Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской...

Preview:

DESCRIPTION

Презентация доклада Димы Березина, руководителя eCRM-направления ADV/web-engineering, с конференции Go Analytics 2014.

Citation preview

Дмитрий Березин, ADV

Performance Based MARKETING

CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Цели и задачи

1. Удержать самых ценных клиентов

2. Сделать менее ценных более ценными

3. Обеспечить высокий ROI (ROMI)

Высокая возвратность инвестиций

Высокий ROI Достигается умением НЕ ТРАТИТЬ ДЕНЬГИ

Как добиться? 1.  Увеличить продолжительность Жизненного Цикла

2.  Увеличить ценность клиента в рамках Жизненного Цикла

№1 №2 №3 №4 №5 №30 ……………..

100

60

40 30 25

1

(100+60+40+… +1) * AverageCheck * GrossMargin 100

LTV =

План действий

1.  Определить лучших клиентов

2.  Понять как стали лучшими

3.  Разработать и внедрить систему раннего оповещения (флагов)

4.  Продумать систему стимулирования

Фикс. дата Сегменты клиентов

со схожими поведенческими характеристиками

История клиента на фиксированную дату

Время

Результаты клиентской группы

TR – процент клиентов в группе с заказом в данном периоде

Контрольный период: 1 месяц

Основные характеристики сегментации:

" Recency – давность последней покупки клиента (в днях)

"  Frequency – общее количество заказов (до фиксированной даты) сделанных клиентом за период наблюдения (год + 7 дней)

"  Monetary – общее сумма денег, потраченных клиентом за период наблюдения

Recency и Frequency – наиболее сильные показатели прогнозирования поведения клиента

Дата последней покупки Фикс. дата

Recency = Фикс. Дата - Дата последней покупки Фикс.

дата

Заказ 1 Заказ 2 Заказ n

Frequency = n

Год + 7 дней

Определить лучших

Результаты

Группировка сегментов

Лучшие клиенты

Активные клиенты

Уходящие клиенты

Recency и вероятность заказа

Latency

Определить нормальный сценарий поведения для каждого сегмента

Friction

Friction («Трение») – ухудшения различных показателей взаимодействия с клиентом – увеличение обращений в службу поддержки, жалоб, рост интервала между покупками.

ü  Трение увеличивается – потенциальная ценность падает!

ü  Трение уменьшается – потенциальная ценность растет!

Управляя трением – управляем жизненным циклом

Система раннего оповещения

С точки зрения возвратности инвестиций в маркетинг – наиболее перспективными являются те клиенты, которые в настоящий момент находятся в процессе смены своего поведения – в процессе как позитивных, так и негативных изменений!!!

Задача – распознать начало изменений и вовремя среагировать ДО ТОГО как изменение произойдет

Дополнительные признаки

Проанализируйте как вели себя клиенты до того как стали лучшими: 1. Когда покупают? (см выше) 2. Что делают перед покупкой?

ü  Открывают письма? (сколько, как часто?) ü  Кол-во посещений сайта ü  Глубина просмотра? ü  Что-то еще?

Автоматизировать Пример умного триггера

Номера действий

Дней между соседними действиями

Средний интервал между действиями

Превышает ли интервал среднюю величину

№1-№2 90 90 Нет (90=90)

№2-№3 60 (90+60)/2=75 Нет (60<90)

№3-№4 30 (90+60+30)/3=60 Нет (30<75)

№4-№5 60 (90+60+30+60)/4=60 Нет (60=60)

№5-№6 90 330/5=66 Да! (90>60) Опасность !!!

№6-№7 120 450/6=75 Да! (120>66) Опасность !!!

№7-№8 150 600/7= 85,7 Да! (150>75) Опасность !!!

До момента совершения действий №5 + 60 дней (текущий средний интервал) – нет необходимости тратить большие ресурсы на стимулирование данного клиента, т.к. с высокой вероятностью он и сам продолжит покупки. Однако как только ожидание действия превысило средний интервал между покупками (60 дней с момента пятой покупки) – должно сработать автоматическое напоминание (триггер), вызывающий определенное маркетинговое действие со стороны компании.

Стимуляция

Важно: Не ограничить отклик (не занизить offer) Не переплатить (не предложить завышенный offer) При планировании предложений ориентируйтесь на потенциальную ценность

Спасибо за внимание.

Дмитрий Березин

Руководитель направления CRM,

ADV / web engineering

e-mail: berezin@adv.ru

web: www.adv.ru

Recommended