Udvikling

Effektiv digital forretningsudvikling der skaber værdi på tre måneder

 

 

#Udvikling

Der er mange mulige platforme og kodesprog, når det kommer til selve udviklingen af den selvlærende data-formel. For at nævne nogle af de mest anerkendte, så er SAS, SPSS, og microsofts databehandlingsplatform Azure alle gode men dyre bud. Alternativt kan man anvende open source kodesprogene R eller Python, som er gratis.

 

Den første opgave er at lave den model, som man gerne vil teste.

Nedenstående eksempel er opstillet til forklaring af sammenhængen mellem produkt, læserengagement og betalingsvilligheden for digitale abonnementsprodukter.

 

Som modellen viser, så er kundeengagement (Customer Engagement) et centralt begreb i forståelsen af forbrug af produkter på online platforme. Kundeengagement kan defineres som gentagne interaktioner, der styrker kundens emotionelle, psykologiske eller fysiske investering i et brand. Dette skyldes, at engagement normalt korrelerer positivt med tilfredshed, der igen korrelerer med loyalitet.

Samtidig ved vi, at høj kundetilfredshed og loyalitet medfører høj købevillighed.

 

En lang række variable påvirker engagementet direkte. Disse vil i modellen blive betragtet og testet som uafhængige variable. Det drejer som om variable, der relaterer sig til selve produktet og producenten. Derudover er der  en række variable, der primært påvirker betalingsvilligheden og købsbeslutningen senere i beslutningsforløbet. Disse sæt af variable er i modellen blevet beskrevet som modererende variable.

 

En lang række af faktorer har indflydelse på interaktionernes art, frekvens og omfang. Mange virksomheder navigerer i dag primært ud fra proxy-variable, der formodes at repræsentere engagement. F.eks. benytter virksomheder i mediebranchen ofte en model, der fokuserer på tre simple engagementfaktorer:

 

Hvornår har kunden sidst besøgt en af firmaets online platforme (Recency)

 

Hvor ofte besøger kunden firmaets online platforme (Frequency)

 

Hvor meget køber kunden på firmaets online platforme (Monetary)

 

Vil du vide mere om RFM formlen, så kan du hente en præsentation her: https://www.slideshare.net/WhiteRavenPL/rfm-segmentation

Når modellen er lavet, trænet og tilpasset via kørsler med test-data og anvendt på de historiske data, der anvendes som kontroldata, så er det tid til at køre datamodellen på det opdaterede live-datasæt.

 

To do’s fase 4

 

Vælg teknologi-leverandør/setup

 

Byg og træn algoritme på test-date

 

Valider algoritme på kontroldata

Steffen Damborg

 

+45 2143 0168

 

damborg@digitalconsult.dk

 

 

 

Søren Schrøder Rasmussen

 

+45 3022 3600

 

soras@digitalconsult.dk

 

 

 

Mads Hulgaard

 

+45 2510 1820

 

hulgaard@digitalconsult.dk

 
 
 
 

Copyright © All Rights Reserved

DigitalConsult

Skæringvej 88

8520 Lystrup