Существовавшие на тот момент методы сегментации были слишком при­митивны и не могли помочь в проведении необходимого анализа. 7esco рас­полагала подробной информацией, и для следующего шага необходим был принципиально новый взгляд на клиентов. Здесь полученные данные сыграли ключевую роль.

Все пять задач сходились в одном: требовалась более точная информа­ция о покупателях. Аналитики понимали, что нужно разработать новые четкие покупательские сегменты, новые способы отслеживания и прогнозирования изменений в поведении клиентов, а также новую удобную терминологию, с помощью которой сотрудники компании смогут легко обозначить те или иные категории клиентов. Сегментация, проведенная на основе грубого геодемог­рафического анализа, RFV и возраста, и данные, собранные на уровне отделов супермаркетов, принесли определенную пользу, но это была недостаточная и слишком размытая информация для предстоящей работы. Например, с по­мощью таких данных фактически невозможно было узнать, какому из конку­рирующих брендов клиент отдает предпочтение, для каких покупателей важ­на цена, а для каких качество. Предоставляя информацию такого уровня, «Клубная карта» сообщала 7esco, «кто, что, когда и сколько», но не сообщала, «почему». Почему клиенты принимают определенные решения и какую пользу можно извлечь, выяснив разницу между клиентами? Первым шагом стала разработка метода определения соответствующего уровня лояльности. Dunnhumby выполнила эту задачу не только для 7esco, но и для других своих клиентов. Давайте представим, что каждого клиента компании можно поместить в опре­деленную точку внутри трехмерного куба, показанного на рис. 9.1. Координаты этой точки определяют, какие действия следует предпринять для того, чтобы клиент остался лоялен компании на протяжении всей своей жизни.