24 способа использовать данные о клиентах и их покупках

У всех компаний есть данные, но не все знают, какие показатели считать и как использовать результат для роста и развития.

Имея в арсенале огромные объемы данных, компании часто не знают, как применить к ним аналитику, чтобы генерировать идеи для роста и развития. Среди наших клиентов много тех, кто приходил с просьбой превратить данные в идеи. Это частый запрос, поэтому мы собрали несколько направлений анализа, которые помогут привлечь клиентов, удержать их и заработать больше.

Какие данные потребуются:

• База данных по клиентам
• Матрица ассортимента
• Данные по продажам с детализацией до SKU

Что считать:

• Рассчитайте для каждого клиента среднюю стоимость товаров, которые он покупал в каждой категории (в данном случае чем уже категория, тем лучше).
• Выделите тех, кто в каждой категории покупает товары стоимостью выше средней.

Как использовать:

Скорее всего, эти клиенты приносят вам хорошую прибыль: они не восприимчивы к цене, но восприимчивы к качеству. Повышайте уровень сопутствующих услуг для них: предложите персональное обслуживание, расширенную гарантию, ускоренную доставку по сниженной цене или упрощенный возврат.

Какие данные потребуются:

• Матрица ассортимент с датой старта продаж по SKU
• База данных по клиентам
• Данные по продажам с детализацией до SKU
• Статистика email-рассылок

Что считать:

• Выявите текущих пользователей, которые чаще переходят из рассылок о новинках и покупают товары в первые месяцы их запуска.

Как использовать:

Скорее всего, эти клиенты лояльны вам и доверяют. Предлагайте таким клиентам ранний доступ к новинкам или выгодные цены и просите написать отзыв на сайте. Это поддержит лояльность клиентов и обеспечит потенциальных покупателей отзывами на новые товары.

Какие данные потребуются:

• База данных по клиентам
• Данные по заказам клиентов

Что считать:

• Определите срок оттока клиентов - через какое время клиента можно считать ушедшим.
• Выделите ушедших клиентов на текущий момент.
• Рассчитайте для них среднее время между первой и последней покупкой (lifetime).

Как использовать:

Считайте этот срок испытательным для вашей компании: клиенты принимают решение, оставаться с вами или нет. Постарайтесь максимально удовлетворять клиентов в этот период: дайте бесплатную доставку на весь период или повышенный кэшбэк по программе лояльности, который можно будет тратить через определенное время, а также тщательно следите за уровнем сервиса, чтобы не дать новому клиенту повода уйти.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам с длительностью доставки
• Информация об удовлетворенности клиентов (например, результаты опроса)

Что считать:

• Рассчитайте среднюю длительность доставки заказов клиента.
• Рассчитайте корреляцию между удовлетворенностью клиента и средней длительностью доставки его заказов.

Как использовать:

Если зависимость есть, нужно пересмотреть условия и сроки доставки, по возможности уменьшив их. Возможно, стоит сосредоточиться на скорости доставки, и сделать это одним из преимуществ вашего интернет-магазина. Но не забывайте о стоимости: быстрая, но дорогая доставка может влиять на удовлетворенность совсем иначе.

Какие данные потребуются:

• База данных по клиентам
• Данные по заказам с местом оформления (сайт или приложение)

Что считать:

• Выявите признаки клиентов, которые активно пользуются приложением.
• Выделите похожих клиентов, которые еще ни разу не делали заказ через приложение.

Как использовать:

Если сегмент активно пользуется приложением, стимулируйте похожих покупателей скачать приложение и сделать первый заказ: например, предложите бонус на первый заказ, бесплатную доставку или кэшбэк, который можно будет потратить на следующие покупки. Главное, чтобы оформление и доставка прошли без неудобств, иначе пользователь не вернется в приложение или вообще перейдет в отток.

Какие данные потребуются:

• Данные о заказах клиентов
• Данные по возвратам с указанием причин

Что считать:

• Составьте список всех возвратов.
• Рассчитайте долю возвратов по каждой из причин.

Как использовать:

Попытайтесь минимизировать возвраты по популярным причинам. Например, вы продаете одежду, и покупатели возвращают товары из-за неподходящего размера. Чтобы минимизировать возвраты установите в каждой карточке таблицу размеров, предложите покупателям отмечать в отзыве соответствие размеру или разработайте умную функцию рекомендации размера.

Какие данные потребуются:

• База данных по клиентам
• Данные о заказах клиентов

Что считать:

• Рассчитайте с глубину проникновения в ассортимент для каждого клиента - долю товаров или категорий, которые он заказывал, от общего количества доступных товаров или категорий.
• Посмотрите на корреляцию глубины проникновения со средним чеком. Если у клиентов с высоким значением проникновения высокий средний чек (а это скорее всего так), то для повышения чека имеет смысл стимулировать глубину проникновения.

Как использовать:

Рекомендуйте клиентам товары из категорий, которые он еще не покупал, давайте на них низкую цену или выгодный комплект. Важно, чтобы качество и сервис были на высоком уровне, иначе клиент не продолжит покупать эти товары в будущем.

Какие данные потребуются:

• Данные по продажам с детализацией до SKU

Что считать:

• По каждому товару рассчитайте долю объема продаж, приходящуюся на каждый регион.

Как использовать:

Если клиенты в одном регионе товар покупают хорошо, а в другом значительно хуже - изучите ситуацию на локальном рынке. Если определенную категорию плохо покупают в регионе, возможно, там есть сильный локальный конкурент, и нужно предложить клиентам другую цену или другие привлекательные условия.

Какие данные потребуются:

• Данные о заказах клиентов с указанием способа доставки

Что считать:

• Рассчитайте средний чек по каждому клиенту.
• Посмотрите, каким способом доставки пользуются клиенты с чеком выше среднего.

Как использовать:

Предложите клиентам с высоким средним чеком и регулярными покупками более дорогую доставку на выгодных условиях на ограниченный период. Клиенты смогут опробовать и оценить удобства доставки и, возможно, продолжат пользоваться ей по завершении акционного периода.

Какие данные потребуются:

• Данные о заказах клиентов с детализацией до SKU

Что считать:

• Рассчитайте для каждого товара среднее количество единиц в чеке.

Как использовать:

Предложите покупателям бонус за незначительное увеличение количества товаров в одном чеке. Например, если в среднем чеке 2 бальзама для губ - предложите купить 3 по специальной цене. Важно: для такой акции лучше выбирать товары с регулярным спросом.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам клиентов

Что считать:

• Рассчитайте средний чек и используйте для формирования условий доставки.

Как использовать:

Сделайте доставку бесплатной в зависимости от суммы (если можете, конечно) или добавьте существенную скидку на доставку заказов, стоимость которых чуть выше вашего среднего чека.

Какие данные потребуются:

• Матрица ассортимента
• Данные о продажах клиентов с детализацией до SKU

Что считать:

• Выделите один или несколько товаров, которые у вас покупает часто: например, товары с самой высокой глубиной проникновения клиентов или товары, которые встречаются в наибольшей доле чеков.

Как использовать:

Продавайте эти самые популярные товары с минимальной наценкой, но привлекайте клиентов купить не только их: установите минимальную сумму заказа, настройте рекомендации или продавайте этот товар только в комплекте с сопутствующим по выгодной цене. Следите, чтобы чеков только с этим товаров не было много, иначе стратегия не работает.

Какие данные потребуются:

• Статистика движения клиентов по этапам оформления заказа

Что считать:

• Рассчитайте конверсии между этапами корзины.
• Сравните конверсии на этапах оформления заказа, проверьте, много ли клиентов "отваливается" на этапе выбора доставки.

Как использовать:

Подумайте, как изменить условия доставки так, чтобы повысить конверсию: добавьте новые способы, снизьте стоимость доставки или минимальную сумму заказа для бесплатной доставки, укажите на аккуратность сборщиков и пунктуальность курьеров.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам клиентов
• База данных по клиентам

Что считать:

• Выявите пул проблемных клиентов по критериям среднего процента выкупа, доли возвратов, среднему чеку.

Как использовать:

Старайтесь не отправлять этим клиентам промо-предложения, акции и рассылки, лучше этот процесс автоматизировать, настроив алгоритм по определенным условиям. Или разработайте программу лояльности, по которой уровень привилегий будет зависеть от перечисленных критериев.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам клиентов
• База данных по клиентам

Что считать:

• Рассчитайте для каждого клиента время между первой и последней покупкой (lifetime).
• Проанализируйте показатель в разрезе социально-демографических сегментов. Может быть мужчины более долгосрочные клиенты?

Как использовать:

Направьте маркетинговый бюджет на привлечение сегментов с самым длинным lifetime. Их привлечение может стоить дороже, но в долгосрочной перспективе они более выгодные.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам клиентов
• Матрица ассортимента

Что считать:

• Рассчитайте долю первых заказов, в которых присутствует каждый товар из номенклатуры.

Как использовать:

Запускайте рекламу на те товары, которые чаще всего входят в первые заказы. Скорее всего эти товары выгодно купить именно у вас.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам клиентов
• Матрица ассортимента

Что считать:

• Если хотите повысить продажи товара в долгосрочной перспективе, рассчитайте процент чеков, в которых он пересекается с другими товарами.
• Выявите клиентов, которые целевым товаром еще не пользовались, но покупали перекрестные с ним товары.

Как использовать:

Отправьте клиентам сообщение о новых товарах с предложением их попробовать. Желательно, чтобы в карточке было подробное описание и отзывы других покупателей. Если контентные рассылки не работают, то дайте индивидуальный промо-код с предложением попробовать товар по приятной цене. Можно составить пакетное предложение: клиент получит скидку на новый товар, покупая его с теми, которыми давно пользуется.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам клиентов
• База данных по клиентам
• Матрица ассортимента

Что считать:

• Рассчитайте конверсию в повторную покупку в разрезе товаров: возьмите все первые покупки, выделите покупки с целевым товаром и рассчитайте долю покупок за которыми последовали повторные.
• Выделите товары с наибольшей конверсией в повторные покупки.

Как использовать:

Привлекайте новых пользователей не товары с наибольшей конверсией в повторные покупки.

Какие данные потребуются:

• База данных по клиентам
• Данные по заказам клиентов

Что считать:

• Рассчитайте средний срок между первой и последней покупкой в разрезе сегментов, выделенных, например, на основе пола. Если средний срок жизни мужчин в компании меньше, то стоит уделять им особо внимание в удержании.

Как использовать:

Напишите отдельную стратегию по удержанию легко и быстро уходящих клиентов: стимулируйте их покупать больше разных товаров, предлагайте выгодные условия.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам клиентов

Что считать:

• Изучите, в какие дни недели и время разные сегменты текущих клиентов делают заказы.

Как использовать:

Используйте информацию для запуска push-уведомлений и email-рассылок для текущих клиентов. Кроме того, в соответствующее время можно запускать показы рекламных объявлений для нужных сегментов, чтобы привлекать их в то время, когда они готовы сделать покупку.

Какие данные потребуются:

• Матрица ассортимента
• База данных по клиентам
• Данные по заказам клиентов

Что считать:

• Рассчитайте средний срок между покупками определенных товаров клиентом.

Как использовать:

Используйте этот срок для для напоминания о покупке или предложите клиенту оформить подписку на регулярные поставки с нужной периодичностью.

Какие данные потребуются:

• База данных по клиентам
• Данные по заказам клиентов с детализацией до SKU

Что считать:

• Составьте матрицу перекрестных продаж на основе клиентов, чтобы выявить, какие продукты чаще всего покупают одни и те же клиенты.

Как использовать:

Предложите клиентам товары, которыми он еще не пользовался, но которые часто покупают с теми, что клиент уже заказывает. Возможно, клиент покупает их в другом месте - предложите ему более выгодные или удобные условия, чтобы надежнее привязать к вам.

Какие данные потребуются:

• База данных по клиентам
• Данные по заказам клиентов
• Статистика обращений в поддержку

Что считать:

• Составьте список ушедших клиентов.
• Сравните, как часто писали в поддержку пользователи, которые ушли из компании, в отличие от тех, кто остался.

Как использовать:

Если ушедшие часто писали в поддержку - этот факт можно считать индикатором оттока. Постарайтесь уделять больше внимания решению проблем в чате, давайте бонусы за жалобы и возвраты по вине компании.

Какие данные потребуются:

• Данные по заказам клиентов

Что считать:

• Рассчитайте средний чек первых покупок (по новым клиентам)

Как использовать:

Предложите новым покупателям скидку на текущий или следующий заказ, размер которой зависит от суммы первого заказа - чем больше сумма, тем больше скидка. Для установки интервалов суммы заказа используйте средний чек новых клиентов: установите сумму для получения максимальной скидки больше этого значения.

Данные о продажах и клиентах не должны лежать мертвым грузом. Скорее всего, вы потратили значительные бюджеты на их сбор и хранение, а это уже достаточный повод заставить их работать. Даже простые расчеты своими силами помогут увеличить средний чек, удержать клиентов и повысить их лояльность. В современном e-commerce аналитика – это конкурентное преимущество и залог процветания.