Basic
3 000 ₽
- checkRFM-сегментация
- check4–6 клиентских сегментов
- checkКраткий отчёт + рекомендации
Сделаю RFM-анализ и сегментацию клиентов для роста продаж
Сделаю для Вас сегментацию пользователей на основе ваших данных, помогу выявить ценные сегменты клиентов
Ruslana Komarova
601 просмотров
Об этой услуге
Кратко собрали состав работ, условия, сроки и вводные данные, которые понадобятся для старта.
Проанализирую поведение клиентов, выделю ключевые сегменты и помогу понять, какие именно группы приносят максимальную ценность вашему бизнесу.
Вы получите:
• Чёткую RFM / поведенческую сегментацию клиентов
• Выявление ценных сегментов (лояльные, новые, потерянные, VIP, промо-зависимые и др.)
• Подробный профиль каждого сегмента: частота покупок, средний чек, товары/услуги, сезонность, каналы оплаты
• Прикладные рекомендации по маркетингу:
— какие кампании запустить для удержания
— какие акции работают для конкретных групп
— где теряются клиенты и как вернуть их воронку
• Интерактивные дашборды / PDF-отчёт со всеми выводами
• (По запросу) подготовка данных и создание ML-кластеризации (KMeans, GMM) для более сложных сегментов
Я помогу вам:
— Повысить продажи за счёт точечных предложений
— Увеличить удержание клиентов
— Оптимизировать маркетинговый бюджет
— Понять реальное поведение клиентов, а не опираться на догадки
Работаю как с небольшими интернет-магазинами, так и с компаниями с миллионами транзакций.
Вы получите:
• Чёткую RFM / поведенческую сегментацию клиентов
• Выявление ценных сегментов (лояльные, новые, потерянные, VIP, промо-зависимые и др.)
• Подробный профиль каждого сегмента: частота покупок, средний чек, товары/услуги, сезонность, каналы оплаты
• Прикладные рекомендации по маркетингу:
— какие кампании запустить для удержания
— какие акции работают для конкретных групп
— где теряются клиенты и как вернуть их воронку
• Интерактивные дашборды / PDF-отчёт со всеми выводами
• (По запросу) подготовка данных и создание ML-кластеризации (KMeans, GMM) для более сложных сегментов
Я помогу вам:
— Повысить продажи за счёт точечных предложений
— Увеличить удержание клиентов
— Оптимизировать маркетинговый бюджет
— Понять реальное поведение клиентов, а не опираться на догадки
Работаю как с небольшими интернет-магазинами, так и с компаниями с миллионами транзакций.
payments
Стоимость
за 3 000 ₽
schedule
Срок
От 3 до 7 дн.
visibility
Просмотры
601
check_circleЧёткую RFM / поведенческую сегментацию клиентов
check_circleВыявление ценных сегментов (лояльные, новые, потерянные, VIP, промо-зависимые и др.)
check_circleПодробный профиль каждого сегмента: частота покупок, средний чек, товары/услуги, сезонность, каналы оплаты
check_circleПрикладные рекомендации по маркетингу:
check_circleкакие кампании запустить для удержания
Стоимость и условия
Перед оплатой зафиксируйте объём, срок, количество правок и дополнительные опции.
Standard
6 000 ₽
- checkПолная сегментация клиентов
- check6–10 сегментов + визуализации
- checkРекомендации по удержанию и продажам
- checkPDF + Excel отчёт
Premium
12 000 ₽
- checkРасширенная аналитика + ML-кластеризация
- check10–14 сегментов
- checkМаркетинговая стратегия
- checkДашборд + консультация
Как проходит работа
1
Вы выбираете пакет, количество и дополнительные опции.
2
При необходимости уточняете детали с исполнителем до оплаты.
3
Оплата резервируется через безопасную сделку на платформе.
4
Исполнитель сдаёт результат, вы проверяете и принимаете работу.
Контроль результата
Стоимость, сроки, правки и состав работ лучше зафиксировать до оплаты. Это повышает прозрачность заказа и снижает риск спорных ситуаций.
Исполнитель
Ruslana Komarova
Высококвалифицированный аналитик данных и Data-scientist с опытом 3 года и принятием решений на основе данных, визуализации данных и прогностического моделирования. Работала в качестве аналитика данных в компании Smart Solutions и помощника специалиста по анализу данных, на данный момент работаю в ОсОО "Альфа Ойл" (Red Petroleum) на должности Data Scientist. Имеется опыт работы с большими массивами данных, автоматизации процессов обработки данных и построения аналитических моделей.
Хорошо разбираюсь в Power BI, Excel, построении моделей, парсинге, ETL-конвейерах, веб-скрапинге и SQL (MSSQL). Имеет опыт работы с Airflow для автоматизации рабочих процессов, Pandas для манипулирования данными, PyTorch для глубокого обучения и Selenium/Beautiful Soup для веб-скрапинга. Для Data Science использую навыки построения моделей, выбор более подходящей для задачи модели, сегментация и кластеризация клиентов и тд.
Ответственный профессионал, стабильно соблюдающий сроки, обеспечивающий своевременное предоставление отчетов, аналитических моделей. Умеет преобразовывать необработанные данные в действенные идеи, которые способствуют успеху бизнеса.
