Как повысить средний чек: что подскажет поведение клиентов

Одна цифра скрывает разных покупателей

Прежде чем что-то менять, средний чек стоит разложить на части. Сама по себе это усредненная цифра, и за ней часто стоят клиенты, которые тратят в разы больше или меньше. Если работать с общим значением, легко потратить силы на тех, у кого чек и так высокий, и пропустить группу, где резерв действительно есть.

Рассмотрим на примере сети медклиник. Общий средний чек по сети составлял 2 163 ₽, и кажется, что пациенты тратят примерно одинаково. Но внутри одного филиала прием у гигиениста приносил в среднем 1 168 ₽, а у имплантолога — 20 509 ₽.

По сути, у этих услуг совершенно разная модель приобретения, поэтому и средний чек здесь поднимается по-разному.

1. В гигиене — за счет частых визитов и нескольких процедур за раз
2. В имплантологии — за счет того, сколько пациентов после консультации соглашаются на лечение.

Общая цифра эту разницу скрывает.

Второй способ разложить чек — посмотреть, из чего складывается сама покупка. Средний чек равен числу позиций в одной покупке, умноженному на среднюю цену позиции. Допустим, чек в магазине 2 000 ₽. Он может состоять из четырех товаров по 500 ₽ или из двух по 1 000 ₽, и рычаги роста у этих ситуаций разные.

1. Если покупатель берет мало позиций, помогает допродажа. Сопутствующие товары, комплекты, подсказки продавца.
2. Если позиций много, но все недорогие. Стоит предлагать более дорогие версии тех же товаров.

Четыре анализа, с которых стоит начать

1. RFM-анализ делит клиентов по давности, частоте и сумме покупок. Хватит выгрузки из CRM или 1С и Excel. Главный резерв — те, кто покупает часто, но понемногу.
2. Анализ корзины показывает, какие товары берут вместе. Нужны детализированные чеки из кассы или 1С. Из найденных пар собирают комплекты и подсказки для продавцов.
3. Распределение чеков по суммам помогает выставить порог для бесплатной доставки или подарка. Лучше всего работает порог чуть выше суммы, на которой останавливается большинство покупателей.
4. Поведение на сайте видно в Яндекс Метрике. Отчеты электронной коммерции показывают, на каком шаге бросают корзину и какие товары кладут, но не покупают.

Смотрите на чек вместе с маржой

Чек может расти, а прибыль стоять на месте. Так бывает, когда покупатели добирают в покупку товары, на которых компания почти не зарабатывает.

Поэтому, решая, что предлагать дополнительно, важно знать не только цену позиции, но и сколько она оставляет после вычета себестоимости.

Хорошо это видно на примере ресторана.

Стейк и тунец татаки приносили почти одинаковую долю выручки, около 6,5–6,7%. По отчету о продажах это равноценные блюда, и официанту все равно, какое из них предложить гостю. Но рентабельность тунца была 78%, а стейка — 60%. Значит, каждая проданная порция тунца оставляет ресторану заметно больше денег, и допродавать выгоднее именно его. Без себестоимости в отчете такой вывод не сделать.

Сопоставление наценки и доли выручки показывает, что выгоднее допродавать

Зачем сводить данные в BI-аналитике

Все анализы, о которых шла речь выше, требуют данных из разных мест.

1. чеки хранятся в кассе;
2. клиенты в CRM;
3. себестоимость в 1С;
4. поведение покупателей на сайте в Яндекс Метрике.

Чтобы получить общую картину, аналитик выгружает таблицы из каждой системы и вручную сводит их в Excel. На это уходят дни, поэтому отчет делают редко, а выводы приходят, когда менять что-то уже поздно.

BI-аналитика решает эту задачу. По-простому, это система, которая сама каждый день забирает данные из всех источников, сводит их и показывает на понятных графиках и в таблицах. Утром руководитель открывает отчет и видит средний чек по клиентам, точкам продаж и каналам рядом с маржой. Не нужно ждать аналитика, и решения можно принимать по свежим цифрам, а не по данным прошлого квартала.

Как это выглядит на практике и какие находки дает такой отчет, можно посмотреть в кейсах.

Какой способ анализа выбрать

BI — не единственный вариант. Подходящий способ зависит от того, сколько у вас данных, в скольких системах они хранятся и как часто нужен отчет.

Начинать можно с простого. Если анализ в Excel раз в месяц отвечает на ваши вопросы, этого достаточно. Задуматься о BI стоит, когда сборка отчета занимает несколько дней или выводы появляются уже после того, как решение пришлось принять.

Проверяйте результат на контрольной группе

Часть магазинов или клиентов работает по-новому, часть — как раньше. Если разница держится несколько недель, рост дали ваши действия. Без такого сравнения легко принять за успех обычный сезонный всплеск.

Если хотите видеть средний чек, маржу и поведение клиентов в одном отчете, запишитесь на бесплатную консультацию. Разберем, в каких системах хранятся ваши данные, и предложим, как удобно собрать их в BI-аналитике, чтобы такие анализы строились автоматически.