Zpět

Castorama

Retailový řetězec zvyšuje úspěšnost oslovení zákazníků a rozšiřuje věrnostní program

Castorama se svým zákazníkům představila poprvé otevřením pobočky pro domácí kutily ve Francii, roku 1969. Dnes je divize retailové skupiny Kingfisher, Castorama, evropským lídrem pro distribuci produktů pro domácí kutily a domácnost. Se svými 103 pobočkami ve Francii a dalšími po celém světě, nabízí Castorama svým zákazníkům vše, co potřebují pro domácí práce, opravy a zahradnictví.

Společnost se velmi zaměřuje na direct marketing jako páku pro rozvoj obchodu. Operuje s bohatou databází, obsahující informace o milionech zákazníků. Od roku 2009 užívá Castorama IBM SPSS Modeler jako dataminingové řešení, podporované nástrojem IBM SPSS Data Collection pro výzkumy, aby získala lepší vhled do svých zákazníků a optimalizovala své marketingové aktivity.

Získání výsadního postavení na trhu

IBM SPSS Modeler je centralizovaný nástroj, který používáme k podpoře naší strategie zvětšování podílu na trhu. Bez tohoto řešení by pro nás bylo nemožné provádět direct marketing a geo marketing v takovém množství a s takovou úspěšností, jako dnes.

Používáním řešení IBM centralizuje Castorama informace o zákaznících v data martu, který obsahuje data z věrnostního programu, transakční data zákazníků nepatřících do věrnostního programu přímo na prodejnách, a data z webových stránek Castorama.

„S IBM SPSS Modeler jsme optimalizovali proces cílení našich emailových kampaní a SMS kampaní, ztrojnásobili jsme počet mezinárodních výzkumů,zčtyřnásobili počet různých vylepšení, realizovaných na základě požadavků lokálních poboček,“ říká Cédric Packowski a dodává „Používáme SPSS také k vyhodnocení návratnosti investic (ROI) každé kampaně a to včetně vyhodnocení úspěšnosti letákových kampaní. Poznatky reportujeme zpět manažerům prodejen. Výsledky jsou jasně viditelné: obchod i loajalita zákazníků roste.“

Velký krok kupředu v oblasti Customer Intelligence

Obecně, Castorama díky IBM SPSS lépe rozumí svým zákazníkům a jejich chování.

Díky IBM SPSS Modeler jsme schopni využívat data mining, jsme schopni analyzovat faktory, které vedou zákazníky k tomu, že nakoupí konkrétní produkt, na základě konkrétního zákaznického profilu. Tato schopnost pracovat s daty nám umožňuje poskládat náš sortiment tak, abychom byli schopni uspokojit širokou poptávku.

Aby Castorama rozšířila využití prediktivní analytiky, rozhodla se zkombinovat IBM SPSS Modeler s IBM SPSS Data Collection – řešením speciálně určeným pro online i off-line výzkum. Společnost byla schopna realizovat výzkumy bez jakékoliv externí pomoci, což mělo dvojí přínos. První, značné  finanční úspory, druhý, lepší cílení výzkumů.

„Zatímco analýza účtenek Vám naznačí, jaký typ zákazníka kupuje jaké produkty, neposkytne Vám na druhé straně informaci o tom, co přimělo zákazníka k nákupu, jak zákazník výrobky nakupuje, podle čeho je vybírá, a další informace. Zkombinování všech těchto dat, tedy dat transakčních a dat z výzkumů, je extrémně účinné pro customer intelligence.“ říká Cédric Packowski.

Podpora lepších obchodních aktivit

Castorama vybrala řešení od IBM SPSS protože jsou dynamická, robustní, snadná na pochopení, intuitivní a velmi snadno implementovatelná. Vybavena těmito silnými analytickými nástroji, spustila společnost nový projekt zaměřený na „prokázání, že svět marketingového výzkumu dokáže vytvářet prostředky pro obchodní svět.“

Nápad vznikl jako reakce na pozorování využití IBM SPSS Modeler pro analýzy prodejů kuchyňského nábytku: nákupní sazba pro vzájemně provázané produkty (elektronika, doplňky, nádobí apod.) se ukázala být marginální.

Když se společnost dotázala ve výzkumu, realizovaném s IBM SPSS Data Collection, řekli zákazníci, že lidé na kamenných pobočkách jim jen zřídka nabízeli a doporučovali související produkty. Společnost reagovala propojením lokálních poboček, aby tak vytvořila systém pro reporting, který by mohl situaci napravit. Od té doby prodej souvisejících a podpůrných produktů, tzn. cross-sell, stabilně roste.