Jak využít data z vašeho webu ke zvýšení předvánočního prodeje (2/2)

V prvním článku této minisérie jsem vám ukázal, jak lze prostřednictvím vizuální analýzy dat z Google Analytics zobrazit konverzní poměr webu pro jednotlivé geografické regiony. Zároveň jsem naznačil možnost, jak prostřednictvím segmentace návštěvníků webu v reálném čase lze zvýšit konverzní poměr u podprůměrně konvertujících regionů. Dnes bych na toto téma rád navázal s článkem, který se také věnuje zvyšování prodeje na základě analýzy dat z webu, ale jde na to trošku z jiné strany.

Akvizice, konverze, retence – čert aby se v tom vyznal!

Zvyšování prodeje je pro mnohé synonymem pro získávání nových zákazníků, protože tradičně se nové obchodní příležitosti hledají vysoko v tzv. sales funnelu. Alfou a omegou je návštěvnost a konverzní poměr. Osobně si myslím, že částečně proto je stále taková poptávka po SEO.

Nicméně často se podceňuje význam stávajících zákazníků a jejich podílu na celkových prodejích firmy. Data o zákaznících se nijak nezkoumají, nevyhodnocují a nevyužívají k udržení a zvyšování peněžní hodnoty jednotlivých zákazníků (tzv. life-time value nebo LTV). Je určitě škoda, že se online marketéři neučí více od tradičních disciplín, jako je direct marketing a katalogový prodej. Tyto obory totiž již dávno umí pracovat se segmentací a s efektivním cílením (nebo personalizací, chcete-li) marketingové komunikace jen na vybrané segmenty s cílem udržet zákazníky a zvyšovat v čase objem prodeje, který každý zákazník generuje.

Jak to dělá Amazon a jak můžete začít vy?

Podmínkou pro segmentaci zákazníků je analýza dat, která máte k dispozici o jednotlivých zákaznících a jejich transakční historii. Co budete potřebovat? Určitě především data (i to je překvapivě někde problém), nástroje pro analýzu dat a v neposlední řadě také šikovného analytika. Každá z těchto tří součástí je nezbytná pro úspěch. Ovšem nemusíte být hned tak velcí jako Amazon, který pro data mining svých dat o zákaznících používá robustní nástroje od SASu.

Na následujícím příkladu jednoho zahraničního eshopu bych vám chtěl ukázat, že i jednoduchá vizuální analýza dat o zákaznících a jejich objednávkách v primitivním modelu RFM (tzv. Recency Frequency Monetary) může být cenným zdrojem nových poznatků a souvislostí. Tento model, který se v direct marketingu používá již hodně dlouho, segmentuje zákazníky v třídimenzionální kostce podle času, který uplynul od poslední objednávky (recency), četnosti nákupů (frequency) a celkové/průměrné peněžní hodnoty všech nákupů daného zákazníka (monetary). RFM model, který má samozřejmě svá omezení a byl již v současnosti překonán mnohem sofistikovanějšími, prediktivními modely (zejména z kategorie behaviorálního cílení), ovšem může identifikovat segment, který je vhodný k zacílení přímé kampaně, jejímž účelem bude podnítit (nebo v marketingové hantýrce také reaktivovat) „mrtvé“ zákazníky k opakovanému nákupu.

Podívejte se na následující dva grafy. První graf ukazuje histogram počtu objednávek na zákazníka a vyplývá z něj, že drtivá většina zákazníků realizovala během několika let u daného eshopu pouze 1 objednávku. Druhý graf ukazuje opět na histogramu dobu, která u daného zákazníka uplynula od jeho poslední objednávky. Z druhého grafu je patrné, že většina zákazníků naposledy nakoupila více než před rokem.

Když máte problémy s retencí…

Z obou grafů je zřejmé, že daný eshop má obrovský problém s retencí zákazníků, a že nezanedbatelný potenciál se skrývá nikoliv v získávání nových klientů, ale zejména v podněcování opakovaných nákupů u stávajících zákazníků. Pojďme se tedy na následujícím grafu, který zobrazuje zákazníky eshopu v modelu RFM (peněžní hodnota zákazníka je vyjádřena intenzitou zelené barvy), podívat na to, který segment zákazníků představuje nejvhodnější cíl reaktivační kampaně.

Můžete si stanovit relativně jednoduché pravidlo, že oslovíte zákazníky, kteří v minulosti nakoupili alespoň 2×, tj. v minulosti potenciálně loajální segment, ale jejichž poslední nákup proběhl nejméně před jedním rokem nebo dříve, tj. loajalita se nekoná. Je to stále relativně široce pojatý segment, ale momentálně postačuje alespoň pro demonstrační účely. V reálné aplikaci bych preferoval ještě užší segment, aby bylo možné maximalizovat relevanci kampaně a vysokou pravděpodobnost kladné odezvy na komunikovanou nabídku zboží.

Testujte, testujte, testujte!

Nezapomeňte také i v přímé komunikaci na vybrané segmenty zákazníků aplikovat pravidlo „test & learn”. Každou, i cílenou, marketingovou komunikaci testujte. Pro případ, že reaktivace selže a zákazník na nabídku nezareaguje, můžete jako alternativní součást komunikace nabídky nebo jako „follow up“ zjistit, co je příčinou odchodu zákazníka prostřednictvím dotazníkového výzkumu. Ale to už je jiná kapitola…

A co vy? Znáte hodnotu vašich zákazníků? Investujete nejen do akvizice nových zákazníků, ale i do retence a zvyšování hodnoty stávajících zákazníků? Také si myslíte, že hromadný emailing dvakrát týdně na celou databázi zákazníků bez jakékoliv segmentace je jen rychlá cesta k „unsubscribe“?

Související články:

• Jak využít data z vašeho webu ke zvýšení předvánočního prodeje (1/2)
• Jak na analýzu návštěvnosti (aneb základní reporting NENÍ dostatečným využitím vašich webových dat)