ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе проведённого исследования были получены следующие результаты:

1. Предложен подход к кластеризации клиентской базы компании на основе покупательского поведения групп клиентов, характеризующегося частотой покупок, средним чеком, общим временем взаимодействия клиента с компанией, давностью последней покупки.

2. Разработан комплекс динамических моделей для

прогнозирования:

- численности клиентской базы компании с использованием марковских цепей на основе адаптации модели движения кадров Староверова О.В.;

- доходов компании и ее расходов на привлечение и удержание клиентов в разрезе кластеров клиентской базы.

3. Выявлены факторы, характеризующие эффективность маркетинговых мероприятий на изменение покупательской активности в разрезе кластеров клиентской базы.

4. Разработана модель зависимости характера внутрикластерного покупательского поведения и интенсивности перехода групп клиентов из одного кластера в другой от факторов, характеризующих эффективность маркетинговых мероприятий.

5. Решена задача оптимального управления клиентской базой компании на заданном интервале времени с учетом бюджетного ограничения на проведение маркетинговых мероприятий.

6. Апробирована динамическая модель управления клиентской базой компании розничной торговли на выборке из 181 927 клиентов за период с 10.2007 по 03.2012.

Модель оценки динамики изменения показателей покупательского поведения показала высокую точность прогнозирования. Полученное решение задачи оптимизации управления клиентской базой компании позволило значительно увеличить долгосрочную стоимость клиентской базы компании на интервале 12 месяцев (на 20,3%).