АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

#20 Анализ данных для производственных компаний: Клиентская аналитика

 

Получить консультацию по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Получить консультацию

 
 

Клиентская аналитика. Почему это необходимо?

Увеличение эффективности маркетинга
Сосредоточение внимания на индивидуальном клиенте выводит ваш маркетинговый анализ за рамки простого понимания того, что вы тратите, и того, что вы получаете взамен. Знание того, какие маркетинговые каналы приносят наиболее ценных клиентов с точки зрения объема заказов, уровня удержания и прибыльности, позволяет вам либо сократить маркетинговые расходы, либо более эффективно расширить охват

Удержание клиентов
Привлечение клиентов обходится дорого, поэтому важно понимать, что заставляет клиентов уходить. Анализ клиентов может помочь вам определить общие черты (характеристики) среди потерянных клиентов и дать вам раннее предупреждение о том, что существующие клиенты могут оказаться под угрозой ухода, если вы не предпримете корректирующие действия

Увеличение объема продаж
Понимание решений клиентов о покупке является ключом к увеличению продаж. Используйте анализ клиентов для выявления факторов, оказывающих как положительное, так и отрицательное влияние на продажи. Например, время доставки, порядок взаимодействия со службой поддержки клиентов, наличие минимального заказа или скидки в комплекте, а также местоположение или уровень дохода клиента

Повышение рентабельности
Не все клиенты равны. Некоторые клиенты более прибыльны, чем другие, а некоторые могут даже стоить вам денег. Факторы, влияющие на прибыльность клиентов, включают размер заказа, стоимость обработки заказа, время, затраченное на обслуживание счета, и возвраты. Если вы не хотите предпринимать прямые действия против убыточных клиентов, вы можете узнать, что привлекает этих клиентов по сравнению с более прибыльными, чтобы переключить свое внимание на привлечение клиентов с более высокой прибылью.

На примере реальных кейсов посмотрим, как может помочь клиентская аналитика в решении конкретных вопросов компании.

 

Как мы можем узнать количество заказов, сделанных каждым клиентом? Как мы можем также узнать количество клиентов, которые сделали один заказ, два заказа, три заказа и так далее?

#20 Анализ данных для производственных компаний: Клиентская аналитика, изображение №1

По оси X отражено количество заказов, по оси Y количество клиентов. Например, первый бар со значением 140 означает, что 140 клиентов совершили 6 заказов, второй бар — 119 клиентов совершили 5 заказов, третий бар — 117 клиентов сделали 7 заказов и так далее.

 

Как привлечь клиентов, которые вносят больший вклад в продажи?

#20 Анализ данных для производственных компаний: Клиентская аналитика, изображение №2

На этой визуализации мы видим когортный анализ.

В 2011 году мы видим, что новые клиенты совершили покупки на 136000$.

В 2012 году эти же клиенты, которые пришли к нам в 2011 году совершили покупки на 65000$, а новые клиенты, которых мы приобрели в 2012 году совершили покупки на 99000$.

В 2013 году клиенты пришедшие в 2011 году совершили покупки на 96000$ (больше чем в 2012 — 65000$), клиенты пришедшие в 2012 году совершили покупки на 59000$, и новые клиенты, которые пришли к нам в 2013 году совершили покупки на 50000$.

Из этой визуализации мы можем увидеть особую тенденцию, в соответствии с которой наши первоначальные клиенты — клиенты, которые приносят нам основную долю нашего дохода из года в год (в первый год они генерируют бОльшую сумму, во второй год она немного уменьшается, но продолжает увеличиваться в следующие годы).

 

Какова ежедневная тенденция общего привлечения клиентов по рынку или региону? Как мы можем узнать, как работают маркетинговые и сбытовые организации над созданием нового бизнеса для нас в разных регионах?

#20 Анализ данных для производственных компаний: Клиентская аналитика, изображение №3

На графике по оси X отражены даты, по оси Y отражено количество новых клиентов. Мы видим, что в Африке у нас наименьшее количество новых клиентов, мы видим, что, например, в октябре у нас было 236 новых клиентов, в то время как в декабре у нас было 754 новых клиента. Тенденция в целом растет, но по сравнению с другими рынками она отстает. Если сравнить ситуацию в Африке с Азиатско-Тихоокеанским регионом (APAC) и Европой и Ближним Востоком (EMEA), мы видим, что у нас также есть аналогичная тенденция, но у нас не так много клиентов по сравнению, например, с лидирующим рынком, на котором мы работаем — Североамериканский рынком, мы видим, что он неуклонно растет и у него самое большое количество новых клиентов в любое время года.

 

Как мы можем гарантировать, что существующие клиенты совершают повторные покупки? Скольким покупателям требуется — один, два, три, N кварталов, чтобы совершить повторную покупку? Сколько из них никогда не совершали повторных покупок? Как выглядит это поведение в разбивке по ежеквартальным когортам?

#20 Анализ данных для производственных компаний: Клиентская аналитика, изображение №4

На этой визуализации мы видим поведение клиентов, которые совершают/ не совершают покупки во второй раз в разбивке по ежеквартальным когортам.

Наведя курсор на квадраты, которые расположены на визуализации можно увидеть информацию о том, сколько клиентов впервые совершившие покупку за конкретный период ждали определенное количество времени (в кварталах), чтобы совершить повторную покупку. Истекший срок действия указывает на то, что клиенты (покупатели) не совершали вторую покупку.

Например, среди клиентов, впервые совершивших покупку во втором квартале 2011 года, 168 человек ждали два квартала до их второй покупки (см. скриншот выше).

 

Являются ли более постоянные клиенты более лояльными, когда срок пребывания измеряется годом привлечения клиентов, а лояльность измеряется частотой ежегодных покупок?

#20 Анализ данных для производственных компаний: Клиентская аналитика, изображение №5

Эта визуализация показывает нам, какой процент клиентов из каждой когорты (год приобретения) совершил покупку по крайней мере 1, 2, 3, N раз в 2014 году.

В 2014 году 82% клиентов из когорты 2011 года купили повторно по крайней мере один раз (см. скриншот выше). Таким образом можно сделать вывод, проанализировав эту визуализацию, что существует четкая тенденция к тому, что клиенты из более «давних» когорт совершают покупки чаще, чем клиенты из недавних когорт.

  

Получить консультацию по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Получить консультацию

 
 

Заключение

Мы рассмотрели несколько вариантов клиентской аналитики на конкретных примерах — интерактивных визуализациях, подготовленных в современном аналитическом решении, такие визуализации позволяют анализировать поведение клиентов и эффективно влиять на маркетинговую и сбытовую деятельность. Весь дашборд «кликабельный», то есть мы можем, например, кликнуть на любой конкретный объект, например, и весь отчет автоматически пересчитается относительно выбранного значения.

Получить консультации по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов можно на официальном сайте АНАЛИТИКА ПЛЮС.

Данная статья подготовлена по проектам, созданным командой АНАЛИТИКА ПЛЮС.

АНАЛИТИКА ПЛЮС — ваш надежный партнер по аналитическим решениям с 2012 года. Мы работаем, чтобы вы достигали поставленных целей. Чтобы ваши данные работали, приносили пользу, помогали вам зарабатывать и принимать стратегически правильные решения. Для достижения этого мы предоставляем нашу экспертизу и самые перспективные ИТ-инструменты, гарантирующие быстрый и удобный процесс сбора, обработки и анализа данных, в том числе больших данных.

За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса:

1) Производство, в том числе:

— Строительство и производство строительных материалов — КНАУФ Инсулейшн, Самолет Девелопмент и Эталон

— Пищевая промышленность — Сибирский Гурман и Балтика

— Производство кормов для животных — Альпинтех

— Сельхозпроизводство — АгроТерра

— Целлюлозно-бумажная промышленность — ИЛИМ

— Фарминдустрия — Материа Медика и др.

— Металлургия — РусАл и НорНикель

— Нефтедобыча и нефтепереработка — ЛУКОйл

2) Оптовые и розничные поставщики — NO ONE, ЭТМ, Daichi и др.

3) Аптечные сети — Монастырёв и Апрель

4) Российские представительства — Dyson, Lindt & Sprüngli AG , Vileda и др.

5) Рекламные агентства — РОССТ, Dentsu Aegis, Publicis, Медиа Инстинкт и др.

6) Телеком — МегаФон, Yota и Ростелеком

7) Логистика и транспорт — НефтеТрансСервис и Smartavia

8) Е-commerce — Авито, Яндекс (включая Яндекс.Еда, Яндекс. Лавка, Яндекс.Такси и Яндекс. Маркет, а также другие команды ГК Яндекс), ГК Мail.ru , ivi.ru , Профи.Ру, Рамблер, СберМегаМаркет, gifts.ru

Получить консультации по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов можно на официальном сайте АНАЛИТИКА ПЛЮС.

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.