2023. — Т 15. — № 4 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/45ecvn423.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 476.1 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Бегичева, С. В. Персональный маркетинг в ресторанной сфере: использование кластерного анализа на основе данных системы электронной лояльности ASGK-GROUP / С. В. Бегичева, Д. М. Назаров // Вестник Евразийской науки. — 2023. — Т 15. — № 4. — URL: https://esj.today/PDF/45ECVN423.pdf (дата обращения: 10.10.2024).

Персональный маркетинг в ресторанной сфере: использование кластерного анализа на основе данных системы электронной лояльности ASGK-GROUP

Бегичева Светлана Викторовна
ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет», Екатеринбург, Россия
Доцент
Кандидат экономических наук
E-mail: begichevas@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0551-1622
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=668409

Назаров Дмитрий Михайлович
ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет», Екатеринбург, Россия
Профессор
Доктор экономических наук
E-mail: slup@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5847-9718
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=392155

Аннотация. Важными маркетинговыми концепциями в индустрии питания является привлечение клиентов и их удержание. Новый тренд в сфере общественного питания — не только привлечь клиента, но превзойти и опередить его желания для повышения лояльности посетителя. Цель настоящего исследования — продемонстрировать интеграцию возможностей электронной системы лояльности ресторана и методов кластерного анализа данных для формирования целевых групп посетителей ресторана и исследования их потребительского поведения для разработки акций, направленных персонально на каждого клиента. Несмотря на то, что кластерный анализ является достаточно популярным инструментом сегментации клиентов, количество исследований, посвященных применению кластерного анализа для изучения поведения клиентов в сфере общественного питания мало. Информационной базой для проведения исследования послужили данные одного из ресторанов г. Екатеринбурга. На первом этапе данные были выгружены из учётной записи аккаунта ресторана в системе электронной лояльности ASGK-GROUP. Далее был выполнен отбор переменных для сегментации клиентов. На втором этапе с использованием метода кластерного анализа k-means потребители ресторана были распределены по четырем группам со схожим потребительским поведением и выделены наиболее ценные из них. На третьем этапе были сформулированы подходящие маркетинговые стратегии для каждой группы клиентов и проведена настройка PUSH-уведомления в электронной системе лояльности ASGK-GROUP. Предложенный метод позволяет существенно сократить объекты анализа, по-новому подойти к исследованию каждой группы клиентов ресторана и облегчить как формирование индивидуальных маркетинговых кампаний, так и удержание, и привлечение клиентов.

Ключевые слова: кластерный анализ; электронные системы лояльности; сегментация клиентов ресторана; анализ данных клиентов ресторана; формирование маркетинговых стратегий; персональный маркетинг; ASGK-GROUP

Скачать