ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ УПРАВЛІННЯ КЛІЄНТСЬКОЮ БАЗОЮ ПІДПРИЄМСТВА - Гаркавенко , Владислав Олександрович; Стець , Олена Вікторівна (Стратегія економічного розвитку України, 2022)
Незважаючи на досить широку лінійку розроблених моделей для управління клієнтською базою, практика впровадження повноцінних моделей управління такими базами досить невелика. Це пов’язано, в першу чергу, з трудомісткістю і високими витратами на реалізацію комплексної моделі управління клієнтською базою компанії. Також проблема криється і в обмеженнях самих моделей. Як правило, потреба в управлінні своєю клієнтською базою компанії виникає у компаній з розміром клієнтської бази від декількох тисяч до мільйонів клієнтів. В цьому випадку впровадження методів і підходів, спрямованих на управління одним клієнтом, не раціональне, і потрібні моделі, адаптовані на роботу з групами клієнтів. Важливим обмеженням в існуючих дослідженнях виступають і параметри кластеризації клієнтської бази. Більшість авторів пропонує в якості критерію поділу на групи клієнтів розглядати кількість покупок і давність скоєння останньої покупки клієнтом. При цьому не враховуються такі параметри купівельної поведінки клієнтів, як сума здійснюваних покупок, цінність клієнта для компанії і час взаємодії клієнта і компанії. Ще одним важливим критерієм для компанії при виборі моделі управління кластерами клієнтів, є можливість динамічного управління клієнтськими кластерами. Останнім часом збільшилася кількість досліджень, спря- мованих на спроби динамічного прогнозування чисельності клієнтської бази, але комплексного рішення, що враховує динаміку зміни всіх показників розрахунку довгострокової вартості клієнтської бази (доходи від клієнтських сегментів і чисельності клієнтської бази), так і не було представлено. Авторами досліджено теоретичні аспекти аналізу та управління клієнтською базою підприємства. Розроблено методичний підхід та інструменти для прогнозування поведінки клієнта для найбільш ефективного стимулювання попиту та клієнтоорієнтації підприємства на основі підходу оцінки CLV клієнта. За допомогою стохастичних моделей Pareto/NBD та Gamma-Gamma було зроблено прогноз майбутньої кількості та вартості покупок клієнтів компанії та визначено ймовірний відтік клієнтів.