CRM - показатели и сегментация клиентов

Несмотря на то, что показателей придумано великое множество, нет никакой нужды реализовывать их всех. Только те, которые нужны в каждой конкретной ситуации.

• Общие показатели базы лояльности:

  • Частота покупки (Frequency)

  • LTV базы (с сегментацией)

  • Retention Rate (Доля сохранённых клиентов)

  • Churn Rate (Доля оттока от базы)

  • ROI CRM-активностей (Окупаемость)

  • CAC (Client Aquisition cost) - стоимость привлечения клиента

  • Доля высокодоходных клиентов

  • Динамика показателей коммуникаций (Conversation Rate, Penetration, Spam Rate, Open Rate)

  • Приток новых клиентов

  • Отток старых клиентов

  • Средний чек

  • Покупок на клиента в год

  • Товаров на клиента в год

  • Вещь\чек базы

• Алгоритимическая поведенческая сегментация (маркировка)

  • RFM-сегментация (градации: давность, частота, сумма покупки)

  • ABC-сегментация (паретто ценность 80%-15%-5%)

  • XYZ-сегментация (стабильность спроса, отклонения: 0-10%,10-25%, >25% )

  • LTV (LTVR - доходная и LTVM - маржинальная ценность клиента за период)

  • По степени вовлеченности (новые, активные, неактивные, участие\неучастие в промо)

  • Место мовершения покупки (розница, сайт, приложение, заказ по телефону)

  • По отношению к продукту (приверженность: к определенной марки, категории товара)

  • Частота покупки (часто, средне, редно, постоянные, сезонные, случайные покупки)

  • Динамика изменения частоты покупок у клиента (рост\сохранение, снижение)

  • Динамика изменения среднего чека (рост\сохранение\снижение)

  • Динамика изменения кол-ва купленных товаров (рост, сохранение, снижение)

  • Категорийный профиль покупок (% по категориям за год)

  • Бредовый профиль покупок (% по брендами за год)

• Географическая сегментация

  • Страна

  • Регион

  • Город

  • Район

• Демографическая сегментация

  • Возраст

  • Пол

  • Уровень дохода (градация)

  • Образование

  • Сфера деятельности

• Психографическая cегментация (JTBD)

  • личностные черты,

  • интересы (искомая выгода),

  • убеждения,

  • стиль жизни

Условное название	Искомая выгода	Краткая характеристика сегмента
Общительные	Безупречный внешний вид	Ведут активный образ жизни, широкий круг общения, придают большое значение своей внешности
Озабоченные	Скрыть дефекты внешности	Люди, у которых есть те или иные проблемы, которые внешности, которые они хотели бы скрыть
Гурманы	Ценят качество изготовления, цвет, материалы	Мало думают о базовой функции товара, им важен опыт в процессе использования
Символисты	Марка	Стремятся продемонстрировать свой социальный статус даже в мелочах
Прагматики	Закрыть базовый функционал по минимальной цене	Заинтересованы исключительно в базовой функции товара
Максималисты	Все и сразу	Стремятся избавить себя сразу от всех проблем, желательно надолго и с минимальными издержками.

• Опросная поведенческая сегментация

  • По мотивации (см. Психографическая сегментация)

  • ROPO (проникновение онлайн в оффлайн)

  • Лояльность бренду (восторженные, лояльные, безразоличие, нелояльные, отказавшиеся, враждебность)

  • NPS (готовность рекомендовать)

  • Срочность покупки (срочно, обычный режим покупки, заблаговременная покупка)

• ML модели: (анализ предварительно отфильтрованных данных с чёткой задачей поиска паттернов)

  • Предиктивный анализ следующей даты посещения магазина, формирование списков для коммуникации (оффера)

  • Анализ ассортимента купленного товара и формирование списков, клиентов, которым можно предложить допродажу или новый ассортимент (с учётом времени обновления)

  • Персонализация контента на сайте, личном кабинете и рассылках

  • Через предварительную маркировку клиентов - используя ML алгоритмы - находить паттерны, связанные с сочетание маркеров групп клиентов и влияния на LTV, следующий предпочитаемый товар, дату следующей покупки, риск оттока.

• Для справки - инструменты ML-аналитики:

  • 10 инструментов,

  • PyTorch

  • Вкатываемся в ML за 0 рублей.