BigData против оттока клиентов

Нам часто задают вопрос – могут ли продукты Х5 на больших данных заменить партнерам маркетинг? Краткий ответ – нет. А развернутый дает Александр Иванов, руководитель направления продаж и развития бизнеса Dialog.X5

У Х5 Group тысячи поставщиков - производителей товаров. Команда Dialog.Х5 пообщалась с сотнями из них. Большинство производителей уверены, что покупатели лояльны к их бренду.

Совпадает ли это с тем, что видим мы в нашей системе Dialog.X5?

После серии таких встреч, мы поняли, что в этой важной и для многих волнующей теме остается много вопросов, и мы постарались в ней разобраться детальнее.

Используя Big Data Dialog.X5.Insights, мы провели небольшое исследование, которое поможет ответить на вопрос о лояльности, а также продемонстрирует, как можно использовать подходы retention маркетинга для повышения продаж в offline ритейле.

E-commerce маркетологи считают, что retention - одна из самых важных метрик, которую нужно постоянно мониторить и стараться улучшить. Точнее даже группа retention метрик таких как:

· Customer Retention Rate - коэффициент удержания,

· Customer Acquisition Costs – затраты на привлечение 1 покупателя,

· Churn Rate – коэффициент оттока,

· Life Time Value - доход, которую приносит вам пользователь за всё время работы с ним – один из недооцененных показателей в offline ритейле, который все же начинает набирать популярность.

CRR - коэффициент удержания – это одна, но не единственная формула расчета этого коэффициента.

Говоря об оттоке, часто приводят аналогию с дырявым ведром. Сколько его не наполняй водой, оно все равно быстро пустеет. Так и с продажами, сколько новых покупателей не привлекай, если не налажен процесс удержания и повышения лояльности - говорить о стабильности бизнеса не приходится. Чем больше у бренда лояльных покупателей, тем стабильнее и предсказуемей становится бизнес, точность планирования выручки значительно повышается.

Такой подход облегчает управление, позволяет лучше понимать потребности каждой группы покупателей и отслеживать, как они меняются в динамике.

И все-таки для чего все это? В чем смысл такого подхода?

1. Ключевое здесь конечно экономическая целесообразность - в классике расходы на привлечение нового покупателя существенно выше, чем на удержание того, кто уже был потребителем вашей продукции. Эта разница может быть на порядок.

2. Такой стратегический подход позволяет увеличить LTV клиента, продолжая получать доход от покупателя, один раз инвестировав в его привлечение и дальше работая над удержанием.

3. Повышая лояльность покупателей, бренд имеет возможность снизить расходы и на другие маркетинговые активности.

4. Бренд узнает все лучше и лучше своего потребителя. Если же покупатели постоянно сменяют друг друга, каждый раз приходиться начинать все с начала.

В оцифрованном бизнесе есть возможность рассчитать и регулярно мониторить продуктовые метрики retention-маркетинга.

Там, как говорится, все ходы записаны, и производитель видит, продолжает ли клиент покупать или прекратил после одной или серии покупок.

Для формирования аналитики Dialog.X5 использует транзакции из магазинов наших сетей с начала 2017 года.

Опираясь на этот гигантский массив информации – BigData, который доступен в продукте Dialog.X5.Insights, мы оценили ситуацию и сделали подборку из 10 категорий, усреднив по брендам процент ушедших покупателей, а также зафиксировали максимальный и минимальный % оттока по брендам в категории.

Средний процент по брендам для всех рассматриваемых категорий находится на уровне 40%. Т.е. 40% покупателей, из тех, кто купили бренд в 2019 году, в 2020 году не купили его ни разу.

Как мы видим, максимальный показатель может доходить до 70%, а где-то даже до 90%.

При этом продажи по бренду в рублях могли вырасти, по многим брендам так и произошло, в т.ч. за счет новых покупателей (достаточно дорогое удовольствие), а также увеличения потребления постоянными покупателями (а это отличная стратегия).

Благодаря программе лояльности и оцифровке покупательского поведения, у наших клиентов есть возможность работать с retention метриками также, как это делают в e-com.

Перед каждым брендом стоит задача увеличить продажи и свою долю в категории. Один из инструментов, с помощью которого это можно сделать, направить маркетинговые активности на удержание купивших покупателей и возврат ушедших.

При этом полезно проверить гипотезу, что дешевле удержать покупателя или привлечь нового.

Ниже цикл мероприятий для повышения эффективности маркетинга и продаж:

1. Анализ ситуации. Определяем общее количество покупателей, доли ушедших, постоянных и новых, а также как меняются эти доли во времени. Дальше можно воспользоваться дополнительной сегментацией по таким показателям, как частота покупки, расходы на покупателя за период, средний чек и другие.

2. Сегменты. Установив диапазоны значений этих метрик, делим покупателей на сегменты, соответствующие диапазонам. Выбираем сегмент, соответствующей нашей стратегии продвижения или гипотезе, которую мы хотим проверить.

3. Таргетирование. Полученные сегмент направляем на выбранную площадку для показа таргетированной рекламы

4.Оценка рекламной кампании (РК) в таргетинге посредством SL. По завершению РК, мы предоставляем бренду и его рекламному агентству возможность оценить offline продажи после таргетированной online рекламы его продукции - оценить эффективность вплоть до расчета ROI этой РК.

5. Чего добились. Возвращаемся к метрикам и смотрим, как изменилась ситуация, что произошло с retention-метриками. Это можно делать как во время, так и после каждой РК, а также и на протяжении серии РК. Например, отслеживая, какой тип маркетинговой активности, вплоть до креатива, как повлиял на покупки каждого сегмента или даже покупателя.

Посмотрим на retention метрики на примере одного бренда.

Тут мы видим общее число покупателей в пре- и пост- период.

В данном случае это 2019 и 2020 годы, одна из торговых сетей Х5Group.

Любой бренд может посмотреть, сколько у него всего покупателей, сколько из них постоянных, а сколько новых и ушедших в количестве и процентах, а также сравнить себя с другими участниками категории.

В данном примере мы видим, что в 2020 году всего купило рассматриваемый бренд 3,6 млн покупателей, при этом 2,4 млн - ушедшие, т.е. те, кто покупал в 2019 году, но не купил в 2020 году.

Важно, что данный отчет можно построить с гранулярностью до недели. Т.е. сравнивать неделю к неделе, или, например, привязать периоды к продолжительности рекламной кампании. Мониторинг этих и других показателей доступен практически в режиме онлайн.

Итак, мы оценили и зафиксировали на текущий момент емкость каждого из сегментов покупателей: постоянные, ушедшие и новые.

Зная расходы на группу покупателей, можно определить, что дешевле, привлечь нового покупателя или удержать существующего.

Первоначально логично будет включить в пункты стратегии цели на увеличение общего количества покупателей, снижение доли ушедших и повышение доли постоянных и новых покупателей. После серии мероприятий, направленных на достижение этих целей, вернуться к оценке метрик, чтобы определить эффективны ли были наши действия и следует ли скорректировать стратегию.

Данные сегменты можно сравнить между собой не только по их емкости, но и по ряду других параметров, исследуя которые, можно получить ценные инсайты.

Сегменты УПН можно сравнить между собой по таким метрикам, как расходы на покупателя (в рублях, штуках, килограммах или литрах), средний чек в тех же показателях, частота покупки.

Например, в данном кейсе постоянные покупатели в постпериод купили на меньшую сумму, чем в препериод. При этом они потратили больше, чем ушедшие или новые. Это еще один аргумент для данного бренда растить лояльную аудиторию, т.к. постоянные тратят больше.

В тоже время, новые потратили немного, но меньше, чем ушедшие. Удержав ушедших, вместо привлечения новых, данный бренд получил бы двойной профит: меньше расходов на удержание по сравнению с привлечением новых покупателей и больше дохода с одного постоянного покупателя за период.

Мы видим, что постоянные выигрывают у новых и ушедших и по другим метрикам.

Данные метрики можно использовать как альтернативную сегментацию, например, выбрать перспективный сегмент с низким LTV с целью этот LTV повысить. Т.о. возможно сформировать сегмент, опираясь на аналитику, и наиболее соответствующий стратегии продвижения бренда. Можно комбинировать характеристики, например, выбрать сегмент ушедших покупателей с расходами за период выше определенного значения.

После определения CRR, проводится аудит поведения покупателей, чтобы определить сходства в причинах ухода или даже типах покупателей, которые уходят.

Идея в том, чтобы разделить покупателей на группы по определенному признаку и исследовать, как меняется поведение этих групп со временем. После чего принять решение, какой подсегмент ушедших покупателей и с помощью какого инструмента целесообразно вернуть, а какой подсегмент купивших удержать.

Важно отметить, что ушедшие и новые покупатели в свою очередь делятся по источнику: бренд, категория и сеть.

В данном кейсе 36,65% переключились на другой бренд, 35,21% ушли из категории и 26,26% ушли из сети вообще. По новым картина следующая: 33,48% переключились с другого бренда, 38,09% пришли из другой категории, например, из категории газированные напитки, в категорию соки. И 28,43% впервые сделали покупку в сети в 2020 году, и это был анализируемый бренд. Все эти показатели можно видеть, как в процентах, так и в абсолютных значениях - в рублях.

Используя полученную на предыдущих шагах стратегию, выбираем в Dialog.X5.Targeting сегмент для таргетированной рекламы и оценки ее эффективности после завершения кампании.

Теперь, вернувшись в Dialog.X5.Insights, смотрим, как изменились метрики.

Видим, что общее количество покупателей в 2020 году выросло относительно 2019 года с 3,6 млн до 4,4 млн. Доля постоянных покупателей выросла с 16,4% до 18,82%. Количество и доля ушедших сократилась с 2,4 млн и 39,78% до 2 млн и 31,32%.

Понимая расходы на проведенные активности, с легкостью можно рассчитать ROI и расходы на одного покупателя, определив, что же выгоднее, привлекать новых покупателей или удерживать уже купивших вашу продукцию. А используя нашу методику оценки эффективности рекламной кампании, построенную на использовании контрольной и тестовой группы и оценке статзначимости результата, можно определить, действительно ли этот эффект достигнут благодаря проведенной кампании.

Помимо таргетированной рекламы полученные сегменты можно использовать для проведения опросов. Инструмент эффективен, как для возврата ушедших покупателей, так и для удержания постоянных и привлечения новых. Единственно, мы рекомендуем направлять их на каждый из сегментов в отдельности, чтобы можно было определить автономный эффект и оценить, какая механика лучше подходит для какого типа сегментов с целью дальнейшего масштабирования. Ушедших полезно опросить, чтобы выяснить причины отказа от данного бренда.

Благодаря оцифровке покупательского поведения, у наших клиентов есть возможность работать с retention метриками в offline FMCG также, как это делают в e-com.

Данный инструмент позволяет рассчитывать и помогает повышать окупаемость маркетинговых активностей за счет наблюдения за LTV, его увеличения у покупателей в offline и принятия обоснованного решения о выборе одной оптимальной или комбинации стратегий:

· привлечения новых,

· удержания постоянных,

· возврата ушедших покупателей.

И при этом знать стоимость и окупаемость этих активностей.