9 и 10 апреля 2020  VI Бизнес-Конференция
Я – ДИРЕКТОР ПО МАРКЕТИНГУ

Для чего нужно проводить анализ клиентов, что такое CRM-маркетинг и что делать с полученными данными. Плюс конкретные рекомендации: за какими показателями нужно следить и какие инструменты для этого нужны.

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.

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 этих данных:

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.

Сервис Datameer, специализирующийся на анализе больших данных, приводил в пример кейс международной финансовой компании, которая 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.

2. Индивидуальная работа с клиентами

В B2B-компаниях и B2C с высоким средним чеком, где 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.

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.

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 IBM, внедрение BI-систем и окупается в среднем за 1,6 года и имеет ROI 112%.

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.

Причины кроются в непонимании, зачем же нужна аналитическая система, когда все данные есть, скажем, в 1С. Но такие системы могут дать только описательную статистику и базовые показатели (продажи, заказы, клиенты). Плюс в них затруднительно (а в некоторых случаях невозможно) сводить данные из рекламных систем и других источников. Тогда как 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 аналитическую функциональность. Все это обходится, как правило, в значительные (даже астрономические) суммы.

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: (Количество 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, 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 / Количество клиентов за период

Что отражает показатель: Сколько денег в среднем приносит один клиент 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 / Количество 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, все 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 — два с небольшим года (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 / Количество 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.

Не ждите, что клиент вам сообщит, что больше не будет пользоваться вашими услугами. Согласно исследованию, опубликованному в Huffpost, только 1 из 26 клиентов уйдут, попутно выразив недовольство работой компании. Остальные 24 уйдут молча. Действуйте на опережение и не допускайте этого.

Как понять, как эти показатели повлияют 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 три 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, 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, 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?

Почему не все это делают

1. Не собирают качественные данные о своих клиентах

Нужные для вашего бизнеса данные должны собираться регулярно. Если вы работаете на B2C-рынке, 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 у вас есть, тем больше уверенности в высоких продажах.

2. Не имеют квалифицированных кадров

Для этого нужны аналитики, владеющие статистикой, программированием и умеющие хорошо презентовать результаты своей работы. Это довольно редкий тип специалиста, которого 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

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

Когда люди считают, что цифры — это просто цифры, а реальная работа с ними не сочетается, появляется серьезный риск упадка и деградации бизнеса. 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.

Помните, что компании-лидеры всегда используют обширные данные для принятия решений. Приручив аналитику, вы сможете использовать новые подходы и иначе смотреть на привычные.

Автор: Дмитрий Некрасов

Полная статья: https://rb.ru/opinion/crm-analytics/