파키스탄의 온라인 쇼핑은 비약적으로 성장하고 있습니다. 인프라 개선, 인터넷 속도 향상, 컴퓨터 활용 능력 향상, 3G/4G 기술 사용 증가 등이 온라인 쇼핑을 촉진하는 요인으로 작용하고 있습니다. 많은 기업들이 이 분야에 진출하여 경쟁을 치열하게 만들고 있습니다. PakBaazar, 홈쇼핑 등과 같은 온라인 쇼핑 시장의 대형 업체들은 오늘날 소비자의 역동적인 특성을 다루는 데 어려움을 겪고 있습니다. Pakbaazar는 고객에게 엄청난 할인을 제공하는 온라인 쇼핑의 핵심 플레이어 중 하나입니다. 그러나 엄청난 할인을 제공하는 것만으로는 고객을 유지하는 데 아무런 도움이 되지 않습니다 딜도.
현재 시대에는 고객이 모든 비즈니스의 중심이므로 모든 조직은 고객 행동에 대한 통찰력을 얻기 위해 노력하고 있습니다. 온라인 소매업체에게 가장 어려운 일은 고객을 확보하는 것이 아니라 고객을 유지하는 것입니다. 고객을 유지하려면 Pakbaazar와 같은 회사가 Facebook 및 Google 데이터 분석을 통해 소비자 구매 행동과 소비자 선호도를 연구하는 것이 매우 중요하며 다른 데이터 분석 도구를 사용하여 고객 유지라는 궁극적인 목표를 달성해야 합니다.
이전 연구에서는 온라인 고객 행동에 대한 통찰력을 제공하는 데 있어 고객 인구통계 정보의 기여를 장려했습니다. 주요 목표는 인구통계가 온라인 구매 발생에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 것입니다. 인구통계학적 관점에서 구매 빈도를 연구하는 데 사용할 수 있는 문헌은 거의 또는 전혀 없습니다. 인구통계학적 정보를 이용하여 신규 고객을 다음 세 가지 범주로 분류할 수 있습니다.
자주 쇼핑하지 않는 고객
단골 쇼핑객
쇼핑객이 적음
“단골 쇼핑객” 카테고리는 지난 6개월 동안 3회 이하 구매를 한 소비자를 포함하고, “단골 쇼핑객” 카테고리는 같은 기간 동안 7회 이상 구매한 소비자, 4회 이상 구매한 덜 빈번한 쇼핑객으로 구성됩니다. 지난 6개월 동안 6번 구매했습니다. 의사결정 트리(Decision Trees) 이 분야의 상대적으로 새로운 기술은 위에서 언급한 범주로 응답자를 분류하는 데 사용됩니다. 많은 경우 신규 고객은 잠재 단골 고객이지만 조직 측의 관심 부족으로 인해 고객이 경쟁업체로 이동하게 되는 경우가 많습니다.
잠재 단골 고객에게 많은 관심을 기울여야 합니다. Pakbaazar.com은 지난 몇 달 동안
