Кейс-увеличение объема продаж в общепите на 31% за счет работы с клиентской базой, без увеличение бюджета на маркетинг

Кейс alpecnino

Кол-во клиентов совершивших заказ в текущем месяце было 650

Выручка = 650 x 1.5 x 1015 = 989 625 руб

Оказалось, потеря клиентской базы составляла до 25%, что является классической моделью в заведениях с отсутствующим и низким ростом. Потеря VIP клиентов 7,5%, довольно низкая частота покупок, показывающая, что только 1.5 клиентов совершали повторную покупку и низкий средний чек для данного сегмента.

Какие задачи стояли?

- превращение разовых покупателей в постоянных

- увеличение частоты покупок

- увеличение среднего чека

- увеличение лояльности клиентов

- уменьшение оттока клиентов

- персонализация предложений

- экономия на рекламных рассылках

- уменьшение использования скидок за счет бонусов и кешбэков без потери лояльности клиентов

- автоматизация процесса, чтобы собственник смог выполнять это самостоятельно

Что было предложено сделать?

Для начала оцифровали всю клиентскую базу, провели сегментирование гостей через RFM анализ, получили данные о среднем чеке и вычислили частоту покупок.

RFM-анализ — метод анализа, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех, которые приносят больше денег.

Аббревиатура RFM расшифровывается:

По этим признакам можно разделить всех ваших клиентов на группы, понять, кто покупает у вас часто и много, кто — часто, но мало, а кто вообще давно ничего не покупал, определить VIP клиентов.

Прописан сценарий каждой группы, под которую разрабатывалась акция:

- Вышли на стабильный рост компании

- В два раза уменьшили отток клиентов

- В три раза уменьшили потерянных VIP клиентов

- Увеличили число VIP клиентов на 6%

- Активизировали 38% VIP Клиентов

- Увеличили средний чек на 153 р

- Увеличили частоту покупок на 0.4

- Увеличили кол-во получаемых отзывов в 3 раза

- Рост выручки составил 31%

650 x 1.9 x 1168 = 1 442 480 рублей

Подключается сторонний сервис, который синхронизируется с системой автоматизации и по заданным сценариям общается с каждым клиентом после совершения заказа.

Просит оценить заказ от 1-5, где при ответе 5, предлагает перейти на карты и оставить отзыв за подарок, если 4 и ниже просит пояснить, что то не понравилось. Администратор фиксирует негатив и принимает решение на подарок в качестве компенсации. Тем самым снижая негатив и повышая лояльность клиента. 90% негатива оседает в Wats app, так как клиент понимает, что с ним здесь и сейчас общается живой человек и дает пояснения по случившемуся и делает компенсацию.

RFM-сегментация – далеко не абсолютный, но крайне полезный инструмент анализа клиентской базы. Проделав сравнительно небольшую работу, вы увидите как реализовать индивидуальный подход к своим клиентам.

При этом учитывайте, что на данные влияют сезонность, акции и праздники. Если клиент с богатой историей покупок за текущий месяц ничего не покупает, это не значит, что его сразу нужно переводить в другой сегмент. Возможно, это просто влияние сезонности, и через время покупки возобновятся.

Если есть какие либо вопросы пишите, отвечу или проведу бесплатный аудит вашей клиентской базы и покажу, на сколько больше вы можете зарабатывать в настоящий момент, а так же помогу разработать систему лояльности для вашего предприятия.

Telegram @Trymach

Wats App +7 953 245 31 53