16
Дмитрий Березин, ADV Performance Based MARKETING CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Embed Size (px)

DESCRIPTION

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

Citation preview

Page 1: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Дмитрий Березин, ADV

Performance Based MARKETING

CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Page 2: 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)

Page 3: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Высокая возвратность инвестиций

Высокий ROI Достигается умением НЕ ТРАТИТЬ ДЕНЬГИ

Page 4: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

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 =

Page 5: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

План действий

1.  Определить лучших клиентов

2.  Понять как стали лучшими

3.  Разработать и внедрить систему раннего оповещения (флагов)

4.  Продумать систему стимулирования

Page 6: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

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

Page 7: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Результаты

Page 8: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Группировка сегментов

Лучшие клиенты

Активные клиенты

Уходящие клиенты

Page 9: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Recency и вероятность заказа

Page 10: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Latency

Определить нормальный сценарий поведения для каждого сегмента

Page 11: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

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

Page 12: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

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

Page 13: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

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?

Page 14: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

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.

Page 15: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Стимуляция

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

Page 16: Performance Based Marketing: CRM-подход к персонализации клиентской коммуникации

Спасибо за внимание.

Дмитрий Березин

Руководитель направления CRM,

ADV / web engineering

e-mail: [email protected]

web: www.adv.ru