Wikimart - Уроки CRM

Уроки CRM
Пройденные в Wikimart.ru
при работе с повторными
покупателями

Дмитрий Мацкевич
Руководитель маркетинговой аналитики и CRM
ХI МОСКОВСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ
БИЗНЕС-ФОРУМ
2012

Уроки CRM, пройденные в Wikimart
4 простых правила, которые помогут избежать
чужик ошибок в построении CRM

1. Профайл клиента: поведенческий vs демографический
2. Определение базы клиентов.
3. Сегментация клиентов.
4. Аналитики полезности покупателя

Уроки CRM пройденные в Wikimart.ru |
06.04.2012 ХI МОСКОВСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ

Профайл клиента: поведенческий vs демографический
1. Концентрируйся на поведенческих данных
вместо демографических.

• Прошлое поведение - лучший предсказатель будущего.

• Юзкейсы использования определяются похожестью

поведенческих паттернов

• Поведенческие данные позволяют думать о пользователях в

терминах возможной мотивации на действие


Поведенческий профайл важнее демографии
Прошлое поведение - лучший предсказатель
будущего.

Кто с большей вероятностью купит у вас детское питание в этом
месяце?
Демография • Мужчина Женщина
• 40 лет 28 лет
• Нет детей 2-е детей
Поведение • Купил 10 упаковок • Купила 1-у плиту год
детского питания за назад
полгода • Последний раз покупала
• Последний раз купил год назад
детское питание месяц
назад


Юзкейсы использования определяются
похожестью поведенческих паттернов.
Таблица покупок
Категория Сессия 1 Сессия 2 Сессия 3 Сессия 4 … Сессия N
Вектор 1 Туфли 1 1 0 1… …
Вектор 2 Батильены 1 1 0 0… …
Вектор 3 Памперсы 0 0 1 1… …

Со направленность
Вектор k Вектор t
Cos(вектор k, вектор t)
Туфли Батильены 0.816
Туфли Памперсы 0.408
Батильены Памперсы 0

“Tуфли“ ближе к “Батильенам” чем к “Памперсам”.

Поведенческие данные позволяют думать о
пользователях в терминах возможной
мотивации на действие
максимальной->
Частота покупок до

2 Low potential value 1 High potential value
High current value High current value
Defecting best customers Best buyers
Взращивать Сохранять
3 Low potential value 4 High potential value
Low current value Low current value
Old 1st buyers: New customers
Перевести в 4 или убрать Взращивать
Время до предыдущей покупки до минимального 
Мероприятия
1. Программы лояльности.
2. Программы удержания клиентов.
3. Активационные программы.
4. Активационные программы, либо не тратить деньги


Определение базы клиентов
2. Контролируй базу на количество ушедших
клиентов

• Текущая база клиентов = Старая база + Новые – Ушедшие

• Ушедшие = ?

• Отписались от рассылки

• Позвонили и сказали, что они вас ненавидят

• Как еще?


1. Когда-то они все были клиентами

3. Остальные 2. Активные
могут не Взаимодействовали
проснуться в течении 3-12 мес.


Определение клиентской базы
Поведенческие данные помогут понять, кто уже
перестал быть клиентом
Отзывчивость покупателей 18%
Плотность покупателей от
после негативного опыта*
16%
60%
14%
времени до предыдущей
50%
49%
12%
покупки**
40% 10%

8%
30%
6%
20%

10%
12% 4%

2%
50% 99%
0%
2%
0%
90%
1 2 3 4 10 30 50 70 90 110 130 150 170 190 210 230 250 270 290 310 330 350

*Относительный open rate c рассылок **Распределение покупателей по
в зависимости от количества времени до предыдущей покупки
неудачных покупок 1-4

В данном случае к ушедшим надо отнести:
• Ничего не покупали в течении года
• Получили негативный опыт более 3-х раз

Сегментация
3. Разбивай пользовательские метрики на
когорты

• Общие показатели вводят в заблуждение. Общий объем продаж
компании ни о чем не говорит, кроме как о текущей доле рынка.
• В каждый момент времени у вас находятся клиенты с разным
опытом и на разном жизненном цикле.
• Клиентов для анализа всегда надо разбивать на группы,
которые находятся на одинаковом жизненном цикле.


Сегментация по когортам
Пример с повторными покупателями

Общая доля повторных покупателей
% повторных покупателей

37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
№ недели

Возможно ли уже тут предсказать будущее падение
количества повторных покупателей?


Сегментация по когортам
Пример с повторными покупателями
Повторные покупатели по когортам (время до предыдущей
покупки)
% повторных покупателей по когортам

Общий % повторных покупателей
0-1 месяц
2-4 месяц
5-12 месяц
Общее

37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
неделя

• Тут уже видно, что причина стагнации общего числа повторных, это падение
сегмента 0-1 месяц.
• Если причина в опыте покупателей 1 месяц назад, то та же участь ждет и
сегмента 2-4 месяц через месяц
• Следовательно общее число будет падать тоже.

Измерение полезности клиента
4. Аналитика полезности клиента не должна
опережать возможности бизнеса

• Все уже давно знают что не весь траффик одинаково полезный.
• Нельзя мерять эффективность только на уровне первой покупки
клиента.
• Не надо усложнять. На каждой стадии развития бизнеса уместна
своя детализация измерения полезности покупателя.


Измерение полезности
Безопасный путь развития аналитики полезности
клиента.
ROI = (LTV-[Cost per client])/[Cost per client].
Как мерять Полезность клиента (Life time value)?
Крутость формулы

5. LTV = CPO + NPV;
4. LTV = Contribution profit =
Где NPV = CF_0 + CF_1/(1+d1)^1 Sales – All variable costs
+ CF_2/(1+d2)^2 + … + (COGS, Delivery, Sales
CF_n/(1+dn)^n commissions)
Где n – длина цикла,
CF = Free Cash Flow to Firm = After
tax operating income + Noncash 3. LTV = Gross Profit in 3 months
charges - Capex - Working capital
expenditures
2. LTV = Gross Profit;
Где Gross profit = Revenue - COGS
1. LTV = Orders 2. LTV = Sales
Практичность метода

Уроки CRM, пройденные в Wikimart
4 простых правила. Итоги.

1. Концентрируйся на поведенческих данных вместо
демографических.
2. Контролируй базу на количество ушедших клиентов
3. Разбивай пользовательские метрики на когорты
4. Смотри дальше конверсии, но не дальше чем нужно


Wikimart - Уроки CRM

More Related Content

Viewers also liked (8)

Similar to Wikimart - Уроки CRM (20)

More from Anton Lapkin (20)

Wikimart - Уроки CRM