Для начала нужно определиться с моделью программы лояльности, примеры которых мы будем разбирать в статье. Наша статья больше касается аналитических вопросов, поэтому мы не будем подробно останавливаться на том, как выбрать тип программы лояльности, но приведём список возможных вариантов.
Типы программ лояльности
- Начисление баллов — за каждую покупку клиент получает баллы, которые потом может потратить.
- Получение кешбэка — то же самое, что с баллами, только за покупки клиенты получают кешбэк: обычно в виде купона на какую-то сумму, которую можно использовать исключительно у того же ритейлера.
- Карточки с отметками — при первой покупке клиент получает карточку, и при каждой следующей на неё ставятся штампики, наклеиваются стикеры или пробиваются дырочки. Когда карточка заполнена, покупатель получает либо вознаграждение, либо карточку со скидкой.
- Многоуровневая система скидок — при достижении определённых сумм покупок клиент получает новый статус. Выше статус — больше скидка.
- Вознаграждения у партнёров — за покупки клиент получает скидки/баллы, которые может использовать у партнёров бренда.
- Платные бонусы — клиент платит за то, чтобы участвовать в программе лояльности. За оплату получает быструю/бесплатную доставку, дополнительные скидки и т. д.
- Комбинация вознаграждений — такие программы называют гибридными. Например, балльная система + многоуровневая система, когда в зависимости от уровня за покупки начисляется разное количество баллов: выше уровень — больше баллов.
- Немонетарные вознаграждения. Лояльные клиенты получают нематериальные бонусы. Например, встречу с капитаном для постоянного пассажира авиакомпании.
В статье разбираем расчёты для варианта 4 из списка, в котором скидка растёт в зависимости от накопленной суммы покупок.
Доклад. «Почему программы лояльности не работают?» — MyRetailStrategy
Собрать данные за предыдущие периоды
Программы лояльности существуют, чтобы стимулировать клиентов покупать больше. Если без программы лояльности они купили бы на 3 600 рублей, а с программой — на 4 000, компания на этом зарабатывает. Но бывает так, что программу лояльности посчитали и внедрили, но не понятно, почему люди покупают: то ли потому что они и так лояльны и готовы покупать, то ли программа лояльности действительно их стимулирует.
Поэтому в расчётах важно построить два прогноза:
- Какими бы были продажи без программы лояльности.
- Какую прибавку к продажам даст программа лояльности.
Для этого нужны ретроспективные данные о продажах.
В первую очередь надо проанализировать, как идут продажи без программы лояльности — выгрузить данные и изучить их.
Особенности продаж при подготовке программы лояльности
- Продажи в онлайне и офлайне могут отличаться. Придётся отдельно выгружать данные о покупках в интернет-магазине и в оффлайн-магазинах. Если, конечно, у клиента есть и то, и другое. Считать программу лояльности нужно отдельно для офлайна и онлайна.
- Важны данные не только о покупках, но и о клиентах. Поскольку программа лояльности нацелена на мотивацию покупателей, неправильно считать только количество проданных юнитов. Надо собирать данные о клиентах, о том, как они покупают, на какие суммы, сколько раз и за какой срок, сколько из них возвращаются. В онлайне с этим обычно нет проблем, а в офлайне далеко не все данные о покупках привязаны к покупателям.
- Скорее всего, данные придётся обрабатывать, и вряд ли вы получите их в идеальном виде: дублирование покупок или слишком большие суммы от оптовиков — всё это придётся чистить.
Изучить поведение покупателей
Данные собрали и почистили. Дальше можно получить из них ценную информацию:
Как работают правильные программы лояльности
- общее количество клиентов;
- количество лояльных, которые покупали больше одного раза, и количество «одноразовых» клиентов;
- на какие суммы покупают клиенты.
Для наглядности мы собрали вот такую диаграмму в Power BI. На ней видно соотношение лояльных клиентов и «одноразовых»:
А потом более пристально рассматриваем лояльных: на какие суммы покупают, сколько раз, в какие сроки:
По вертикали здесь — период, за который клиенты совершали покупки. Цифры на столбце и его длина означают количество клиентов, цвет — количество покупок.
Как понимать эту диаграмму:
- 2 874 клиента совершили две покупки за один месяц, 783 клиента — три покупки за один месяц;
- 1 145 клиентов совершили две покупки за два месяца, а 487 — три покупки за два месяца;
- и так далее.
Суммы покупок можно было задавать отдельным фильтром:
Затем эти данные перекладываем в таблицу, но об этом — позже.
Следите за эффективностью вашего маркетинга. Закажите
На основе данных построить прогноз без программы лояльности
Прогноз отвечает на вопрос «Как будут выглядеть продажи, если оставить всё как есть?» В нашем случае продажи в офлайне росли, а в онлайне падали. На тенденцию прошлого года накладываем данные о лояльных /«одноразовых» клиентах и суммах покупок и получаем прогноз на следующий год:
В этом пункте нюанс такой: нужно учитывать тенденцию прошлого периода и сезонность. Нельзя рассчитывать программу лояльности, предполагая, что продажи будут расти. Надо смотреть на реальные цифры и строить прогноз, исходя из них.
Предположить модель программы лояльности
В начале работы, когда мы ещё не знаем, какую программу выберем: какой тип, как будут начисляться скидки и при каких условиях, — надо что-то предположить, иначе считать будет нечего. В нашем примере — тип, когда скидка растёт в зависимости от суммы покупок. Для него мы предположили четыре модели начисления скидок.
Но, как мы уже говорили, нельзя исходить только из предположения, что продажи будут расти, а новые клиенты — приходить толпами. Поэтому мы предположили три варианта прироста клиентов: пессимистичный, умеренный и оптимистичный. Но, возможно, что количество новых клиентов будет зависеть от скидки. Поэтому эти прогнозы менялись в зависимости от модели начисления скидки.
Как рассчитать финансовую модель программы лояльности
Программы лояльности существуют, чтобы стимулировать клиентов покупать больше. Если без программы лояльности они купили бы на 3600 рублей, а с программой — на 4000, компания на этом зарабатывает. Но бывает так, что программу лояльности посчитали и внедрили, но фиг поймёшь, почему люди покупают: то ли потому что они и так лояльные и готовы покупать, то ли программа лояльности действительно их стимулирует.
Поэтому в расчётах важно построить два прогноза:
- какими бы были продажи без программы лояльности;
- какую прибавку к продажам даст программа лояльности.
В первую очередь надо проанализировать, как идут продажи без программы лояльности — выгрузить данные и изучить их. Здесь есть особенности.
- Продажи в онлайне и офлайне могут отличаться. Придётся отдельно выгружать данные о покупках в интернет-магазине и в оффлайн-магазинах. Если, конечно, у клиента есть и то, и другое. Извините, плохая новость: считать программу лояльности тоже придётся отдельно для офлайна и онлайна.
- Важны данные не только о покупках, но и о клиентах. Поскольку программа лояльности нацелена на мотивацию покупателей, неправильно считать только количество проданных юнитов. Надо собирать данные о клиентах, о том, как они покупают, на какие суммы, сколько раз за какой срок, сколько из них возвращаются. В онлайне с этим обычно нет проблем, а в офлайне далеко не все данные о покупках привязаны к покупателям.
- Скорее всего, данные придётся обрабатывать, вряд ли вы получите их в идеальном виде: дублирование покупок или слишком большие суммы от оптовиков — это всё придётся чистить.
Изучить поведение покупателей
Данные собрали и почистили. Дальше можно получить из них ценную информацию:
- общее количество клиентов;
- количество лояльных, которые покупали больше одного раза, и количество «одноразовых» клиентов;
- на какие суммы покупают клиенты.
Для наглядности мы собрали вот такую диаграмму в Power BI. На ней видно соотношение лояльных клиентов и «одноразовых»:
А потом более пристально рассматриваем лояльных: на какие суммы покупают, сколько раз, в какие сроки.
По вертикали здесь — период, за который клиенты совершали покупки; цифры на столбцах и длина столбца означают количество клиентов, цвет — количество покупок.
Как понимать эту диаграмму:
- 2874 клиента совершили 2 покупки за один месяц, 783 клиента — 3 покупки за один месяц;
- 1145 клиентов совершили 2 покупки за два месяца, а 487 — 3 покупки за два месяца;
- и так далее.
В будущем эти данные переложили в таблицу, но об этом позже.
На основе данных построить прогноз без программы лояльности
Прогноз отвечает на вопрос, как будут выглядеть продажи, если оставить, всё как есть. В нашем случае, продажи в офлайне росли, а в онлайне падали. На тенденцию прошлого года накладываем данные о лояльных / «одноразовых» клиентах и суммах покупок и получаем прогноз на следующий год:
В этом пункте нюанс такой: нужно учитывать тенденцию прошлого периода и сезонность. Нельзя рассчитывать программу лояльности, предполагая, что продажи будут расти. Надо смотреть на реальные цифры и строить прогноз, исходя из них.
Предположить модель программы лояльности
В начале работы, когда мы ещё не знаем, какую программу выберем: какой тип, как будут начисляться скидки и при каких условиях, — надо что-то предположить, иначе считать будет нечего. В нашем примере — тип, когда скидка растёт в зависимости от суммы покупок. Для него мы предположили четыре модели начисления скидок.
Но, как мы уже говорили, нельзя исходить только из предположения, что продажи будут расти, а новые клиенты — приходить толпами. Поэтому мы предположили три варианта прироста количества клиентов: пессимистичный, умеренный и оптимистичный. Но, возможно, что количество новых клиентов будет зависеть от скидки. Поэтому эти прогнозы менялись в зависимости от модели начисления скидки.
Как построить финансовую модель программы лояльности.
Финмодель программы лояльности строится до ее запуска. Этот документ показывает вам соотношение расходов на программу и планируемых доходов от ее внедрения или ROMI. Про коэффициент ROMI читайте в другой нашей статье . Построение модели дело кропотливо, но в целом его можно уложить в несколько шагов.
- Соберите исходные данные в ответственных источниках: количество уникальных покупателей в вашей базе данных, какие есть контактные данные, есть ли аналитика по тому, “жива ли база”; соберите в одной таблице ежемесячный доход по всем видам товаров/услуг за последний отчетный период (прошлый год, например), средний чек по всем видам товаров/услуг, частоту покупок, количество покупок в месяц, сезонность.
- Опишите методологию расчета: за счет чего будет формироваться повышенный доход. К прямым механикам доходности относят: cross-sell (смежная покупка), up-sell (покупка более дорогой опции), renewal (повторная покупка), LTV (срок жизни клиента).
- Спрогнозируйте и посчитайте uplift (коэффициент прироста) по всем механикам доходности и продуктам, то есть прибавку к обороту, ожидаемую от внедрения программы. Будьте внимательны, uplift всегда считается по чеку допродажи.
- Как бы мы ни мечтали, не 100% клиентов примут участие в программе. Используйте понижающие коэффициенты отклика (response rate) на участие и на списание вознаграждений.
- Решите, сколько вы готовы инвестировать в поощрение ваших лояльных клиентов. Удобно посчитать это в виде процента от покупок, но имеет смысл взвесить и итоговые суммы в рублях, ведь это фонд, который нужно будет бюджетировать в компании после запуска.
- Сопоставьте результаты работы программы с применением uplift и ваши продажи без внедрения программы на следующие один-три года. Это поможет скорректировать механику программы при необходимости.
- Разделите расходы на инвестиционные и операционные. В раздел инвестиционные расходы попадет стоимость подготовки и запуска программы, а в операционные — оплата команды поддержки и стоимость вознаграждений участников.
- Если на этом этапе еще остались силы — определите временной период окупаемости инвестиций в программу.
Отметим, что в большинстве случаев предприниматели рассчитывают оптимистическую модель развития ситуации. Но если вам дороги ваши деньги, то не поленитесь, посмотрите еще умеренный и пессимистичный. Это сбережет вам не только деньги, но и нервы.
Если говорить честно, сделать такие расчеты одному и без опыта крайне трудно, если вы не экономист и маркетолог одновременно.
Наша компания Loyalexpress разрабатывает и внедряет программы лояльности и мотивации клиентов, так что с финансовой моделью мы вам обязательно поможем. Обращайтесь к нам, предложим и поможем.
Хотите получать ответы на вопросы, связанные с маркетингом и лояльностью — подписывайтесь на канал.
Источник: dzen.ru
