Сегментация базы клиентов
13 likes3,091 views
Документ описывает стратегию сегментации базы подписчиков для интернет-магазина, включая методы разработки профиля клиента и анализ активности подписчиков. Представлены примеры сегментации по истории заказов и методам стимулирования повторных заказов, а также важность регулярной синхронизации данных и метрик активности. Обсуждаются возможности роста через повышение частоты рассылок и внедрение персонализированных акций.
Сегментация базы клиентов
- 1. Сегментация базы подписчиков Антон Лапкин (Futurebit)
- 2. Содержание 1. Стратегия сегментированных рассылок 2. Разработка профиля клиента 3. Сегментация клиентов по истории заказов 4. Сегментация базы по активности 5. Вопросы
- 3. Пример: интернет-магазин спортивных товаров База клиентов Кол-во: 20 тыс. Сбор базы: оформление заказов, регистрации, форма подписки Срок работы: 2 года Сегментация: нет
- 4. Пример: интернет-магазин спортивных товаров Рассылки Периодичность: 2 раза в месяц Открытий писем: 20% CTR: 5% Кликов: 1000 Конверсия: 2,5% Заказов: 30 Объем продаж в месяц: 30*2*3000 руб (средний чек) = 180 000 руб.
- 5. Потенциал для роста? 1. Повышение частоты общих рассылок 2. Работа над креативом и контентом писем 3. Привлечение новых подписчиков 4. Запуск системы сегментированных рассылок
- 6. Сегментированные рассылки 1. Кому? 2. Когда? 3. Что (товарные рекомендации, бонус, скидка)? 4. Как (емейл, смс, ретаргетинг)?
- 7. Типичные проблемы при работе с базой клиентов 1. Разрозненность данных. Хранение данных в различных системах (БД интернет-магазина, 1С, CRM-системы). 2. Нерегулярная синхронизация и актуализация данных 3. Отсутствие системы метрик для оценки активности подписчиков и динамики изменений (знаем только «объем базы»). 4. Нет понимания какие данные по клиентам будут нужны.
- 8. Пример профиля клиента: Базовые данные: • ФИО • пол, возраст • город • дата рождения • дата регистрации • источник регистрации История заказов: • Дата последней покупки • Общее кол-во заказов • Общая сумма заказа • Предпочитаемые бренды и товарные категории Активность: • Реакция на рассылку (чтения – клики) • Реакция на промо-предложения (участия в конкурсах, акциях и т.д) • Дата последнего визита на сайт
- 9. Сегментация клиентов по кол-ву заказов
- 10. Сегментация клиентов по кол-ву заказов 1. Сколько клиентов подписались на рассылки, но так и не сделали заказов? 2. Сколько клиентов сделали только 1 заказ? 3. Сколько клиентов сделали 2 заказа? 4. Какая доля лояльных клиентов (2 и более заказов)?
- 11. Пример: Распределение подписчиков по кол-ву заказов 38% 47% 9% 6% Не было заказов Один заказ Два заказа Три и более заказов
- 15. Пример welcome-серии 2-е письмо (3 дня после регистрации) 3-е письмо (14 дней после регистрации)
- 17. Как работаем с новыми подписчиками дальше? 1. Получают регулярные общие рассылки 2. Специальные акции (купоны на скидку / бесплатная доставка), если заказов не было в течение 3/6 месяцев после регистрации 3. Отслеживаем активность. Если нет чтений и нет заказов – удаляем.
- 19. Сегмент клиентов сделавших один заказ Обычно самый большой сегмент в базе. В среднем доля таких клиентов 40-60%. Проблема - наибольший отток клиентов происходит именно при конверсии из первого во второй заказ. Потенциал для развития – низкая стоимость контакта, наличие данных о клиенте, успешный опыт прошлой покупки
- 20. Цепочка коммуникаций для стимулирования второго заказа 1. «Спасибо за ваш заказ!» 2. «Запрос отзыва» (через несколько дней после заказа) 3. Cross-sell / up-sell (через 2 недели) 4. Регулярные рассылки 5. N-дней после заказа (больше чем средний период между 1-м и 2-м заказом !!)
- 21. Пример письма: Получение отзыва
- 23. Пример письма: N-дней после заказа
- 24. Факторы успеха 1. Развитие системы персональных рекомендаций. Накопление данных об интересах подписчиков. 2. Определение эффективного графика персональных рассылок. 3. Тестирование разных вариантов мотивации клиентов (рекомендации, бонусы (3+1), скидки, компенсация доставки)
- 25. Сегментация базы по активности подписчиков
- 26. Зачем анализировать активность подписчиков? 1. Ушедших клиентов (переставших реагировать на рассылки) очень сложно вернуть. 2. Проще повлиять на подписчика в начале изменения поведения, чем на заключительном этапе. 3. Большая доля «спящих» клиентов негативно влияет на доставляемость писем
- 27. Пример сегментации по активности Регистрация больше 12 мес. Регистрация в течение 12 мес. Сделали хотя бы один заказ Реактивация. Снижение частоты или приостановка рег. рассылок. Реактивация. Предложение изменить параметры подписки. Не было заказов Удаляем из базы. Спец. предложения на первый заказ Выборка клиентов не проявлявших активность за последние 6 месяцев
- 28. Пример сценария реактивации (KupiVip)
- 29. Пример сценария реактивации (KupiVip)
- 30. Пример сценария реактивации (KupiVip)
- 31. Метрики для оценки активности базы 1. Какое кол-во клиентов проявляла активность (открытие писем / клики) в течение последних 12 месяцев. 2. Доля ушедших клиентов за год? 3. Сколько клиентов сделали 2 заказа? 4. Какая доля лояльных клиентов (2 и более заказов)?
- 32. Полезные материалы 1. М. Хьюз «Маркетинг на основе баз данных» http://www.ozon.ru/context/detail/id/3646839/ 2. Как и зачем считать конверсию во второй заказ http://www.shopolog.ru/metodichka/marketing-and-merchandizing/ kak-i-zachem-schitat-konversiyu-vo-vtoroj-zakaz/ 3. Что такое «Customer LifeTimeValue»? http://www.shopolog.ru/metodichka/marketing-and-merchandizing/ chto-takoe-sustomer-lifetime-value/ 4. Блог «Аналитика на практике. Маркетинг в эл. коммерции» http://kpis.ru/