Reviews for The Handbook of Mortgage-Backed Securities

The average rating for The Handbook of Mortgage-Backed Securities based on 2 reviews is 4.5 stars.

Review # 1 was written on 2020-08-11 00:00:00 Jerry Loftis Довольно внушительная по объёму книга «Маркетинг на основе баз данных» призванная стать букварём с этой сфере. Именно так я понял его позиционирование, прочитав эту книгу. К сожалению это будет правдой, если читать только эту книгу в отрыве от всех остальных книг по маркетингу. Т.е. вполне возможно, что эта книга понадобится тем людям, кто работает только с базами данных или для которых базы данных – всё. Как мне показалось, автор попытался втиснуть в книгу всё, что только может иметь к этой теме отношение, в итоге получив книгу одновременно говорящую как бы всё на эту тему, но с другой – практически ничего. Дело в том, что автор ничего нового не предлагает в книге, что отличалось бы от того, о чём пишут титаны маркетинга в своих книгах. Была, как мне кажется, попытка создать своего «Котлера» в сфере баз данных и в итоге эта попытка не увенчалась успехом. Хуже того, автор на протяжении всей книги пишет о том, что лучше всего создание баз данных доверить специализированных фирмам, а не заниматься их созданием самостоятельно. Это фактически свело всю книгу к нулю, т.к. если автор утверждает подобное, то зачем вообще читать эту книгу? Для специалистов в этой сфере она также не подходит, так как будет для них слишком поверхностной. В итоге: книга для всех и ни для кого. Книга написана тяжёлым для понимания слогом. RFM-анализ Итак. По сути, книга могла быть объёмом не больше 100 страниц, т.к. самое интересное размещается именно на этих 100 страниц, а то и меньше. И среди этих 100 страниц главным является RFM-анализ (Анализ давности, частоты и денежной ценности покупок), который помогает предсказать поведение клиентов. Собственно это единственная интересная тема и она же проходит красной линией через всю воду этой книги. Классификация клиентов по давности покупок. Необходимо просто рассортировать списки по самой последней дате, разделить их на пять равных частей, присвоить коды («5», «4», «3», «2» или «1») и оценить отклик каждой группы после проведения очередной промоакции. Классификация клиентов по частоте покупок. Это может быть среднее число покупок в год или телефонных звонков в месяц (для телефонной компании), общее количество депозитов, произведённых в течение месяца (для банка) и т.д. Вы можете поэкспериментировать для того, чтобы найти самый лучший критерий. Ваша задача – оценить, насколько важным является для клиентов сотрудничество с вашей компанией, а показатель этой значимости служит частота приобретений ваших товаров/услуг. Зависимость уровня отклика от денежной ценности покупок. Мы включаем в запись каждого клиента в базе данных совокупную величину средств, потраченных клиентом на товары или услуги (которые он приобрёл в вашей компании) за месяц, год или любой другой период времени. Мы попытаемся определить, какое значение ваша компания имеет для каждого клиента, и измерим его в долларах. Затем проведём сегментацию базы по этому показателю и разделим её на пять равных групп, которым присвоим коды: «5», «4», «3», «2» или «1». Объединение данных. Когда процесс кодирования будет завершён, в запись каждого клиента в базе данных будут включены три цифры: код по давности последней покупки, код по частоте покупок и код по денежной ценности. Таким образом, клиентам будут присвоены коды: «555», «554», «553», «552», «551», «545», «544» и т.д. вплоть до «111». Существует всего 125 кодовых ячеек по результатам RFM-анализа. Выборка «каждый N-ный». Например, если база данных состоит из 300,000 клиентов, а мы хотим выбрать тест-группу численностью 30,000 клиентов по принципу «каждый N-ный», то нам следует разделить 300,000 на 30,000. Результат будет равен 10. Следовательно, в тест-группу нам нужно выбрать каждую десятую запись из основной базы данных по клиентам. Таким образом, мы выберем записи 1, 11, 21, 31, 41, 51… и т.д. Получившийся в результате тестовый список будет содержать 30,000 клиентов и служить точным отображением всей базы данных в статистическом отношении. Вот собственно и весь метод. И этот метод автор упоминает как главный способ, который почти идеально подходит для тестового анализа многих маркетинговых мероприятий от директ-мейла до промоакций. Как пишет автор, «вам нужно создавать контрольную группу каждый раз, когда вы вводите что-то новое, требующее денежных затрат». И ещё одна цитата по поводу RFM-анализа: «Относительно критерия давности компании, поставляющие электроэнергию, заявляют, что каждый человек постоянно пользуется электричеством и самая последняя дата для каждого клиента – вчерашний день. Не проблема. Используйте другие единицы измерения, например время, когда клиент в последний раз изменил вид обслуживания или приобрёл у вас новый продукт. Это и будет являться показателем давности покупки. Основное правило – творческий подход. Вы пытаетесь определить, насколько товары и услуги вашей компании важны для каждого клиента. Если вы колеблетесь между двумя возможными единицами измерения, используйте обе из них и разработайте два набора RFM-величин для каждого клиента. Внесите их в запись клиента. При следующей промоакции оцените, какая система RFM-анализа лучше всего способствует предсказанию поведения, и выберете самый эффективный метод. О «воде» в книге В главе «Причины неэффективности маркетинга баз данных» скомпилированы все те темы, что обсуждается в книге: · Отсутствие маркетинговой стратегии · Сосредоточенность на цене, а не на обслуживании · Экономически нецелесообразные меры · Неспособность связать базу данных с Интернетом · Создание базы данных собственными силами · Одинаковое отношение ко всем клиентам · Неумелое использование тестовых и контрольных групп · Отсутствие программы удержание клиентов · Отсутствие сильного лидера Как видим, эти вопросы так или иначе освещаются (и намного лучше, чем в этой книге) во многих другим книгах по маркетингу и именно поэтому я и сказал, что автор попытался сделать букварь от А до Я по теме «базы данных», что мне кажется было большой ошибкой. Или: книга ориентирована на людей, которые не читали и не собираются читать больше никаких других книг по маркетингу. Возможно, для них книга и будет ценна. В общем, повторюсь: всё настолько сложно с базами данных, что намного проще и эффективней передать эту тему на аутсорсинг какой-нибудь внешней компании специализирующейся на этой. Это – ключевая мысль всей 400 страничной книги. Книгу не рекомендую (ну, если только базы данных не являются «всем» для человека), а вот более подробно об RFM-анализ стоит почитать. Книге в целом – 1 бал, а главе/теме посвящённой RFM-анализ – 5.

Review # 2 was written on 2017-10-01 00:00:00 Michael Kott I recently started a job where I had to come up with a database marketing strategy, and this book was invaluable. It pretty much covers every aspect of database marketing you could want to know about, from email marketing through to direct mail and web advertising. The level of detail is perfect - in-depth enough to go into the key metrics and strategies that you need to effectively utilise a marketing database but not so technical that you need to know anything about the technology underlying the database. With chapters on things like Recency Frequency Monetary (RFM) scores, Lifetime Value calculations and plenty of other good stuff, anybody who wants to undertake modern CRM marketing will find it invaluable. The hard copy is a bit pricy, but it's such a great book just to be able to flip open and refer to, that it's worth the investment.