1. СТРАТЕГИЧЕСКИЙ МБД
1.1. Удержание существующего клиента приносит бОльшую выгоду, чем приобретение нового
1.2. НО есть причины приоритета в приобретении новых клиентов
1.2.1. Легче осуществить
1.2.2. Легче измерить
1.2.3. Не требует поддержки БД
1.2.4. Не нужны контрольные и тестовые группы
1.3. Выгоды от удержания
1.3.1. ↑ Частота и сумма покупок
1.3.2. Распространение положительных рекомендаций
1.3.3. ↓ Затраты на обслуживание
1.4. Почему нужно избегать скидок
1.4.1. Не формируют лояльность
1.4.2. МБД делает скидки ненужными
1.5. Клиенты
1.5.1. "Правильные" клиенты
1.5.1.1. Склонны к лояльности
1.5.2. Нелояльные клиентв
1.5.2.1. Частые переезды
1.5.2.2. Молодёжь
1.5.2.3. Неженатые / незамужние
1.5.2.4. Съёмщики жилья
1.5.2.5. Откликающиеся на демпинг и кратковременные распродажи
1.5.3. Анализируйте текущую базу, ища своих лояльных и нелояльных клиентов; Выработайте правила расширения клиентской базы.
1.6. Сегментация
1.6.1. "Золотые" клиенты (80% прибыли)
1.6.1.1. Расходы на обслуживание клиентов
1.6.2. Цель: подтянуть до "золотых"
1.6.2.1. Расходы на маркетинг
1.6.3. Маркетинговые возможности
1.6.4. Убыточные клиенты
1.6.4.1. Реактивировать или перенести в архив
2. СОВОКУПНАЯ ЦЕННОСТЬ КЛИЕНТОВ (LTV)
2.1. LTV
2.1.1. Чистый текущий размер прибыли от среднего нового клиента в течение определённого времени.
2.2. Таблица LTV
2.2.1. Уровень удержания
2.2.1.1. (Число клиентов 2-й год) / (Число клиентов 1-й год)
2.2.2. Число посещений магазина в год
2.2.3. Расходы на одно посещение
2.2.4. Переменные затраты
2.2.4.1. Расходы на товар Доставка Возвраты И т.д.
2.2.5. Затраты на приобретение клиентов
2.2.6. Ставка дисконтирования
2.2.6.1. Учитывает снижение стоимости денег
2.2.7. Чистая текущая стоимость доходов
2.2.7.1. Валовая прибыль / Ставка дисконтирования
2.2.8. LTV
2.2.8.1. Лучше слегка занижать показатели, чтобы оправдать прогнозы перед руководством (обещайте меньше - давайте больше)
2.3. Разработка маркетинговой стратегии
2.3.1. ↑ Удержание
2.3.2. ↑ Рекомендации
2.3.3. ↑ Продажи
2.3.4. ↓ Прямые затраты
2.3.5. ↓ Затраты на маркетинг
2.3.6. Например, внедрение "Клуба именинников"
2.3.6.1. ↑ Удержание: 40% → 50% ↑ Продажи ↑ Расходы на клуб ↑ Итоговая LTV ↑ Рекомендации: 3% - доп. клиенты с ↑LTV
2.4. LTV - показатель эффективности маркетинговых стратегий
2.4.1. Основная задача: разрабатывать стратегии, направленные на ↑LTV
2.4.2. ↑LTV с увеличением числа постоянных клиентов
2.5. Расчётный период
2.5.1. 1-2-3-5-10 лет
2.5.2. Подбирать срок, оптимальный для бизнеса
2.5.3. Чем длиннее период, тем выше LTV
2.6. LTV сегментов
2.6.1. Подставляя в таблицу данные конкретного сегмента, получаем его LTV
2.6.2. Альтернатива: LTV каждого клиента
2.7. Возможные стратегии
2.7.1. Удержание существующих клиентов (программы лояльности)
2.7.2. Привлечение новых клиентов (оценка потенциальных клиентов за счёт профиля существующих клиентов)
3. РАЗРАБОТКА УСПЕШНОЙ СТРАТЕГИИ
3.1. Сегментация по прибыльности (LTV)
3.1.1. "Золотые" клиенты (80% прибыли) - 5-6% базы
3.1.1.1. Признание
3.1.1.2. Особые услуги
3.1.1.3. Маркетинговые акции
3.1.2. Подтянуть до "золотых"
3.1.2.1. Донести информацию, что они на пороге "золотого" статуса
3.1.2.2. Рассказать, как получить "золотой" статус
3.1.2.3. Вложить весь маркетинговый бюджет в эту группу
3.1.3. ... ... ...
3.1.4. Убыточные клиенты - до 35% базы и более
3.1.4.1. Что происходит? (сформировать сегмент, выявить проблему)
3.1.4.2. Временно убыточные
3.1.4.2.1. ↑V сделок с конкурентами. У таких клиентов есть деньги, нужно лишь направить их в вашу сторону
3.1.4.2.2. ↓доходы - растущие фирмы, молодые люди. Стратегия ожидания.
3.1.4.2.3. Покупают не те продукты - предложить другой ассортимент.
3.1.4.3. По-настоящему убыточные
3.1.4.3.1. Покупают только по скидкам
3.1.4.3.2. Снизить расходы на их обслуживание
3.1.4.3.3. Назначить другую цену
3.1.4.3.4. Отказаться
3.1.4.3.5. Направить к конкурентам
3.2. Этапы разработки
3.2.1. Сегментация (по прибыльности, демографии, поведению)
3.2.2. Расчёт LTV по сегментам
3.2.3. Определение степени влияния на сегменты (можно ли изменить поведение клиентов?)
3.2.4. Определение потребностей клиентов
3.2.5. Составление списка услуг, привилегий, вознаграждений и т.п. для сегментов, исходя из их потребностей
3.2.6. Прогнозирование LTV ( ±выгоды, ±привилегии - поиск оптимального решения)
3.2.7. Тестирование перед массовым запуском стратегии
3.3. Реляционные БД
3.3.1. Таблицы
3.3.2. Поля
3.3.2.1. Только одно значение, не содержит изменяемых или расчётных величин
3.3.2.1.1. Не имя+фамилия, а только имя или только фамилия
3.3.2.1.2. Не возраст, а дата рождения
3.3.3. Записи
3.3.3.1. Структура, сочетание полей
3.3.4. Ключи
3.3.4.1. ID для записей в таблице: № заказа, № клиента
3.3.4.1.1. Первичные
3.3.4.1.2. Внешние
3.3.5. События (например, заказы) Объекты (например, клиенты) Отношения
3.3.6. Представление
3.3.6.1. Компоновка данных из нескольких таблиц на одном экране
3.3.6.2. Может включать расчётные величины
3.3.7. Онлайн доступ
3.3.8. Генерация отчётов
4. ВВЕДЕНИЕ
4.1. "Лавка бакалейщика"
4.1.1. Маркетинг 1 на 1 (↑ лояльность)
4.1.2. С приходом крупного бизнеса стало невозможно знать всех клиентов в лицо (↓ лояльность)
4.1.3. Возвращение "подхода бакалейщика" за счёт маркетинга баз данных (далее - МБД)
4.2. Чего хотят клиенты?
4.2.1. Признание
4.2.2. Обслуживание
4.2.3. Удобство
4.2.4. Предупредительность
4.2.5. Информация
4.2.6. Идентификация (с брендом)
4.3. Типы покупателей
4.3.1. Ориентированные на сделку (транзакционные покупатели)
4.3.2. Ориентированные на отношения (!)
4.4. 2 вида баз данных (далее - БД)
4.4.1. Маркетинговая БД
4.4.1.1. Количественная оценка моделей
4.4.1.2. Доп. данные (из внешних источников)
4.4.1.3. RFM и LTV
4.4.1.4. Промоакции и отклики на них
4.4.1.5. Результаты опросов и предпочтения
4.4.2. Операционная БД (продажи, доставка, оплата)
4.4.2.1. Транзакции
4.4.2.2. Главная книга
4.4.2.3. Содержит только текущие данные по клиентам; Предыдущая информация архивируется; До первой покупки данные не собираются.
4.4.3. CRM сама по себе не работает
5. RFM АНАЛИЗ
5.1. RFM
5.1.1. R - Recency - Давность F - Frequency - Частота M - Monetary - Ценность
5.1.2. R наиболее эффективно, M наименее эффективно
5.1.3. "В строю" уже 50 лет
5.1.4. Анализ поведения - только действующие клиенты с историей покупок
5.2. R
5.2.1. Дата последней покупки
5.2.1.1. Нужно решить, что является критерием давности покупки в вашем бизнесе
5.2.2. Деление базы на квинтили
5.2.2.1. (можно делить базу не 20% сегменты, а по интервалам: 1-3 мес, 3-6 мес. и т.д.)
5.2.2.2. Каждому квинтилю присваивается свой код: от 1 до 5
5.2.3. Перерасчёт RFM-кодов ежемесячно
5.2.4. Проведите промоакцию как обычно и измерьте отклик
5.2.5. На промоакции охотнее всего откликаются именно те покупатели, которые недавно совершили последнюю покупку
5.3. F
5.3.1. Сведения о совокупном числе покупок
5.3.2. Перевести в частоту относительно какого-либо периода
5.3.2.1. Предмет экспериментов для выработки наилучшего критерия
5.3.3. Деление базы на квинтили по частоте
5.3.4. Менее прогнозируемая переменная
5.3.4.1. Новые клиенты повышают отклик последнего квинтиля
5.4. M
5.4.1. Денежная ценность (за месяц, год, любой другой период)
5.4.2. Деление базы на квинтили по ценности
5.4.3. Отклик для дешёвых и дорогих товаров отличается
5.5. Объединение данных
5.5.1. 125 кодов: 555, 554, 553 ... 111
5.5.2. Проводя акции, обращайте внимание на кодовые ячейки, которые занимает каждый клиент
5.6. Выборка "каждый N-й"
5.6.1. Точное отображение базы в статистическом отношении
5.6.2. Например, берём в выборку каждого 10-го или каждого 100-го и т.д.
5.7. Тестовая рассылка
5.7.1. Проведите рассылку по тестовой группе, выбранной по принципу "каждый N-й"
5.8. Результаты тестирования
5.8.1. Показывают, какие RFM-ячейки прибыльны, а какие нет
5.8.2. V отправки: экономия на количестве отправленных сообщений, при этом отклик близок к отклику всей базы
5.8.3. Рассылка по отобранным RFM-ячейкам + небольшие тестовые группы по неприбыльным ячейкам для проверки правильности кодирования
5.9. RFM классификация
5.9.1. Сортируем базу по R
5.9.2. Каждую из 5 групп R сортируем по F
5.9.3. Каждую из групп RF сортируем по M
5.9.4. Итого: 31 сортировка базы
5.9.5. Одинаковое число клиентов во всех RFM-ячейках
5.9.6. Выполняется с помощью ПО
5.10. RFM для списков корпоративных клиентов
5.10.1. Например, список 20 000 клиентов
5.10.2. Для такого списка 125 ячеек - слишком много
5.10.3. Нужно не более 20 ячеек по 1000 клиентов
5.10.4. Например: 5R x 2F x 2M или 5R x 2F x 3M (если M важно)
5.10.5. Эффективность RFM не превышает эффективности визита агента по продажам (!)
5.10.6. 20% лучших клиентов - личные встречи
5.10.7. 80% остальных - RFM
5.11. RFM и моделирование
5.11.1. Цель одна и та же: увеличить прибыль путём отказа от рассылки несклонным к отклику клиентам
5.11.2. Моделирование дороже
5.11.3. Но моделирование может быть точнее
5.12. Когда RFM НЕ нужно
5.12.1. Если постоянно применять RFM для решения, кому написать или позвонить, некоторые клиенты вообще не получат от вас известий
5.12.2. А некоторые клиенты устанут от частоты ваших предложений
5.12.3. Стратегия контактирования с клиентами, когда и неактивные клиенты получают 1-2 сообщения в год: ДР, благодарственные письма и т.д.
5.13. FAQ
5.13.1. Размер RFM-ячейки = 4 / Уровень Безубыточности
5.13.2. Почему 5 X 5 x 5, а не 10 x 10 x 10? Слишком большие тестовые выборки - удорожание тестов
5.13.3. Давность последней покупки: когда клиент принял последнее деловое решение, касающееся услуг вашей компании
5.13.4. Выбор F
5.13.4.1. Выберите 2 меры частоты
5.13.4.2. Закодируйте базу 2-мя способами
5.13.4.3. Проведите плановую акцию
5.13.4.4. Измерьте и сравните отклик
5.13.4.5. Правильная мера даст прогноз точнее
5.13.5. Реагирование ≠ прибыльность
5.13.6. Результаты полномасштабной кампании обычно хуже: условия тестов отличаются от запуска полной кампании