Наша компания регулярно проводит аудиты клиентской базы с целью анализа потенциала повторных продаж и выявления точек роста. В данной практической статье мы рассмотрим и изучим клиентскую базу на основе реальной компании.
Инструмент “Отчет о повторных продажах”
Для анализа повторных продаж необходим специализированный отчет, позволяющий разделить клиентов, купивших однократно, и клиентов, купивших два и более раз.
Для понимания контекста статьи уточним логику работы отчета.
Отчет автоматически сегментирует клиентскую базу по двум критериям: по частоте покупок (сколько всего сделано покупок) и давности покупок. Это похоже на FRM-анализ, но без денежной составляющей (пример рисунок 1).
Рисунок 1. Отчет по повторным продажам
Отчет формирует клиентов по сегментам с уникальными названиями, соответствующими частоте и давности покупок. Например, если покупатель приобрел товар недавно, он является «активным», и купил один раз, то он попадает в сегмент “Активные Новые”. А если товар куплен давно, например, 8 месяцев назад, клиент превращается в «уснувшего» и мы найдем его в сегменте “Новые Уснувшие”.
Как анализировать бизнес-процессы | ч.2 CJM: инструмент визуализации опыта клиента с компанией
Такая сегментация позволяет рассчитать и проанализировать важные для повторных продаж параметры:
- долю клиентов, которые купили только один раз;
- долю перспективных клиентов (купивших 2 раза);
- долю постоянных клиентов.
Известны рекомендуемые значения для показателей повторных продаж:
- для молодых компаний норма прироста постоянных клиентов 10-15% в год;
- для компаний, возраст которых 2-3 года, желательная доля постоянных клиентов — 25-30%;
- по общемировой статистике доля повторных продаж у зрелых компаний (5-7 лет) должна составлять 40-60% от общей выручки.
Кейс компании “Электрооборудование”
Рассмотрим первый пример — компания “Электрооборудование”, которая занимается оптовой торговлей производственным электротехническим оборудованием. Отчет “Повторные продажи“ предоставляет следующую картинку:
Рассчитаем показатели повторных продаж:
- 7% или 225 постоянных клиентов за 3 года;
- 2405 клиентов, купивших только 1 раз за 3 года;
- 801 клиентов купили только 2 раза.
1518 покупателей купили только один раз! По различным причинам эти клиенты не вернулись к вам после первой покупки.
Также из всех клиентов лишь 121 (4%) являются активными и постоянными, обеспечивающие стабильный доход компании.
В соответствие с мировыми практиками, стоит ориентироваться на 25-30% постоянных клиентов. Явно нужно работать над “Повторными продажами”: повышать качество обслуживания клиентов, чтобы им хотелось купить у вас повторно, вовлекать и удерживать клиентов.
Анализ конкурентов — как увести клиентов у конкурентов?
Это большая работа, и у многих есть сомнения, стоит ли тратить силы и время на организацию работы с постоянной клиентской базой. Не лучше ли работать каждый раз с новыми клиентами. Есть ли экономический смысл в повторных продажах. Заработает ли компания больше, если организовать этот процесс?
Ответ на этот вопрос однозначно “ДА”! Вы точно сможете заработать больше!
Познакомьтесь с оценкой экономической эффективности. Используя эту логику, вы сможете рассчитать экономику для своей компании.
Уточним вводные из отчета:
- Количество покупателей. Данные приведены на первом рисунке.
- Количество покупок. Новые клиенты совершают 1 покупку, перспективные – 2-3, постоянные – 4 и более.
- Добавим еще один параметр – “средний чек”. Этот параметр нужен для расчета плановой выручки. В нашем примере средний чек составляет 25000 рублей.
Давайте сравним показатели выручки для нашей компании “Электрооборудование” и “Электрооборудование — лучшие практики”. При текущем размере клиентской базы доля постоянных покупателей 25% — это 432 клиента.
Рассчитаем и сравним выручку для этих двух вариантов.
Зачем бизнесу RFM-анализ
RFM-анализ — один из несложных, но эффективных инструментов сегментации клиентов. С его помощью вы сможете объективно и по-новому посмотреть на вашу клиентскую базу и рационально перераспределить свои усилия в работе с ней. Вы увидите, кто из клиентов только занимает строку в таблице, но не приносит вам ничего, а кто действительно пополняет бюджет компании. О ком можно смело забыть, а с кем нужно поддерживать отношения, чтобы он стал еще более активно обращаться к вам.
RFM-анализ. Что скрывается за этими тремя буквами
RFM – аббревиатура, в которой скрыты три английских слова:
По этим трем характеристикам мы и будем анализировать наших клиентов.
- Recency подскажет, когда, насколько давно контрагент последний раз что-то у нас покупал.
- Frequency покажет, часто ли он к нам вообще обращается.
- Monetary сообщит, сколько денег он принес в нашу кассу.
Когда мы с помощью RFM-показателей разобьем свою клиентскую базу на несколько групп, сможем наглядно увидеть, с кем продолжать работать, а кого можно вычеркнуть без сожаления. И самое главное, мы сможем понять, на кого нужно в работе обратить особое внимание, чтобы плавно перевести в первую категорию.
Помните принцип Парето? 20% клиентов дают 80% выручки. Задача RFM-анализа состоит в том, чтобы определить, кто составляет ваши золотые 20%.
Вам как руководителю бизнеса вполне по силам провести первичный RFM-анализ самостоятельно. Это позволит скорректировать работу маркетолога, поставить перед ним новые, более конкретные задачи.
Вячеслав Хориняк, представляющий сообщество Business Matters Founder, рассказал, чего можно добиться при помощи RFM-анализа:
«Этот метод позволяет разбить клиентский портфель на группы, основываясь на значимости каждого клиента для бизнеса. Например, клиенты, совершившие большое количество покупок с высокой стоимостью, и при этом их последняя покупка была недавно, считаются наиболее ценными. Этим клиентам должен быть оказан особый сервис и применена особая маркетинговая стратегия. Эти клиенты являются вашими ключевыми покупателями.
Основной целью сегментации портфеля является УДЕРЖАНИЕ клиента. Если и когда вы научитесь удерживать клиента и превращать большой процент клиентов в постоянных — ваш бизнес неизбежно будет расти. Он будет расти, даже если вы приостановите рекламные кампании. А если вы умеете удерживать клиента и можете позволить себе агрессивную рекламную кампанию, рост будет взрывным.
Кроме того, RFM-анализ помогает идентифицировать клиентов, которые могут потенциально уйти к конкурентам. Например, клиенты с низким Recency и Frequency могут быть меньше заинтересованы в продуктах и услугах бренда. Инвестирование в улучшение взаимодействия с такими клиентами поможет удержать их и повысить вероятность повторных покупок»
Проводим RFM-анализ всего в три шага
1. Кодификация клиентов
Прежде всего, предлагаем вам таблицу, глядя на которую, вы сможете присвоить каждому клиенту трехзначный код RFM:
Тут важно обратить внимание на два момента.
Во-первых, разрядов может быть не три, а больше. Например, пять. И тогда ваша сегментация будет еще более детальной, но это потребует и больших усилий для анализа.
Во-вторых, бывает непросто определить разницу между «много» и «средне», например. Это субъективная оценка. Сравнивайте клиентов не с придуманным идеалом, а одного с другим внутри вашей клиентской базы.
Итак, перед вами таблица и данные по вашим клиентам. Смотрим, фирма «Сидоров и сыновья» обращалась к вам вчера:
Значит, первая цифра кода будет «1».
Это обращение было довольно редким случаем, всего лишь третьим за год:
Вторая цифра – «2».
Зато в общей сложности за год оформлено контрактов на полтора миллиона:
Третья цифра – «1».
Таким образом, Сидоровы получают RFM-код 121. По этому же принципу анализируем всех остальных. Вот увидите, это занятие не только полезное, но и увлекательное. Пожалуй, удобнее всего им заниматься в Excel или google-таблицах.
2. Анализ данных
Теперь, когда у каждого из ваших клиентов есть свой трехзначный код, можно сформировать группы для выработки разных моделей взаимодействия с ними. Групп будет 27 – 111,121,123, 211, 212 и так далее.
Не пугайтесь, если группы будут очень разными по размеру. Это нормально. Для каждой из 27 групп нет смысла придумывать отдельный план действий, поэтому, в зависимости от задач, группы можно объединять в более крупные сегменты.
В некоторых случаях RFM-анализ можно упростить, ограничившись двумя факторами из трех. Например, анализ RF не будет учитывать объемы продаж, а разделит клиентов по частоте покупок и покажет, как давно они к вам обращались. С помощью RM-анализа вы увидите, кто из ваших платежеспособных клиентов начал о вас забывать. А FM — выявит тех, кто вроде бы и не делает грандиозных покупок, но совершает много небольших, и тоже важен компании.
3. Выбор стратегии взаимодействия
Теперь можно распределить ресурсы так, чтобы они сработали с максимальной отдачей. Для этого нам понадобится расписать характеристики для отдельных групп. Предстоит сделать вывод об их важности для вашей компании. При выборе стратегии взаимодействия у нас будут стоять следующие задачи:
- взбодрить «спящих»;
- привязать к себе разовых;
- поддержать самых ценных.
Клиент с кодом 111 или 211 — это ваш золотой фонд. Его надо беречь. Хотя он и так максимально лоялен, и его все устраивает в вашей компании, не будет лишним периодически баловать его VIP-предложениями.
211, 212, 213 — тревожная группа. Это ваши постоянные клиенты, которые почему-то давно не взаимодействовали с вами. Есть смысл узнать, что произошло и, возможно, поправить ситуацию.
Группы 331, 332, 333 — это случайные клиенты. Вряд ли стоит на них тратить большой ресурс, но им можно напомнить о себе и включить в рассылку.
Среди клиентов 131, 132, 133 могут оказаться потенциально интересные партнеры. Вероятно, они недавно о вас узнали, пришли к вам. Есть смысл поддержать порыв, подогреть контакт, сообщив им о новых акциях, например.
Бизнес-терапевт Алексей Кузьминых рассказывает, какие группы клиентов он выделяет после RFM-анализа:
«Первая группа — это группа, которая будет нашими «единичками», то есть ядро, наши любимые клиенты, за которыми нужно ухаживать, нужно любить и всячески баловать, поощрять и не дать им уйти, потому что это тот лояльный и платящий клиент.
Клиенты, у которых будет сочетание «единичек» и «двоек» — клиенты лояльные, постоянно обращающиеся и покупающие на неплохую сумму, но по какой то причине требующие дополнительного внимания. Либо их нужно поднять на более высокий чек, либо стимулировать их совершать покупки чаще, то есть к ним нужно применить какую-то меру воздействия, чтобы подтянуть в лидеры, добавить им больше единичек в их индексе RFM.
Клиенты, у которых преобладают «двоечки», — это, как правило, середнячки, спящие клиенты или случайные. Им тоже нужно уделять достаточно много внимания, потому что у них есть потенциал стать либо крупнее, либо регулярнее. Скорее всего, любой контакт с менеджером приведет к очередной покупке, потому что эти потребители не случайны, они уже обращались и по всей видимости не раз, и оставляли какую-то значительную сумму. Средний класс покупателей, который имеет очень перспективный потенциал.
Там, где у нас появляются «троечки», это опасный сегмент.Он состоит из клиентов уходящих, недовольных работой компании по какой-то причине, либо уже совсем потерянных. Туда же относятся все «залетные» покупатели, которые услугой воспользовались случайно, при появлении разовой потребности. На эту группу стоит обращать не так много внимания, потому что это не наша целевая аудитория. Но смотреть на комбинацию, где тройка будет соседствовать с единичкой в какой-то группе, все-таки стоит, потому что возможно это был хоть и разовый заход в компанию, но клиент может работать с конкурентом»
Андрей Михайлов, руководитель группы по удержанию пользователей онлайн-колы «Фоксфорд», выделяет три цели использования RFM-анализа:
«1. Для директ-маркетинга, то есть рассылки с конкретными предложениями. ВИП-клиентам отправить уникальный оффер, а тем, кто покупал давно и однократно, отправить что-то для реактивации, например полезную статью или бесплатный продукт.
2. Для платного трафика можно рассмотреть два случая — ремаркетинг и закупка новой аудитории. В ремаркетинге RFM-анализа помогает охватить тех, до кого невозможно дотянуться через рассылку. А для закупки новой аудитории можно взять топ-сегменты и попробовать рекламу на похожую аудиторию.
3. Для продуктовых гипотез. Лояльные покупатели могут быть отличной базой для проверки новых продуктов, плюс, можно заметить повторяющиеся паттерны и предложить части клиентов подписную модель»
Плюсы и минусы RFM-анализа
Разумеется, RFM-анализ имеет не только плюсы, но и минусы, ощутить которые можно только в реальной работе.
Константин Хорышев, генеральный директор ООО «ТКС» и руководитель онлайн-магазина антикварных книг «Книговод», сформулировал свое видение плюсов и минусов в использовании RFM-анализа:
«Наш бизнес связан с очень специфичным товаром, а именно — с антикварными книгами. Спрос в данной сфере не поддается традиционным методам прогнозирования, поэтому в целях развития бизнеса и увеличения дохода мы прибегли к RFM-анализу.
В результате этого количество продаж увеличилось в 2,5 раза — при тех же затратах на продвижение!
Наши менеджеры стали использовать дополнительные графы в CRM-базе, что позволило собрать больше данных и увеличить количество постоянных покупателей, которые совершают последующие покупки на куда более крупные суммы.
Плюсы RFM-анализа:
— этот метод позволяет понять, какие клиенты наиболее привлекательны для бизнеса. Таким образом, бизнес может сосредоточиться на самых прибыльных клиентах;
— он помогает выявить наиболее привлекательные продукты и услуги для клиентов, что помогает бизнесу разработать целенаправленную маркетинговую стратегию;
— с помощью RFM-анализа можно легко идентифицировать потенциальных клиентов, которые могут быть привлечены к бизнесу;
— он позволяет бизнесу оценить пользу от каждого клиента и сформировать целевую аудиторию.
Минусы RFM-анализа:
— этот метод анализа требует больших затрат на процесс оценки данных;
— он может привести к необоснованным выводам и принятию неверных решений;
— в некоторых случаях он не может представлять полную картину поведения клиентов;
— иногда он не учитывает некоторые важные факторы, влияющие на покупки клиентов;
— необходимо большое количество взаимодействий для сбора статистики»
Как RFM-анализ работает в реальном бизнесе
Вячеслав Хориняк рассказал нам, как он применяет этот инструмент в бьюти-сфере. Причем, Вячеслав работает не только со своим салоном красоты, но и помогает в продвижении салонов своих клиентов.
«Сегодня многие CRM-системы имеют встроенные алгоритмы, которые позволяют вести непрерывный RFM-анализ клиентской базы, но, как правило, стандартный функционал CRM-системы требует ручного контроля.
Я делаю данный анализ на «полуавтомате», то есть выгружаю из CRM готовую клиентскую базу и уже работаю с ней по заранее подготовленному алгоритму.
По результатам сегментации вся ваша клиентская база будет разделена на 8 групп: Чемпионы, Лояльные, Растущие, Новички, Требуют Внимания, На грани, В зоне риска, Спящие.
Данные группы будут сформированы в зависимости от того, как давно, с каким средним чеком и сколько всего раз клиент был в вашем салоне.
Для каждой группы будет выработан индивидуальный подход с конкретным списком действий как с точки зрения работы персонала с представителями данной группы, так и с точки зрения скидок, рассылок, бонусов и многого другого.
Каждое действие будет целевым и оправданным. Обновление по сегментации необходимо делать раз в 3 месяца, чтобы понять двигаетесь ли вы в правильном направлении и движутся ли клиенты по правильному пути (то есть становятся ли новички растущими или даже лояльными, и превращаются ли лояльные в чемпионов)»
RFM-анализ — это действительно вполне универсальный и весьма эффективный инструмент. В заключении дадим пару советов по практическому применению этого метода. Не забывайте обновлять свои данные — клиенты не стоят на месте, они всегда меняют свой статус. Кто-то может проснуться, а кто-то заснуть. И помните о дополнительных внешних факторах.
Таких, как сезонность, экономические кризисы, изменения конъюнктуры рынка.
Источник: planfact.io
Клиентская аналитика: сегментация базы покупателей как инструмент для ремаркетинга
Последнее время о сегментации клиентов на различных тематических мероприятиях говорят много, часто, подолгу. Вопрос сегментации, как никогда, актуален в последние годы бурного роста конкуренции в сфере e-commerce. Все хотят одним выстрелом попасть сразу в цель, урвав себе лакомый кусочек в виде целевой и постоянной аудитории. Но чудес не бывает, и, чтобы это произошло, необходимо иметь абсолютно четкое представление о фундаменте любого e-commerce бизнеса: какие клиенты формируют вашу базу контактов
Если у вас есть такое представление – можно идти дальше и планировать маркетинговые акции и стратегии ведения бизнеса в онлайн-сфере посредством различных рекламных каналов. Если у вас нет понимания, кто ваша аудитория, то у вас нет и понимания, какого рода предложение с большей вероятностью заинтересует хотя бы лояльных клиентов, не говоря уж о постоянных – от такого подхода положительных результатов ждать не приходится. Что касается стратегии ведения бизнеса в онлайн – в рамках данной статьи мы расскажем о сегментации базы покупателей не в привычном русле email–рассылок, а в русле контекстных кампаний в Google AdWords.
В основе клиентской аналитики определяющую роль играет RFM-анализ. RFM-анализ — это техника сегментации клиентов, опирающаяся на их поведение. В основе анализа поведения лежат три параметра: давность последней покупки, частота покупок, доход.
– Для параметра «давность» для сегмента берется дата последней покупки;
– Для параметра «частота» берется количество покупок, которые совершил клиент. Чем их больше, тем выше вероятность того, что клиент повторит действия в будущем. Данный параметр рассматривается за определённый промежуток времени в зависимости от сферы бизнеса;
– Для параметра «доход» определяющим фактором в сфере e-commerce является сумма, которую потратил пользователь (выручка от продажи товара). Чем больше потраченная сумма, тем выше вероятность того, что клиент повторит заказ.
Тем не менее важно понимать, что клиенты от самых щедрых до мало активных имеют различные потребности и желания, и, соответственно, по-разному реагируют на маркетинговые кампании.
База покупателей: почему важно определить приоритетную группу пользователей
К слову, о клиентах интернет-магазинов: из года в год пользователи становятся все более избалованны вниманием со стороны рекламодателей – их сложнее удивить догоняющим баннером по когда-то интересующим категориям товаров; пользователи уже привыкли быть информированы об анонсах акций через email-рассылки; многих даже не удивишь персонализированным обращением через экран монитора. Но что на данный момент самое коварное для сферы интернет-магазинов в целом – пользователь привык блуждать по просторам интернета в поисках более выгодных предложений, что усложняет задачу как владельцу бизнеса, так и рекламным агентствам, заставляя обе стороны работать друг с другом более плотно по нескольким объективным причинам: владелец бизнеса заинтересован в сокращении инвестиций в рекламу при росте стабильного дохода, а агентство заинтересовано в том, чтобы показать наилучший результат в этом направлении и обеспечить клиенту в первую очередь не только стабильность, но и положительную динамику в виде прироста постоянной аудитории.
Таким образом, учитывая динамику рыночных отношений и конкурентную составляющую в сети, крайне важно не только привести на сайт пользователя, который, купив однажды, больше не вернется – это дорого и не выгодно для обеих сторон, но удержать и вырастить до постоянного клиента. В противном случае владелец бизнеса рискует получать стабильно низкий ROI, а исполнитель – плохую репутацию и, как следствие, уход клиента из агентства. Поэтому в настоящий момент перед рекламными агентствами стоят не только задачи в поиске новой целевой аудитории и ее удержании, но и самая сложная задача – сделать фокус на более выгодной для бизнеса группе пользователей и «вырастить» именно этих пользователей до постоянных клиентов бизнеса. Важно понимать, что невозможно всех пользователей, которые у вас однажды что-то купили, сделать постоянными. Как и нельзя работать со всеми покупателями одинаково.
Стратегия работы с приоритетной группой через ремаркетинг
В рамках данной статьи, когда мы говорим о ремаркетинге, мы подразумеваем не стандартную работу с аудиторией через базовые списки, а предлагаем акцентировать внимание на определенных группах пользователей, которые, на наш взгляд, являются выгодными для бизнеса, то есть для рекламодателя – приоритетными. Очевидно, что приоритетной группой пользователей для бизнеса в сфере e-commerce являются, конечно, пользователи, которые приносят наибольший доход, и желательно, чтобы они это делали регулярно, а лучше даже, если – часто и стабильно.
Почему так важно вовремя выделить эту группу/несколько групп и бросить все силы на работу с ними? В качестве простого примера приведем ситуацию, когда нецелесообразно VIP-клиентам, которые и так покупают в интернет-магазине каждую неделю и при этом приносят высокий доход, предлагать скидку в 10% на следующую покупку. Зачем? Будет достаточно, если вы примените ремаркетинг с целью информирования данных пользователей о существующей программе лояльности, акциях или призах для членов клуба, если такой имеется. Как итог – клиенту приятно, а бизнес не несет никаких потерь.
Если не сегментировать базу пользователей, мы можем сколько угодно возвращать на сайт пользователей, просматривавших карточки товаров, добавивших товар в корзину, но это не даст ожидаемого результата, потому что мы не будем учитывать пожелания и возможности каждого клиента из определённого сегмента. Поэтому важно выделять сегменты и прорабатывать их по отдельности – с уникальным предложением для каждой группы, с разным интервалом напоминаний, с разным подходом и даже с абсолютно разной стратегией с точки зрения управления ставками в контекстных системах и т. д.
RFM-анализ как метод сегментации
Чаще всего данный метод используют в email-маркетинге, но при ремаркетинге в контексте он также отлично справляется со своей ролью и позволяет нам совершать несколько важных действий:
Как видно из сравнительной таблицы, плюсов у такого подхода немало. Но прежде, чем у нас получились готовые, преобразованные данные, которые мы могли бы использовать в списках – необходимо уделить особое внимание технической части всего процесса. Ведь, как все мы понимаем, такие списки должны быть в первую очередь динамически меняющимися. И менять их желательно не вручную каждый день, а автоматизировано.
Техника преобразования данных – техническая сторона вопроса
Именно по этой причине особое внимание технической стороны мы уделили динамической составляющей списков. То есть мы понимаем, что после запуска ремаркетинга пользователь из сегмента новичка со временем может перейти в сегмент стабильных пользователей и все наши стратегии не сработают. Но этого не случится, потому что методология подхода устроена так, что определенный скрипт, написанный на языке R, импортирует данные по транзакциям из Google Analytics в BigQuery на ежедневной основе.
Также при работе с сегментами составляется SQL-запрос, формирующий таблицу с сегментами по принципу распределения весов как в классическом RFM-анализе.
Помимо этого, пишется еще один скрипт, который ежедневно для каждого clientId из полученного результата SQL-запроса шлет данные о принадлежности clientId к тому или иному сегменту – все это также происходит на ежедневной основе (кастомные параметры). В случае, если за день сегмент не поменялся, то данные не шлются – все это обеспечивает нам достоверность информации ежедневно.
Результат: как выглядят преобразованные данные
Таким образом, после всех описанных выше манипуляций в системе Google Analytics вы сможете увидеть следующую разбивку по сегментам:
В RFM_segment как раз и записываются сегменты наших пользователей, которых мы сортируем по трем параметрам, упомянутых в начале статьи – давность последней покупки, суммарная частота покупок, объем покупок (доход). При сегментации мы, как правило, используем распределение весов от 1 до 3. Показатель, равный 3, имеет самый сильный вес и несет особую ценность. Показатель, равный 1, нам не очень интересен с точки зрения активности клиента. Поэтому становится очевидным, что в первую очередь нас интересуют сегменты, где чаще всего встречается 3, в качестве среднего – 2.
Ниже представлено графически, как выглядят сегменты в разрезе дохода. Становится очевидно, что такая разбивка может сыграть существенную роль при запуске аудиторных списков:
Стабильные пользователи – покупали недавно, покупают часто и приносят хороший стабильный доход. Необходимо прорабатывать данную группу пользователей, всячески поощряя небольшими скидками, оповещениями об акциях, периодическими напоминаниями о себе.
Так, за набором цифр 333 скрываются наши VIP клиенты – они покупают много, часто и приносят нам самый высокий доход. Такие пользователи, как правило, составляют 3-5% от общего числа пользователей, но для любого бизнеса это самый надежны тыл. С такой группой пользователей, как упоминалось выше, нужно работать очень ненавязчиво и легко, изредка напоминая о программах лояльности и различных «плюшках».
Пользователи с набором цифр 121 – неперспективная группа, не представляют для нас никакого интереса, поскольку они покупали что-то давно и всего несколько раз, при этом принесли минимальный доход, поэтому из ремаркетинга мы такую группу пользователей можем смело исключить: вероятность, что пользователь вернется вновь спустя столько времени (3-6 мес., зависит от сферы) и совершит повторную покупку, сводится к нулю.
Особое внимание нужно уделить новичкам (312) – они совершили покупку недавно, но при этом принесли неплохой доход – это видно, как на общем доходе от сегмента, так и на среднем чеке на одного пользователя из сегмента. Таких пользователей необходимо мотивировать на следующую покупку, предложив на нее приличную скидку.
В этом и заключается индивидуальный подход к каждому сегменту пользователей. Как вы видите – единый подход сильно отличается от такого способа взаимодействия с вашей аудиторией.
Таким образом, как вы видите, можно создавать множество списков ремаркетинга, основанных на подобных сегментах.
Такой подход очень удобен в использовании. Среди преимуществ:
1. большой и дробный выбор списков аудиторий – вам остается только лишь сфокусироваться на приоритетных группах;
2. гибкость настроек – вы можете подключать списки аудиторий в зависимости от стратегий;
3. моментальный результат – вы сразу начинаете видеть ROI по сегментам и выбирать ту аудиторию, которая для вас наиболее выгодна (в кастомных отчетах с применением калькулируемой метрики);
4. аналитика данных – такой подход позволяет производить аудит динамики в дополнительном разрезе данных;
5. сбор списков и их использование к моменту акций, сезонов, скидок – вы заранее будете знать, какой сегмент отработает лучше при определенной акции, какой более активен в сезон, какой сегмент отработает с высоким ROI в разгар скидок, а какой нужно мягко поддерживать в несезон (по результатам предыдущих акций можно делать замеры или использовать определённый дополнительный вес для замеров таких аудиторий).
Резюме
Такой подход удобен и тем, что он отлично сочетается с такими анализами данных, как ABCXYZ– анализ. ABC-анализ – это анализ ассортимента, объема продаж различным группам потребителей, товарных запасов путем деления их на три категории (класса), которые отличаются по своей значимости и вкладу в оборот или прибыль предприятия: А – наиболее ценные, В – промежуточные, С – наименее ценные. XYZ выявляет корреляцию товаров во времени, тем самым позволяя выявить частоту покупок, а не просто получить суммарные данные по продажам.
В качестве примера представим, что с помощью ABCXYZ-анализа мы выявили категорию товаров, которые приносят наибольший доход и их выгодно продвигать, что покупают их редко и ремаркетинг на всех пользователей, которые когда-то купили товар из этой группы, вряд ли отработает успешно. Мы потратим рекламные деньги на огромную аудиторию, а нам нужна лишь выборка. С помощью RFM-анализа мы выявили группу, которую назвали «транжиры» – они и будут нашей «выборкой»: покупают редко, но при этом тратят баснословные деньги. Совместив результаты этих двух исследований, мы можем рискнуть и предположить, что им мы и продвинем самые дорогие продукты из нашей категории товаров.
Таким образом, мы видим, что RFM является относительно простой, но очень гибкой техникой, с чьей помощью возможно существенно улучшить вашу маркетинговую деятельность. Риски такого метода заключаются в ошибочном распределении пользователей по сегментам, основанным на исторических данных. Здесь нужно учитывать выбросы в виде разовых оптовых закупок, сезонность, праздничные дни и прочие факторы, но в целом грамотная сегментация показывает исключительно положительные результаты. Такой подход дает возможность экспериментировать с данными без ощутимых рисков, но дает все шансы начать охватывать большее количество пользователей, что в итоге повышает коэффициент отклика и продаж.
Источник: adindex.ru
