«Кольца брендов» - новый инструмент
    анализа поведения клиентов


                    Мозговой Максим



                               2013 г.
На рынке существуют
  различные решения по
 автоматизации процессов
 управления лояльностью




Однако, для того чтобы управлять лояльностью эффективно, необходимо
     анализировать поведение клиентов и использовать найденные
     закономерности для оптимизации дизайна программ лояльности и
                    целевых маркетинговых активностей.
Подходы к аналитическому
                     формированию целевого пула
                     партнёров




                                                  На основе экспертной оценки
        На основе анализа
                                                  потребностей внутри
        транзакций и профилей
                                                  сегмента и выбора общих
        потребления клиентов
                                                  критериев



Особенности такого подхода:                        Особенности такого подхода:

• Максимизация охвата и пользования                • Time-to-market – быстрое внедрение
• Максимизация ROI программы                       • Меньшие затраты
• Максимизация LTV клиентов                        • Окупается быстрее
• Вовлечение максимального количества              • Фрагментарный охват (потребности
новых клиентов                                     клиентов покрываются хуже)
• Время для анализа транзакций                     • Ниже привлекательность и частота
• Сложнее внедрять                                 пользования

     Медленнее внедрять,
                                                            Фрагментарный охват,
     но перспективнее и с
                                                            но дешевле и быстрее
     большим доходом

                                                                                          3
Как создать портрет КАЖДОГО клиента?

Классические маркетинговые
исследования и опросы не работают
(каждого клиента не опросишь)

Поэтому – необходимо анализировать их
   поведение.




                                   Как сегментировать клиентов?


                              1.    Что мы покупаем?
                              2.    Где мы покупаем?
                              3.    С кем мы покупаем?
                              4.    Как мы покупаем?
                              5.    Сколько мы покупаем?
Сбор данных о профиле пользования
                                          клиента
                                  Группировка и сравнение
• Лояльность клиента                  сходных данных
• Ценность клиента
• Вероятность покупки
новой услуги
• Потенциал для развития      Выделение закономерностей:
                           Тип коммуникации, частота, время,
в будущем                  продолжительность, периодичность
• Поведенческие                 Пересечение с данными из
характеристики                 дополнительных источников

• Lifestyle-сегментация
• Анализ потребностей
• Профилирование             Формирование гипотезы о принадлежности к
…                                            сегменту

                                                               !
                                         ? ?          ?
Основная гипотеза: люди со схожими привычками, статусом, стилем
  жизни, социальными ролями обладают и схожим потребительским
   поведением: обладают сравнимым уровнем дохода, выбирают
     похожие бренды, тратят деньги в схожих местах с примерно
                 одинаковой периодичностью и т.д.
Бренды объединяют людей. Поэтому, существуют так называемые «Кольца
брендов» - повторяющиеся комбинации потребляемых брендов, которые
специфичны для каждого потребительского сегмента.

                                                                      7
Сегмент «Молодёжь»



Фактически, для каждого сегмента можно найти комбинацию брендов, в той или
                 иной степени характеризующую этот сегмент


                                                                      8
Group 1       Group 2       Group 3
       Кольца брендов,
   характеризующие тот или
         иной сегмент



Величина                               !             ?
проникновения в        !!
сегмент



Частота
транзакций            !!               !             ?


Объём
транзакций            !!               !             ?

ROI impact               ROI = max     ROI = med     ROI = min     9
Сегменты клиентов со сходным потребительским
поведением: на графе отображены сообщества клиентов
по принципу расходования средств: те клиенты,
которые совершают покупки в одних и тех же местах,
объединены в сообщества.
Найдено 18 таких сообществ.
На втором графе
в сообщества объединены уже «объекты» -
MCC-коды, участвующие в анализе.
Найдено 8 таких сообществ.
На третьем, «общем», графе, представлены связи клиентов и MCC-кодов непосредственно
Пример сегментации по ценности




                                                 Пример различных профилей ценности для различных сегментов клиентов, и
                                                 доли данных сегментов.


                                                 4500
Квартальная доходность на одного клиента, руб.




                                                                                               %
                                                                         %
                                                            %




                                                                                            47




                                                                                                         %
                                                 4000
                                                                       26
                                                         15




                                                                                                       12
                                                 3500
                                                                 SS




                                                                                                                  S
                                                                                                               NT
                                                               LO




                                                 3000




                                                                                                            IE
                                                             D




                                                                                                         CL
                                                           TE




                                                                                               T
                                                         EC




                                                                                                      ST
                                                                                             EN
                                                 2500
                                                       OJ




                                                                                                    BE
                                                                                          GM
                                                    PR




                                                                                N
                                                                              UR




                                                 2000
                                                                                       SE
                                                                           CH




                                                                                        N
                                                                                     AI



                                                                                               б.




                                                                                                             B
                                                                                    M



                                                                                             ру




                                                                                                          RU
                                                                        б.
                                                            б.


                                                                      ру




                                                                                            0
                                                 1500
                                                          ру




                                                                                                         46
                                                                                          17
                                                                    90




                                                                                                      10
                                                          37




                                                                                        +2
                                                                  +5




                                                                                                    +1
                                                        -3




                                                 1000

                                                 500

                                                   0

                                                 -500
Возможные стратегии по кросс-скорингу
 Доходность – Риск – Отклик

Re                      Churn                                    LOSS
     te                           W
          nt                       ait
               ion




                        Main    Up                               BEST
                                  -s e
 Cr                                      ll &
    o     ss-
              s                                 Cr
                  ell                             os
                                                    s -s
                                                           ell
Мозговой Максим,
+7-917-5413417
amixone@mail.ru

мозговой м.г. презентация кольца брендов Oracle

  • 1.
    «Кольца брендов» -новый инструмент анализа поведения клиентов Мозговой Максим 2013 г.
  • 2.
    На рынке существуют различные решения по автоматизации процессов управления лояльностью Однако, для того чтобы управлять лояльностью эффективно, необходимо анализировать поведение клиентов и использовать найденные закономерности для оптимизации дизайна программ лояльности и целевых маркетинговых активностей.
  • 3.
    Подходы к аналитическому формированию целевого пула партнёров На основе экспертной оценки На основе анализа потребностей внутри транзакций и профилей сегмента и выбора общих потребления клиентов критериев Особенности такого подхода: Особенности такого подхода: • Максимизация охвата и пользования • Time-to-market – быстрое внедрение • Максимизация ROI программы • Меньшие затраты • Максимизация LTV клиентов • Окупается быстрее • Вовлечение максимального количества • Фрагментарный охват (потребности новых клиентов клиентов покрываются хуже) • Время для анализа транзакций • Ниже привлекательность и частота • Сложнее внедрять пользования Медленнее внедрять, Фрагментарный охват, но перспективнее и с но дешевле и быстрее большим доходом 3
  • 4.
    Как создать портретКАЖДОГО клиента? Классические маркетинговые исследования и опросы не работают (каждого клиента не опросишь) Поэтому – необходимо анализировать их поведение. Как сегментировать клиентов? 1. Что мы покупаем? 2. Где мы покупаем? 3. С кем мы покупаем? 4. Как мы покупаем? 5. Сколько мы покупаем?
  • 5.
    Сбор данных опрофиле пользования клиента Группировка и сравнение • Лояльность клиента сходных данных • Ценность клиента • Вероятность покупки новой услуги • Потенциал для развития Выделение закономерностей: Тип коммуникации, частота, время, в будущем продолжительность, периодичность • Поведенческие Пересечение с данными из характеристики дополнительных источников • Lifestyle-сегментация • Анализ потребностей • Профилирование Формирование гипотезы о принадлежности к … сегменту ! ? ? ?
  • 6.
    Основная гипотеза: людисо схожими привычками, статусом, стилем жизни, социальными ролями обладают и схожим потребительским поведением: обладают сравнимым уровнем дохода, выбирают похожие бренды, тратят деньги в схожих местах с примерно одинаковой периодичностью и т.д.
  • 7.
    Бренды объединяют людей.Поэтому, существуют так называемые «Кольца брендов» - повторяющиеся комбинации потребляемых брендов, которые специфичны для каждого потребительского сегмента. 7
  • 8.
    Сегмент «Молодёжь» Фактически, длякаждого сегмента можно найти комбинацию брендов, в той или иной степени характеризующую этот сегмент 8
  • 9.
    Group 1 Group 2 Group 3 Кольца брендов, характеризующие тот или иной сегмент Величина ! ? проникновения в !! сегмент Частота транзакций !! ! ? Объём транзакций !! ! ? ROI impact ROI = max ROI = med ROI = min 9
  • 10.
    Сегменты клиентов сосходным потребительским поведением: на графе отображены сообщества клиентов по принципу расходования средств: те клиенты, которые совершают покупки в одних и тех же местах, объединены в сообщества. Найдено 18 таких сообществ.
  • 11.
    На втором графе всообщества объединены уже «объекты» - MCC-коды, участвующие в анализе. Найдено 8 таких сообществ.
  • 12.
    На третьем, «общем»,графе, представлены связи клиентов и MCC-кодов непосредственно
  • 13.
    Пример сегментации поценности Пример различных профилей ценности для различных сегментов клиентов, и доли данных сегментов. 4500 Квартальная доходность на одного клиента, руб. % % % 47 % 4000 26 15 12 3500 SS S NT LO 3000 IE D CL TE T EC ST EN 2500 OJ BE GM PR N UR 2000 SE CH N AI б. B M ру RU б. б. ру 0 1500 ру 46 17 90 10 37 +2 +5 +1 -3 1000 500 0 -500
  • 14.
    Возможные стратегии покросс-скорингу Доходность – Риск – Отклик Re Churn LOSS te W nt ait ion Main Up BEST -s e Cr ll & o ss- s Cr ell os s -s ell
  • 15.