Доклад Дмитрия Березина, "Да!Маркетинг", с конференции MailingDay. Как получить быстрые продажи и при этом сделать клиента лояльным, объяснит, почему нельзя использовать унифицированный подход ко всем, как правильно сегментировать аудиторию и автоматизировать процесс персонализированной e-mail рассылки.

1. Дмитрий Березин, ADV
Быстрые продажи
VS
Лояльность?
Есть ли выбор?

2. Что такое лояльность?

3. Принцип квантовой механики
Сама частица вообще не обладает
пространственно-временными
характеристиками.
Они возникают только после их измерения, а
до этого как бы не существуют.

4. В чем измерить лояльность?
1. Сколько штук?
2. Сколько денег?
3. Как давно?
4. Кому расскажет?

5. Быстрые продажи?

6. Ковровые бомбардировки?

7. Быстрые продажи?

8. Быстрые продажи?
ИЛИ?

9. ИЛИ?
И!

10. Что мешает?

11. Фикс. дата
Сегменты клиентов
со схожими
поведенческими
характеристиками
История клиента на
фиксированную дату
Время
Результаты
клиентской
группы
TR – процент
клиентов в группе
с заказом в
данном периоде
Контрольный период: 1 месяц
Основные характеристики сегментации:
" Recency – давность последней покупки клиента (в днях)
" Frequency – общее количество заказов (до фиксированной
даты) сделанных клиентом за период наблюдения (год + 7 дней)
" Monetary – общее сумма денег, потраченных клиентом за
период наблюдения
Recency и Frequency – наиболее сильные показатели
прогнозирования поведения клиента
Дата последней покупки Фикс. дата
Recency = Фикс. Дата - Дата последней покупки Фикс.
дата
Заказ 1 Заказ 2 Заказ n
…
Frequency = n
Год + 7 дней
Методика RFM

12. Результаты

13. 0-30
Дней
31-60
Дней
61-90
Дней
91-120
Дней
121-180
Дней
181-270
Дней
271-360
Дней
361-450
Дней
Количество дней с последней покупки
Количествопокупок
5
4
3
2
1
Бывшие
Новые клиенты
Лучшие
клиенты
Новые
клиенты
С наибольшим
потенциалом
Бывшие
Лучшие
клиенты
Как использовать?

14. 0-30
Дней
31-60
Дней
61-90
Дней
91-120
Дней
121-180
Дней
181-270
Дней
271-360
Дней
361-450
Дней
Количество дней с последней покупки
Количествопокупок
5
4
3
2
1
Бывшие
Новые клиенты
Лучшие
клиенты
Новые
клиенты
С наибольшим
потенциалом
Бывшие
Лучшие
клиенты
ü Собирать
информацию
ü Welcome-серия
ü Upsell
ü Вернуть
ü Дать дисконт в
зависимости от
времени без
покупок.
ü Понять почему?
ü Получить
обратную связь
ü Исправиться
ü Исследовать
ü Персонализировать
ü VIP-сервис
ü Подарки
ü НЕ
дисконтировать
Как использовать?

15. Автоматизировать Пример умного триггера
Номера
покупок
Дней между соседними
покупками
Средний интервал
между покупками
Превышает ли интервал
среднюю величину
№1-№2 90 90 Нет (90=90)
№2-№3 60 (90+60)/2=75 Нет (60<90)
№3-№4 30 (90+60+30)/3=60 Нет (30<75)
№4-№5 60 (90+60+30+60)/4=60 Нет (60=60)
№5-№6 90 330/5=66 Да! (90>60) Опасность !!!
№6-№7 120 450/6=75 Да! (120>66) Опасность !!!
№7-№8 150 600/7= 85,7 Да! (150>75) Опасность !!!
До момента совершения покупки №5 + 60 дней (текущий средний интервал) – нет
необходимости тратить большие ресурсы на стимулирование данного клиента, т.к. с
высокой вероятностью он и сам продолжит покупки.
Однако как только ожидание покупки превысило средний интервал между покупками
(60 дней с момента пятой покупки) – должно сработать автоматическое
напоминание (триггер), вызывающий определенное маркетинговое действие со
стороны компании.

16. ИЛИ?
Еще быстрее?

17. ИЛИ?
Быстрые рецепты

18. ИЛИ?
Брошенные корзины
>50% потери
Возвращать!
+ 10-15% продаж

19. ИЛИ?
Лидогенерация
>90% трафика уходит
Задержать!
… и продать позже

20. ИЛИ?
Лидогенерация
>90% трафика уходит
Задержать!
… и продать позже
Внимание!
Не давайте скидок!

21. ИЛИ?
Welcome
Задержали?
Разогреть и продать
1. УТП
2. Рекомендации
3. Дешевые аналоги

22. ИЛИ?
Дополните покупку

23. ИЛИ?
Дополните покупку

24. Спасибо за внимание.
Дмитрий Березин
Руководитель направления CRM,
ADV / web engineering
e-mail: berezin@adv.ru
web: www.adv.ru