28
Некоторые KPI клиентского маркетинга

I metrics nov2011

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: I metrics nov2011

Некоторые KPI клиентского маркетинга

Page 2: I metrics nov2011

Маркетинг E-commerce = Интернет-маркетинг

+ Маркетинг клиентских баз данных

Что такое маркетинг e-commerce

Page 3: I metrics nov2011

Как определить, является ли клиент клиентом?

Клиент – это тот кто: Совершал покупку вашего товара или услуги в прошлом; И ожидается, что он совершит покупку в будущем.

Допустим вы -владелец парикмахерской и один клиент совершал у вас покупку месяц назад, а другой - год назад. Какой из этих клиентов с бОльшей вероятностью останется вашим клиентом?

Если вероятность того, что клиент останется клиентом так сильно отличается, почему компании тратят на обоих клиентов одинаковое количество денег и маркетинговых усилий???

Как надо действовать, если мы хотим учесть эту вероятность?

Page 4: I metrics nov2011

Как определить, является ли клиент клиентом?

Нужно анализировать !!!

Page 5: I metrics nov2011

Увеличение Life Time Value клиентов.

Коли

чест

во к

лиен

тов

сове

ршив

ших

зак

аз №

n

№1 №2 №3 №4 №5 №30……………..

100

60

4030 25 1

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

100LTV =

Основная цель CRM

Page 6: I metrics nov2011

Зачем ее считать?

Чтобы понять – из каких рекламных источников приходят наиболее ценные клиенты

Чтобы понять в какой момент происходит наибольший отток клиентов и сформировать трансформационную цепочку

Чтобы расчитать и вставить в бизнес-план Return of marketing investments.

LTV в сравнении с Cost of Acquisition + Cost of retention

Page 7: I metrics nov2011

Можно построить сложную модель переходов.

№1 №2 №3 №4 №5 №30……………..

100

60

4030 25

1

Применить LTV в бизнеспланировании трудно и считать долго

Page 8: I metrics nov2011

Количество недель между покупками

% клиентов совершающих повторную покупку молока

Количество месяцев между покупками

% клиентов совершающих повторную покупку мобильного телефона

Средний интервал между повторными покупками – основной органический фактор

Page 9: I metrics nov2011

Посчитать конверсию во второй заказ

Определение: «Конверсией во второй заказ» называется доля тех покупателей, которые, сделав первый заказ в течение периода N, сделали свой второй заказ в течение либо периода «N», либо периода «N+1″.

Ответит на вопрос – из каких рекламных источников приходят наиболее ценные клиенты + даст возможность измерять динамику качества работы компании

Page 10: I metrics nov2011

Все это не помогает бюджетировать

Page 11: I metrics nov2011

Модель бюджетирования

Если на начало периода в вашей клиентской БД 100 клиентов и из них 2-е сделало по крайней мере один заказ в течение отчетного периода, то DataBase Transformation rate на этом периоде равна 2%

Actions Qty =

New clients Qty 2+ Actions Qty+

New clients Qty =

New clients Qty from channel №1 + New clients Qty from channel №…N

2+ Actions Qty =

Clients Qty x DBTR (DataBase Transformation rate) x Frequency rate

Page 12: I metrics nov2011

Модель бюджетирования

Количество клиентов в БД на начало периода

DataBase transformation rate

Frequency rate (количество заказов на одного активного)

Churn% of buyers transferred to inactive segment

Привлекаемые новички

Page 13: I metrics nov2011

Помочь маркетологу

Page 14: I metrics nov2011

Период Q1 Q2 Q3 Q4 Вес клиента

Вес периода 1 2 4 8

Стабильный клиент 1 1 0 1 1+2+8=11

Новичок 0 0 0 1 8

Плохой клиент 1 0 0 0 1

Чем больше вес, тем вероятнее самостоятельное совершение покупки в дальнейшем !!!

Бинарная сегментация

Page 15: I metrics nov2011

На хороших клиентов?

Page 16: I metrics nov2011

На плохих клиентов?

Page 17: I metrics nov2011

На новых клиентов!!!

Page 18: I metrics nov2011

На уходящих клиентов!!!

Page 19: I metrics nov2011

1. КОМУ мы отсылаем сообщение

2. КОГДА мы отсылаем сообщение

3. ЧТО за сообщение мы отсылаем (продукт, бонус, скидка)

4. КАК (по какому каналу коммуникации) мы отсылаем сообщение

Different Frequency behavior

Days between orders

% from segment

Segment A

Segment B

Глобальная трансформационная цепочка

Page 20: I metrics nov2011

Пример умного триггера

Номера покупок

Количество дней между соседними покупками

Средний интервал между покупками

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 покупки №5 + 60 дней (текущий средний интервал) – нет необходимости тратить ресурсы на стимулирование данного клиента, т.к. с высокой вероятностью он и сам продолжит покупки.

Однако с момента, когда ожидание покупки превысило средний интервал между покупками (60 дней с момента пятой покупки) – должно сработать автоматическое напоминание (триггер), который должен вызвать определенное маркетинговое действие со стороны компании.

Такой подход оптимален с точки зрения ROI.

Page 21: I metrics nov2011

Как начать

Page 22: I metrics nov2011

Маркетологи используют два типа профайлов клиента

Вы не сможете предугадать поведение конкретного пользователя, основываясь только на первом типе профайла! А значить не сможете им эффективно управлять!

Только формируя профайл второго типа «поведенческий профайл» – Вы сможете реагировать на изменения в поведении пользователя, позитивные и негативные. Для компании, которая заинтересована в увеличении продаж существующим клиентам – наличие второго профайла – критично.

1.Клиент - мужчина 30-45 лет, женат, имеет детей, работает в офисе, проживает в городской квартире;сайт компании месяц назад.

2.Клиент – посещает сайт компании в среднем два раза в месяц, подписан на рассылки нашей компании, в среднем один раз в год звонит в службу поддержки, последний раз заходил на сайт компании месяц назад.

Page 23: I metrics nov2011

Сделать!

Жизненный цикл клиента

Первые шаги, с которых проще всего и эффективнее начать заниматься маркетингом клиентских баз данных.

1. Определите и опишите «нормальное» естественное поведение ваших клиентов (как часто они покупают у вас, на какую сумму);

2. Определите и опишите «желаемое» поведение ваших клиентов – то чего вы хотите добиться.

3. Начните создавать «глобальную трансформационную цепочку» – систему «флагов» - предупреждений, событий, которые сигнализируют об отклонении клиента от желаемого и естественного поведения клиентов и автоматически предлагают реализовать для них определенные маркетинговые активности.

Поведение клиентов меняется и эти изменения определяют – жизненный цикл клиента – Customers LifeCycle – совокупность действий клиента и его поведенческих характеристик.

Можно сказать что маркетинг клиентских баз данных - это деятельность по управлению жизненным циклом клиента.

Page 24: I metrics nov2011

ROI – достигается умением НЕ ТРАТИТЬ деньги

Утверждение:

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!!!

Page 25: I metrics nov2011

Сделать!

Клиенты на которых возвратность инвестиций может быть максимальна

1. Поднять историю по «ушедшим» клиентам.2. Проанализировать изменения в их поведении ДО их ухода.3. Разработать комплекс мер для клиентов, у которых начались аналогичные изменения в

поведении. 4. Реализовать их ДО того, как они ушли.

Сделать!

1. Дать определение «лучшим клиентам».2. Проанализировать - как вы привлекли лучших клиентов3. Усилить рекламную активность именно в тех средах, откуда вы их привлекли (за счет

других статей рекламных затрат)4. Проанализировать их поведение – перед тем как они стали «лучшими»5. Найти тех, кто «чуть-чуть» не дотягивает до лучших клиентов.6. Постараться предложить им что-то, что подтолкнет их сделать последний шаг до

«состояния лучшего клиента»

Page 26: I metrics nov2011

Сделать!

Трение

Обычно изменения в клиентском поведении начинаются с «трения» – ухудшения различных показателей взаимодействия с клиентом – может возрасти количество обращений в службу поддержки, жалоб, увеличиться интервал между покупками.

Если трение увеличивается – потенциальная ценность клиента падает! Если трение уменьшается – потенциальная ценность клиента растет!

Управляя «трением» – можно управлять жизненным циклом клиента. Для управления «трением» нужна «смазка»!

1. Определите KPI, которые будут соответствовать изменениям «трения» – это может быть интервал между соседними покупками, количество контактов со службой поддержки с рамках обработки одного заказа (Contact rate). И т.п.

2. Определите ответственных за изменения данных KPI.

3. Определите как управлять ими на системной уровне (список ключевых инициатив).

4. Определите, что может быть «смазкой». Может быть как-то компенсировать ошибки перед клиентами. Может быть размер компенсаций клиентам должен зависеть от их ценности?

Page 27: I metrics nov2011

Выводы

Логируйте источники прихода клиентв и вормируйте поведенческий профайл

Посчитайте LTV и определите Cost of Acquisition и Cost of retention. Расcчитайте ROMI

Включите в регулярную отчетность конверсию во второй заказ

Постройте бюджет на основе трансформации клиентской БД

Постройте трансформационную цепочку для переходных сегментов

Определите KPI трения и включите его в регулярную отчетность

Успехов !

Page 28: I metrics nov2011

[email protected]

+7 (495) 565-31-37

Дмитрий Березин Генеральный

Антон ТереховПо маркетингу