Как анализировать, сегментировать и расширять клиентскую базу

Содержание

Что такое клиентская база
Зачем нужен анализ клиентской базы
Как анализировать клиентскую базу
Что такое ABC-XYZ-анализ
Что такое RFM-анализ

Что такое клиентская база

Клиентская база — это комплекс сведений о покупателях, которые когда-либо заказывали товары или пользовались услугами компании. Данные обычно хранятся в электронном виде и включают в себя имя, телефон, адрес, email, иногда — ссылки на социальные сети и другую важную информацию.

На основе данных о клиентах компании разрабатывают программы лояльности. Сформированные клиентские базы также используют для выстраивания взаимоотношений с покупателями и разработки стратегии продвижения.

Основные разновидности клиентских баз:

1. Общая. Сведения обо всех клиентах: постоянных, новых и потенциальных. Данные о них собирают путем исследования рынка и в процессе взаимодействия с теми, кто уже пользуется товарами или услугами компании либо планирует начать.
2. Активная. Информация о клиентах, которые постоянно покупают товары или заказывают услуги компании. Обычно в такой базе фиксируются ФИО клиентов, их контактные данные, наименования приобретенных товаров или услуг, размер среднего чека.
3. Неактивная. В такой базе хранятся сведения о потенциальных клиентах — тех, кто может в дальнейшем стать покупателями.
4. Постоянная. В базе собирают сведения о клиентах, совершивших более трех покупок. Именно этой категории чаще всего направляют выгодные предложения.

В клиентской базе обычно хранятся следующие данные:

• ФИО, контакты (адрес, телефон) клиента;
• перечень услуг и товаров, приобретаемых в компании;
• число заявок за отчетный период;
• дата последней покупки;
• обращения в сервисную службу;
• индивидуальные особенности каждого клиента.

Благодаря данным из клиентской базы можно:

• оптимизировать сведения о спросе, клиентах и направлениях работы;
• разработать новые стратегии продвижения, внедрить эффективные системы оплаты продуктов;
• оценить эффективность маркетинговой стратегии;
• выявить предпочтения ЦА;
• анализировать сезонные изменения в графике продаж;
• наметить и запустить новые направления деятельности компании;
• повысить качество обслуживания;
• создать программы с индивидуальным подходом;
• увеличить прибыль компании.

Зачем нужен анализ клиентской базы

Анализ клиентской базы — это процесс сбора данных и их исследование. Его проводят, чтобы выявить предпочтения клиентов и особенностей их поведения. На основе собранной информации принимаются тактические и стратегические бизнес-решения, разрабатываются новые маркетинговые стратегии и программы индивидуального сопровождения клиентов.

Для анализа клиентской базы нужны разные виды данных. Вот для чего анализируется каждый из них.

Анализ баз помогает:

• повысить продажи;
• сегментировать клиентов на основе паттернов их поведения;
• улучшить качество работы компании в целом и службы поддержки в частности;
• изучить спрос на товары, время и условия покупки;
• спрогнозировать темпы продаж;
• снизить затраты на маркетинговые кампании;
• разработать программы лояльности и рекламные акции;
• выстроить персональные коммуникации с пользователями;
• повысить лояльность клиентов;
• снизить отток клиентов;
• оптимизировать ассортимент товаров и услуг;
• увеличить клиентскую базу.

Анализ баз данных нужен:

1. Собственникам бизнеса. Аналитика позволяет ранжировать клиентов в зависимости от их лояльности. На основе отчетов можно разрабатывать стратегии продвижения, корректировать целевую аудиторию, повышать стоимость продукции. С ценными заказчиками выстраивают долговременные отношения. Для постоянных покупателей разрабатывают программы лояльности, сезонные акции.
2. Финансовым директорам. Изучение спроса на продукцию, характеристик целевой аудитории позволяет формировать прибыльные финансовые стратегии. На основе информации в компаниях разрабатывают и обновляют политику ценообразования. После анализа потока покупателей можно выбрать обслуживание большего количества клиентов с низким чеком либо работать только с крупными заказчиками.
3. Маркетологам, сервисным отделам, продавцам. Аналитика клиентского потока помогает выявить потребности разных категорий людей и предлагать им новые продукты, услуги, формировать комплексные предложения и сезонные акции. Обобщенные сведения используют в организации перекрестных и дополнительных продаж других услуг, продуктов.

Как анализировать клиентскую базу

Для анализа клиентской базы используют описательный и прогнозный методы.

Прогнозный анализ применяют для создания моделей будущего поведения клиента. Он проводится на основе сформированной базы и истории покупок. Анализ помогает рассчитать вероятность оттока клиентов и спланировать выгодные маркетинговые мероприятия.

Для прогнозирования используют специальные программные продукты. В них выстраивают многомерные графики ЦА, просчитывают вероятность событий и действий пользователей. Специальное ПО помогает рассчитать ценность клиентов в перспективе и распределить клиентов по категориям. Результаты исследований используют при подготовке стратегии развития компании, планировании продаж, определении целевой аудитории.

Описательный анализ — группа методов, при которых составляют полное описание моделей поведения и истории взаимодействия клиента с компанией. Такой анализ помогает прогнозировать покупательское поведение.

Среди описательных методов анализа наиболее часто применяются ABC-XYZ- и RFM-анализ.

Что такое ABC-XYZ-анализ

Это метод анализа клиентской базы, c помощью которого определяется текущая ценность клиента. В его основе лежит распределение клиентов на категории:

• АВС — по объемам продаж;
• XYZ — по регулярности продаж.

АВС-XYZ-анализ проводится в 4 этапа:

1. Рассчитывается прибыль за утвержденный расчетный период.
2. Определяются и оцениваются доли клиентов в общих поступлениях средств.
3. Клиенты распределяются по группам.
4. Разрабатывается маркетинговая стратегия.

Данный вид анализа строится по принципу Парето. ABC-анализ бывает двух видов — классический и современный.

В классическом виде выделяются 3 категории клиентов:

• категория А — клиенты, которые совершают 80% покупок от общего объема продаж;
• категория В — клиенты, которые совершают 15% покупок от общего объема продаж;
• категория С — клиенты, которые совершают 5% покупок от общего объема продаж.

В современном виде выделяются 4 категории клиентов:

• категория А — 50% от общего объема продаж.
• категория В — 30% от общего объема продаж;
• категория С — 15% от общего объема продаж;
• категория D — 5% от общего объема продаж.

В идеале клиентов категории А должно быть 20% от общего количества клиентов, категории B — 16%, категории C — 64%. Если доля клиентов в какой-либо категории ниже обозначенных показателей, значит, компания «не добирает» покупателей того или иного типа и перед ней стоит задача привлечь их. Если в какой-то категории клиентов больше, чем требуется, можно «повысить» их на одну категорию.

Что такое RFM-анализ

Это метод работы с клиентскими базами, который позволяет сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и определять тех, кто приносит больше денег.

RFM расшифровывается так:

• Recency — давность; показывает, как давно клиенты покупали продукты или заказывали услуги;
• Frequency — частота; данные о том, с какой периодичностью у компании покупают;
• Monetary — деньги; дает представление, сколько денег тратят заказчики.

Данный вид анализа нужен для прогнозирования поведения клиентов на основе сумм и частоты покупок. Он позволяет снизить затраты на рекламные кампании и повысить прибыль предприятия. С помощью RFM-анализа можно ответить на 4 важных вопроса:

1. Какие клиенты принесут больше всего прибыли?
2. На каких клиентов не нужно тратить бюджет и время?
3. Какие клиенты вероятнее всего обратят внимание на рекламные акции?
4. Какие рекламные кампании наиболее эффективны для тех или иных клиентов?

Преимущества RFM-анализа

Рекламные кампании, направленные на определенную группу клиентов, приносят больше результата, чем одинаковая, неперсонализированная реклама. RFM-анализ упрощает выбор целевой аудитории. Вот, какие еще достоинства у него есть:

1. Экономит вложения в рекламу. При оптимизации таргетинга, удержании заказчиков и построении долговременных отношений можно получать стабильную прибыль. Затраты на маркетинговые кампании небольшие.
2. Подходит для онлайн-торговли, прямого маркетинга, email-рассылок.
3. Сочетается с другими методами изучения клиентских баз. Можно комбинировать с многофакторными моделями, описательным и прогнозным анализами.
4. Повышает доверие клиентов к новым предложениям, пакетам услуг.
5. Обеспечивает стабильное количество заказов, помогает наращивать товарооборот за счет привлечения новых клиентов.

Как эффективно использовать RFM-методику

Чтобы получить ощутимый результат от использования данного вида анализа, в клиентской базе должно быть не менее 10 000 контактов. Если это условие соблюдено, следует двигаться поэтапно.

Этап 1. Собрать информацию. Для проведения анализа нужны данные о всех покупках, которые когда-либо были совершены всеми клиентами, а также суммы этих покупок. Можно собрать эти данные с помощью сводных таблиц в Excel или Google Sheets, но удобнее пользоваться специальными сервисами.

Этап 2. Выбрать диапазон сегментирования. При этом учитываются показатели: время с момента последней покупки (Recency), частота покупок (Frequency), потраченные деньги (Monetary). Каждому клиенту из базы выставляется три оценки по этим параметрам. Самое сложное здесь — определиться с тем, как оценивать клиентов, потому что универсальных рекомендаций нет. Следует ориентироваться на свою нишу и свой продукт.

Пример
Если у вас магазин одежды, можно поставить оценку «хорошо», если:
● клиент вернулся не позже чем через 6 месяцев;
● клиент совершает в магазине не менее 2-3 покупок в год;
● клиент купил товаров на сумму от 10 000 – 15 000 рублей.

Этап 3. Распределить клиентов на сегменты. Если выставлять по три оценки по трем параметрам, должно получиться 27 сегментов. Клиенты в них обычно распределяются неравномерно. Так, в одном из сегментов может оказаться 70% клиентов, в другом — 2%. Если получаются слишком большие группы, их можно разбить на несколько групп.

Эффективно использовать методику помогают специальные сервисы для автоматизации. Благодаря им не приходится выполнять вручную трудоемкую работу, а сегменты внутри баз получаются более равномерными.

Клиентская база представляет большую ценность для бизнеса. Работу с ней нужно начинать с момента запуска компании, иногда это возможно и перед ним. Важно следить, чтобы данные правильно собирались, корректно вносились в базу и безопасно хранились. Это позволит избежать ошибок при их обработке и анализе и неверных выводов, чреватых финансовыми потерями.