5 шагов к привлечению новых (прибыльных!) клиентов

В этой статье мы расскажем о том, как розничной компании найти новых прибыльных клиентов. Сразу отмечу, что эта технология работает не везде.  В первую очередь, речь идет о ритейле, e-commerce, финансах и других сферах, в которых организации не могут полноценно развиваться без притока новых клиентов. Также обязательным условием является наличие в компании современных учетных или информационных систем (1С, ERP, CRM…).

Итак начнем.

Шаг 1. Осознание сути проблемы

startup_0Ценность клиентов разная. Кто-то «случайно» зашел, купил что-то недорогое и забыл про вашу компанию навсегда. Другие покупают много и постоянно. При этом стоимость привлечения ценных и неценных клиентов, как правило, одинакова.

Конечно, компании хочется привлекать наиболее ценных клиентов. Сужая целевую аудиторию до самых заинтересованных и платежеспособных покупателей, можно достичь большего эффекта за меньшие деньги. Но проблема не только в повышении ROMI.

Привлечение нового клиента стоит от 5-ти до 12-ти раз дороже удержания существующего. Некоторые уже существующие клиенты могут приносить вам намного больше денег. Просто они еще не раскрыли свой потенциал (или вы — ваш). Возможно, их стоит стимулировать пока они не ушли к конкурентам.
Проблема в том, чтобы выявить наиболее ценных и перспективных клиентов, понять, чем они отличаются от остальных.
Но как?

Шаг 2. Осознание возможности решения

a_ProblemSolvingРешение заключается не в мозговом штурме на тему «кто наш клиент?» И не в раздумьях над списком клиентов, отсортированных по объему покупок за последнее время. Это может помочь в случае, если прибыльные клиенты имеют характерные отличия, вроде «большинство наших прибыльных клиентов — это мужчины от 30-ти до 40-ка лет». Но, как правило, так не бывает, или это знание не дает преимуществ на практике.

Обычно, признаки выгодных клиентов включают много факторов, и они не так очевидны и однозначны.
Большинство современных компаний уже имеют ресурс для решения этой задачи. Правда этот ресурс — всего лишь руда, «обогатив» которую можно понять, что отличает приносящих прибыль клиентов,  и прогнозировать ценность новых и существующих покупателей.

Этот ресурс — цифровые данные. Их много: информация из анкет (возраст, пол, регион, дата первой покупки, скидки…), история покупок (суммы, время, состав, торговая точка/отделение…) и т.д.

Данные везде. В вашей CRM, ERP, 1С, на сайте… Они могут храниться в разных местах, в разном виде и даже казаться не связанными между собой. Но именно в объединении и анализе больших объемов столь разных данных кроется успех. Необходимо закодировать/собрать нужные данные, очистить их, агрегировать, построить/выбрать математическую модель, а полученные результаты — интерпретировать.

Все это не просто и под силу только команде профессионалов в области больших данных: аналитика, программиста, даталогиста. Но игра стоит свеч. Подтверждение тому — истории успеха многих компаний которые уже оценили все преимущества глубокой аналитики (Data Mining).

Шаг 3. Видение возможного использования результата анализа

finance90t1Такие истории успеха говорят о том, что менеджмент (как, впрочем, и простые смертные) не способен самостоятельно выявить закономерности, хранящиеся в данных. Начиная анализ, мы никогда не знаем, что найдем. Но зная, какая информация важна для решения задачи, мы можем определить, что именно следует анализировать.

И самое важное здесь — понимать, что из себя будет представлять результат и как его применить на практике.

Результат — это концентрированная суть ваших данных, та самая «обогащенная руда». При правильной интерпретации она даст «профиль» из характеристик вашего целевого клиента. Также полученные данные позволят оценивать перспективность (количественную или качественную оценку) нового или существующего клиента по его данным. Если есть понимание, как использовать такую информацию на практике — идем дальше.

Шаг 4. Оценка стоимости проблемы/выгоды от решения

image_1412_0Полученная информация — может дать многое:

— продажи (знаем кому и что именно продавать);
— более эффективный маркетинг (воздействуем только на потенциально ценных клиентов);
— операционная эффективность (тратим больше времени на нужных клиентов);
— лояльность (стимулируем тех, кто готов тратить больше, остальным — не надоедаем);
— устойчивая рыночная позиция, конкурентное преимущество (знаем свою целевую аудиторию, ее потребности, а значит, развиваемся в нужном направлении).

Посчитать в деньгах возможный результат точно вряд ли получится. Но однозначно стоит представлять порядок цифр, ведь сам процесс внедрения проекта по глубокому анализу данных потребует времени и вовлечения ключевых специалистов.

Результат, впрочем, может быть интегрирован в виде модуля к информационной/учетной системе и годами приносить прибыль и экономить деньги. При должной поддержке такие системы, обрабатывая новые данные, становятся точнее и эффективнее.

Шаг 5. Действия

Fotolia_Procrastination-e1333348692274-500x3331Если вы дошли до этого шага, значит, вам пора узнать, что глубокая аналитика может дать именно вашей компании.

Технологии глубокого анализа данных прошли уже достаточно долгий путь на Западе. Сегодня они доступны не только большому, но среднему и даже малому бизнесу.

Многие отечественные компании (например Сбербанк, Приватбанк.) уже используют глубокий анализ данных для решения самых различных бизнес-задач.

Так что окно возможностей для вас открыто!

Автор: Владислав Семчук, бизнес-аналитик DataLab

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =