojů pro aplikace této třídy je Power Pivot (ASGQ01 ), nebo Power BI (ASGQ02 ), Tableau (AQ006A ), Qlik Sense (AQ007A),
  • Využívání marketingových analýz přímo v marketingových akcích a kapmpaních nabízejí aplikace mobilního business intelligence (F460 ),
  • Analýzy trhu na základě nestrukturovaných informací, analýzy konkurence a vývoje na trhu umožňují aplikace competitive intelligence (F481 ),
  • Komplexní analýzy zákazníků umožňují aplikace CRM, resp. analytické CRM (F371 ).
5. Podmínky úspěšnosti analýz marketingu:
  • Dosažení potřebné dostupnosti a kvality marketingových analýz v místě a čase, tj. v průběhu marketingových kampaní apod.,
  • Uplatnění vysoké komplexnosti marketingových analýz s vazbou na celopodnikové analýzy, řešení analýz s využitím potřebného množství analytických dimenzí,
  • Dosažení požadované flexibility analýz vzhledem k aktuálním potřebám a podmínkám obchodních manažerů a současně potřebné granularity dat pro realizaci analytických operací, zajištění takové úrovně detailních dat pro analýzy, která je dosažitelná a ekonomicky přiměřená, např. data o jednotlivých marketingových akcích, data získávaná přímo v kampaních apod.,
  • Realizace marketingových analýz na základě heterogenních a externích datových zdrojů , např. informací z databází internetu, sociálních sítí apod.,
  • Využití strukturovaných i nestrukturovaných dat , např. pro analýzy trhu, konkurence, vývoje poptávky apod.