» » » Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта

 

Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта

Автор: admin от 6-09-2019, 15:35, посмотрело: 52

Бизнесу важно не только привлекать новых клиентов, но и удерживать их, возвращать на сайт и мотивировать делать повторные покупки. Мой четырехлетний опыт работы веб-аналитиком показал, что многие владельцы бизнеса не взаимодействуют с текущими клиентами просто потому, что не знают как это делать. Сегодня я расскажу, как с помощью RFM-анализа возвращать клиентов снова и снова.



Сегментация и таргетинг — альфа и омега маркетинга. Можно не соглашаться с этим утверждением и бесконечно долго стрелять из пушки по воробьям. Разумнее и эффективнее анализировать поведение пользователей, разбивать аудиторию на сегменты и предлагать каждой группе персональное решение. Давайте рассмотрим конкретную методику и научимся применять RFM-анализ для сегментации клиентской базы.



Итак, RFM — это анализ клиента по трем показателям: давность, частота и ценность покупок. В ходе этого анализа данные сегментируются в соответствии с показателями:




  • Давность — показывает, как давно пользователь покупал что-либо у вас на сайте.

  • Частота — как часто пользователь покупает что-то на сайте.

  • Суммарная стоимость покупок — прибыль, которую вам приносит клиент.



По этим показателям база клиентов сегментируется, и далее с каждой из этих групп можно вести индивидуальную коммуникацию. Такой подход приводит к увеличению общего числа покупок, так как клиенты возвращаются.



Кому и зачем нужен RFM-анализ?



В первую очередь это необходимо В2С-компаниям с клиентской базой от 10 000 контактов. Это условное ограничение, база может быть и меньше, в этом случае просто будет сокращается количество кластеров, на которые делится аудитория. В В2В-компаниях RFM-анализ не очень популярен, но тоже может использоваться маркетологами и владельцами бизнеса.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



RFM-анализ дает готовую схему, которая позволяет применять к каждой группе клиентов индивидуальный подход. Вы группируете клиентов и прогнозируете их поведение на основе прошлых действий. К примеру, тем, кто покупает часто и много, — спецпредложения, а кто давно ничего не покупал, получают бонус или скидку + таргетинг, чтобы напомнить о себе.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



Наиболее часто результаты RFM-анализа используют в работе с email-рассылками. Также он пригодится при подготовке скриптов телефонных звонков (по скрипту менеджер может обрабатывать клиента из определенного кластера) и, в принципе, для любых узкотаргетированных маркетинговых кампаний: например, ретаргетинг или ремаркетинг.



Как провести RFM-анализ?



Весь RFM-анализ разбивается по трехбалльной системе: давность заказа, частота и сумма покупок. В свою очередь давность заказа разделяют на давние, «спящие» и недавние заказы. Покупки по частоте делятся на разовые, редкие и частые. Сумма покупок делится на низко-, средне- и высокочековые.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



Сопоставляем эти параметры и получаем сегменты пользователей сайта. Их может быть до 27.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



На практике их может быть меньше. Количество сегментов зависит от базы клиентов, насколько она разносортная, насколько разные группы пользователей.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



Проводить анализ вручную трудоемко, лучше использовать сводные таблицы Excel. Я научу вас, как быстро и просто сделать RFM-анализ в Excel за 5-7 минут.



Алгоритм RFM-анализа



Для начала надо выгрузить из CRM или другой базы данных:




  • уникальные данные клиента (это может быть почта, номер телефона, то, что идентифицирует клиента);

  • даты покупок клиента;

  • суммы покупок клиента.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



Этих трех параметров достаточно, чтобы сделать простой, быстрый и, главное, бесплатный RFM-анализ. Далее давайте создадим и настроим сводную таблицу. С помощью сводных таблиц (кликаете на Вставка — Сводная таблица), переносим на новый экран все три этих параметра.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



В полях Сводной таблицы три поля — email, Дата покупки и Сумма покупки — их нужно разбить на Строки и Значения. В Строки мы выносим один единственный показатель, в данном случае — это email-адреса (это могут быть и номера телефонов, любые контакты). Важно отметить, что email в этом столбце уже уникальны, они не повторяются.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



В значении Далее считаем по каждому пользователю такие показатели, как: количество покупок и сумма всех покупок. Важный параметр — Максимум по полю дата покупки. Сюда выводится дата последней покупки пользователя. Он нужен, чтобы высчитывать, как давно пользователь что-то покупал, этот расчет будет определять клиентов в тот или иной кластер.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



Вот такая получается простая сводная таблица практически в три клика. Все, что нужно для расчета – вынести в отдельные поля:




  • уникальный email пользователя (просто копируем из сводной предыдущей таблицы);

  • число покупок уникального клиента;

  • сумма покупок;

  • дата последней покупки.

  • Далее по формуле, которая уже есть Eхсel, рассчитываются показатели RFM.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



Теперь у нас есть сводная таблица с расчетом RFM. В зависимости от того, как много, как часто и на какую сумму клиент делал покупки, формула рассчитывает и присваивает от 1 до 3 значений каждому клиенту. Далее у нас определяется кластер RFM – формула, по которой объединяются три эти цифры, получается сегмент или группа, к которой относятся те или иные пользователи.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



Эти данные собираются в кластер RFM. Вот так все эти кластеры выглядят.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта



Теперь можно выделить сегмент (например, клиенты, которые покупали очень давно всего один раз) и уже целенаправленно работать с этой базой. Cегменты могут быть неравномерными, т. е. один включает 74 человека, другой — всего 1, а самих сегментов 27. Иногда бывает так, что в отдельном кластере оказывается всего один пользователь. В таких случаях лучше присоединить его к ближайшему крупному кластеру, где клиенты с похожими признаками.



Полное руководство по созданию RFM-анализа и техническое руководство можно посмотреть в нашем вебинаре “Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта”:





После того, как мы научились делить клиентов на кластеры, давайте разберемся, как с ними работать.



Потерянные клиенты



Клиенты, которые сделали один раз небольшую покупку и больше не возвращались. Я рекомендую не тратить на них много времени. Их можно единоразово попробовать вернуть. Например, напомнить о себе, рассказав о каких-то акциях, спецпредложениях, распродажах. Если после таких рассылок пользователи к вам все же не возвращаются, стоит успокоиться и отпустить их. Лучше переключиться на другие кластеры.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта

Пример рассылки магазина Adidas



Пользователи, которые находятся под угрозой оттока



Пользователи, которые сделали один раз крупную покупку и пропали. Как правило такие клиенты более перспективные, чем потерянные. Можно приложить больше усилий, чтобы их заинтересовать и вернуть. В первую очередь это могут быть:




  • хорошие скидки;

  • купоны на покупку;

  • информация о распродажах;

  • персональная подборка в зависимости от того, что они у вас уже покупали;

  • предложение с аналогичными товарами, похожими или сопутствующими.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта

Пример рассылки с допродажами магазина Reima



Кроме того, можно привлечь и заинтересовать подобную аудиторию рассылкой с полезным контентом. Было бы отлично связаться с клиентом и узнать, по каким причинам они перестали у вас покупать. Что произошло, что бы могло побудить их продолжить покупать у вас.



Бывшие лояльные клиенты



Для этой группы подойдут те же мероприятия, что и для предыдущего кластера клиентов. Кроме вышеописанного, можно предложить им какие-то более долгосрочные мотивации, например, программы лояльности. Не стесняйтесь в коммуникациях хвалить свой магазин, продукт, услугу, показывать, чем они лучше других.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта

Пример рассылки сервиса Rookee



«Спящие» клиенты



Это интересный кластер клиентов, которые помнят о вас, но по каким-то причинам перестали покупать. Что поможет их разбудить? В первую очередь это:




  • выгодные акции и предложения;

  • подборки к тематическому празднику;

  • подарки и бонусы ко дню рождения клиента.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта

Пример рассылки издательства МИФ



Новички с низким и средним чеком



Есть вероятность, что эту группу клиентов заинтересует какой-то обучающий контент, справочная информация. Важно, чтобы первое впечатление сложилось хорошее, чтобы эти пользователи перешли в лояльных. С ними можно поделиться статьей, обзором, руководством. Поздравить их с покупкой, поблагодарить за выбор вашей компании, пригласить в группы в соцсетях, на мероприятия, где можно будет с ними детально пообщаться и объяснить, почему ваш продукт им подходит.



Как превратить трафик в продажи с помощью данных о пользователях сайта

Пример рассылки сервиса Rookee



Перспективные клиенты



Перспективные – те, кто покупали на большие суммы, потенциальные VIP-клиенты. Нужно стараться удерживать их интерес. Например, можно с помощью опроса выяснить, довольны ли они услугами, что им интересно, какие у них потребности. Скидок этой группе клиентов предлагать не стоит, они и так лояльны и покупают.



Идеальные клиенты



Очень важно показывать, что вы их цените, вы их любите! Можно немного польстить какими-то интересными замечаниями, как, например, Яндекс.Музыка пишет, что музыкальному вкусу пользователя можно позавидовать. Я бы не рекомендовала утомлять клиента какими-то лишними ссылками, рассылками, СМС и звонками. Они с вами, они вас любят, и лишний раз надоедать не стоит. Когда им будет нужно, они сами обратятся за помощью.



Со временем показатели RFM-анализа меняются, и клиенты переходят из одного сегмента в другой. Частота обновления данных зависит от того, насколько подвижная у вас база: какой жизненный цикл клиента, естественный период покупки, а также период, за который клиент успеет сделать повторную покупку. Для крупного успешного интернет-магазина — не чаще, чем раз в месяц. Если заказы происходят редко, достаточно пересматривать сегменты раз в квартал или полгода.



RFM-анализ – это простой, но эффективный метод. Нужно всего 15-20 минут времени, чтобы разобраться, сделать сегментирование базы и начать работать с клиентами на новом уровне. Можно дальше развиваться и работать со специализированными сервисами. В Rookee мы используем Power BI, который позволяет отгружать email-адреса пользователей, количество оплаченных заказов, суммы заказов, даты, когда они были совершены в режиме онлайн. Это позволяет избегать обновления таблицы в ручном режиме, сегментирование всегда актуально. Полезно тем, кто работает с большим объемом данных. Однако, даже начав с обычной таблицы в Excel, вы делаете огромный шаг к тому, чтобы повысить срок жизни клиента, а значит и увеличить прибыль компании.

Источник: Хабр / Интересные публикации

Категория: Веб-разработка

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Добавление комментария

Имя:*
E-Mail:
Комментарий:
Полужирный Наклонный текст Подчеркнутый текст Зачеркнутый текст | Выравнивание по левому краю По центру Выравнивание по правому краю | Вставка смайликов Выбор цвета | Скрытый текст Вставка цитаты Преобразовать выбранный текст из транслитерации в кириллицу Вставка спойлера
Введите два слова, показанных на изображении: *