Конференция про полезный маркетинг, 16.09.2021
История компании АБС, июнь 2021
Вы вышли на позицию генерального директора розничной сети магазинов молодежных fashion-товаров. У компании благоприятное будущее, бизнес показатели за 6 месяцев радуют. Есть зимняя и летняя сезонность.
История компании АБС, июнь 2021
Вызывает беспокойство растущий тренд Спящих клиентов (не покупающих более 6-ти месяцев), некоторое снижение Новых клиентов, и растущий % средней скидки.
При этом, в компании запущена Программа лояльности, а у клиентов высокий NPS. Вы уверенно включаетесь в работу.
Первые наблюдения (1)
После изучения дашборда директора, вы пообщались с руководителями продаж и маркетинга. Из общения выяснилось*:
Даркстор клиентов стабильно больше остальных, пользователи мобильных - растущий сегмент
Клиент iOS приложения имеют самые высокие чеки и прогнозную ценность (LTV)
*Данные с начала 2021 года
Первые наблюдения (2)
После изучения дашборда директора, вы пообщались с руководителями продаж и маркетинга. Из общения выяснилось*:
Мужчины тратят больше денег, но их значимо меньше
*Данные с начала 2021 года
Cемьи с ребенком до 5 лет тратят больше остальных, но данный сегмент небольшой
Первые наблюдения (3)
Из общения также выяснилось*:
Определенные рекламации повышают LTV и вероятность следующей покупки
*Данные с начала 2021 года
NPS от 50 и выше резко повышает прогнозную ценность клиентов
Продолжении истории, июль 2021
Изученная аналитика базы клиентов оставила у вас смешанные впечатления. Ядро покупателей выявлено, но данных недостаточно для определения бизнес-фокуса: в рекламе, целевых группах, ассортименте, каналах продаж и т.д.
Но уже скоро вам предстоит представить собственнику и принять маркетинговую стратегию развития на ближайшие годы.
Тем временем, бизнес двигается на “прежних рельсах” и наступает Июль 2021.
Конференция про полезный маркетинг, 16.09.2021
Предчувствие кризиса, Июль (август) 2021
Доход с клиента в компании внезапно упал на 13% до 5.8к. Подключив аналитика, вы делаете ставку на сравнение Новых и Старых клиентов. Однако в ARPU оно не столь показательно.
Поиск причин падения с LTV: проблеск надежды
Однако новая модель LTV обнаруживает падение на 8.4% именно по новым клиентам.
Теперь с метрикой LTV до сегментов, засучив рукава, вы принимаетесь искать причины падения, получив детальную раскладку по срезам в клиентской базе.
Поиск решения в группе
20 минут
Конференция про полезный маркетинг, 16.09.2021
ЗАДАНИЕ для группы
* до июня компания НЕ считала LTV до сегментов
Снижение среднего размера скидки сильнее затронуло Новых клиентов и ударило по их NPS, и в итоге, отразилось негативно на LTV
Выручка и LTV новых покупателей с детьми резко снизилась из-за сужения ассортимента детских товаров и оптимизации CAC
июнь
июль
Поменялась структура РК для Новых клиентов оптимизация CAC по LaL-1%, ремаркетинг и новой коллекции уменьшила охват ЦА, снизила их LTV и ср. выручку
июнь
июль
Представленность товаров и др факторы сильнее повлияли на LTV и выручку клиентов из Органики, а экономия на Яндекс и Гугл каналах усилили падение
июнь
июль
Кейс Benetton (бонусный)
Конференция про полезный маркетинг, 16.09.2021
Развитие уровней аналитики
Практический опыт Benetton совместно с Coffee Analytics
17
Сложность
Ценность
Ретроспективность
На виду
Предвидение
Описательная
аналитика
Оценочная
аналитика
Прогнозная
аналитика
Предписывающая
аналитика
Что происходит?
Почему
это происходит?
Что
произойдёт?
Как нам
это достичь?
BI
Описательная
Дашборды
Отчеты
ML
Диагностическая и предиктивная
Модели
Прогнозы
Консалтинг
Предписывающая
Ценность, $
Эволюция развития аналитики
Аналитика программы лояльности. Лето 2021г. Специальный отчёт
18
Эволюция развития аналитики
Прогноз по расчету LTV (Q4.2020 – Q1.2021)
19
Эволюция развития аналитики
Рекомендательный консалтинг к LTV. Кластеризация
20
Эволюция развития аналитики
Рекомендательный консалтинг к LTV. Когортный анализ
21
22
Базовые методы расчета для retail / ecom
Опыт рынка
Вебинар OWOX. Методы расчета LTV в Retail и Subscription бизнесах
Go Analytics! Теория и практика прогнозирования LTV клиента
(Павел Левчук)
Что еще почитать / посмотреть
Predicting customer lifetime value (coursera)
A Definitive Guide for predicting Customer Lifetime Value (CLV) (analytics vidhya)
Customer Lifetime Value Prediction with XGBoost Multi-classification (towards data science)
Как использовать офлайн- и онлайн- данные для прогноза LTV в омниканальном ритейле (блог Mindbox)
Подходы в росте LTV через управление динамики и размера клиентских сегментов
Вопросы & Обсуждение
результатов
Конференция про полезный маркетинг, 16.09.2021