Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
33 likes4,705 views
Документ содержит предложения по улучшению клиентских сервисов через сегментацию, нормализацию данных, кластеризацию клиентов и разработку программ лояльности. Основное внимание уделяется внедрению систем автоматизации и модернизации клиентских профилей, что позволит повысить эффективность обслуживания и увеличить продажи. Также обсуждаются методы оценки лояльности клиентов и алгоритмы для прогнозирования поведения покупателей.
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
- 2. 1. Сегментация • нормализация персональной информации, унификация клиентских профилей, оценка нормализации • изменение интерфейсов ввода контактных данных для уменьшения количества ошибок и ускорения продаж • сегментация и определение целевых групп клиентов • идентификация клиентов и параметризация уровня обслуживания 2. Кластеризация клиентов • выделение неявных параметров и утверждение кластеров (фиксация и отбраковка) • поиск скрытых зависимостей и выявление трендов • создание описаний для маркетинговых активностей • определение претендентов для активации и вторичных продаж 3. Программы лояльности • оценка лояльности каждого покупателя существующей клиентской базы • разработка концепции возвратности клиентов и обеспечения повторных покупок • выбор каналов коммуникации для стимулирования накопления и траты бонусов • проведение кампаний и модульные коммуникации, 4. Многопартнерские коалиции • выбор модели альянса и оценка потенциала вероятных Партнеров • построение модели и поведенческий анализ покупок совершаемых за бонусы • управление клиентскими предпочтениями и циклом обращения благ • проектирование, перенаправление и балансировка клиентских потоков 5. Интернет-банкинг • быстрый факторинг - беззалоговое финансирование предоплаты товаров и увеличение оборотного капитала • привлечение кредитных средств для поддержания импульсивных покупок • подключение к банкам, брокерам, платежным системам, терминалам оплаты • создание накопительных счетов и проведение розыгрыша лотерей 6. Безлюдные продажи в Интернет • конкурсное определение круга надежных Партнеров (кто-то вводит заявки для Вас и/или Вы вводите чьи-то заявки) • интеллектуальные алгоритмы подбора связанных предложений • формирование «лучшей следующей покупки» • концепция мониторинга продаж в режиме реального времени, быстрое реагирование на изменения 7. Итоги. Выводы. Рекомендации 2
- 4. Корректные данные Корректируемые данные и дубликаты Некорректируемые данные Перестановки компонент Частота встречаемости Обработка данных Дополнение компонент Коэффициент доверия Приведение компонент к словарям Словари Кодировка компонент по справочникам Справочники Расширение компонент Аналитики Распознавание компонент Би- и Три-граммы Исправление компонент Квадро-граммы Идентификация Эксперты Сведение дубликатов Уникальные связанные корректные данные Слабо связанные корректные данные Некорректируемые данные 4
- 5. № Метод 1 Достоверность = произведение частоты встречаемости распознанных по словарям компонент (2 коэффициента: русский, украинский) 2 Расчет частотных коэффициентов отдельно для фамилии, имени, отчества 3 Расчет коэффициента Ф-Ф – компонент фамилии в справочнике фамилий 4 Расчет коэффициента Ф-И – компонент фамилии в справочнике имен 5 Расчет коэффициента Ф-О – компонент фамилии в справочнике отчеств 6 Расчет коэффициента И-И – компонент имени в справочнике имен 7 Расчет коэффициента И-Ф – компонент имени в справочнике фамилий 8 Расчет коэффициента И-О – компонент имени в справочнике отчеств 9 Расчет коэффициента О-О – компонент отчества в справочнике отчеств 10 Расчет коэффициента О-Ф – компонент отчества в справочнике фамилий 11 Расчет коэффициента О-И – компонент отчества в справочнике имен 12 Восстановление имен и отчеств из инициалов 13 Восстановление имени по фамилии, отчеству, телефону 14 Восстановление отчества по фамилии, имени, телефону 15 Восстановление фамилии по имени, отчеству, телефону 16 Корректировка орфографических ошибок с отличием в 1 или 2 символа для фамилий, имен, отчеств (по таблицам биграмм) 17 Корректировка орфографических ошибок с отличием в 1, 2 или 3 символа для фамилий, имен, отчеств (по таблицам триграмм) 18 Идентификация колонок по ‗вич‘ и ‗вна‘ для перестановки ФИО 19 Распознавание компонентов ФИО по словарям 20 Распознавание компонентов ФИО по справочнику клиентов 21 Идентификация заказов по справочнику клиентов 22 Восстановление принадлежности к полу - имени и отчества по соотношению 1ж-2м, 1м-2ж 23 Построение словарей: фамилий, имен, отчеств 24 Построение словарей: область, район, тип населенного пункта, населенный пункт 25 Построение словарей: типов улиц, улиц 5
- 6. № Метод 26 Идентификация признака пола в словарях: фамилии, имени, отчества (0-ж, 1-м, 5-с, 8-не возможно определить) 27 Идентификация дня рождения 28 Идентификация пола 29 Идентификация явных дубликатов 30 Идентификация не явных дубликатов 31 Идентификация не точных адресов (одинаковые адреса-ФИО разные) 32 Идентификация не точных ФИО (одинаковые ФИО-адреса разные) 33 Ручная корректировка ФИО 34 Ручная корректировка коротких фамилий, имен, отчеств 35 Ручная корректировка длинных фамилий, имен, отчеств 36 Ручная корректировка коротких городов, улиц 37 Ручная корректировка длинных городов, улиц 38 Определение И, О по ФИО и одному из телефонов внутри базы 39 Определение компонентной чистоты базы исходной и после коррекций (сколько распознано отдельных компонент ) 40 Определение объектной чистоты базы исходной и после коррекций (сколько распознано объектов реального мира) 41 Скрыто 42 Скрыто 43 Скрыто 44 Скрыто 45 Скрыто 46 Скрыто 47 Скрыто 48 Скрыто 49 Скрыто 50 Скрыто 6
- 7. Заполнено Исправлено Дополнено Итог Некорректируемая ошибка шт. % шт. % шт. % шт. % шт. % Дата первой покупки 100 000 100,0 0 0,0 0 0,0 100 000 100,0 0 0,00 Точка обслуживания 100 000 100,0 0 0,0 0 0,0 100 000 100,0 0 0,00 Сумма покупок с накоплением е-Бонуса 100 000 100,0 0 0,0 0 0,0 100 000 100,0 0 0,00 Фамилия 58 414 58,4 4 190 4,2 20 053 20,1 78 467 78,5 284 0,28 Имя 76 736 76,7 3 601 3,6 18 564 18,6 95 300 95,3 66 0,07 Отчество 25 491 25,5 2 597 2,6 16 427 16,4 41 918 41,9 145 0,15 День рождения 32 738 32,7 0 0,0 0 0,0 32 738 32,7 43 0,04 Пол 69 829 69,8 1 679 1,7 2 428 2,4 72 257 72,3 301 0,30 Тел контактный 100 000 100,0 0 0,0 0 0,0 100 000 100,0 0 0,00 Город доставки 63 619 63,6 3 775 3,8 1 594 1,6 65 213 65,2 0 0,00 Улица 58 191 58,2 658 0,7 0 0,0 58 191 58,2 0 0,00 Дом 58 193 58,2 0 0,0 0 0,0 58 193 58,2 0 0,00 Квартира 40 152 40,2 0 0,0 0 0,0 40 152 40,2 0 0,00 Итого 883 363 68,0 16 500 1,3 59 066 4,5 942 429 72,5 839 0,01 Параметр Ячеек Масштаб Размер БД 1 300 000 100 000 строк * 13 столбцов Заполнено 883 363 68,0% Действие Ячеек Доля от исходной БД, % Исправлено 16 500 1,3 Дополнено 59 066 4,5 Коррекции не подлежит 839 0,01 Возврат Заказчику 942 429 72,5 7
- 8. Чистка, нормализация, повышение связности Фамилия Имя Отчество ИНН или ДР клиентских данных улучшают процессы Брагинский Олег Лео обслуживания Клиента (консультирование, Леонидович прием заказа, перекрестные продажи). Форма собственности Краткое наименование ЕДРПОУ Леонтьевич Леонович Следует модифицировать карточку Клиента: Полное наименование Леопольдович • встроить справочники для ускорения набора и уменьшения количества ошибок: o фамилий, имен, отчеств; Телефоны o областных и районных центров; Мобильный Контактный Домашний Рабочий o типов населенных пунктов, населенных пунктов; o типов улиц, улиц; Адрес Доставка Проживание Фактический Юридический o форм собственности и названий Область Район Тип Населенный пункт Тип Улица предприятий; • добавить новые поля: Здание Корпус Квартира/Офис Подъезд Этаж Доплата за подъем товара o тип (юридическое или физическое лицо); o дата рождения (для ФЛ); История Клиента Регистрация 28.10.07 Последняя покупка 28.10.11 Монитор NEC 30‖ o сегмент, кластер; Статус Кол-во покупок Сумма покупок, $ Ср. сумма покупки, $ o закрепленный менеджер; o уровень ценности, доходности, Активный 7 2 045 292 лояльности («светофор»); Пол: мужской Возраст: н/д Ср. длительность разговора 02:14 o количество е-Бонусных баллов; Сегмент Кластер Закрепленный менеджер o адрес электронной почты (с возможностью отправить электронное письмо, прямо из карточки Клиента); Свидетельство о регистрации Плательщик налога на прибыль o длительность телефонного разговора (отображается таймером в карточке Клиентов по рекомендации Баллов 1 643 81 заказа и фиксируется в базе). 8
- 9. Определим ценность клиентов, например, по формуле: где значения переменных по умолчанию равны «1» и корректируются согласно таблице: Параметр Влияние на ценность Значение Обозначение Согласился сообщить полные анкетные данные Повышает 0,1 за каждое поле анкеты А Каждый звонок завершает покупкой Уменьшает 0,05 за каждый звонок без завершения сделки Z Учтивость при последнем заказе Повышает 1 – вежлив, 0,5 – нейтрален, 0,1 - груб P Адрес доставки неизменен Уменьшает 0,05 за каждую смену адреса доставки D Телефон заказа неизменен Уменьшает 0,05 за каждую смену телефона заказа K Дает рекомендации, упоминаемые при заказах Повышает 1 за каждую рекомендацию R Покупки в период акции Повышает 0,02 за каждый оплаченный заказ в акцию C Покупки в праздничный период Уменьшает 0,05 за каждую покупку в день официального праздника S Ложная доставка Уменьшает 1 за каждый не оплаченный товар F Согласился заменить товар на аналогичный Повышает 0,25 за каждую замену X Сортируем клиентскую базу по убыванию ценности. Для выделения сегментов применяем правило «Золотого сечения» (соотношение 2 к 3): Сегмент 1 2 3 4 5 Доля от 7,6 11,4 17,1 25,6 38,4 клиентской базы, % По мере роста базы соотношение сегментов не будет меняться, что позволит поддерживать приемлемый уровень сервиса. Для каждого сегмента зададим группы обслуживающих сотрудников и способы обслуживания. Целевые группы клиентов определяем в границах сегментов согласно приоритетам бизнеса (активность, средний чек, доходность, покупок на Клиента). 9
- 10. Узнавание «старого» и распознавание «нового» Клиента позволяет подобрать конфигурацию продаваемых устройств, соответствуя ожиданиям: • тюнинг компонент накручивает цену до уровня финансового потенциала Клиента; • конструктор групповых покупок довешивает товар полезными аксессуарами; • маппинг схожести подбирает ближайшую замену при отсутствии товара на складе; • приоритайзер учитывает «старение» товара (выход модели из моды). Для изменений, следует модифицировать карточку подбора товара: • создать справочники значений компонент (для параметризуемых товаров): o точные параметры для технофриков (амперы, ватты, герцы, байты) o образные для непрофессиональной интеллигенции (мощный, удобный) o понятные для «блондинок» (красивый, легкий, стильный, компактный) • создать справочники сочетаемости (цепочки): o совместно покупаемых товаров (следует учитывать предыдущие покупки Клиента) o апгрейдов (модели, повышающие потребительские свойства в пределах бренда и категории товара) o альтернатив (если набор товаров превышает возможности Клиента меняем компоненты на близкие более дешевые). Экран, ― Процессор, тип Память, Гб Винчестер, Гб ОС, тип Вес, кг Цена, $ 15‖ 7 12 400 Win 8 b 2,1 1 000 14‖ 6 8 400 Win 7 x64 1,8 900 13‖ 5 6 250 Win 7 x32 1,5 800 12‖ 4 4 200 Vista 64 1,2 700 11‖ 3 3 180 Vista 32 1,0 600 10‖ 2 2 160 XP 64 0,8 500 8‖ 1 1 120 XP 32 0,7 400 х Наличие в городе х Киев х Сумка Граница - $ 1 000 х Мышка Кластер 2 Иванов Петр Сидорович, м now 00:41 Совершил 7 покупок, средний чек $ 462 15.10.10 фотоаппарат SONY $ 470 05.02.1978, 33 года, до ДР – 120 дней avg 03:16 18.08.11 монитор NEC $ 231 27.02.10 смартфон НТС $ 490 10
- 11. Сегментация позволяет определять очередность и приоритетность обслуживания: Сегмент 1 2 3 4 5 Канал Объемное дерево IVR, Объемное дерево IVR, IVR отсутствует, прямой выход на оператора из Упрощенное дерево IVR Стандартное дерево IVR минимальное кол-во выход на оператора главного меню но с выходов на оператора низким приоритетом IVR Выделенная группа Высокий приоритет в Средний приоритет в Низкий приоритет в Самый низкий приоритет операторов очереди очереди очереди в очереди Контакт-центр Наивысший приоритет в Высокий приоритет в Средний приоритет в Низкий приоритет в Самый низкий приоритет очереди очереди очереди очереди в очереди Электронная очередь Обслуживает старший Обслуживает Обслуживание Обслуживание Обслуживание менеджер. закрепленный менеджер. специалистом. специалистом. специалистом. Подарки на НГ и Звонок на праздники + Поздравление с НГ и ДР Поздравление с НГ и ДР Поздравление с НГ и ДР праздники. открытка по почте. открыткой по почте. с помощью SMS. с помощью SMS. Точка обслуживания Наивысший приоритет Высокий приоритет обработки запросов. обработки запросов. Средний приоритет Низкий приоритет Самый низкий приоритет Информирование Информирование обработки запросов обработки запросов при обработке запросов звонком при звонком при Интернет площадка необходимости. необходимости. 11
- 13. Сохранение Таблицы SPSS Кол-во Statistica итераций 5. K-Means Кол-во Перекоди Analyze Сегментация 1. Сбор данных в БД интернет-площадки. Cluster сегментов ровка 2. Унификация данных. Факторный анализ. Classify Определение базовых переменных для Переменные 4. анализа. 3. Исследовательская кластеризация. Основная задача – расчет оптимального количества Hierarchical Кол-во кластеров. Исследование Переменные Кластеризация Cluster сегментов 4. Основная кластеризация массива. Factor 5. Расчет таблиц с описательными 3. Analysis характеристиками кластеров. Анализ результатов. Рекомендации. Соц.-Дем. Финансы Атрибутивные Кодировка Работа Данные для CRM / SPSS Нормализация Данные сегментации база покупок Регион Очистка Числовые Товар Обрезка 1. Продукты 2. 13
- 14. Средний Пол, % Средняя сумма Срок между Семейное положение, % Количество, Лет в Детей, Сегмент возраст, покупки, покупками, Не были в Гражданский чел. Ж M В браке Разведены Вдовые браке чел. лет К грн. мес. браке брак 1 19 328 31,2 0,0 100,0 3,8 9,4 50,6 33,4 6,4 8,8 0,8 9,4 0,8 2 28 940 33,6 50,7 49,3 3,5 9,8 57,9 22,2 11,7 6,5 1,8 10,0 0,9 3 16 436 33,7 0,0 100,0 3,8 9,7 64,1 19,1 7,9 8,3 0,6 9,7 1,0 4 25 826 35,9 100,0 0,0 3,8 9,7 50,7 16,5 15,9 11,4 5,5 12,9 1,2 5 9 470 35,9 40,8 59,2 9,5 11,0 58,6 17,2 13,3 8,2 2,8 11,4 1,1 Социальный статус супруга, % Образование, % Мобильный оператор, % Сегмент Не Собственное Неполное Неполное Ученая Интер Работает Пенсионер Студент Среднее Высшее Kyivstar МТС Life Beeline Jeans работает дело среднее высшее степень Телеком 1 72,6 22,7 2,9 1,0 0,8 1,6 86,5 12,0 0,0 0,0 43,7 36,0 18,0 1,4 0,7 0,3 2 82,6 10,7 4,9 1,0 0,8 0,0 0,0 0,4 99,4 0,2 41,0 44,4 11,9 1,9 0,6 0,2 3 75,1 20,8 2,9 0,7 0,6 1,3 87,9 10,8 0,0 0,0 42,5 40,6 14,3 1,6 0,9 0,2 4 89,6 1,6 5,3 3,3 0,2 1,4 88,6 10,1 0,0 0,0 44,3 37,8 15,3 1,5 1,1 0,1 5 74,9 14,7 8,6 1,1 0,6 0,4 35,8 8,2 55,5 0,1 44,6 40,4 12,8 1,4 0,7 0,2 Общая площадь, % Вид собственности, % Срок владения, % Способ приобретения, % Форма собственности, % Общий Сегмент До 50-100 Более Совместно Не являюсь Полный 1-3 4-6 7 лет Привати- Наследство Государ- Коллек- трудовой Покупка Обмен Частная 50 м2 м2 100 м2 с другими владельцем владелец года лет и более зация /Дар ственная тивная стаж, лет 1 28,4 64,8 6,8 46,4 33,7 18,0 17,3 20,8 61,8 65,4 19,1 14,9 0,6 16,8 12,9 70,4 11,5 2 27,4 67,9 4,7 44,2 31,4 23,7 18,6 17,7 63,7 62,5 22,9 14,1 0,5 36,5 12,9 50,6 13,3 3 31,8 63,1 5,1 42,9 36,7 19,5 13,9 15,8 70,3 59,3 20,1 20,1 0,5 17,9 16,0 66,2 14,0 4 31,3 63,6 5,1 42,8 29,8 26,6 14,1 15,6 70,3 57,9 21,3 20,3 0,5 28,8 9,3 61,9 14,8 5 22,2 68,1 9,7 41,9 29,3 27,4 17,9 20,0 62,1 58,6 26,8 14,1 0,5 18,4 10,0 71,5 15,3 Сфера деятельности, % Количество работников, % Должность, % Сегмент Производ- Строитель- Образо- Здоро- Дире- Менед- Инже- Рабо- Обслужи- Другое Торговля Питание Власть Финансы 4-15 16-50 51-100 101-500 500+ ство ство вание вье ктор жер нер чий вающий 1 30,2 23,3 16,8 8,8 10,2 4,4 1,1 1,6 1,5 16,2 21,1 19,1 21,7 21,9 15,5 9,6 34,0 35,8 5,1 2 25,2 22,0 9,4 5,3 3,6 10,2 10,7 8,2 4,2 14,3 20,0 17,8 24,0 23,8 46,9 16,1 13,9 19,5 3,6 3 31,3 20,5 20,0 7,5 10,1 3,8 1,5 2,1 1,2 14,2 19,3 16,8 23,3 26,4 18,7 6,4 32,0 39,0 3,9 4 19,0 33,0 7,5 11,9 1,8 6,3 6,0 2,6 10,1 20,9 21,1 16,1 20,9 20,9 15,6 24,2 7,3 39,1 13,8 5 26,8 28,8 10,5 6,6 6,2 5,7 3,5 6,7 3,6 22,4 20,4 14,9 19,1 23,2 53,5 12,2 10,3 21,2 2,8 14
- 15. Образование по сегментам Должности по сегментам 100% 100% 12 11 10 16 16 19 80% 80% 10 6 47 55 24 54 Ученая степень Директор 60% 60% 34 32 Высшее 7 Менеджер 99 86 88 89 Неполное высшее 16 Инженер 40% 8 40% 12 Среднее 39 Рабочий 14 10 Неполное среднее Обслуживающий 36 39 20% 36 20% 20 21 2 1 1 14 0% 0% 5 4 4 3 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Динамика продаж единиц товара, % Динамика средней цены по месяцам, К грн. 50 15 40.8 40 12 1 30 24.9 9 2 21.9 3 20 6 4 9.5 5 10 3 1.3 0 0 1 2 3 4 5 12 1 2 3 4 5 15
- 16. Пол, % Сумма Срок между Образование, % Должность, % Возраст, Товар покупки, покупками, Неполное Неполное Ученая Обслужи- лет Ж М К грн. Среднее Высшее Директор Менеджер Инженер Рабочий мес. среднее высшее степень вающий Ноутбук 32,6 43,0 57,0 5,8 10,7 1,1 59,6 8,7 30,5 0,0 23,4 14,4 20,3 35,0 6,9 ТВ 35,5 42,3 57,7 5,6 10,5 0,7 56,6 5,8 36,8 0,1 30,1 12,6 20,3 30,4 6,7 Стиральная 34,8 53,8 46,2 4,5 10,2 1,2 61,5 7,3 29,9 0,2 24,3 15,1 17,9 34,8 7,9 Холодильник 37,3 56,0 44,0 5,7 10,6 0,8 62,6 4,3 32,2 0,1 25,6 14,5 18,9 31,6 9,4 Посуда 36,6 56,4 43,6 3,4 9,1 0,7 55,4 5,7 38,2 0,1 30,3 14,6 17,7 29,1 8,3 Видео 32,4 44,8 55,2 3,5 8,6 1,3 52,5 9,0 37,0 0,1 25,7 17,9 17,9 31,8 6,6 Другое 35,0 46,8 53,2 4,1 9,5 1,1 62,4 5,4 31,0 0,1 23,8 12,7 21,1 34,6 7,9 Товар Описание профиля клиента Ноутбуки покупают преимущественно мужчины. Сумма покупки 5-6 К грн. Самые дорогие покупки. Самый долгий срок между покупками. Ноутбук Большая популярность среди Клиентов с неполным высшим образованием (студенты). Если работают – пик по должностям инженер и рабочий. ТВ покупают, в основном, мужчины. Сумма покупки 5-6 К грн. Клиенты с самым высоким статусом. Предпочтение среди Клиентов с ТВ высшим образованием, работающим на должностях директора, руководителя, инженера. Стиральные машины приобретаются, главным образом, женщинами. Сумма покупки 4-5 К грн. Особую популярность имеют среди Клиентов Стиральная с неполным средним, средним или неполным высшим образованием. Работают рабочими или менеджерами. Холодильники покупают, в основном, женщины. Самый старший возраст. Сумма покупки 5-6 К грн. Особая популярность среди Клиентов со Холодильник средним образованием, работающими в качестве обслуживающего персонала. Посуда в кредит приобретается женщинами. Сумма покупки 3-4 К грн. Популярна среди Клиентов с высшим образованием, а также Посуда неполным средним или неполным высшим (студенты ВУЗ, колледжей). Работают директорами, руководителями, рабочими или обслуживающим персоналом. Видео покупается самыми молодыми Клиентами, скорее мужчинами. Сумма покупки 3-4 К грн. Самые короткий срок между покупками: 8-9 Видео мес. Предпочитают Клиенты с неполным средним или высшим образованием (студенты), а также с высшим. Работают менеджерами. Другие менее популярные группы товаров пользуются популярностью среди Клиентов со средним образованием, работающими Другое инженерами или служащими. 16
- 17. Средний по величине сегмент - 19,3 К чел. Возраст - 31,2 года. Мужчины 100%. 86,5% имеют среднее Средний сегмент. Перспективный образование. Средняя покупка - 3,8 К грн. Срок между покупками - 9,4 мес. В браке - 50,6%, не были в браке - Мужчины. Молодые. сегмент. Молодые Парень 33,4%. Сфера деятельности: торговля - 23,3%, производство - 16,8%, строительство - 10,2%. Рабочие - 35,8%, Короткий период между люди из небольших инженеры - 34%. Покупают: ноутбуки - 28,6%, телевизоры - 21,7%, стиральная машина - 6,4%, холодильники - 5,4%, морозильники - 5,4%, видео - 5,3%. Одна покупка состоит из 1 товара. Регион проживания: Киев - 21%, покупками. Проживают в городов, часто Днепропетровская обл. - 11,8%, Одесская обл. - 6,2%. 34,7% живут в небольших городах. небольших городах. покупают. Большой сегмент – 28,9 К чел. 33,6 лет. Женщины - 50,7%, мужчины - 49,3%. 99,4% с высшим образованием. Покупка - 3,5 К грн. Между покупками - 9,8 мес. В браке - 57,9%, не были в браке - 22,7%, разведены - 11,7%. Большой сегмент. Перспективный Интеллектуал Деятельность: торговля - 22%, образование/наука - 10,7%, органы власти - 10,2%. Директора - 46,9%, рабочие - Маленькие покупки. сегмент. Небольшие 19,5%, менеджеры - 16,1%. Покупают: ноутбуки - 22,8%, телевизоры - 22,3%, посуда - 8,3%, стиральные Высшее образование, покупки. Высшее машины - 7,7%, холодильники - 6,6%, видео - 6,5%. Покупка из 1 товара. Проживают: Киев - 19,5%, наука. Органы власти. образование. Днепропетровская - 10,6%, Одесская - 6,6%, Ивано-Франковская - 5,8%, Харьковская - 5,6%, небольшие города Крупные города. Большие города. 25,4%. Средний сегмент – 16,4 К чел. 33,7 лет. Мужчины - 100%. 87,9% - среднее образование. Покупка - 3,8 К грн. Средний сегмент. Между покупками - 9,7 мес. В браке - 64,7%, не были в браке - 19,7%, разведены - 7,9%. Деятельность: Перспективный Мужчины. Среднее Рабочий торговля - 20,5%, производство - 20,0%, строительство - 10,1%. Рабочие - 39,0%, инженеры - 32,0%, директора сегмент. Мужчины. образование. В браке. - 18,7%. Покупают: ноутбуки - 25,9%, телевизоры - 21,2%, стиральная машина - 7,7%, холодильники - 6,3%, Работают не в видео - 6,3%, посуда - 5,8%. Покупка состоит из 1 товара. Регион проживания: Днепропетровская обл. - 17,4%, Рабочие. торговле. Киев - 15,7%, Одесская обл. - 10,1%, Харьковская обл. - 5,5%, Донецкая обл. - 5,4%, небольшие города - 29,7%. Днепропетровск, Донецк. Независимая жен. Большой сегмент - 25,8 К чел. 35,9 лет. Женщины - 100%. 88,6% - среднее образование. Покупка - 3,8 К грн. Самый большой сегмент. Перспективный Между покупками - 9,7 мес. В браке - 50,7%, не были в браке - 16,5%, разведены - 15,9%, гражданский брак - Женщины. Среднее сегмент. Большой по 11,4%. Деятельность: торговля - 33,0%, питание - 11,9%, охрана здоровья - 10,1%. Рабочие - 39,1%, образование. Разведены, размеру. Женщины. специалисты - 24,2%, директора - 15,6%. Покупают: ноутбуки - 25,7%, телевизоры - 19,5%, стиральная машина гражданский брак. - 10,6%, холодильники - 9,0%, посуда - 8,4%, видео - 5,3%. Покупка состоит из 1,1 товара. Проживание: Киев - Мало в браке. Товары Рабочие. Торговля, 16,6%, Днепропетровская - 14,6%, Одесская - 10,2%, Харьковская - 6,1%, небольших города - 29,2%. для хозяйства. питание, здоровье. Небольшой сегмент - 9,4 К чел. 35,9 лет. Мужчины - 59,2%, женщины - 40,8%. 55,5% - среднее образование, Маленький сегмент. Целевой небольшой 35,8% - высшее. Сумма покупки - 9,5 К грн. Межу покупками - 11 мес. В браке - 58,6%, не были в браке - 17,2%, Старший возраст, Средний класс сегмент. Большие разведены - 13,3%. Деятельность: торговля - 28,8%, производство - 10,5%. Директора - 53,5%, рабочие - 21,2%, директора. Большие покупки. Старший менеджеры - 12,2%, инженеры - 10,3%. Покупают: телевизоры - 49,2%, ноутбуки - 32,9%, холодильник - 12,4%, стиральная машина - 9,0%, посуда - 6,8%, видео - 5,8%, мониторы - 5,5%. Покупка состоит из 1,6 товара. покупки, 1,6 товаров. возраст. Статус. Киев Проживают: Киев - 29,6%, Одесская - 11,2%, Днепропетровская - 11,1%, Херсонская - 6,4%, Киевская - 6,2%, Телевизоры, ноутбуки. и область. Дорогие небольшие города - 27,8%. Киев и область, Одесская товары. 17
- 18. Кластер Показатели Парень Интеллектуал Рабочий Независимая женщ. Средний класс Количество, К чел. 19,3 28,9 16,4 25,8 9,4 Средняя покупка, К грн 3,8 3,5 5,5 4,7 9,5 Высшее образование, % 82,60 89,9 98,8 99,9 70,4 Спящие, % 1,4 3,8 2,9 2,6 28,4 Покупки только в акцию, % 93,4 91,4 87,1 95,5 69,9 Покупки только вне акций, % 26,5 29,9 30,8 28,2 3,4 Средняя стоимость товара, К грн. 2,2 2,4 3,1 3,2 1,9 Заходов на сайт, шт./мес 69,6 122,8 65,2 129 74,9 Скрыто, % 3,1 11,6 22,7 7,6 83,7 Направление Скрыто, % 64,2 50,6 44 45,1 8,9 по количеству Скрыто, % 32,7 38 33,3 47,3 7,4 Скрыто, % 2,3 6,9 21,6 4,5 49,2 Направление Скрыто, % 7,2 5,8 7,3 2,7 8,1 по сумме Скрыто, % 90,5 87,3 71,1 92,7 42,7 баллы 23,6 203,9 1 234,9 165,0 1,0 Приоритет место 4 2 1 3 5 1.5 25.0 Средняя маржа Выделено 3 перспективных кластера для К $ коммуникации: 1.2 21.0 • «Рабочий» • «Интеллектуал» 0.9 17.0 • «Независимая женщина» 0.6 13.0 путем выделения влияющих показателей. 0.3 9.0 График распределения средней маржи на 5.0 единицу товара по сегментам подтвердил 0.0 1 2 3 4 5 верность проведенного анализа. 1 2 3 4 5 18
- 20. База оценки лояльности – Клиенты выполнившие покупки в еМагазине в 2010 году. Основной признак лояльности – действие Клиента. Учитываются действия, подтверждающие или опровергающие приверженность Клиента еМагазину. Разные действия имеют разный вес в лояльности. Покупка Звонок Действие Действие Баллы Описание Баллы Описание Факт заказа товара важен. Решение работать Факт звонка важный. Активный интерес Заказ +5 Звонок 3 с еМагазином. Меньше, чем факт оплаты. к еМагазину. Намерение сотрудничать. Оплата заказа важна для лояльности, более -1 за звонок Клиент не может/не хочет быть Полная оплата +7 Результат важна, чем заказ. без заказа клиентом. Пустой расход ресурсов. Возврат/ -0.1 за каждый Если возврат не обусловлен состоянием Тон -0.5 за Не желает конструктивно сотрудничать. обмен товара возврат/обмен товара (не работает). разговора агрессию Явная неудовлетворенность. Неоплата доставленного Клиент демонстрировал негатив к еМагазину. Доп. 1 за набор Доверие. Желание эффективно -10 товара Больше оплаты - сознательный обман. информация вопросов сотрудничать. Отказ от заказа Пренебрежение обязательствами. Меньше -5 — — — до доставки оплаты - не злостное пренебрежение. +1 за каждый Постоянное сотрудничество с еМагазином. История 0.5 за сезон Долгое сотрудничество с еМагазином. История покупок год с покупкой Старые баллы дисконтируются со временем. звонков со звонком Старые баллы дисконтируются. Каждый балл дисконтируется с учетом давности действия: где r – норма дисконтирования (0.01) t – срок от действия до момента оценки лояльности в месяцах. Дисконтирование уменьшает баллы, полученные 5 лет назад, примерено наполовину. Лояльность оценивается как сумма баллов за все действия. Шкала для оценки лояльности, % по кол. клиентов Градация Клиентов по лояльности к еМагазину: Негативщики Низкая 25% Средняя 50% Высокая 25% • Негативщики: сумма баллов отрицательная; • Низкая: 25% с наименьшей суммой баллов больше 0; • Средняя: 50% посередине суммы баллов более 0; -25% 0% 25% 50% 75% 100% • Высокая: 25% с наибольшей суммой баллов больше 0. 20
- 21. Количество клиентов, % История лояльности клиентов (в 2010 – 100%), % 100% 99% 99% 1% 96% 93% 95% 25% 80% 87% 73% 62% 36% Негативщики 60% Низкая Средняя 40% 44% Высокая 31% 27% 20% 23% 25% 6% 8% 8% 7% 38% 0% 1% 2% 2010 2009 2008 2007 2006 2005 Основные действия клиентов с разной лояльностью, % История действий клиентов (в 2010 – 100%), % 100% 100% 11.9 80% 38.9 80% 62% 67% Только звонок 45.1 60% 81.1 60% 61% Только покупка 51% Звонок + Покупка 31.5 40% 40% 33% 30% 20% 41.8 20% 29.6 14% 9% 18.6 5% 2% 2% 0% 1.2 0.4 0% 2% 2% 1% 2% Только кредит Только звонок Кредит и депозит Только покупка Звонок + депозит Только Покупка 2010 2009 2008 2007 2006 2005 21
- 22. 1. Среди всех клиентов доля «Негативщиков» составляет около 1%, с «Высокой» лояльностью – 25%, со «Средней» и «Низкой»: 38% и 36%. 2. 86% продаж приходится на сегмент «Высокой» лояльности. Из всех проанализированных клиентов, 56% имело только звонок, 43% - звонок + покупка, и 1 % - только покупку. 3. Самую высокую лояльность показывают клиенты, у которых была только покупка: 81% принадлежит к «Высокому» сегменту. Клиентов с «Негативом» и «Низкой» лояльностью в нем не встречается. Вторыми по лояльности являются клиенты звонок + покупка: 39% с «Высокой» лояльностью и 32% со «Средней». Клиенты только звонившие наименее лояльны: 12% «Высокой» и 45% «Средней» лояльности. Все «Негативщики» сосредоточены среди звонящих без покупки. 4. Мужчин среди только звонящих больше, чем женщин. Среди только звонящих клиентов лояльность выше у женщин. Среди звонок + покупка, лояльность выше у мужчин. 5. Если брать в общем, с повышением лояльности Клиента средний возраст растет. Средний возраст только звонящего Клиента меньше примерно на 10 лет по сравнению со звонком + покупка. Средний возраст среди «Негативщиков» заметно выше, чем в других сегментах лояльности. 6. Образование Клиента существенно не влияет на его лояльность. С повышением лояльности уменьшается процент людей с незаконченным высшим образованием. 7. При более высокой лояльности клиентов доля не бывших в браке и разведенных плавно уменьшается, тех кто в браке или в гражданском браке – увеличивается. 8. Если при покупке Клиент уже является заказчиком еМагазина, возможны 2 случая: это повышает его лояльность или он «Негативщик». Для позитивных клиентов срабатывает факт позитивной истории. Для негативных клиентов негатив идет из негативной истории в еМагазине. 9. Лояльность положительно коррелирует сфера деятельности «Производства». Негативно коррелируют – «Финансы», «Здоровье». 10. Директора и Менеджеры менее лояльны, чем Рабочие, Инженеры или Обслуживающий персонал. 11. Сотрудники государственных предприятий более лояльны, чем сотрудники частных компаний. 12. Более высокой лояльностью обладают жители Донецкой, Харьковской, Львовской, Луганской, Ровенской областей, а также Крыма и г. Севастополя. Низкой: г. Киева, Николаевской и Черновицкой областей. 13. Около 2/3 клиентов 2010 года имеют историю сотрудничества с еМагазином в 2009 и 2008 годах. 1/3 сотрудничала в 2007 году. 14. Политика работы с Клиентом эффективно привлекает новых заказчиков. 15. Наиболее лояльные клиенты имеют более долгую историю сотрудничества с еМагазином: среди заказчиков 2010 года с «Высокой» и «Средней» лояльностью около 90% имели покупки или контакты в 2009 и 2008 годах. В сегменте «Низкой» лояльности преобладают новые клиенты: только четверть из них сотрудничала в 2009 и 2008 годах. Вопросы для обсуждения: 1. Более внимательно рассмотреть размеры баллов деятельности Клиента. Например, возможно, надо увеличить баллы за историю в еМагазине. 2. Применяемая шкала для оценки лояльности имеет статистический характер. С изменением статистики клиентов границы шкалы могут изменяться, что приведет к «перепрыгиванию» клиентов при изменении выборки, например при изменении периода оценки. Как можно закрепить шкалу? 22
- 23. Брендированная бонусно-накопительная-кредитно-дебетная-платежно-купонно-фишко-лотерейная карта для поддержания лояльности, позволит: Клиенту: • получать дополнительную скидку при покупке товаров и услуг, накапливая е-Бонусы, использовать которые возможно только в компаниях Партнерской сети • реализовывать е-Бонусы на постоянно действующих «лотереях», «распродажах», «аукционах» в еМагазин, где за е-Бонусы (полностью или с обязательной долей) будут реализовываться товары широкого ассортимента по уникальным «акционным» ценам • использовать «персональный кабинет» на сайте еМагазин, для накопления данных о покупках, организовать дистанционную оплату коммунальных счетов, счетов за пользование мобильной связью и прочих получаемых услуг • при накоплении в течении 1-го года 1 000 е-Бонусов получать постоянно действующую именную бонусную еМагазин-карту • принимать кредитный лимит на еМагазин-карту, в зависимости от интенсивности потребления товаров и услуг еМагазина и Партнерской сети; • е-Бонусы начисляются зарегистрированным Клиентам (полностью заполнившим Анкету участника Программы лояльности), как следствие, пользуясь подпиской на SMS и e-mail рассылки, Клиент получает актуальную информацию об акциях и распродажах интересующих его товаров и услуг. • при начислении е-Бонусов необходимо учитывать интенсивность и размер покупок • адресные предложения сопутствующих товаров при накоплении достаточной суммы е-Бонусов • «Список желаний» – перечень товаров выбранных клиентом для приобретения за е-Бонусы Компаниям, под брендом еМагазин : • получать дополнительный доход (минимизируя собственные расходы на реализацию Программы лояльности), используя бонусно-лотерейную программу, взамен дисконтной • благодаря процессингу, связанному с учетными системами компаний участников, е-Бонус может работать по индивидуальным схемам, принятым в каждом отдельном магазине (изменение % бонусов с увеличением сумм, потраченных в конкретном магазине) • расширить клиентскую базу за счет Партнерской сети участников Программы • увеличить объемы реализации товаров и услуг за счет кредитной линии, предоставленной Клиенту банком-партнером еМагазина. Средства данной кредитной линии могут быть потрачены ТОЛЬКО в сети участников Программы • продавец (поставщик) получает возможность адресной рекламы и маркетинга, используя коалиционную базу данных Клиентов • целевая бонусно-лотерейная Программа для компаний (Клиентов ЮЛ), которые постоянно совершают корпоративные закупки. • увеличение объема продаж за счет подталкивания клиентов к покупке товаров определенной группы, которые позволяют быстрее накопить е-Бонусы для товаров из «Списка желаний» • управление объемом накопленных е-Бонусов путем изменения срока жизни, после наступления которого часть е-Бонусов «сгорает» Эмиссия кобрендинговой карты с изменяемым револьверным лимитом для беззалогового кредитования позволит увеличить поток клиентов, следует обратить внимание на активацию и удержание заказчиков, увеличение размера транзакции и общего потребления в еМагазине и/или Партнерской сети. 23
- 24. Брендированный подарок Раздаточные материалы Персониф. предложение Баннерная перетяжка Электронная очередь Пластиковая карта Модульный текст Канал Мультиязычное Личный контакт Бегущая строка Прямой диалог Вес Сервис Подсервис Ароматизация Чек/квитанция Цветной текст Изображение Видеозвонок Аудиозвонок Файлообмен Приложение Объявление Синтез речи Промоакция Интерактив Раскраска Проектор Наклейка Листовка Вывеска Шаблон Лифлет Ссылка Виджет Баннер QR-код Pop-Up Сканер Гаджет Плакат Статья Форма Видео Аудио Стена Бланк Лента Текст CRM Игра Чат eМагазин, сайты WWW 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 40 Партнеров Интернет Social FaceBook, 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 21 Media Вконтакте News Twitter, RSS 1 1 1 1 1 1 1 1 8 Rows Skype, ICQ, Messengers 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Колл-Центр 26 Google Talk 17 Звонок Оператор, IIVR, IVR 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 20 Letter От руки, Принт 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 21 e-Letter e-mail, MMS, SMS 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 Раритеты Телеграмма, факс 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Реклама внешняя, Улица 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 26 Здания, Транспорт ТВ, радио, СМИ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 13 Пресса Пункт Фасад, Физический мир 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 26 выдачи Интерьер Офлайн Сотрудник, 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 26 еМагазин Рабочее место Брокер, Партнер 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 36 Комиссионер Мобильный Агент 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 33 сотрудник Интерактивный УСО 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 35 киоск Вес 3 3 4 8 14 10 3 4 7 5 4 9 9 4 7 6 10 8 4 7 4 4 6 12 8 2 6 15 6 9 7 5 12 3 2 4 5 4 5 5 9 8 4 4 9 7 7 10 14 24
- 25. Уважаемая Наталья Уважаемый Николай Уважаемый Петр Васильевна! Уважаемая Анна Федорович! Уважаемый Иван Сергеевич! Теперь Вы можете Львовна! Наконец-то доставка Захарович! Рады сообщить Вам о накапливать еБонусы в Вам больше не нужно товаров стала Спасибо за покупки новом функционале Вашем еМагазине. стоять в очередях – бесплатной. товаров у нас. Вашего еМагазина. покупайте в еМагазин. Ваш еМагазин. Ценим, Ваш еМагазин. SMS может поддерживать кампанию прозвона, основу которой составляет e-mail рассылка: 1. e-mail_1 - «подключайтесь», «активизируйтесь», «спасибо, что активны»; 2. пауза - анализ доставки и реакции Клиентов (10 дней); 3. sms - «Вам на почту отправлено сообщение. Ваш еМагазин» (клиентам «со старым функционалом»); 4. пауза - анализ доставки и реакции Клиентов (10 дней); 5. e-mail_2 - тем, кто не отреагировал на e-mail_1 и sms; 6. пауза - анализ доставки и реакции Клиентов (10 дней); 7. звонок - тем, кто не отреагировал на e-mail_1, sms и e-mail_2. Текст SMS (128): Шановний Клієнте, активуйте НОВИЙ персональний кабінет в улюбленому еМагазині - заощаджуйте кошти та час! Деталі www.еМагазин.ua 25
- 26. Клиенты еМагазина при регистрации заполняют анкету с указанием: • Фамилии, Имени, Отчества • номера мобильного телефона и • адреса электронной почты. Учитывая, что из личной почты легко перейти по ссылке в еМагазин, формируем персонализированные письма из шаблонных блоков: • N – «переходите на новый функционал»; Уважаемый Петр Сергеевич! • А – «активизируйтесь»; • T – «спасибо за активность», Приветствие учитывая категорию Клиентов: • по доступному функционалу (старый-новый); Комбинация шаблонов • по активности (пассивный, активный, гипер активный). N+A link to еМагазин N-A N link to еМагазин N Тип подключения Активность Блок N Блок A Блок T N+T link to еМагазин N-T A link to еМагазин A Старый Пассивный + + T link to еМагазин T Старый Активный + Пожалуйста, сообщите нам, заинтересовало ли Вас наше Старый Гипер Активный + + предложение: • Да Новый Пассивный + • Да, не сейчас • Не интересно Новый Активный С уважением и благодарностью, Новый Гипер Активный + Ваш еМагазин. Опрос с помощью модульно-персонализированного письма на базе Уникальный код письма уникальных кодов позволит собрать статистику и провести анализ отношения Клиентов к коммуникации. 26
- 28. одинарное направление двойное сочетание тройное сочетание четверное сочетание Лотерейный клуб+ Лотерейный клуб+ Лотерейный клуб+ Лотерейный клуб+ Лотерейный клуб+ Лотерейный клуб+ Лотерейный клуб+ Лотерейный клуб Дисконтер+ Дисконтер+ Дисконтер+ Дисконтер+ Дисконтер+ Дисконтер+ Коалиция+ Коалиция+ Коалиция+ Коалиция+ Дисконтер Дисконтер Коалиция Коалиция Коалиция Коалиция Би-бренд Бибренд Бибренд Бибренд Бибренд Бибренд Бибренд Бибренд Кобренды Срок внедрения 3 3 2 3 3 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 Стоимость внедрения 4 4 3 4 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 Торговый эквайринг 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Процессинг 1 5 2 2 5 2 5 2 5 2 5 5 2 5 5 ИТ-платформа 1 5 2 2 5 2 5 2 5 2 5 5 2 5 5 Готовность eМагазина 5 2 4 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Интеграция с Банком 2 4 1 2 4 2 4 2 4 2 4 4 2 4 4 Интеграция с Партнером 2 4 1 2 4 2 4 2 4 2 4 4 2 4 4 Преимущества Оператору 2 5 1 3 5 2 5 3 5 3 5 5 3 5 5 Преимущества Партнерам 3 5 3 2 5 3 5 3 5 3 5 5 3 5 5 Преимущества 1 сегменту 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 2 Преимущества 2 и 3 сегментам 2 4 3 2 4 3 4 2 4 3 4 4 3 4 4 Преимущества 4 и 5 сегментам 3 5 4 3 5 4 5 3 5 4 5 5 4 5 5 Коммуникация с Клиентом 3 4 1 2 4 3 4 3 4 2 4 4 3 4 4 Подталкивание Клиента к покупке 2 4 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 Потенциал развития 1 4 3 3 4 3 4 3 4 3 4 4 3 4 4 Добавочная стоимость 2 4 3 2 4 3 4 2 4 3 4 4 3 4 4 Риски 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 Менеджерский приоритет 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Баллы 15,29 9,96 43,36 2,94 9,96 20,7 5,61 5,44 7,88 10,02 5,61 4,69 12,96 4,69 4,69 Приоритет 3 6 1 15 6 2 9 11 8 5 9 12 4 12 12 Возможные приоритетные направления: одиночные – Дисконтер, Би-бренд, Коалиция; двойные – Дисконтер + Бибренд, Лотерейный клуб + Дисконтер; тройная – Лотерейный клуб + Дисконтер + Би-бренд. 28
- 29. Потенциальные Партнеры Плюсы Минусы Розничные торговцы большая клиентская база малые чеки и низкая транзакционная активность цели клиентов ясны и понятны база быстро исчерпывается распространение осуществляет Партнер Партнер агрессивно требует долю прибыли клиенты готовы к обмену карт прибыль возможна только после вторичных продаж Партнер идет на сотрудничество легко меняют Партнеров Сети автозаправок большая клиентская база Партнер не участвует в продвижении цели клиентов ясны и понятны Партнер не дает скидок на бензин (из-за низкой маржи) распространение осуществляет Партнер контактные данные клиентов обычно ужасны обычно программы прибыльны слаба ассоциация «бензин»-«Интернет» Телеком громадная клиентская база телекомы не делятся базами клиентов хорошее качество данных интересны только контрактные абоненты цели клиентов ясны и понятны программа быстро исчерпывается распространение осуществляет Партнер малый выбор Партнеров карты используются чаще обычного высокая конкуренция среди Партнеров Авиалинии предложение интересно состоятельным клиентам низкое револьвирование и использование кредитных средств наилучшее использование карт высокая стоимость миль клиенты открыты к инновациям клиенты более лояльны Партнеру, чем еМагазину предложения накопить бонусы всегда находит отклик ограниченный размер базы узкое таргетирование: аэропорты и ботовая пресса малая вероятность длительного эксклюзива Интернет магазины большая клиентская база финансово грамотные клиенты, экономящие время и деньги распространение осуществляет Партнер низкая маржинальность совместных предложений клиенты готовы к виртуальным картам прибыль возможна только после вторичных продаж Партнер идет на сотрудничество легко меняют Партнеров хорошее качество данных Партнер не дает скидок клиенты более лояльны Партнеру, чем еМагазину 29
- 30. Средняя Взяли бы Взяли бы по Средняя Взяли бы на Взяли бы по Товар Товар цена, $ на сумму, $ количеству, шт. цена, $ сумму, $ количеству, шт. Nokia 6700 Classic Chrome 282 547 2 Nokia 6700 Classic Chrome 281 717 3 Nokia 5530 XpressMusic Illuvial Pink 265 534 2 Nokia 5530 XpressMusic Illuvial Pink 266 498 2 Nokia X6 8GB Black 334 497 1 Lenovo IdeaPad G530-4Lplus 456 458 1 Nikon D3000 18-55VR Kit 517 417 1 Nokia 6700 Classic Illuvial Pink 285 376 1 Lenovo IdeaPad G530-4Lplus 459 326 1 Nokia 6700 Classic Black 275 362 1 Nokia 6700 Classic Illuvial Pink 280 326 1 Nokia X6 8GB Black 335 441 1 Nokia 6700 Classic Black 270 305 1 Средняя Взяли бы Взяли бы по Средняя Взяли бы на Взяли бы по Товар Товар цена, $ на сумму, $ количеству, шт. цена, $ сумму, $ количеству, шт. Nokia 6700 Classic Chrome 281 924 3 Nokia 6700 Classic Chrome 282 662 2 Nokia 5530 XpressMusic Illuvial Pink 253 738 3 Nokia 6700 Classic Black 279 377 1 Nokia 6700 Classic Illuvial Pink 280 696 2 Nokia X6 8GB Black 339 609 2 Средняя Взяли бы на Взяли бы по Nokia 6700 Classic Black 276 582 2 Товар цена, $ сумму, $ количеству, шт. Nokia 5530 XpressMusic Black Red 251 522 2 Nokia X6 8GB Black 334 883 3 Nokia E72 Zodium Black 411 510 1 Nokia 6700 Classic Chrome 284 667 2 Nokia 5800 XpressMusic Black 301 457 2 Nokia 5530 XpressMusic Illuvial Pink 255 574 2 Samsung B5722 Duos 231 437 2 Samsung I5800 Galaxy 580 278 414 1 Nokia 6700 Classic Black 266 391 1 30
- 31. Повышение среднего Увеличение кол-ва Перераспределение Цели Комплексные покупки чека повторных покупок потока Поощрение за комплект Накопительная шкала Счастливые часы Приведи друга Комплексные условия Повышенный Методы Предложение Поощрение за сумму получения е-Бонусов в коэффициент сопутствующих товаров будущем периоде начисления е-Бонусов «Список желаний» – Персональные Счастливые даты желаемые товары за Партнерские акции предложения е-Бонусы Результат Увеличение продаж Увеличение объема Увеличение количества Направление потока определенных групп продаж покупок покупателей товаров 31
- 32. 2. Договор, отчеты, Оператор доп. промо-акции Партнеры 5. Сумма сидки в счет будущих Продавцы покупок Клиента за баллы 6. Агентская комиссия (Агент Оператора) 7. Компенсация покупки за баллы Комиссия с расхода баллов 4. Покупка (начисление 1. Разрешение на использование карт, баллов Оператором) реклама, привлечение Партнеров Аффинити – партнер Участники Физ. Лица 2. Получение карты (в т.ч. виртуальной) 3. Согласие с офертой оператора и на получения персонального предложения 32
- 33. еМагазин Магазин 1 Магазин 2 Магазин 3 Итого Среднее Баланс на 01.11.11, е-Бонусов 1 000 000 2 000 000 1 100 000 800 000 4 900 000 1 225 000 Горизонт балансировки, мес 6 9 12 18 11,25 Клиентов на 01.11.11, чел 10 000 20 000 30 000 40 000 100 000 25 000 Прирост базы, клиентов в месяц 500 600 700 800 2 600 650 База на конец горизонта, чел 13 000 25 400 38 400 54 400 131 200 32 800 Средний чек, е-Бонусов 299 193 100 50 160,5 Возвратность клиентов, чел/мес 0,11 0,17 0,08 0,07 0,11 Приход за горизонт, е-Бонусов 2 063 100 6 045 918 3 214 800 2 718 720 14 042 538 3 510 635 Коэффициент расходования е-Бонусов, % 10 8 6 4 7 Расход до горизонта, е-Бонусов 229 233 525 732 205 200 113 280 1 073 445 268 361 Баланс на конец горизонта, е-Бонусов 2 833 867 7 520 186 4 109 600 3 405 440 17 869 093 4 467 273 Коэффициент роста баланса собственного 2,83 3,76 3,74 4,26 3,65 3,65 Рекомендуемый коэффициент балансировки 1,287 0,970 0,976 0,857 Рекомендация 1: стоимость балла, грн. 1,29 0,97 0,98 0,86 1,02 Стоимость коалиционного бала, е-Бонус 0,79 1,05 1,05 1,19 1,02 Рекомендация 2: проводить акций в год, шт. 4 8 4 3 18 7 е-Бонусы балансируются на еМагазин, шт. 812 823 - 226 806 - 98 241 - 488 088 312 е-Бонусы балансируются с еМагазина, шт. 0 190 186 131 105 - 321 291 0 Бонусы альянса балансируются равномерно, шт. 100 000 100 000 100 000 100 000 400 000 еМагазин 23 785 23 785 23 785 23 785 95 141 Магазин 1 24 383 24 383 24 383 24 383 97 533 Магазин 2 24 227 24 227 24 227 24 227 96 908 Магазин 3 27 604 27 604 27 604 27 604 110 417 Рекомендация 3: обменивать е-Бонус, курс еМагазин 1 0,754 0,759 0,666 Магазин 1 1,327 1 1,006 0,883 Магазин 2 1,318 0,994 1 0,878 Магазин 3 1,502 1,132 1,139 1 33
- 35. кредитов/магазин, шт. в неделю 0,12 19% в неделю 0,69 магазины, шт. октябрь 24 выдавших кредит 217 38 % октябрь 129 подключенных 574 общая сумма, $ октябрь 368K кредитов 2’146K 45 % октябрь 996K заявок 4’779K выдано кредитов, шт. октябрь 262 кредитов 2’073 51 % октябрь 669 заявок 4’069 выполнение плана, % октябрь 20 % 48% 6 октября средний кредит, $ октябрь 1’283 600 1’035 981 173% средний срок кредита октябрь 18,7 9 16,5 16 183% 45 1,8 580 Факт Открытые магазины Активность магазинов Заявок на магазин (активные) Количество магазинов 574 План Кредитов на магазин (активные) Количество магазинов 560 Открытые магазины 40 Полиномиальный (Факт) 38 1,6 Заявок на магазин (всего) Кредитов на магазин (всего) 540 Активные магаины (min 1кредит в день) Соответствие открытых магазинов плану План кредитов на магазин 34 30,0 Полиномиальный (Кредитов на магазин (активные)) 482 35 1,4 520 31 Магазины попыток (min 1 заявка) 30 500 29 29 27 30,0 30 1,2 480 Плановое количество магазинов 460 Честные магазины 25 22 1,0 21 440 TNT Эквивалент 19 420 20 16 16 17 17 17 16 0,8 400 380 15 12 13 13 10 11 11 12 14 11 13 15 0,6 0,69 8 8 9 9 9 7 0,43 10 360 6 6 0,4 340 5 0,2 320 300 0 5 мар 12 мар 19 мар 26 мар 2 апр 9 апр 16 апр 23 апр 30 апр 7 май 14 май 21 май 28 май 4 июн 11 июн 18 июн 25 июн 2 июл 9 июл 16 июл 23 июл 30 июл 6 авг 13 авг 20 авг 27 авг 3 сен 10 сен 17 сен 24 сен 1 окт 8 окт 15 окт 22 окт 29 окт 5 ноя 12 ноя 19 ноя 0,0 12 мар 19 мар 26 мар 2 апр 9 апр 16 апр 23 апр 30 апр 7 май 14 май 21 май 28 май 4 июн 11 июн 18 июн 25 июн 2 июл 9 июл 16 июл 23 июл 30 июл 6 авг 13 авг 20 авг 27 авг 3 сен 10 сен 17 сен 24 сен 1 окт 8 окт 15 окт 22 окт 0,12 29 окт 5 ноя 12 ноя 280 27 фев 6 мар 13 мар 20 мар 27 мар 3 апр 10 апр 17 апр 24 апр 1 май 8 май 15 май 22 май 29 май 5 июн 12 июн 19 июн 26 июн 3 июл 10 июл 17 июл 24 июл 31 июл 7 авг 14 авг 21 авг 28 авг 4 сен 11 сен 18 сен 25 сен 2 окт 9 окт 16 окт 23 окт 30 окт 6 ноя 13 ноя 6 мар 13 мар 20 мар 27 мар 3 апр 10 апр 17 апр 24 апр 1 май 8 май 15 май 22 май 29 май 5 июн 12 июн 19 июн 26 июн 3 июл 10 июл 17 июл 24 июл 31 июл 7 авг 14 авг 21 авг 28 авг 4 сен 11 сен 18 сен 25 сен 2 окт 9 окт 16 окт 23 окт 30 окт 6 ноя 260 240 274 1050 18 Средний кредит Средний кредит Средний срок Средний срок мес 220 200 217 Полиномиальный (Средний кредит) 1035 17 Полиномиальный (Средний срок) 180 160 1000 16 16,5 15 140 120 950 14 100 80 105 13 60 900 48 12 40 11 20 0 850 10 6 авг 13 авг 20 авг 27 авг 5 мар 12 мар 19 мар 26 мар 2 апр 9 апр 16 апр 23 апр 30 апр 7 май 14 май 21 май 28 май 4 июн 11 июн 18 июн 25 июн 3 сен 10 сен 17 сен 24 сен 5 ноя 1 окт 8 окт 15 окт 22 окт 29 окт 2 июл 9 июл 16 июл 23 июл 30 июл 9 800 27 фев 6 мар 13 мар 20 мар 27 мар 3 апр 10 апр 17 апр 24 апр 1 май 8 май 15 май 22 май 29 май 5 июн 12 июн 19 июн 26 июн 3 июл 10 июл 17 июл 24 июл 31 июл 7 авг 14 авг 21 авг 28 авг 4 сен 11 сен 18 сен 25 сен 2 окт 9 окт 16 окт 23 окт 30 окт 5 мар 12 мар 19 мар 26 мар 2 апр 9 апр 16 апр 23 апр 30 апр 7 май 14 май 21 май 28 май 4 июн 11 июн 18 июн 25 июн 2 июл 9 июл 16 июл 23 июл 30 июл 6 авг 13 авг 20 авг 27 авг 3 сен 10 сен 17 сен 24 сен 1 окт 8 окт 15 окт 22 окт 29 окт 5 ноя 12 ноя 19 ноя 8 5 мар 12 мар 19 мар 26 мар 2 апр 9 апр 16 апр 23 апр 30 апр 7 май 14 май 21 май 28 май 4 июн 11 июн 18 июн 25 июн 2 июл 9 июл 16 июл 23 июл 30 июл 6 авг 13 авг 20 авг 27 авг 3 сен 10 сен 17 сен 24 сен 1 окт 8 окт 15 окт 22 окт 29 окт 5 ноя 12 ноя 19 ноя 27 фев 6 мар 13 мар 20 мар 27 мар 3 апр 10 апр 17 апр 24 апр 1 май 8 май 15 май 22 май 29 май 5 июн 12 июн 19 июн 26 июн 3 июл 10 июл 17 июл 24 июл 31 июл 7 авг 14 авг 21 авг 28 авг 4 сен 11 сен 18 сен 25 сен 2 окт 9 окт 16 окт 23 окт 30 окт 6 ноя 13 ноя 27 фев 6 мар 13 мар 20 мар 27 мар 3 апр 10 апр 17 апр 24 апр 1 май 8 май 15 май 22 май 29 май 5 июн 12 июн 19 июн 26 июн 3 июл 10 июл 17 июл 24 июл 31 июл 7 авг 14 авг 21 авг 28 авг 4 сен 11 сен 18 сен 25 сен 2 окт 9 окт 16 окт 23 окт 30 окт 6 ноя 13 ноя 35
- 36. Область заказа, % Ивано-Франковская Днепропетровская Кировоградская Тернопольская г. Севастополь Николаевская Черниговская Житомирская Закарпатская Хмельницкая Черновицкая Запорожская Харьковская Ривненская Полтавская Херсонская Черкасская Волынская Кластера Винницкая Львовская Луганская Донецкая Одесская Киевская АР Крым Сумская г. Киев 28.2 7.1 6.2 6.0 5.6 3.6 3.4 2.9 2.7 2.6 2.5 2.7 2.4 2.3 2.0 1.9 1.6 2.0 1.8 1.8 1.7 1.5 1.5 1.2 1.2 1.6 1.1 30.9 6.6 5.6 5.6 5.4 3.4 3.9 2.8 2.6 2.3 2.5 2.6 2.5 2.3 2.1 1.9 1.9 1.6 1.6 1.6 1.5 1.7 1.6 1.1 1.3 1.1 1.1 47.8 7.8 4.1 3.5 3.6 2.5 1.8 1.9 2.2 2.0 1.9 1.9 1.5 1.9 1.9 1.3 1.3 1.8 1.3 1.2 1.1 0.8 1.0 0.7 0.7 0.8 0.6 32.1 6.6 5.9 6.8 5.0 3.4 3.5 3.1 2.1 2.1 2.2 2.1 2.5 2.1 1.7 1.9 1.6 1.5 1.8 1.6 1.3 1.4 1.0 1.8 1.5 1.2 1.2 39.6 6.0 5.9 5.7 5.0 3.7 3.2 2.4 2.4 2.4 2.2 1.8 1.9 1.6 1.3 1.5 1.7 1.1 1.3 1.2 1.2 0.9 1.1 1.3 0.9 0.9 0.8 Город доставки, % Днепропетровск Белая Церковь Симферополь Хмельницкий Севастополь Кировоград Мариуполь Кривой Рог Запорожье Кластера Тернополь Черновцы Черкассы Николаев Чернигов Бровары Винница Полтава Харьков Луганск Одесса Херсон Донецк Ровно Львов Сумы Киев Луцк 30.5 4.1 3.1 2.5 2.3 1.9 1.8 1.7 1.6 1.3 1.4 1.2 1.0 1.1 1.0 1.1 0.9 0.8 0.8 0.8 0.8 1.0 0.8 0.7 0.7 0.7 0.7 33.5 3.7 3.0 2.3 2.0 1.7 1.7 1.6 1.3 1.2 1.2 0.9 1.2 1.0 1.0 1.4 0.8 0.9 0.9 0.6 0.8 0.6 0.8 0.9 0.7 0.7 0.8 50.9 2.3 2.0 1.6 1.6 1.1 1.0 1.0 1.2 0.7 0.9 0.7 0.8 0.7 0.8 0.4 0.6 0.7 0.6 0.8 0.8 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.4 34.4 4.7 2.8 2.2 2.0 2.1 1.5 2.0 1.4 1.8 1.2 1.3 1.0 0.9 0.6 1.1 1.0 0.7 0.8 0.6 1.2 0.8 0.8 0.8 0.7 0.8 0.6 41.7 4.5 3.2 2.3 2.4 1.6 1.5 1.4 1.6 1.3 1.0 1.2 1.0 1.1 0.9 1.0 0.8 0.7 0.7 0.8 0.4 0.6 0.6 0.6 0.7 0.6 0.7 Экономный Переходный Средний Жадный Солидный 36
- 37. 37
- 38. 38
- 40. Поддержание количества активных заявок на постоянном уровне выбором Верхняя одежда перспективных для подключения Партнеров перед началом сезона продаж их товарных групп с наибольшим охватом магазинов до пика сезона продаж. Кондиционеры Следует компенсировать спады потока заявок одних типов товаров (одних Партнеров) за счет других типов товаров (возможно, других Партнеров). Мототовары Металлопластик Аудио-видео Кондиционеры Металлопластик Мебель Мототовары Электроинструмент Автосервис Верхняя одежда Бытовая техника Аудио-видео Автосервис Мебель Компьютеры Бытовая техника янв фев март апр май июнь июль авг сент окт нояб дек Компьютеры Электроинструмент Учет сезонности товарных групп для равномерного формирования нагрузки на операторов еМагазина. Рекомендуется выход на новые (для еМагазина) товарные группы (мото-техника, металлопластиковые конструкции, спорт янв фев март апр май июнь июль авг сент окт нояб дек инвентарь), сезон и пики продаж которых не совпадает с традиционными товарами еМагазина (например, бытовая техника, компьютеры и т.д.) 40
- 41. 41
- 42. Псевдонимы Выборки Переменные данных данных Сценарий Действия Примитивы 0 многовариантного выбора Проверить бинарное условие Вывести сообщение Вывод Присвоить значения переменной Параметризация Рекомендации коррекции списка алгоритмов истории покупок входных данных Задать уточняющий вопрос подбора Отобразить выборку данных А Выполнить другую экспертную карту Ввод значений Проверка Да Проверить множественное условие клиентских предпочтений условия Выполнить безусловный переход Нет Ручная коррекция Сущность Примитивы Выполнить Задать переменных Сегмент клиента подбор связанных уточняющий товаров вопрос Кластер клиента Сохранение товарных История покупок Подбор Отобразить альтернатив История контактов экспертных выборку советов данных Тип уточняющего вопроса Примитивы В Ввод значения Генерация лучших Выбор варианта значения связанных предложений Выбор значений из выборки данных 42
- 43. % 7 0 21 36 43 50 14 29 Samsung Sony LG % 0.0 0.2 0.4 0.7 0.9 1.1 1.3 1.6 Philips Elenberg Rainford Panasonic Supra Pioneer Sanyo Daewoo Orion Prology Sharp Patriot AOC Saturn JVC AEG Bravis Toshiba Liberton Other Prestigio Shivaki Other Sven 43
- 44. 44
- 45. 45
- 47. 1. Накапливайте и нормализируйте информацию о Ваших клиентах. Чистая база – один из наиболее ценных активов Вашего бизнеса. 2. Собирайте и унифицируйте клиентскую информацию при каждом контакте с заказчиком. 3. Дополняйте интерфейсы оформления карточки потребителя и оформления заказа списками быстрого ввода на основе частотного анализа. 4. Сегментируйте клиентов для определения целевых групп и дифференциации уровня предоставляемого сервиса. 5. Научитесь узнавать заказчиков со второго звонка, начните работать с сущностью «телефон-адрес». 6. Выполните кластеризацию потребителей, товаров и покупок для определения целевых аудиторий, перспективных товаров и сочетаемых покупок. 7. Ищите зависимости и выявляйте тренды в поведении кластеров клиентов, продаваемости товаров и доходности покупок. 8. Используйте детальные описания кластеров заказчиков для планирования маркетинговых активностей и проведения акций. 9. Активируйте потребителей, которые снизили покупательскую активность. 10. Применяйте методы вторичных продаж, учитывайте развитие Ваших клиентов и устаревание приобретенных товаров. 11. Измерьте и улучшайте лояльность заказчиков – удержать старых всегда дешевле, чем приобрести новых; лояльный клиент меньше смотрит на цену. 12. Продумайте концепцию возвратности потребителей, дайте им возможность сделать покупку именно у Вас. 13. Расширяйте спектр каналов общения с клиентами. 14. Проводите регулярные кампании и используйте персонификацию модульных сообщений. 15. Обогащайтесь базами Партнеров, предлагайте заказчикам коалиционную поддержку. 16. Создайте альянс взаимного обслуживания общих потребителей. 17. Используйте бонусные механики для накопления и траты благ. 18. Управляйте клиентскими предпочтениями и балансируйте клиентские потоки. 19. Финансируйте бизнес и заказчиков средствами кредитно-финансовых учреждений. 20. Поддерживайте импульсные покупки потребителей ресурсами операторов финансового рынка. 21. Пользуйтесь услугами брокеров и посредников. 22. Создайте инфраструктуру оформления Партнерских заказов и приема платежей. 23. Откройте сберегательные счета для формирования акционных и лотерейных пулов. 24. Анализируйте и предвосхищайте связанные предпочтения – помогайте клиентам покупать у Вас больше. 25. Предлагайте заказчикам аргументированные конструктивные альтернативы следующих покупок. 26. Отслеживайте максимум показателей бизнеса в режиме реального времени. 27. Научитесь быстро реагировать на основе предварительных сценариев. 28. Прогнозируйте пессимистические сценарии и заранее определяйте возможные бизнес-решения. 29. Стройте самоактуализирующиеся решения с обратной корректирующей связью. 47
Editor's Notes
- #22: Клиентскую базу 2010 года берем как базу для построения индексов исторической лояльности в прошлом. Основные предполагаемые выводы: изменение отношения клиентов к еМагазину и распределение групп лояльности в ретроспективе.На левом верхнем слайде видно, что только 4-й крайне лоялен к еМагазину, доли средне и низко лояльных клиентов сравнимы, 1% клиентов крайне нелояльны (приемлема доля до 10%).На правом верхнем слайде: последние два года не появилось новых негативщиков, низколояльные клиенты не добавлялись в 2008-2009 и выросли почти в четверо в 2010.На левом нижнем слайде: почти все негативщики только звонят (и не делают покупок), высоколояльные клиенты предпочитают «безлюдные» продажи (скорее всего, хорошо знают компьютер и не новички в Интернет).На правом нижнем слайде разница в поведении клиентов разного уровня лояльности нивелировалась в 2009 и была наиболее очевидной с 2006 по 2009 гг.