Smart-сегментация

Изучение профилей клиентов

Большинство предпринимателей уделяет недостаточно внимания изучению своих клиентов, ориентируясь только на текущие показатели продаж и обеспечивая своевременное пополнение складских запасов для удовлетворения спроса. Общая динамика роста количества чеков и объемов продаж воспринимается как положительный результат маркетинговых мероприятий. Однако бизнес мало знает о клиентах, которых необходимо дополнительно стимулировать к покупке. В итоге может оказаться, что из всего объема привлеченной аудитории к продолжительному сотрудничеству в долгосрочной перспективе готовы немногие. В таких условиях бизнес вынужден постоянно инвестировать в привлечение, но неизменно утрачивает свою  ценность в глазах целевой аудитории, теряет маржинальность и становится менее конкурентным.

Составление профиля клиентов решает сразу несколько вопросов:

• помогает выстраивать долгосрочные отношения, стимулируя покупательскую активность на протяжении длительного времени;
• повышает эффективность маркетинговых затрат за счет создания целевых кампаний;
• способствует росту объема продаж, количества чеков, расширению аудитории.

Игнорирование необходимости создания профилей клиента может привести к плачевным для вашего бизнеса результатам, ведь поддержание лояльности и интереса уже существующей аудитории обходится приблизительно в 5 раз дешевле по сравнению с формированием новой. Основной проблемой на этом пути является необходимость сбора и обработки большого количества данных, связанных с пользовательским опытом. Например, количество чеков за годы работы компании может исчисляться миллиардами. Качественно обработать такой объем информации не под силу без специализированного программного обеспечения.

Как мы создаем профили клиентов

Анализировать клиентскую базу можно в различных плоскостях. Используя возможности BI, мы разработали практически универсальный подход с возможностью гибкой настройки ключевых параметров, который поможет сформировать профили целевой аудитории практически любому бизнесу.

Когортный анализ

Группирует клиентов по критерию первого обращения. Это может быть регистрация, получение карты лояльности или переход по ссылке на сайт компании. Для целей аналитики профили формируются на основании года/месяца/недели/дня первого обращения за покупкой товара или получением услуги. Оптимальный период для группировки зависит от специфики предлагаемого продукта и объективной периодичности его покупок. В дальнейшем сформированные группы оцениваются по показателю продолжительности взаимодействия. По результату когортного анализа становится наглядно понятно, какую часть из привлеченных в определенный период времени клиентов удалось сохранить. Регулярные и значительные потери части клиентской аудитории необходимо выявлять и детально анализировать.

Когортный анализ отвечает на такие ключевые вопросы:

• как меняется ваша клиентская база с течением времени;
• куда необходимо направить усилия для развития бизнеса: на привлечение или удержание целевой аудитории;
• как клиенты реагируют на маркетинговые кампании.

Когортный анализ позволяет наглядно сопоставить количество активных и потерянных клиентов, что информирует о величине утраченных возможностей. В таком случае важно понять, что послужило причиной оттока, а также разработать комплекс мер, которые помогут поддерживать интерес аудитории в долгосрочной перспективе. Также когортный анализ позволяет определить масштабы прироста новых клиентов, что полезно для оценки эффективности маркетинговых мероприятий, разработанных для разных профилей. Подобное сравнение может быть взято за основу разработки будущей стратегии построения взаимоотношений.

Формируя профили в разрезе когортного анализа, вы сможете:

• обнаружить резервы для дальнейшего развития;
• анализировать срок жизни клиентов из разных когорт;
• узнать какие методы привлечения и каналы оказались наиболее эффективными в вопросе привлечения.

В разрезе когорт можно анализировать средний чек, объем продаж и изучать другие показатели.

RFM анализ

Предполагает создание профилей клиентов по критериям новизны, частоты (количества посещений, заказов и проч.) и суммы покупок за исследуемый период. RFM анализ дает ценную информацию, позволяющую персонализировать маркетинговые предложения для разных профилей покупателей:

• для тех, кто покупает часто и много предложить наиболее выгодные условия;
• тех, кто не дотягивает до VIP-клиента, но покупает часто или много, дополнительно стимулировать программами лояльности и всевозможными бонусами;
• тем, кто не покупал достаточно давно, напоминать о выгодах дальнейшего сотрудничества;
• разовых покупателей стимулировать становиться постоянными, предлагая присоединиться к программе лояльности.

RFM анализ служит основой для составления карты клиентов. Важно акцентировать внимание на новых покупателях, которые при должных усилиях и сопровождении продаж могут стать постоянными и приносить хороший доход. Наименее значимые сегменты, которые являются малочисленными и не приносят бизнесу должного объема продаж, можно отсечь.

Кластеризация клиентов

Кластерный анализ – это группировка объектов по критерию сходства перечня характеристик. Профиль клиента в таком случае формируется на основе заранее определенных параметров. Поведенческие факторы внутри отдельных групп имеют заметное сходство, что позволяет формировать персональные предложения, интересные выбранной целевой аудитории. Главной задачей кластеризации является поиск сегмента, в котором сосредоточены идеальные клиенты компании. Для этого вам предстоит определить ключевые характеристики для анализа профилей. Это может быть частота покупки, давность обращения, итоговая сумма потраченных средств, средний чек, широта ассортимента, потребительская корзина, реакция на акции и другие.

Основной проблемой формирования профиля клиента посредством кластеризации является необходимость обрабатывать большое количество данных. Например, если определить всего 9 основных характеристик и создать в каждой по 3 группы для сегментации клиентов, у вас получится свыше 19,5 тысяч кластеров. Конечно, разрабатывать такое количество персональных предложений нецелесообразно. Поэтому программа задействует внутренние алгоритмы, способствующие обнаружению схожести между клиентами по заранее определенному перечню критериев анализа.

Кластеризацию можно выполнять за определенный период продаж, что позволяет получить свежие данные на основе актуального ассортимента и текущей целевой аудитории. Не всегда можно сразу же выделить профили идеальных клиентов, которые проявляют одинаковую активность и приносят большую часть дохода. По некоторым из критериев отдельные кластеры могут не соответствовать идеалу и требуют немного дополнительных усилий для улучшения значений показателей до оптимальных. Развитию отношений с такими клиентами необходимо уделить особое внимание. В то же время кластерный анализ помогает определить профили, на развитие отношений с которыми не целесообразно направлять значительные ресурсы, поскольку это не повлияет на улучшение показателей продаж в значительной степени.