Ανάλυση δεδομένων και επιχειρηματική ευφυΐα στην ανάπτυξη προγραμμάτων πελατειακής πιστότητας

Abstract

Η παρούσα μελέτη διερευνά τον τρόπο με τον οποίο η ανάλυση δεδομένων και η επιχειρηματική ευφυΐα μπορούν να μετασχηματίσουν τα προγράμματα επιβράβευσης πελατών σε στρατηγικά εργαλεία για την ενίσχυση της σχέσης επιχείρησης–πελάτη στην ψηφιακή εποχή. Συνδυάζοντας τη θεωρία του relationship marketing με αναλυτικές τεχνικές, η εργασία υιοθετεί μια διεπιστημονική προσέγγιση σε ένα κρίσιμο ζήτημα βιώσιμης επιχειρηματικής ανάπτυξης. Παρουσιάζεται θεωρητική επισκόπηση της έννοιας της πιστότητας πελατών, των πλεονεκτημάτων και περιορισμών των συστημάτων επιβράβευσης, καθώς και των αναλυτικών μεθόδων που αξιοποιούνται στη στρατηγική διαχείριση πελατειακών σχέσεων. Αξιοποιώντας δεδομένα συναλλαγών από λιανεμπορική επιχείρηση, εφαρμόστηκε το μοντέλο RFM για την αποτίμηση της αξίας των πελατών και η μέθοδος ομαδοποίησης K-means για την κατάταξη των πελατών σε τέσσερα προφίλ: Νέοι, Ανενεργοί, Πιστοί και Υψηλής Δαπάνης. Τα ευρήματα αξιοποιήθηκαν για τη διαμόρφωση εξατομικευμένων στρατηγικών επικοινωνίας και επιβράβευσης ανά προφίλ, με στόχο τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη και την στρατηγική διαχείριση των διαθέσιμων μέσων προώθησης. Στο πλαίσιο αυτό, σχεδιάστηκε ένα πολυεπίπεδο πρόγραμμα επιβράβευσης, το οποίο ευθυγραμμίζει τη συμπεριφορά αγορών με προσωποποιημένη εμπλοκή, ενισχύοντας τη συναισθηματική σύνδεση και την αφοσίωση προς την εταιρεία. Τα αποτελέσματα αναδεικνύουν τη στρατηγική σημασία της ενσωμάτωσης της επιχειρηματικής ευφυΐας σε προγράμματα πιστότητας και της ενίσχυσης μιας κουλτούρας βασισμένης στα δεδομένα. Η προτεινόμενη μεθοδολογία προσφέρει ένα ευέλικτο πλαίσιο, το οποίο μπορεί να προσαρμοστεί και να εφαρμοστεί σε διαφορετικούς κλάδους, με στόχο τη καλλιέργεια σταθερών και αποδοτικών πελατειακών σχέσεων.

This thesis explores how data analytics and business intelligence can transform customer loyalty programs into strategic tools for deeper business–customer engagement in the digital era. By integrating relationship marketing theory with advanced analytical techniques, the study adopts an interdisciplinary approach to a critical driver of sustainable business growth. It presents a theoretical overview of customer loyalty, evaluates the strengths and limitations of loyalty schemes, and examines analytical methods used in strategic customer management. Leveraging transaction data from a retail organization, the study applied the RFM (Recency–Frequency–Monetary) model to assess customer value, followed by K-means clustering to segment the customer base into four profiles: New, Dormant, Loyal, and High-Spender. These insights guided the development of tailored communication and reward strategies for each segment, enhancing the customer experience and improving marketing resource allocation. Based on these findings, a multi-level loyalty program was designed to align purchasing behavior with personalized engagement, fostering emotional connection and brand loyalty. The research highlights the strategic advantage of embedding business intelligence within loyalty initiatives and cultivating a data-driven culture. The proposed methodology offers a replicable framework applicable across industries to drive long-term customer value.