Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Příběh zákazníka po 3 letech od první návštěvy až k CLV a vlastní atribuci

Lukáš Hurych na konferenci Data Restart 2020. Podíváme se na zákazníka od jeho první návštěvy až k CLV – jaké příběhy nám prozradí customer-centric analytika, jak pracovat s vlastními (behaviorálními) atribučními modely nebo třeba s offline daty.

  • Login to see the comments

  • Be the first to like this

Příběh zákazníka po 3 letech od první návštěvy až k CLV a vlastní atribuci

  1. 1. Příběhzákazníkapo3letech od první návštěvy až k CLV a vlastní atribuci
  2. 2. YOUR DAILY PAYMENTS APP Pay now Pay down from your bank or any connected card Pay later Pay minimum instalment and delay the rest Pay in instalments Split into monthly instalments to fit your cash flows Used by 800k+ customers
  3. 3. CZ PL RO Web Web app iOS app Android app Referral Twisto Pay Affiliate Influence rs Organic Offline data
  4. 4. FinTech je fajn… – Revenue přijde za 12 měsíců
 – CLV na 10 let (podle churn dat za 6 let) – 16 Kč průměrná marže na transakci – PNO, ehm… 😀 – CAC / CLV – ARPU – Default rate / Riziko
  5. 5. AZkvízjetu!
  6. 6. OBRAT 🍺 Alkohol 19M CZK 🍏 Ovoce 13M CZK 🍆 Zelenina 11M CZK 🧴 Drogerie 9M CZK 🥖 Pečivo 8M CZK
  7. 7. 🍺 Alkohol 19M CZK 🍏 Ovoce 13M CZK 🍆 Zelenina 11M CZK 🧴 Drogerie 9M CZK 🥖 Pečivo 8M CZK OBRAT PROFIT 2M 1M -1M -0,6M 3M
  8. 8. SELECT TO_CHAR(date_registered, ‘YYYY-MM’), COUNT(*), AVG(price) FROM customers c INNER JOIN transactions t ON c.id = t.customer_id GROUP BY 1
  9. 9. Conásčeká?
  10. 10. Atribuce Customer-centric analytika (od první návštěvy k CLV) Cíle a Metriky AI & Risk
  11. 11. Atribuceametriky 1
  12. 12. KONVERZE 171 Kč KONVERZE 137 Kč KONVERZE 181 Kč Affiliate
  13. 13. KONVERZE AFFIL KONVERZE KONVERZE DIRECT AMBASSADO R
  14. 14. Atribučnímodely
  15. 15. Last click KONVERZEDIRECT
  16. 16. First click KONVERZEDIRECT
  17. 17. Linear KONVERZEDIRECT Time decay KONVERZEDIRECT
  18. 18. Data-drivenatribuce
  19. 19. Shapley value Google Analytics 360 starts at $150,000/year.
  20. 20. Shapley value 🚕 A B C 💵
  21. 21. Shapley value A B C A B C A B B C A C = 370 Kč = 130 Kč = 170 Kč = 145 Kč = 180 Kč = 210 Kč = 250 Kč
  22. 22. Shapley value A B C A B C A B B C A C = 370 Kč = 130 Kč = 170 Kč = 145 Kč = 180 Kč = 210 Kč = 250 Kč Ø Ø Ø
  23. 23. Shapley value 🚕 A B C 💵117 Kč 122 Kč 125 Kč Splitovat na třetiny by nebylo fér, že jo… Pořádek dělá přátele.
  24. 24. Neřeší pořadí jízd (touchpointů) A na pořadí co? Záleží.
  25. 25. Markov 👨🔬
  26. 26. Markov 👨🔬 KONVERZE Žádná konverze Start Landing page 50% 66% 33% 50% 100% 50% 50%
  27. 27. Markov 👨🔬 KONVERZE Žádná konverze Start Landing page 33% 100% 50% 50% Removal effect What if?
  28. 28. First touch Last touch Linear Markov FB: SEE web lookalikes Google: DO brand Mail: DO opuštěná SMS: DO opuštěná
  29. 29. Atribuce✅
  30. 30. …Ale
  31. 31. …Ale Všecojepředalesenepočítá? 🤔
  32. 32. …Ale většinoujepřínosdůležitější,nežatribuce
  33. 33. KONVERZE
  34. 34. KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže
  35. 35. KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže Vratky % Používají další produkt Volají nám 10x měsíčně Sdílí Referral Akviziční náklady Transakční náklady
  36. 36. KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže +
  37. 37. KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže KONVERZE Riziko / AR Obrat / AOV Výnos – Profit marže + + + + + + +
  38. 38. Na metrikách/cílích záleží mnohem víc než na atribuci
  39. 39. 0 32,5 65 97,5 130 Srpen Září Říjen Listopad Prosinec Leden 2020 Odeslané registrace z Facebooku
  40. 40. ale…
  41. 41. V příběhu je díra…
  42. 42. Referral Twisto Pay Influence rs Behaviorální atribuční model Affiliate ✅ … 🤔 Offline data Náklady
  43. 43. Únor 2019 KONVERZE AFFIL TWISTO PAY AMBASSADOR Říjen 2019 Listopad 2019 Leden 2019 Last click First click Linear Markov 📝 47% 19 % 20 % 14 %
  44. 44. Customer-centricanalytika 2
  45. 45. 1)Analytickýstack 2)Atribucenákladů 3)Průměryvásmůžouzabít
  46. 46. Analytickýstack
  47. 47. 🙋 73 Kč 56 Kč 15 Kč 💸 200 Kč 25 Kč CAC 369 Kč 💳 100 Kč 📱 N Kč
  48. 48. 👩🔬 🙋👨💻 📈
  49. 49. Atribucenákladů
  50. 50. Je hodně dát 350 EUR za zákazníka?
  51. 51. Záleží…
  52. 52. Account fee Revenue Costs Merchant margin Interchange fee Interest Penalties Risk costs Settlement costs Cost of capital Card costs Other Break-even point for a specific customer cohort/segment (sample data)
  53. 53. Průměryvásmůžouzabít
  54. 54. Průměrný počet návštěv měsíčně 8.3
  55. 55. 1 2 3 4 5 6 7 …
  56. 56. Naše konverze v registraci je 38 %, musíme jí zvednout!
  57. 57. Tak jsme udělali 20 A/B testů a jak to dopadlo?
  58. 58. 38 % 100 %0 % Naše konverze v registraci je 38 %
  59. 59. 38 % 100 %0 % 7 % 87 % Průměr Performance 1 konkrétní influencer Naše konverze v registraci je 38 %
  60. 60. 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 ⬅ Kohortový pionýr
  61. 61. AI&Risk 3
  62. 62. Checkout
  63. 63. Kreditnírozhodnutí ZA50ms Mátee-mail,telefonajméno
  64. 64. Behavioural Social networks, interaction diagnostics, limit utilisation, transaction history, external & internal blacklists Technical Data coherency, signal analysis, velocity profile, address matching and pairing Demographic Micro-regional data, points of interest, election results, criminality, education, address normalisation Digital IP address, TOR proxy, email verification, hardware, software, browser data Financial Shopping behaviour, shopping basket analysis, delivery method data, payment method data Nikita
  65. 65. Co když nemáte data? 🤔 500+ data pointů KSČM vs. ODS chlupataberuska77762@seznam.cz LUKÁŠ
  66. 66. 👨🔬 Expertní model 📈 Regrese 🌲 Náhodné lesy 🤖 Neuronové sítě
  67. 67. Ale co když v těch zamítnutých je spousta dobrých zákazníků? 🤔
  68. 68. 4 560 objednávek za 1 473 200 Kč
  69. 69. 🧫 U koho ve firmě se dělají běžně A/B testy a další experimenty?
  70. 70. 4 560 objednávek za 1 473 200 Kč
  71. 71. Pročtodělatanebkonecpříběhuseblíží 4
  72. 72. Věříme tomu, protože to není ⬛ 📦 Selský rozum (aka logika) nám ukazuje, že se příběhy dosti liší a pomáhají nám pochopit PROČ Dává nám to ✅ actionable insights každý den (a skvěle nás to učí se dobře ptát a experimentovat) Není to 🚀 věda (základ se dá postavit levně)
  73. 73. 7 261 registrací 5 732 schválených 1 361 252 transakcí 567 000 EUR výnosy
  74. 74. 7 261 registrací 5 732 schválených 1 361 252 transakcí 567 000 EUR výnosy 🍏 Apple Pay uživatel Typicky chodí z YT kanálů influencerů (63 %) Udělá 24 transakcí (vs. 13 průměr) Dáváme mu 350 Kč bonus V průměru nás stojí 24 EUR (vs. 16 EUR průměr) Musíme ho zasáhnout 3.5x, aby konvertoval Vygeneruje nám 42 % výnosů proti průměru
  75. 75. Optimalizace kampaní Automatizace Tvorba strategie 🔮 🤖
  76. 76. Predikce CLV Kdo je ten nejlepší zákazník?
  77. 77. 0)OdprvnínávštěvyažkCLVprotožejedinětakmámecelýpříběh 1)FinTechjetrochujinýneže-commerceadoufám,ževásinspiroval 2)Jdetoijednodušepomocídostupnýchnástrojů 3)Naprůměrypozor,sejdezočí,sejdezcesty
  78. 78. Zvídavostvšech + Nacoajakseptátaexperimentovat = data-drivenkultura
  79. 79. Děkuji lukas@twisto.cz zapozornost
  80. 80. Budemesipovídat? lukas@twisto.cz

×