Бизнесте клиенттердің деректерін қалай талдап, оны сатылымға айналдыруға болады?

Бір-біріне ұқсас екі кофехананы елестетіңіз. Екеуіне де күн сайын шамамен бірдей мөлшерде қонақ келеді. Бағалары да, ассортименті де айтарлықтай ерекшеленбейді. Бірақ біреуі табысын біртіндеп арттырып жатса, екіншісінің көрсеткіштері бірнеше айдан бері өзгеріссіз тұр. Айырмашылық таңғаларлықтай қарапайым болып шықты. Бірінші кофехананың иелері клиенттік базада не болып жатқанын үнемі талдап отырды. Олар қанша адамның қайта оралатынын, қандай ұсыныстардың жақсы жұмыс істейтінін және қандай сатып алулардан кейін клиенттердің ұзақ уақытқа жоғалып кететінін білді. Ал екінші кофеханада көбіне өз болжамдарына сүйенді. Бәсекелестік артықшылық дәл осындай ұсақ-түйектерден қалыптасады. Клиенттердің деректерін талдау — есеп үшін жасалатын күрделі есептер емес. Бұл күнделікті жұмыста көбіне байқалмай қалатын дүниелерді көру тәсілі. Егер сатып алулар адалдық бағдарламасы арқылы жүргізілсе, қажетті ақпарат автоматты түрде жиналады. Тапсырыстар тарихы, есептелген бонустар, қайталама сапарлар және акцияларға реакция біртіндеп біртұтас көрініске айналады. Соның негізінде дұрыс шешім қабылдау әлдеқайда оңай.

Қандай деректерді талдау керек?

Бір уақытта ондаған көрсеткішті зерттеудің қажеті жоқ. Көптеген компания үшін бірнеше негізгі метрика жеткілікті:

• сатып алу жиілігі;
• орташа чек;
• клиенттің сатып алуларының жалпы сомасы;
• сүйікті тауар санаттары;
• акцияларға реакция;
• сатып алулар арасындағы уақыт;
• клиенттердің қайта оралу пайызы.

Осы көрсеткіштердің барлығы клиентті толық талдауға мүмкіндік береді және клиенттік базаның қалай дамып жатқанын түсінуге көмектеседі.

Клиенттерді талдаудың қандай әдістері жиі қолданылады?

Әртүрлі компаниялардың міндеттері әртүрлі, бірақ бірнеше тәсіл барлық жерде дерлік қолданылады. Клиенттерді талдаудың ең кең таралған әдістері:

• аудиторияны сегменттеу;
• RFM-талдау;
• қайталама сатып алуларды талдау;
• клиенттік базаны талдау;
• акциялардың тиімділігін бағалау;
• клиенттің өмірлік циклін талдау.

Адалдық бағдарламасының басты артықшылығы — осы деректердің көпшілігі автоматты түрде жиналады.

Клиенттің мінез-құлқын талдау көбірек сатуға көмектеседі

Вейп-шоп иесі клиенттердің көпшілігі сұйықтықтарды тұрақты түрде сатып алатынын, бірақ аксессуарларға аса назар аудармайтынын байқады. Клиенттің мінез-құлқын талдағаннан кейін тағы бір жайт анықталды: егер ұсыныс сұйықтық сатып алғаннан кейін шамамен екі аптадан соң келсе, адамдар аксессуарларды әлдеқайда жиі сатып алады. Осы деректердің негізінде автоматты сценарий бапталды. 14 күннен кейін клиент аксессуарларға арналған бонустар туралы push-хабарлама алды. Екі айдың ішінде осы санаттағы сатылым 27%-ға, ал орташа чек шамамен 13%-ға өсті.

Клиенттік базаны талдау өсу нүктелерін табуға көмектеседі

Тағы бір маңызды кезең — клиенттік базаны талдау. Мысалы, зергерлік дүкен сатып алушыларды үш топқа бөлді:

• жаңа клиенттер;
• тұрақты клиенттер;
• сегіз айдан астам уақыт бойы сатып алу жасамаған клиенттер.

El último grupo resultó ser mucho más grande de lo esperado. Tras lanzar una campaña personalizada con bonos, fue posible recuperar aproximadamente al 24% de los clientes. Sin el análisis previo, la empresa habría seguido gastando su presupuesto publicitario en atraer a una nueva audiencia, aunque una parte de los antiguos compradores ya estaba dispuesta a regresar.

El análisis del recorrido del cliente muestra los puntos débiles

A veces, el problema aparece incluso antes de la compra. Por eso es útil analizar el recorrido del cliente. Por ejemplo, un autolavado observó que muchos visitantes acudían solo una vez y no regresaban. Después de analizar los datos, se descubrió que los clientes habituales casi siempre se registraban en el programa de fidelización durante su primera visita. Los demás no. Los administradores comenzaron a ofrecer una tarjeta digital a cada nuevo visitante. En solo tres meses, el número de visitas repetidas aumentó aproximadamente un 18%. A veces, la causa se encuentra en un lugar completamente distinto de donde se busca.

Análisis de la interacción con los clientes

No basta con saber qué compra una persona. Es importante comprender cómo reacciona a las comunicaciones de la empresa. El análisis de la interacción con los clientes ayuda a responder las siguientes preguntas:

• qué notificaciones push se abren con mayor frecuencia;
• qué promociones generan una compra repetida;
• después de qué mensajes el cliente deja de reaccionar.

Estos datos permiten mejorar gradualmente los escenarios de marketing sin aumentar el presupuesto publicitario.

¿Qué aporta un programa de fidelización?

Ejemplo de análisis de clientes

Supongamos que una cafetería observa una disminución en el número de visitas repetidas. Después de estudiar las estadísticas, se descubre que los nuevos visitantes acuden una sola vez y no regresan. Este es un buen ejemplo de análisis de clientes que ayuda a identificar el problema. La solución resultó ser sencilla: se empezó a conceder automáticamente a cada nuevo cliente bonos de bienvenida que podían utilizarse durante diez días. Además, el sistema enviaba un recordatorio push dos días antes de que expiraran los bonos. Después de un mes y medio, la proporción de visitas repetidas aumentó un 21%.

¿Por qué el análisis es más importante que las suposiciones?

Muchas decisiones se toman de forma intuitiva. El propietario cree que a los compradores les interesa una promoción, mientras que el gerente piensa que es otra completamente distinta.

Sin embargo, el análisis del problema del cliente no se basa en conjeturas, sino en hechos. El programa de fidelización muestra qué ofertas funcionan realmente, qué segmentos generan más beneficios y en qué puntos el negocio pierde clientes. Cuando los datos se utilizan de forma regular, el marketing se vuelve mucho más preciso. Las promociones masivas se sustituyen por ofertas personalizadas, y las decisiones aleatorias dan paso a una estrategia de crecimiento clara, basada en el comportamiento real de los compradores.