Знаете ли вы, что компании с культурой принятия решений на основе достоверных данных в 23 раза эффективнее привлекают новых клиентов, в 6 раз больше клиентов удерживают и, как следствие, в 19 раз прибыльные, чем другие (Исследование McKinsey).

По данным сервиса SuperOffice, клиентоориентированные компании на 60% более прибыльные, чем компании, которые не фокусируются на потребностях клиентов.

Для чего нужны данные о клиентах

Работа с клиентами может идти всего в трех направлениях: привлечение, удержание и развитие.

Какие именно задачи можно решать с помощью данных:

Привлечение

• Повышение конверсии
• Снижение стоимости привлечения
• Рост числа новых клиентов
• Снижение времени от заявки до покупки
• Повышение среднего чека новых клиентов
• Увеличение ROMI (возврат инвестиций в маркетинг)

Удержание и развитие

• Снижение оттока клиентов и повышение коэффициента удержания
• Рост повторных покупок
• Повышение среднего чека
• Снижение стоимости обслуживания клиентов
• Повышение удовлетворенности и лояльности
• Повышение пожизненной ценности

По данным исследования Массачусетского технологического института, у компаний, которые принимают решения с использованием BI-систем, производительность выше на 5%, и они на 6% более прибыльные, чем конкуренты.

Внедрение BI-систем и окупается, в среднем, за 1,6 года и имеет ROI 112% (исследование IBM).

Какие показатели отслеживать

Коэффициент оттока (Churn rate)

⁃ (Кол-во ушедших клиентов за период / Всего клиентов на начало периода) х 100%

Что отражает показатель

⁃ Насколько эффективно ваша компания удерживает клиентов или как быстро их теряет. Если ваш бизнес нуждается в лояльных клиентах, то без мониторинга этого показателя вы не поймете, когда весь маркетинг и продажи будут работать только на новых клиентов, не заботясь об удержании текущих.

Средний доход с клиента (ARPU)

⁃ Продажи за период / Кол-во клиентов за период

Что отражает показатель

⁃ Сколько один клиент, в среднем, приносит денег в вашу компанию за период. Немного отличается от показателя "Средний чек", поскольку не учитывает количество транзакций. Но дает понимание комплексной работы с каждым клиентом.

Стоимость привлечения клиента (CAC)

⁃ Затраты на привлечение клиентов за период / Кол-во новых клиентов за период

Что отражает показатель

⁃ Сколько стоит привлечение одного фактического клиента (не лида) в ваш бизнес. Для более точной оценки, следует учитывать не только рекламный бюджет, но и стоимость услуг подрядчиков и сотрудников по маркетингу, представительские расходы и работу менеджеров по продажам – словом, всё то, что направлено на привлечение.

Срок окупаемости затрат на привлечение (Payback CAC)

⁃ Стоимость привлечения клиента (CAC) / Средний доход от клиента за период

Что отражает показатель

⁃ Сколько времени уходит на то, чтобы привлечение клиента окупилось. Особенно важно отслеживать его в бизнесах со сложными воронками и длинным циклом продаж, где затраты на привлечение крайне высоки и окупаются далеко не сразу. Либо там, где доход с клиента невысок, а рынок весьма конкурентен.

Срок жизни клиента (Lifetime)

⁃ Дата последнего заказа - Дата первого заказа

Что отражает показатель

⁃ Как долго, в среднем, клиенты остаются с компанией. Можно переводить в дни, месяцы или годы, кому как удобно и понятно. В приведенном примере, средний срок жизни клиента в районе 2 с небольшим лет (почти 26 месяцев).

Пожизненная ценность клиента (LTV)

⁃ Средний чек (AOV) х Среднее количество продаж на 1 клиента за период (RPR) х Средний срок жизни клиента (Lifetime)

Что отражает показатель

⁃ Весьма непростой в расчете интегральный показатель, который моделирует, сколько принесет в компанию один клиент за весь период своей активности в вашей компании. Имеет несколько вариантов расчета: от простых, которые отражают ситуацию в ретроспективе, до сложных прогностических, которые учитывают много нюансов, в том числе дисконтирование.

Средний чек нового клиента

⁃ Доход с первых покупок за период / Кол-во новых клиентов за период

Что отражает показатель

⁃ На какую сумму совершает покупку новый клиент, пришедший в компанию. Отличается от общего среднего чека тем, что учитывает только первую покупку.

Вероятность ухода

Рассчитывается совершенно по-разному и учитывает специфику бизнеса и отрасли. Отчасти коррелирует с RFM-сегментацией, но не обязательно. Характеризует оценочную вероятность ухода конкретного клиента.

Московская компания на рынке B2B оборудования для производства начала регулярно отслеживать и анализировать вероятность ухода клиентов. Для предотвращения этого стали разрабатываться специальные скрипты продаж по удержанию, персонализированные предложения и скидки, организовывались индивидуальные встречи с клиентами из зоны риска. Спустя 6 месяцев это позволило снизить коэффициент оттока на 50%. А эти клиенты продолжили стабильно приносить от 3 до 7% годовых продаж от года к году.

Не ждите, что клиент вам сообщит, что больше не будет пользоваться вашими услугами. Согласно исследованию, опубликованному в Huffpost, только 1 из 25 клиентов уйдут, попутно выразив недовольство работой компании. Остальные 24 уйдут молча. Действуйте на опережение и не допускайте этого.

Как понять влияние этих показателей на бизнес

Мы часто слышали скептические высказывания о том, что изменение каких-то абстрактных показателей не повлияет существенно на основные показатели бизнеса. Это не так.

Прибыль и выручка напрямую зависят от многих других показателей: трафик → цена клика → конверсия → стоимость привлечения → ROMI → средний чек → ARPU → LTV и многих других. И чтобы понимать взаимосвязь бизнес-показателей и возможных рычагов воздействия, необходимо моделировать ситуацию «как может быть» в сравнении с «как есть» или «как было».

Эту модель можно сделать в в PowerBI. В примере ниже можно смотреть на ситуацию в ретроспективе за предыдущие годы, менять 3 параметра (стоимость привлечения, расходы на маркетинг и средний чек) и видеть, как изменилась бы ситуация ранее.

Например, что если бы в прошлом году вы сохранили расходы, но смогли бы снизить стоимость привлечения, то как это могло бы отразиться на продажах?

Вы бы привлекли на 11,1% больше клиентов, которые увеличили бы ваши продажи на 1,4%. А поскольку новых клиентов было бы больше, в соотношении к постоянным, то метрика ARPU у нас тоже снизилась бы.

А если бы средний чек удалось повысить всего на 5% (за счет увеличения стоимости или предложения сопутствующих товаров и услуг)?

А если бы увеличили расходы на маркетинг на 25% при сохранении текущего CAC?

Такие вопросы всегда нужно задавать компании при планировании маркетинговых усилий. Однако, разумеется, это модель, а не прогноз. Но она позволит искать новые пути развития, ставить цели сотрудникам и подрядчикам, опираясь на важность определенного вероятность того или иного результата.

Мы в А2 Консалтинг разработали более 350 аналитических приложений и хорошо понимаем потребности заказчиков в анализе клиентов, контроле их оттока и прогнозу продаж. На основе приложения по анализу клиентов можно формировать next best offer, использовать предиктивную аналитику, моделировать спрос и увеличение средних чеков. 

Узнайте все детали аналитик продаж для вашего бизнеса: +375296083700, +375293921577