E-commerce KPIs

9,916 views

Published on

Database marketing

Published in: Business, Technology

E-commerce KPIs

  1. 1. E-commerceKPIs<br />Роман Зыков<br />http://kpis.ru<br />
  2. 2. Содержание<br /><ul><li>Что такое KPI
  3. 3. Почему их легко рассчитывать в электронной коммерции?
  4. 4. Культура использования KPI
  5. 5. Главные показатели эффективности рекламы
  6. 6. Как оценить здоровье базы данных клиентов?</li></ul>KPIs.ru<br />
  7. 7. Определение<br />KPI [ключевой показатель эффективности]<br />это величина, характеризующая некоторый процесс, которая показывает, как далеко от цели находится анализируемый процесс<br />KPIs.ru<br />
  8. 8. Электронная коммерция<br />Преимущество электронной коммерции – как правило данные уже собраны и построение хранилища данных не требует много времени<br />KPIs.ru<br />
  9. 9. Культура использования KPI<br />Автоматизация расчетов уменьшает ошибки ручного вычисления<br />KPI – это не “простыня” цифр<br />KPI не отвечают на вопрос “Почему?”<br />Определена цельи период<br />Статистически стабильный<br />Аккуратное проектирование KPI помогает определить, в каком процессе возникла проблема<br />KPIs.ru<br />
  10. 10. Пример 1<br />KPIs привлечения<br />KPIs.ru<br />
  11. 11. Маркетинговая модель<br />Определяем цель<br />Интернет<br />Модель<br />привлечения<br />Модель<br />удержания<br />Клиент<br />потерян<br />Инструменты: Google Analytics (plugin Excellent Analytics) & Excel<br />KPIs.ru<br />
  12. 12. KPI привлечения<br />Себестоимость привлечения 1 клиента.<br />Прибыль, оборот или кол-во заказов, согласно модели привлечения.<br />Конверсия?<br />KPIs.ru<br />
  13. 13. Себестоимость привлечения<br />Определяем период окупаемости рекламы с момента регистрации клиента [Вычисляем период].<br />Вычисляем прибыль от среднестатистического клиента в течение периода окупаемости [Вычисляем цель].<br />Пример:<br /><ul><li>период окупаемости привлечения: 2 месяца
  14. 14. оборот : 15000 р.
  15. 15. валовая прибыль – издержки: 1000 руб.</li></ul>Максимальная стоимость привлечения: 1000 рублей<br />KPIs.ru<br />
  16. 16. Период окупаемости<br />Зависимость доли в обороте 1 месяца от «возраста» клиента<br />Определяем максимальный возраст, где доля в обороте падает до 5%<br />Делим на 2<br />В примере период окупаемости привлечения: 4/2 = 2 месяца<br />KPIs.ru<br />
  17. 17. Ошибка оценки веб-аналитики<br />Достаточно высокая ошибка из-за потерь в «куках» систем веб-аналитики, например, Google Analytics. 1,5 года назад ~ 23% для периода в 1 месяц. Последующие заказы лучше смотреть в базе данных.<br />KPIs.ru<br />
  18. 18. Пример 2<br />KPI базы данных клиентов<br />KPIs.ru<br />
  19. 19. База данных клиентов<br />Конверсия активной БД клиентов<br />Доля новых клиентов в продажах<br />Конверсия во второй месяц<br />книги<br />телефоны<br />KPIs.ru<br />
  20. 20. Конверсия активной БД<br />Кол-во заказавших в период из активной БД<br />Database transformation rate = <br />Кол-во активных клиентов в БД<br />Активные клиенты в БД определяются по максимальному возрасту клиента, где доля в обороте падает до 5%.<br />В примере 1, это кол-во клиентов зарегистрировавшихся от 1 до 4х месяцев назад.<br />Этот показатель косвенно оценивает лояльность клиентов.<br />KPIs.ru<br />
  21. 21. Пример скидки по всей БД<br />Момент назначения скидки всем клиентам<br />Снижение из-за:<br /><ul><li>Удовлетворенного спроса
  22. 22. Ожидания будущих скидок</li></ul>Вывод: скидки не всегда положительно влияют на лояльность<br />KPIs.ru<br />
  23. 23. Выводы<br />Электронная коммерция позволяет легко рассчитывать KPI<br />Системы веб-аналитики неточно оценивают «последующие» заказы<br />Показатель «Конверсия активной БД» косвенно оценивает лояльность или будущие заказы<br />KPIs.ru<br />
  24. 24. Спасибо!<br />Вопросы?<br />Роман Зыков<br />rzykov@kpis.ru<br />rzykov.moikrug.ru<br />ru.linkedin.com/in/romanzykov<br />Читайте http://kpis.ru<br />KPIs.ru<br />

×