Como no se conocen los detalles, supongo que una compañía de tarjetas de regalo es genérica y se puede usar en varias tiendas.
Entonces, entendamos el problema
- Maximizar ganancias = Aumentar ventas de tarjetas de regalo, Aumentar comisión recibida.
- El aumento de la comisión es un elemento relacionado con el negocio,
- Se puede explorar el aumento de las ventas de tarjetas de regalo a través de algoritmos y conocimientos de datos.
El principal desafío de construir algoritmos es comprender el ROI o el impacto del uso de estas herramientas en los negocios. Puede ser difícil medir el impacto, pero hay un gran beneficio que puede o no cuantificarse.
- ¿Por qué usamos algoritmos genéticos?
- ¿Por qué utilizar el árbol de búsqueda ternario en lugar de reemplazar cada nodo de Trie a un árbol BST?
- ¿En qué paso de la prueba del algoritmo de Dijkstra utilizamos el hecho crucial de que los bordes no son negativos?
- ¿Cuál debería ser mi rutina para dominar el algoritmo y la estructura de datos?
- ¿Por qué la clasificación rápida se considera una clasificación inestable?
Comprendamos los datos ahora
- Compañía de tarjetas de regalo Emite tarjetas a los consumidores a través de diferentes canales.
- a través del empleador de una determinada empresa.
- a través de sitios web mediante la emisión de cupones a diferentes consumidores.
- Ahora el consumidor consume estos cupones en diferentes tiendas, ya sea en línea o sin conexión, y compra artículos
- Puntos de datos
- GiftCardCompany tiene (supuesto)
- CustomerId, CustomerName, Channel, GiftValue, PurchasedThrough (WebsiteName), DateOfPurchase, ValidityOfVoucher.
- Los datos para el consumidor serían
- CustomerId, PurchaseDate, PurchaseValue, ItemBought, Location, StoreLocation (sitio web o nombre de la tienda física)
- Algoritmos y estrategia para analizar datos
- Analice diferentes canales desde donde las ventas son más altas .
- Digamos que una empresa de TI o una empresa de fabricación está emitiendo la tarjeta a sus empleados y el uso es mayor para ese sector, sería un buen movimiento apuntar a esas empresas para emitir más tarjetas. Esto se puede lograr tomando el recuento de los canales y asignándolo a la lista existente de canales que se crean manualmente.
- Digamos que el canal está en línea, puede usar el marketing digital al mirar desde dónde se venden más las tarjetas y utilizar técnicas automatizadas de tweets al reconocer el canal en el tweet para enviar el contenido a diferentes usuarios.
- Análisis de clientes
- Agrupe a los clientes según los artículos comprados : según el historial de compras del cliente, agrupe a los clientes utilizando algún algoritmo de agrupación. Además, cree un análisis de qué tipo de clientes están comprando qué. Si se conoce el perfil del cliente, entonces esta información podría utilizarse para vender productos diferentes a esos clientes y, a su vez, aumentar las ventas.
- Agrupe a los clientes según la ubicación: según la ubicación, identifique a los clientes y los artículos comprados, esto proporciona qué ubicaciones tienen artículos más altos que se están vendiendo. En base a esta información, puede solicitar mayores comisiones para un producto en particular vendido.
- Cliente que no usa tarjetas: Puede suceder que los clientes que hayan comprado tarjetas no las estén usando. Sería bueno enviar un recordatorio para que sepan que su tarjeta no está en uso y esto ayuda a generar confianza.
- Análisis de tienda o canal
- Similar al análisis de clientes, puede hacer análisis de canales
- identifique los principales productos que se venden en una tienda en particular y solicite una comisión más alta en función del producto vendido.
- identifique las tiendas que ofrecen un mayor uso de tarjetas, las tiendas donde hay un menor uso de tarjetas se pueden archivar o se podría desarrollar una estrategia alternativa para aumentar las ventas.
- Analizar productos vendidos
- Artículos frecuentes comprados : puede analizar productos que se venden y hacer un algoritmo frecuente de artículos comprados juntos. Esto proporciona información a las tiendas que les permitirán saber qué artículos se venderán juntos o se mantendrán juntos para que aumenten las ventas.
- Análisis de series temporales: algunos productos son estacionales como Umbrella, hacer un análisis de esto ayudará a conocer a las tiendas qué tipo de inventario pueden almacenar durante qué período de tiempo. Puede utilizar el tipo de análisis Medio, Mediano para productos de temporada y predecir el producto aproximado necesario.
Se pueden hacer muchos más análisis, digamos
- Análisis geográfico para saber de dónde provienen los ingresos máximos y dónde son menos,
- Si un cliente que pertenece a un determinado canal y otro cliente es su amigo y usted lo sabe de alguna manera, puede usar esta información para vender el producto que otro cliente ha comprado.
- Predecir el crecimiento de las ventas de tarjetas.
Este es más un análisis de alto nivel en el que podría pensar y no necesariamente tenemos que usar algoritmos en todos los casos. Tener una idea clara de qué puntos de datos existen sería de gran ayuda. Sin embargo, es un intento de descifrar lo que se podría lograr. Espero que esto ayude.
