Use-case: клиентская аналитика

Аналитика клиентов – это процесс поиска инсайтов на основе данных об их поведении. Эти инсайты должны быть направлены на повышение качества обслуживания клиентов. Это позволит увеличить ROI маркетинга и добиться лучших финансовых результатов.

Сегодня клиенты взаимодействуют с компаниями намного чаще, чем когда-либо благодаря различным каналам коммуникации. Это могут быть интернет-магазины, аккаунты в соцсетях, традиционные офлайн-точки и другие. Объем данных, которые генерируются от этих взаимодействий может быть чрезвычайно большим и неструктурированным.

Однако, когда внутренние данные о транзакциях сводятся с внешними данными (соцсдем, интересы клиентов и пр.), это открывает совершенно новую глубину возможностей для изучения клиентов – как они принимают решения, как они проходят этапы воронки, кто наши самые важные клиенты?

Когда вы получаете ответы на эти вопросы, вы можете повысить эффективность маркетинговых активностей, улучшить взаимоотношения с клиентами и, в конце концов, удержите клиентов и сможете управлять их лояльностью.

Базовые метрики:

ARPU – продажи на 1 клиента
LTV – пожизненная ценность клиента
AIT – среднее время между покупками
AOV – средний чек
PF – средняя частота покупок
RFM-сегментация

Продвинутые метрики:

Распределение по соцдему
Психографический профиль клиентов
Модели клиентского поведения
Отток
Касания клиента с брендом через рекламные активности

Отчеты, которые должны быть у каждой компании:

Ежемесячный отчет по оттоку (с использованием анализа выживаемости для выделения клиентов, наиболее подверженных риску);
Ежемесячный отчет по активностям (для отображения трендов и графиков для определения факторов, влияющих на покупки);
Сегментационный анализ (группировка клиентов для определения ключевых групп);
CLV-отчет (с выделением ключевых клиентов)

Более продвинутые data-driven организации могут использовать прогнозную аналитику для повышения прибыльности и продаж. Они используют аналитические модели для предложения каждому клиенту конкретных продуктов или услуг, которые он вероятнее всего купит.

Эффективность этого подхода может быть повышена с помощью:

определения лучшего касания в отношении клиента;
перекрестных продаж на основе данных о чеках. Это поможет улучшить промо-акции и пакетные предложения;
поиска важных событий, при которых формируется спрос. Это можно определить на основе прошлого опыта клиентов и экстраполяции этих моделей на похожих клиентов;
синхронизации inbound и outbound маркетинга;
использования push-техник в качестве запасного варианта.

Крупнейшие и наиболее известные компании применяют клиентскую аналитику на ежедневной основе. Благодаря этому, каждый клиент получает персонализированное и релевантное предложение, которое несет для него максимальную ценность.