О чем говорят данные — использование анализа данных в маркетинге

Современный маркетинг — это прежде всего анализ данных. Несколько советов по аналитике дают консультанты в сфере маркетинга баз данных DirectData Андрей Косецкий и Михаил Мушкин. 

Аналитики DirectData работают с базами данных компаний электронной коммерции и каталожной торговли, такими как Nestle, Bonprix, Yakaboo, IMP, YvesRosher, EvroNova. 18 ноября они провели семинар «Data driven marketing. О чем говорят данные», где рассказали о методах анализа клиентской базы и прогнозирования продаж. Приводим выдержки из их выступления.

Доход от продаж зависит от количества покупателей и средней стоимости их покупки. С каждым из этих показателей лучше работать отдельно, раскладывая на компоненты, и составлять прогнозы каждый месяц, а затем корректировать и смотреть, насколько они изменились. В целом схема анализа показателей «здоровья бизнеса» выглядит так.

Если говорить о привлечении клиентов, то успех вложения средств зависит от правильного сегментирования покупателей: работать с каждым сегментом нужно по-разному. Коммуникации значительно поднимают уровень продаж, но при условии, что для каждого сегмента они будут разные. Не всегда самый большой сегмент приносит прибыль. Например, в одной из компаний, где Vip, составляющий всего 5%, может принести 40% прибыли, 17% постоянных клиентов приносят 30%, то есть в итоге 21% клиентов обеспечивает компании 70% прибыли. Поэтому необходимо тратить силы только на перспективную аудиторию. Для нее следует запустить WelcomProgram. Для постоянных клиентов включать кросс-сейл: выявить закономерности при совершении покупок и предлагать дополнительный товар, который наиболее часто покупают с основным, и не забывать делать ап-сейл — предлагать высокомаржинальный сопутствующий товар. Нерегулярным покупателям напоминать о покупке, предлагать другие товары и делать новостные месседжи о новинках. Покупателей сегмента «отток» могут подхлестнуть напоминания, скидки и выяснения причин.

В среднем аналитики вывели формулу повторной покупки в течение 28 дней, при условии что на 15-й день компания о себе напомнит.

 

Для привлечения новых клиентов необходимо анализировать срок их окупаемости. Для повторных клиентов факторами роста будут служить цена, сервис, ассортимент, программы лояльности и программа удержания. Количество позиций в чеке и средняя цена продукта будут зависеть от условий доставки, ассортимента и применения методик cross-sell/up-sell.

Основными принципами DatabaseMarketing являются сосредоточение усилия на наиболее ценных клиентах, перевод из менее ценных клиентов в более ценные и увеличение времени, в течение которого клиент сотрудничает с компанией и приносит ей прибыль (lifetime value). За это время компания должна продать клиенту как можно больше товаров — увеличить частоту и средний чек.

Простейший анализ данных базируется на построении графиков дохода от продаж.

На примере данных этого кейса видно, что предприятие стало получать большую прибыль с увеличением количества покупателей. Однако, если посмотреть на разницу на начальном этапе в 2012 году, то видно, что при этом количество клиентов увеличилось почти в 4 раза, а доход — всего на 40%. 

 

На этом графике видно, как увеличится средний размер чека (красная линия) просто за счет расширения ассортимента.

Идеальное соотношение между новыми покупателями и совершающими повторные покупки — 50/50. В условиях активного привлечения новых клиентов может получиться так, что часть базы составят случайные покупатели, которым понравилось что-то одно, и эта категория не будет особо прибыльной в дальнейшем.

На привлечение новых клиентов будет влиять стоимость и окупаемость затрат на привлечение, в то время как на старых действует целый ряд факторов: качество обслуживания, ассортимент, цена, эмоциональная лояльность, вовлекающая коммуникация (акции, новинки, новости), программа лояльности и программа удержания/триггерная коммуникация.

Узнать «хорошего» клиента можно по источнику, параметрам первого заказа (средний чек, количество единиц, товарные категории), социально-демографическим факторам и времени покупки.

Аналитики DirectData выяснили, что не всегда самые доступные, дешевые источники привлечения принесут компании прибыль.

Также можно построить прогноз повторных покупателей, используя показатели общей базы покупателей и доли покупателей, совершающих повторную покупку в общем объеме. Для простого анализа можно использовать линию экспоненциального тренда из приложения XL. Важным элементом коммуникации является триггерная коммуникация.

Рассмотрим, как действует система, на примере одной из компаний, с данными которой работали аналитики DirectData группы OSDirect.

 Записала Дарья Златьева