title: Data-Driven Development of Loyalty Program for Retail Company
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гаршин Василий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Garsin Vasilij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Завадская Екатерина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zavadskaa Ekaterina Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Жукова София Витальевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Zukova Sofia Vitalevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:52:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:52:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086388
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41042
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Товары, представленные на рынке, как правило, схожи по ассортименту и ценам, что делает конкуренцию между розничными торговцами очень высокой. Существуют различные программы лояльности, призванные привлечь клиентов к конкретной розничной компании. Целью данного исследования является сегментация потребителей на основе данных за период с 2020 по 2021 год с целью обновления существующей программы лояльности. С помощью ИТ-инструментов были подготовлены данные, полученные от компании, и проведен дальнейший RFM анализ. Были выявлены существующие проблемы и ключевые изменения в поведении клиентов. Полученные результаты, такие как распределение клиентов на семь групп, выявление новых пользователей, а также основные тенденции в изменении поведения клиентов, были использованы для выработки рекомендаций по улучшению существующей программы лояльности. Рекомендации включают разработку многоуровневой бонусной программы, которая сделает обслуживание клиентов более персонализированным.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Goods presented on the market, generally are similar in the assortment and prices, that makes the competition between retailers very challenging. Different loyalty programmes exist to attract customers to give a favour to a specific retailer. The goal of this research is to segment consumers based on data for the period from 2020 to 2021 in order to update the existing loyalty programme. With the help of IT instruments, the data received from the company were prepared and further RFM analysis was carried out. Existing problems and key changes in customer behaviour were identified. The results obtained, such as the distribution of customers into seven groups, the identification of new users, as well as the main trends in changing customer behaviour were used to offer recommendations for improving the existing loyalty programme. Recommendations include the development of a multi-level bonus program, which will make the customer experience more personalised.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: программа лояльности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: RFM анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: loyalty programme
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: RFM-analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Data-Driven Development of Loyalty Program for Retail Company
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка программы лояльности для розничной компании на основе данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: merged__pdf.io___4___1_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41042/2/merged__pdf.io___4___1_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 19,35 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_2022_Zavadskaya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41042/3/reviewSV_Scientific_advisor_reference_2022_Zavadskaya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 149,38 kB