Анализ клиентов компании, как открытие новых горизонтов развития

К чему сводится работа с клиентами в вашей компании?

В наиболее успешных и перспективных фирмах продажи и маркетинг сфокусированы на клиентах, их проблемах и потребностях. Они анализируют историю покупок, регулярно обращаются к дашбордам, разрабатывают маркетинговые кампании для разных клиентских сегментов.

Догоняющие их компании компании действуют иначе. Маркетологи тратят рекламный бюджет, анализируя только клики и заказы. Менеджеры по продажам просто обрабатывают входящие заявки. А руководители планируют работу, не учитывая данные аналитики и упускают из виду то, что происходит в клиентской базе, куда все движется и к чему, вероятнее всего, приведет.

И разница между этими компаниями огромна.

Фирмы с культурой на основе 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.

В этой статье мы рассмотрим для чего проводить анализ клиентов, что такое CRM-маркетинг, что делать с полученными данными, за какими показателями следить и какие для этого инструменты надо иметь в распоряжении.

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

1. Повышение конверсии
2. Снижение стоимости привлечения
3. Рост числа новых клиентов
4. Снижение времени от заявки до покупки
5. Повышение среднего чека новых клиентов
6. Увеличение ROMI (возврат инвестиций в маркетинг)

Удержание и развитие

1. Снижение оттока клиентов и повышение коэффициента удержания
2. Рост повторных покупок
3. Повышение среднего чека
4. Снижение стоимости обслуживания клиентов
5. Повышение удовлетворенности и лояльности
6. Повышение пожизненной ценности

Подход уже имеет устоявшееся понятие — CRM-маркетинг. Это когда вы анализируете вашу клиентскую базу и улучшаете работу с ней посредством каналов коммуникации.

Ок, звучит красиво. Давайте рассмотрим, как именно и за счет чего можно это делать.

Как можно использовать эти данные

1. Повышение эффективности рекламных кампаний по привлечению новых клиентов

Разным клиентам интересны разные выгоды. Привлекать всех потенциальных клиентов одинаковыми предложениями и скидками неэффективно. Узнайте детальные потребности и особенности вашей аудитории и скорректируйте рекламу на основе этого.

Одна международная финансовая компания проанализировала своих клиентов и рекламу и выявила, что 60% маркетингового бюджета было направлено на 4% от всех целевых аудиторий. На основе этих данных департамент маркетинга перераспределил усилия по привлечению и на другие сегменты. Теперь они стали охватывать 50-60% целевой аудитории. Как результат — конверсия повысилась на 25% благодаря созданию более релевантных объявлений для каждого сегмента (кейс сервиса Datameer).

При работе с компанией по продаже отопительного оборудования, а точнее, твердотопливных котлов, мы проанализировали географию продаж и выяснили, что в регионах, Севера, Урала, Сибири и Дальнего Востока спрос на продукцию есть при минимальных или отсутствующих затратах на рекламу. Это дало возможность провести кампанию, направленную на регионы и повысить продажи за 6 месяцев на 11 000 000 рублей с ROMI 2204%. Подробнее об этом читайте в нашем кейсе.

2. Индивидуальная работа с клиентами

В B2B компаниях и B2C с высоким средним чеком, где индивидуальная и персонализированная работа с клиентом жизненно необходима, не имеет смысла «мучить» всех клиентов подряд и предлагать им одно и то же. Лояльным клиентам нет смысла предлагать скидки и снижать маржинальность. Клиентам, которые вот-вот уйдут, необходимо делать самые выгодные предложения и оказывать повышенное внимание. Новичков — развивать и стремительно улучшать их клиентский опыт. Потерянных клиентов следует реанимировать, изучать историю покупок и предлагать только то, что действительно им может понравиться.

По данным Forbes и SAS 90% руководителей, которые в своей работе опираются на аналитические отчеты, существенно улучшают клиентский опыт.

McKinsey рассказали, что после того, как один производитель химической продукции пересмотрел свою аналитическую программу, они открыли новые возможности для работы с контрагентами. Анализ перекрестных продаж позволил менеджерам предлагать актуальные товары и услуги компаниям со схожими ключевыми характеристиками: размер, отрасль, местоположение. Продажи выросли на 4%, а удовлетворенность клиентов повысилась на 25%.

3. Запуск ремаркетинга

Можно запустить ремаркетинговую рекламную кампанию на конкретные группы клиентов, чтобы «догонять» их на других сайтах и социальных сетях. Например, выгрузить данные о тех, кто покупал определенную группу товаров и давно не проявлял активность, в рекламную систему и настроить показы подходящих объявлений. Так вы сможете увеличить конверсию, делая более релевантные предложения тем, кто ранее покупал у вас конкретные товары или пользовался услугами.

4. Разработка и запуск Email-кампании

Главное преимущество email-маркетинга состоит в том, что с помощью рассылок можно сделать индивидуальное предложение конкретному клиенту в подходящее время. Выделив группу клиентов, которые, например, были «потеряны», можно копнуть глубже и просегментировать по истории продаж, местонахождению и другим параметрам. В результате вы сможете отправить только те офферы, которые, вероятнее всего, заинтересуют компании.

В рамках проекта с B2B компанией из Санкт-Петербурга после анализа клиентов и проведения реанимационной email-рассылки, были «возвращены к жизни» порядка 160 контрагентов, которые обеспечили продаж на >100 000 000 рублей в следующий год.

В действительности, арсенал возможных способов воздействия на продажи с помощью анализа данных, довольно велик. Не стесняйтесь задавать себе и своим сотрудникам вопросы, предлагать нетривиальные идеи и тестировать смелые гипотезы. Ваши данные подскажут в каком направлении вам двигаться.

Какие инструменты нужно иметь в распоряжении

Давайте рассмотрим, с помощью каких инструментов можно проводить клиентскую аналитику. Мы выделили четыре варианта:

1. Использовать аналитические сервисы и BI-системы.

Эти сервисы специально предназначены для анализа, визуализации и обработки больших массивов данных. Это практично, быстро и удобно. Самый известные и технологически развитые: Microsoft PowerBI, Tableau, QlikView, Sisense, Looker, Periscope.

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).

2. Использовать и дорабатывать ERP или CRM систему.

Для многих компаний это большой соблазн, поскольку тогда вся необходимая информация у них будет в одном месте, в одной программе. Однако на практике это выходит неоправданно дорого и долго. Это трудный путь проб и ошибок.

Причины кроются в непонимании, зачем же нужна аналитическая система, когда все данные есть, скажем, в 1С. Давайте кратко разберем это заблуждение:

⁃ В ERP и CRM, зачастую, есть исходные данные для многих показателей, но их надо отдельно считать или каждый раз выгружать отдельные отчеты. Это не самая лучшая альтернатива.

⁃ Системы могут дать только описательную статистику и базовые показатели (продажи, заказы, клиенты).

⁃ В ERP и CRM системы затруднительно (а в некоторых случаях, невозможно) сводить данные из рекламных систем и других источников. BI-системы созданы специально для таких задач.

⁃ ERP системы необходимы для управления ресурсами предприятия. CRM — для управления отношениями с клиентами. BI-системы — для анализа и визуализации данных организации. Каждый программный продукт разрабатывается для определенных нужд. И нет смысла изобретать велосипед, делая, скажем, из Битрикс24 систему аналитики. Значительно выгоднее с точки зрения временных и финансовых инвестиций интегрировать в бизнес-процессы BI-систему.

3. Выгружать и считать в Excel

В самом известном табличном редакторе можно выгружать и считать любые показатели и строить любые диаграммы. Но это всегда значительно дольше по времени и не может быть масштабировано в полноценную систему, на основе которой можно быстро принимать управленческие решения.

4. Разрабатывать собственное ПО

Немногие компании имеют возможность, а порой и необходимость, разрабатывать полностью индивидуальные CRM и ERP системы. В этих случаях, сюда же начинают интегрировать аналитический функционал. Все это стоит, как правило, значительные (астрономические, на самом деле) суммы.

Но выбирать, разумеется, вам, исходя из имеющихся ресурсов и задач, которые необходимо решать.

Какие показатели отслеживать

Мы кратко перечислили некоторые показатели клиентской активности, которые в большинстве случаев помогут понимать текущую картину в CRM.

Коэффициент оттока (Churn rate)

Формула

⁃ (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)

Формула

⁃ 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)

Формула

⁃ 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)

Формула

⁃ 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)

Формула

⁃ 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)

Формула

⁃ 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

Формула

⁃ 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 Excel или в PowerBI, либо другой системе аналитики. 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.

Почему не все это делают

1. Не собирают качественные данные о своих клиентах

«Ошибки, возникающие при использовании неправильных данных, все же меньше, чем те, которые возникают при отсутствии данных» — Чарльз Бэббидж, английский математик

«80% времени я трачу на очистку данных. Качественные данные всегда выигрывают у качественных моделей» — Томсон Нгуен, data-специалист

Нужные для вашего бизнеса данные должны собираться регулярно. Если вы работаете на B2C рынке, то позаботьтесь, чтобы вы могли идентифицировать каждую покупку. Но не менее важно, чтобы данные были очищены от лишней информации и приведены в нужный вид. Чем больше качественных данных о клиентах есть в вашем распоряжении, тем большая уверенность в высоких продажах.

2. Не имеют квалифицированных кадров

«Нет никакой мистики в процессе принятия решений. Обучиться этому навыку может каждый» — Сидни Финкельштайн, профессор менеджмента, писатель

Для этого нужны аналитики, владеющие статистикой, программированием и умеющими хорошо презентовать результаты своей работы. Это довольно редкий тип специалиста, который еще предстоит найти, замотивировать и развивать. Только не забудьте научить всех других участников команды понимать его презентации и диаграммы!

3. Не привыкли принимать решения на основе данных

«Без данных вы просто еще один человек с собственным мнением» — Уильям Эдвардс Деминг, известный консультант по вопросам менеджмента

Есть такое понятие в современной управленческой культуре — HiPPO (highest paid person’s opinion). Это человек, который имеет более высокое положение в иерархии компании и, следовательно, мнение которого, якобы, важнее, чем представленные данные. Да и среди руководителей среднего звена и специалистов часто можно наблюдать ситуацию, когда опыт и интуиция перевешивают здравый смысл, факты и выводы аналитиков. С этим явлением надо бороться.

4. Так не повелось в компании

«Корпоративная культура на основе данных — это не только применение новейших технологий, это изменение традиционной корпоративной культуры так, чтобы компания, команды в ней и каждый сотрудник стремились делать что-то отличное, потому что располагают для этого необходимыми данными» — Сатья Наделла, CEO Microsoft

Когда люди считают, что цифры — это просто цифры, а реальная работа с ними не сочетается, появляется серьезный риск упадка и деградации бизнеса. Потому что нововведения не будут проверяться и тестироваться, а результаты работы будут восприниматься неоднозначно. Без понимания каждого сотрудника того, с чем в действительности компания имеет дело, невозможен рост в долгосрочной перспективе.

Все участники команды бизнеса должны отталкиваться только от данных и реальных цифр. Не надо принимать идею, пусть даже красивую, если она не имеет эффекта. И надо давать карт-бланш, если какое-то направление или маркетинговый канал улучшает показатели. Важно сместить акцент с опыта, интуиции и ума в пользу данных и аналитики.

Выводы

1. Компании — лидеры отрасли всегда используют обширные данные для принятия;
2. Возможности компании, которая сумела приручить аналитику, весьма обширны. Вы сможете использовать новые подходы и смотреть иначе на привычные.
3. Тщательно подойдите к вопросу инструментов для аналитики и визуализации данных;
4. Выделите в своей компании наиболее значимые показатели, регулярно отслеживайте и работайте над их улучшением;
5. Задавайте больше вопросов себе и своим менеджерам. А ответы ищите в своей клиентской базе;
6. Искорените в своей команде склонность к принятию решений на основе интуиции и мнений;
7. Планируйте работу на основе моделирования ситуации, связанной с изменением показателей;
8. И, самое важное, не бойтесь доверять данным.

Вместо послесловия

В то же время не стоит думать, что аналитика — это панацея. Какой бы продвинутой не была у вас работа с данными, это не умаляет важности других аспектов бизнеса и влияния человеческого фактора. К тому же, данные могут показывать одну ситуацию по-разному, и следует всегда интерпретировать полученные данные и, самое важное, подключать голову. Тогда шаг за шагом, со временем, вы сможете внедрить аналитический подход при работе с вашими клиентами.

Источник — datmark.ru