Скидочная система для магазинов и услуг

Скидочная система для магазинов и услуг

Пост написан из желания получить какую-то обратную связь от широких масс.
Речь пойдет о доступной системе учета накопительных скидок клиентов для магазинов и услуг. Будет много букв.

Предположим, у вас или ваших знакомых есть магазин (будем говорить о магазине, как более сложном (организационно) примере, а для людей, оказывающих услуги все только проще). Или, может быть, вы задумываетесь об открытии оного. Небольшой магазинчик/ларек/место в ТЦ или подземном переходе — что угодно. Небольшой уютный бизнес. Любой такой бизнес стремится обрасти постоянными покупателями, увеличить средний чек, а следовательно — выручку и прибыль.

Все знают, что покупатели любят скидки, любят, когда их поощряют за лояльность. И сами покупатели это знают и любят — спрашивают о наличии системы скидок, скидочных картах и т.п.

И вот перед вами встает вопрос: как организовать в своем уютном бизнесе скидочную систему? Сделать все красиво и элегантно, как у крупных торговых сетей с их интеграцией скидочных карт, нереально: это ИТ-инфраструктура, кассы, подключенные к сети, сервера, ПО. Покупать такие кассы, печатать карты, заказывать разработку софта, поддерживать работу всей этой инфраструктуры — неподъемно дорого и нерентабельно. Да и в 90% случаев вы ничего не понимаете в технике, не знаете, как найти программиста, не понимаете, адекватна ли заламываемая им цена, и т.д. и .т.п. В общем, все сложно. А покупатели продолжают спрашивать о скидках и расстраиваются, когда слышат, что скидочной системы нет.

И тут начинается самопал и рванина: скидки беспорядочно делаются «от балды», либо, в лучшем случае, заказываются визитки, являющие собой заменители скидочных карт, и дальше тоже кто во что горазд, кому что подсказала фантазия о принципе раздачи и применения этих визиток. Одним словом — колхоз.

Но что если я скажу, что вы могли бы организовать продуманную скидочную систему, пройдя быструю регистрацию на сайте в интернете? Причем такую систему, которая, при грамотном подходе, будет не уменьшать вашу прибыль из-за предоставляемых скидок (как в случае с визитками), а увеличивать, за счет стимулирующих правил?

Итак, есть идея (даже ранняя версия прототипа) сервиса учета накопительных скидок для бизнеса. Как это будет выглядеть:
1. Заходите на сайт, регистрируетесь.
2. Входите в рабочий терминал (это просто страница на сайте), настраиваете правила начисления и использования бонусных баллов.
3. Если у вас работают продавцы — сообщаете им специальный пароль для работы в терминале.
4. Используя смартфон или планшет заносите каждого покупателя в систему. Вернувшимся покупателям делаете скидки в рамках установленных правил.
5. Профит!

Что нужно для работы с системой
Необходим смартфон или планшет с доступом в интернет. Если у вас работают продавцы, можно купить самую дешевую модель для этой работы, или же вовсе сказать им, чтобы работали со своих смартфонов, если ситуация такова, что нужно экономить каждую копейку. Данные хранятся на сервере, а не в смартфоне. А в случае конфликта с продавцом, вы сможете сменить пароль от терминала, чтобы избежать диверсии со стороны продавца.

Сейчас, на этапе прототипирования, существует веб-версия терминала. Что уже обеспечивает поддержку всех мобильных устройств, не зависимо от платформы. Когда прототип устаканится — будет сделано приложение под андроид.

Теперь о правилах начисления и применения бонусов.
1. Бонусы начисляются в виде процента от суммы чека. Однако, можно задать и абсолютное значение, а так же, скомбинировать их.
2. Списание бонусов регулируется двумя параметрами: лимитом скидки от суммы чека (какую часть стоимости покупки можно оплатить накопленными бонусами — например, максимум 30%) и минимальной суммой покупки, при которой разрешается применять накопленные бонусы.

Пример
Система позволяет задать такие правила: каждому покупателю начисляется в виде бонуса 3% от любой суммы чека, и он может использовать накопленные бонусы для оплаты не более чем 50% стоимости покупки, при покупке от 1500 рублей.

В дальнейшем правила будут настраиваться еще более гибко. Появится возможность задавать разные наборы вышеприведенных совокупностей правил в зависимости от общей суммы, потраченной клиентом в магазине за всю историю.

Пример
Например, можно будет задать такие правила: если клиент потратил в магазине до 10 тыс. рублей, начисляем ему 3% от чека и разрешаем оплату бонусами 15% стоимости покупки. Если клиент потратил 10-50 тыс., начисляем ему 5% от чека и разрешаем оплату бонусами 30% стоимости. Если клиент потратил более 50 тыс. рублей, начисляем 7% и разрешаем оплату бонусами 50% стоимости покупки и т.п.

Алгоритм работы продавца
Итак, клиент готов совершить покупку.
1. Продавец вводит идентификатор клиента в терминал и запрашивает его данные нажатием кнопки.
Терминал обновляет бонусный счет клиента (сколько у него бонусов).
2. Продавец вводит сумму покупки.
Терминал обновляет информацию о возможности использования бонусов (максимальная величина скидки) с учетом введенной суммы и заданных правил использования бонусов.
3. Продавец интересуется у клиента, будет ли тот использовать бонусы и в каком количестве.
4. Если клиент использует бонусы для скидки, продавец вводит эту величину.
Терминал отображает сумму чека, которую продавец должен получить у клиента.
5. После получения оплаты продавец применяет введенные данные — информация о покупке сохраняется на сервер.

Об идентификации клиентов
Что выбрать в качестве идентификатора клиента система никак не ограничивает — на то ваша полная свобода. Однако, можно рекомендовать 2 основных подхода.
1. Номер телефона клиента. Клиенту не нужно ничего с собой иметь. Свой номер знают все. Если же нет (значит, клиент старшего возраста — инфа 99%) — можно указать номер дочки, внучки и т.д., кто есть в контактах. В реальной жизни использование номера телефона — проверенный рабочий вариант. Так, например, работает одна сеть зоомагазинов.
2. Если хотите все сделать с лоском и бюджет позволяет — можно заказать номерные карты и использовать в качестве идентификатора номер выданной клиенту карты.

О защите от накруток бонусов продавцами
Чтобы защититься от махинаций с системой со стороны недобросовестного персонала, каждый день в заданное время (например, после закрытия смены на кассе) вы будете получать на почту письмо с отчетом за день — суммой выручки, проведенной через систему и списком конкретных транзакций. При правильном использовании системы, сумма выручки из отчета и в кассе должны совпадать. Иное — повод для разбирательства.

В будущем планируется добавление функцонала статистики, ведь все продажи фиксируются в системе, и это хороший повод проанализировать свое положение.

О ценообразовании
На первых порах после запуска планируется, что сервис будет полностью бесплатным.
Когда испытания в реальных условиях пройдут успешно, планируется сетка тарифов в зависимости от количества клиентов в базе (которая, возможно, претерпит изменения по итогам испытаний):
1. до 500 — бесплатно
2. 500-2000 — 100р. / мес.
3. 2000-10000 — 500р. / мес.
4. 10000-50000 — 1500р. / мес.

Дальше расписывать не буду, ибо ориентир, в первую очередь на малый бизнес, а магазин с клиентской базой в 50 тыс. человек — это уже очень приличное заведение районного масштаба.

Пробный период — 3 месяца.

Пожалуй, на этом остановлюсь. Написано уже много. Идей тоже много, но теперь хотелось бы встать под «вентилятор» обратной связи.
Есть ли кто-то, кому подобный сервис был бы интересен, или наоборот — кто считает (аргументированно) его бесполезным?

Источник

Дисконтная система

Представляем вашему вниманию новую идею для малого бизнеса – Дисконтная система с кэшбэком.

В наше время большинство предпринимателей стараются вести бизнес в интернете, даже те кто уже не первый год занимается торговлей, начинают открывать интернет-магазины и постепенно переводят свой бизнес в интернет, либо открывают группы и сообщества в социальных сетях и работают там. И это правильно! Ведь сейчас намного дешевле и проще вести бизнес в интернете, не нужно снимать офис и нанимать сотрудников, которым нужно платить зарплату постоянно, не зависимо от того есть у вас заказы или нет. В интернете все намного проще, для открытия своего бизнеса достаточно небольшого стартового капитала, а порой и вовсе можно открыть перспективный и доходный бизнес с нуля.

Читайте также:  Анализ системы финансового планирования это

Дисконтная система – высокодоходная бизнес идея

Итак, почему именно Дисконтная система? Да все просто, есть спрос, значит необходимо предоставить предложение. По результатам статистики Яндекса в поиске каждый месяц более 2 миллионов человек ищут товары или услуги со скидкой, по картам какой-либо дисконтной системы (дисконтного клуба) или по картам непосредственно того магазина, где собираются что-либо купить. Спрос хороший, давайте будем формировать предложение.

Суть бизнес идеи заключается в том, что вы даете людям возможность покупать товары и услуги со скидками в различных магазинах и помимо скидки покупатели получают до 30% кэшбэк от стоимости покупки. Вы же стабильно зарабатываете % от покупок всех пользователей вашей Дисконтной системы.

Сами единые дисконтные системы, дисконтные клубы и системы скидок давно уже прижились на рынке России и стран СНГ, не говоря уже о Европе и США. Но вот дисконтная система или сайт скидок с функцией кэшбэк это новинка, тем более если еще сделать реферальную систему и платить пользователям за привлечение друзей и родственников, в таком случае ваша дисконтная система будет стремительно развиваться благодаря «сарафанному радио».

Что нужно чтобы создать дисконтную систему или дисконтный клуб?

Для начала вам достаточно будет создать группу Вконтакте и в Одноклассниках, делается это за 5 минут, причем абсолютно бесплатно. Лучше конечно будет создать свой сайт и писать на нем обзоры на каждый товар или услугу, которые пользователи могут приобрести со скидкой благодаря вашей дисконтной системе. Ваш сайт будет разрастаться и наполняться вашими обзорами, а соответственно на него будут заходить все больше и больше людей со всего мира.

Итак, группу в социальных сетях или сайт вы создали, теперь вам необходимо зарегистрироваться в кэшбэк системе ЛетиШопс или в партнерской программе Адмитад, а там уже добавить партнера LetyShops.

Если вы зарегистрировались в кэшбэк системе ЛетиШопс, то вам необходимо перейти по ссылке «Приведи друга» и ознакомиться со способами привлечения пользователей в сервис. Зарегистрироваться в партнерской программе Admitad. Если же вы зарегистрировались в Адмитад, то в каталоге партнеров, в поисковую строку вводите LetyShops и подключаетесь к партнеру.

Вам будут оплачивать 75% пожизненно от дохода сервиса с приведенных вами покупателей. Согласитесь процент хороший! И тот факт что это бессрочно конечно очень радует. Это значит, что если привлеченный вами человек совершит свою покупку через год-полтора, то вы все равно получите 75% от его кэшбэка и будете получать с каждой его покупки.

Далее, подключившись к кэшбэк сервису, вам необходимо получить вашу партнерскую ссылку, которую вы будете размещать в своих группах, на вашем сайте, ссылка нужна для того чтобы сервис ЛетиШопс понимал, что это именно вы привлекли покупателя.

Как рекламировать Дисконтную систему?

Если вы начинаете бизнес с нуля и не готовы вкладывать ни копейки, тогда вам необходимо самостоятельно размещать ваши ссылки везде где только можно. Учтите! Везде где можно! Не нужно заниматься спамом. Поищите в интернете форумы и группы совместных покупок, зарегистрируйтесь там, пообщайтесь немного и при любом удобном случае делитесь вашей ссылкой.

Если же у вас есть стартовый капитал и вы готовы сделать даже небольшие вложения, тогда советуем вам использовать таргетированную рекламу Вконтакте и таргетинг на Авито. Оба эти сервиса еще не столько популярны как контекстная реклама от Яндекса или Google, а потому и цены на клик там можно добиться в несколько раз меньше.

Помимо интернета, рекомендуем вам рекламировать вашу дисконтную систему двумя следующими способами:

1) Закажите яркие и красивые визитки с текстом «Скидки в 700 магазинах + возвращаем до 30% с каждой покупки». Визитки лучше заказывать в количестве от 1000 штук, вообще чем больше тем лучше, но вы заказывайте исходя из своего бюджета на рекламу. Подайте объявление в интернете о поиске промоутеров, поставьте промоутеров в проходимых торговых центрах и пусть раздают визитки.

2) Закажите рекламу на коммунальных квитанциях, как правило размещением такой рекламы занимаются сами ЖКХ. Это один из наиболее эффективных способов рекламы, так как квитанции о коммунальных платежах за воду/свет/газ многие хранят на протяжении всего года и ваша реклама будет постоянно мелькать перед глазами. А тем более что вы даете людям возможность покупать со скидкой и еще получать кэшбэк с каждой покупки, то для вашего бизнеса это будет просто «бомба»!

Подводим итоги

Дисконтную систему или дисконтный клуб, как вам больше нравится, вы создали. Оформили красиво группы в соцсетях, сделали красивый сайт и пишите на нем обзоры на каждый магазин или каждую акцию вашей Дисконтной системы. Рекламу настроили и запустили. Теперь вам остается ежедневно просматривать статистику по вашей рекламе, сколько людей перешло, сколько зарегистрировалось. Постоянно следите за вашими рекламными кампаниями, внедряйте новые идеи, включайте креатив, экспериментируйте с картинками и текстом. Так вы добьетесь максимальной отдачи от рекламы.

Источник



Бизнес анализ и дисконтная карта

Анализ дисконтных карт как основа описания клиентской базы аптеки

Каверина Ирина Сергеевна
аспирант, кафедра медицинской и биологической кибернетики
Россия, СибГМУ Минздрава России, НИ ТГУ
[email protected]

Фокин Василий Александрович
д.т.н., профессор
Россия, СибГМУ Минздрава России, НИ ТГУ

Цель работы — анализ дисконтных карт для выявления структуры клиентской базы. Применение метода SOM позволило на основе предикторов RFM выделить три группы клиентов, имеющих дисконтные карты, и определить их основные характеристики. Показано, что они характеризуется стабильными предикторами RFM. Проведенный анализ позволяет предположить, что наличие дисконтной карты выступает основой для формирования долгосрочных отношений «клиент – аптека», что проявляется в совершении постоянных покупок в рассматриваемой аптечной организации.

дисконтная карта, аптечная деятельность, клиентская база, метод SOM, RFM-анализ, сегментирование клиентов, удовлетворение спроса

Категории статьи:

Методологические инструменты технологизации подпроцессов управления организации
Внутренние коммуникации в период пандемии
Коммуникационная стратегия нового бренда на региональном издательском рынке
Развитие систем управления владельческими рисками как основа обеспечения экономической устойчивости российских организаций в условиях пандемии
Блиц-мониторинг состояния предприятия

Статья также доступна (this article also available):

Введение

В современных условиях организации (и аптеки) стремятся улучшить свое положение на рынке, как с позиции улучшения качества обслуживания, удовлетворения спроса потребителей, так и с позиции получения коммерческой выгоды. Реализация этих целей обусловлена стратегией построения долгосрочных взаимоотношений «клиент – аптека», под которыми подразумевается взаимовыгодное сотрудничество.

Аптечное учреждение в случае долгосрочных отношений может более эффективно удовлетворять потребности клиента, за счет чего оптимизирует закупки и увеличивает прибыль. Кроме того, при долгосрочном сотрудничестве возникает эффект лояльности потребителей, который ведет к уменьшению издержек по привлечению новых потребителей и увеличению запросов клиентов [3].

Выстраивание долгосрочных взаимоотношений основано на создании клиентской базы (КБ) и ее постоянном анализе и управлении. Обычно анализ КБ заключается в анкетировании клиентов аптеки в течение определенного периода. Однако анкетирование, в силу своей специфики, ориентировано на одномоментный срез КБ. Долгосрочные взаимоотношения предполагают знание покупательского поведения клиента за определённый период. Программное обеспечение, установленное в аптечных учреждениях, позволяет получать такую информацию на основе дисконтных карт клиентов. В различных отчетных документах хранится разнообразная информация по продажам по дисконтным картам: дата, время, сумма, наименование купленных позиций, величина скидки. Выдача дисконтной карты сопровождается заполнением мини-анкеты, содержащей дополнительную личную информацию о клиенте, как правило, это ФИО, пол, возраст, адрес электронной почты или номер телефона [5]. С этой точки зрения дисконтная карта является наиболее надежным и объективным источником информации об истории взаимоотношений потребителя и аптечного учреждения.

Целью настоящей работы является анализ дисконтных карт для выявления структуры КБ.

Материалы и методы

Первичные данные формировались на основе информации, взятой из отчета по продажам по дисконтным картам за календарный год одной из муниципальных аптек г. Томска. В отчет включены сведения о номере дисконтной карты, датах и суммах покупок, совершенных по ней. Долгосрочность взаимоотношений определяется регулярностью обращения клиента в аптечное учреждение, то есть совершение им как минимум одной покупки за заданный период времени. В качестве такого периода можно рассматривать, например, неделю, месяц и т.п. Продажи в аптеках носят выраженный сезонный характер, обусловленный сезонностью заболеваний, поэтому в качестве такого периода нами рассматривались сезоны года.

Читайте также:  Факторный анализ финансовый директор

Данные отчета о продажах по дисконтным картам позволили вычислить для каждого клиента предикторы: давность совершения последней покупки (R), количество совершенных покупок (F), стоимость всех покупок за выбранный период (M). Применение RFM-анализа [2] делит всех клиентов на 125 групп по различному сочетанию показателей предикторов. Такое большое количество групп не всегда позволяет провести содержательный анализ. Для укрупнения групп использовался один из методов Data Mining – Self-Organized Maps. Данный метод удобен при визуализации многомерных данных, т.к. позволяет наглядно увидеть общие закономерности в анализируемом массиве данных [1,4].

Результаты

Были рассмотрены два варианта разделения клиентов на группы по данным о продажах по дисконтным картам. В первый вариант анализа были включены все клиенты, которые совершили хотя бы одну покупку в течение календарного года в любом из сезонов («зима» — 1726 карта, «весна» и «лето» — 1959 карт, «осень» — 2307 карт). Второй вариант проводился для постоянных клиентов рассматриваемого аптечного учреждения. Под постоянными клиентами понимались покупатели, которые совершали покупки регулярно в течение календарного года, то есть как минимум одну покупку в каждом из сезонов (849 карт).

Для каждого варианта был проведен анализ методом SOM с использованием свободно распространяемого программного комплекса Deductor Studio Academic 5.3 1 . Входными данными являлись рассчитанные для каждого клиента предикторы R, F и М.

В результате обработки все клиенты были разделены на 3 кластера: «высокий», «средний» и «низкий» (рис. 1), каждый из которых характеризуется различным диапазоном значений предиктора R. Для кластера «высокий» значение показателя R составило менее одного месяца (R < 28 дней), для «среднего» от одного до двух месяцев (29 ≤ R < 56), для «низкого» – более двух месяцев (R > 57).

Сегментация клиентов аптеки методом SOM

Рис. 1. Сегментация клиентов аптеки методом SOM:

0-высокий, 1 – средний, 2 – низкий.

Как видно из рис. 1, выделенные кластеры для постоянных клиентов характеризуются стабильным покупательским поведением вне зависимости от сезона. При первом варианте анализа наблюдается аналогичная структура кластеров у осенне-зимних месяцев и весенне-летних, что может говорить о смене покупательского поведения в указанные периоды.

Кластер «высокий» является самым многочисленным, в то время как кластеры «средний» и «низкий» разделились практически одинаково. На рис. 2 представлено сезонное распределение КБ по кластерам. В первом случае наблюдается стабильное распределение клиентов по кластерам в течение года, за исключением сезона «зима». Второй вариант анализа показал, что в весенне-летние месяцы происходит перераспределение клиентов по кластерам: уменьшается процент клиентов кластера «высокий», при некотором увеличении клиентов «среднего» и «низкого» кластеров.

Сезонное распределение КБ по кластерам

Рис. 2. Сезонное распределение КБ по кластерам

Для отображения динамики движения КБ были построены матрицы переходов по каждой из смежных пар сезонов. В табл.1 приведен пример такой матрицы для сезонов «зима/весна».

Таблица 1 — Динамика движения КБ (на примере сезонов Зима/Весна)

Динамика движения КБ (на примере сезонов Зима/Весна)

Сравнение матриц переходов по сезонам по вариантам анализа показал, что постоянные клиенты (второй вариант анализа) составляют большую часть клиентов, сохраняющих свое покупательское поведение (63% в кластере «высокий», 99% в кластере «средний», 70% в кластере «низкий»). При этом первый вариант анализа позволяет проводить прогнозирование состояния КБ на заданный период.

На рис. 3 представлены суммы среднего чека для выделенных кластеров по сезонам.

Суммы среднего чека для выделенных кластеров по сезонам

Рис. 3. Средний чек

Видно, что при первом варианте анализа, сумма среднего чека у кластера «низкий» является наиболее стабильной. Можно предположить, что клиенты, отнесенные к кластеру «низкий» совершают продуманные покупки, т.е. заранее составляют список необходимых товаров аптечного назначения. Кроме того, клиенты, которые реже ходят в аптеку, покупают на бóльшие суммы. Следует отметить, что наиболее изменчива сумма среднего чека у покупателей кластера «высокий», причем в осенне-зимние месяцы сумма среднего чека у них уменьшается.

По второму варианту также наблюдается существенное изменение суммы среднего чека по кластеру «высокий» в зависимости от сезона, причем пик суммы среднего чека приходится на сезон «Лето». В ходе анализа чеков таких клиентов были выявлены так называемые «корпоративные» клиенты. К таким клиентам были отнесены те, у кого предиктор F > 45, то есть клиенты со средней частотой обращаемости стремящейся к двум дням. Такая частота посещений может быть объяснена тем, что покупки совершают не для личного пользования, а для обслуживания определенных групп потребителей, например, закупки, совершаемые социальным работником, организацией и т.п. Поскольку «корпоративные» клиенты не меняют своего поведения в зависимости от сезона, это может являться объяснением повышения суммы среднего чека у покупателей кластера «высокий» в сезоне «лето».

Наиболее стабильным выявленным показателем для покупателей всех кластеров является средняя обращаемость по дням (рис. 4).

Средняя обращаемость в аптеку, дни

Рис. 4. Средняя обращаемость в аптеку, дни

Следует отметить, что обращаемость клиентов несколько увеличивается в весенне-летний период, причем при втором варианте анализа это выражено сильнее. При первом варианте анализа частота обращения клиентов кластеров «низкий» и «средний» для сезонов «зима», «весна» и «лето» остается неизменной и снижается статистически значимо (p<0.001) для сезона «осень».

Полученные результаты свидетельствуют о том, основой описания КБ аптеки могут выступать данные из отчетов по продажам по дисконтным картам. Описание структуры КБ по анализу данных о продажах по всем клиентам позволяет прогнозировать как распределение клиентов по кластерам КБ. При изучении потребностей клиентов целесообразнее выделять данные по продажам по дисконтным картам постоянных клиентов, совершающих покупки регулярно в течение рассматриваемого периода, поскольку постоянные клиенты показывают более стабильное поведение в сравнении со всеми покупателями.

Заключение

Таким образом, применение метода SOM позволило на основе предикторов RFM выделить три группы клиентов, имеющих дисконтные карты, и определить их основные характеристики. Показано, что они характеризуется стабильными предикторами RFM. Проведенный анализ позволяет предположить, что наличие дисконтной карты выступает основой для формирования долгосрочных отношений «клиент – аптека», что проявляется в совершении постоянных покупок в рассматриваемой аптечной организации.

1 Официальный сайт компании: http://www.basegroup.ru

Библиографический список

  1. Kohonen T., Self-Organizing Maps (Third Extended Edition), New York, 2001, 501 pр.
  2. Lorenz K. RFM Segmentation and Analysis [URL: http://blog.bronto.com].
  3. Reichheld F. The Loyalty Effect: The Hidden Force Behind Growth, Profits, and Lasting Value. Harvard Business School Aress, 1996.
  4. Каверина И.С. Анализ клиентской базы аптеки методом самоорганизующихся карт Кохонена // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов II Международной конференции «Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине»/ Часть II/ под ред. О.Г.Берестневой, О.М.Гергет; Национальный исследовательский Томский политехнический университет. − Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2015, с. 191 – 193.
  5. Каверина И.С. Анализ существующих методов управления клиентской базой для повышения конкурентоспособности аптечной организации // Бюллетень сибирской медицины, 2014, том 13, №4, с. 172 – 180.

Выходные данные
ООО «МЦНИП» ©2011-2020
Современные технологии управления
ISSN 2226-9339
Электронное периодическое издание зарегистрировано Роскомнадзором, свидетельство СМИ ЭЛ № ФС 77 — 44067 от 01.03.2011 г.
Учредитель и издатель: ООО «МЦНИП» Гл.редактор: Скопин О.В.
тел.8-919-511-32-15
[email protected]

Параметры выхода
/>Open Access Journal
Язык журнала: русский, английский
Территория распространения — РФ, зарубежные страны
Возрастная категория сайта: 6+

Источник

Карты лояльности как инструмент RFM-анализа

Сколько у вас дисконтных карт? Пять? Десять? Несколько десятков?

Перебираете ли вы их дома, думая: «Вот по этой карте у меня скидка 20%, пойду-ка поем»?

Может быть скидка на стройматериалы сподвигла вас на ремонт, а акция ювелирного магазина позвала в ЗАГС и в магазин за новыми обручальными кольцами?

Из разговоров с владельцами нижегородских торговых сетей у меня сложилось мнение, что именно так должны рассуждать их клиенты.

Дисконтная карта, навязанная клиенту, должна стать «кольцом всевластия», притягивающим его в магазин изо дня в день. Достаточно придумать Программу Лояльности, и клиенты начнут покупать ненужные им вещи, мирясь с неудобным для них местоположением и даже плохим сервисом.

Вы обратили внимание на изменение, по сути, самой бизнес-модели ритейлеров? Владельцы торговых сетей начали думать не о продажах реального товара – шин, дисков, бижутерии, пиццы, того, с чего в общем-то и начинался их бизнес. Торговые сети теперь продают дисконтные карты и скидки. Ведь именно для этого разрабатываются карты броского дизайна, методы их продвижения, скрипты в точках продаж, мобильные приложения, не так ли?

Читайте также:  Анализ детализации мобильной связи Билайн

Что, если дисконтная карта – не приманка для клиента, а всего лишь ключ к анализу его покупок? Статистика в разрезе покупок каждого клиента позволяет ответить не только на вопрос «Кто виноват?» в стагнации продаж (кризис, динамика цен на Urals или тов. Барак Обама лично), но и на более важный – «Что делать?».

Что нужно сделать для того, чтобы выросли продажи конкретных шин в придорожном магазине? Имеет ли смысл предлагать программу inch up для владельцев Lada Granta? Много ли владельцев этих машин хотят перейти с шин 15″ на 17″?

Проанализировав результаты программы лояльности с точки зрения именно продаж, а не баллов лояльности и совершенствования программы самой по себе, получим ли мы точный ответ относительно правильности наших действий? Все остальные карты выданы клиентам после первой покупки и лежат у них дома. Они вспомнят о них, только когда придут в магазин. Как можно изменить эту ситуацию? Да очень просто – нужно начать продавать не скидки, а товары.

Лояльность клиента проявляется только в том, что он готов делиться с вами информацией о своих покупках у вас, используя вашу дисконтную карту. Не более того, но и не менее. Что для вас важнее^наличие вашей карты у клиента или его покупки? Иногда кажется, что карта – важнее. Именно про нее спрашивают тех, кто уже и так пришел в магазин.

Работает ли сеть с теми, кто пришел один раз и больше не приходит? Как она работает? Рассылает SMS c информацией от Департамента Ненужных Вещей о том, что сеть хочет продать, но не о том, что клиенты хотят купить? И это в лучшем случае. Безусловно, есть люди, которым интересны покупки сами по себе. Именно они готовы покупать три вещи по цене двух, когда им не нужно и одной. Но много ли таких клиентов?

Статистика продаж самых разных по профилю региональных розничных сетей (автозапчасти. шины и диски, бижутерия, суши и пицца, товары для здоровья и комфорта) показала, что доля «серийных покупателей» невелика, лишь 5–10% клиентов совершают 3-4 и более покупок в год в специализированных сетях (мы не анализировали продуктовый ритейл).

Есть ли смысл заменять пластиковую дисконтную карту на мобильное приложение, QR код или покемона, если сами продажи не растут, а клиент не приходит чаще и не покупает больше? Может, для клиента достаточно простого универсального идентификатора, его ИНН или номера телефона?

Кроме самой простой статистики – количества и суммы покупок на одного клиента, его идентификатор, вне зависимости от способа его реализации, может рассказать и многое другое.

Для торговой сети идентификация клиента намного важнее, чем для него самого! Для этого и нужны карты лояльности.

Не все компании обладают бюджетом для «коврового бомбометания» спецпредложениями во всех сегментах клиентов. Более того, слишком навязчивый маркетинг приведет ваши предложения в корзину для спама.

Для детального анализа торговым сетям можно рекомендовать применение методики RFM-анализа, которая классифицирует клиентов на основе их прошлых действий и позволяет спрогнозировать поведение клиентов, а также подготовить и скорректировать маркетинговые планы компаний.

Возможности RFM-анализа в программах лояльности

Название методики RFM представляет собой аббревиатуру от слов Recency (новизна), Frequency (частота), Monetary (денежный поток).

В нашем случае Recency – это время, прошедшее с последней покупки клиента; Frequency – количество покупок, совершенных клиентом; Monetary – объем покупок клиента в сети за исследуемый период.

Оценив клиентов по факторам Recency, Frequency и Monetary, используя пятибалльную шкалу, мы получили 125 групп: 555, 554, 553, 552, 551, 545, и так вплоть до 111 (само собой, в некоторых торговых сетях не все клиенты присутствуют в каждом сегменте).

Координаты RFM дают подробную картину происходящего с клиентской базой.

Клиенты с оценками 1R-1F-5M могли обратиться к сети лишь однажды, много потратив, но не рассчитывая на сотрудничество в дальнейшем.

Простой пример: ремонт квартиры или покупка мебели. Обычный покупатель пойдет за мебелью и обоями только через несколько лет после ремонта. А вот клиенты с оценкой 1R-3F-5M с большей вероятностью стали недовольны сетью или потеряли к ней интерес.

Клиенты 5R-5F-5M – это VIP, сливки базы клиентов торговой сети.

Их не бывает много, во всех исследованных нами сетях это 5–10% адресной базы. Скорее всего, сети уже не удастся испортить отношения с такими клиентами.

5R-5F-5M

Статистика показала, что, например, все маркетинговые усилия ряда нижегородских сетей сосредоточены на этом сегменте. Сотрудничество с этими людьми расширяется, их приглашают на специальные мероприятия, анкетируют их на предмет пожеланий по развитию компании, разрабатывают для них особые программы лояльности.

Но как бы не были хороши и приятны эти клиенты – это всего лишь 5–10% клиентской базы. Даже если они будут покупать в два-три раза больше, продажи сети в целом вырастут на 20–50%, но не в разы. Потенциал сетей значительно больше и связан с остальными клиентами.

4R-1F-1M

Это наиболее многочисленная категория клиентов во всех исследованных сетях. Новые клиенты, которых удалось привлечь один раз, им выдали карты, почему же про них забыли? Может, им нужны особые приглашения, или им что-то не понравилось, товар или сервис, почему они перестали появляться в сети и не переходят в другую категорию?

«5» только в одной категории

С «отличниками» только в категории Recency (самые новые клиенты) сети должны определиться. Эти клиенты еще помнят про сеть и, возможно, скоро проявят к ней интерес. Только в этом случае рассылки – эффективный способ удержать их внимание.

Клиенты, покупающие часто (оценка 5F), но помалу, ценны своим постоянством. Им нужно пробовать предложить «сопутствующие» товары. Кофемолки – к кофе, стиральные порошки к стиральным машинам, диски к «болгаркам». Это сможет расширить ассортимент их покупок.

Клиент с оценкой 5М однажды уже дал сети заработать, но не проявляет активности. Почему бы не показать его особую ценность для сети? Что они покупали и почему не покупают вновь? Может аккуратно выяснить, чего бы они хотели от сети? Чего им не хватает, чтобы стать постоянными покупателями? Это можно выяснить с помощью анкет и опросов.

«1» только в одной из категорий RFM

Внутренние резервы сети. Они достаточно постоянны, сеть может поэкспериментировать с ними и найти способ вытянуть этих клиентов до значений 3–4 в этой категории.

«Троечники»
Наша статистика показала, что «троечников» вполне можно предоставить самим себе. У них уже были основания для того, чтобы сделать несколько покупок в сети. Большинство из них подтянутся до «хорошистов». Однако мониторинг этих клиентов необходим, для понимания того, не теряем ли мы их, и не становятся ли их оценки хуже.
Типы поведения клиентов

Статистика показала, что переход от продаж «скидок» и «программ лояльности» к анализу индивидуальных покупок клиентов позволил региональной сети удвоить продажи без дополнительных затрат на расширение клиентской базы, открытие новых магазинов и освоение новых регионов.

«Кочевое» развитие, без учета динамики качества клиентов, в координатах RFM или других, выбранных торговой сетью для оценки покупателей проходит по одному и тому же сценарию:

1. Относительно быстрый рост продаж, если угадали с направлением;

2. Рост клиентской базы и продаж за счет новых клиентов;

3. Стагнация, формирование «ядра» VIP-клиентов и «болота» клиентов, не покупающих ничего.

4. Возможный спад за счет миграции ядра» VIP-клиентов. Для небольшой региональной торговой сети с 10–20 тыс. клиентов, миграция нескольких сотен VIP-клиентов может оказаться драматическим или даже фатальным. Продажи могут упасть в разы, когда 3% твоих клиентов делают 50% твоих продаж.

Какой из сценариев выбрать – каждая торговая сеть решает сама. В любом случае статистика и RFM анализ помогут разобраться, что стоит за ростом клиентской базы и объемом продаж и чего ждать от клиентов дальше. Кроме этого, вы всегда знаете, в какой точке карты находятся ваши клиенты и удается ли вам улучшить ситуацию.

Источник

Adblock
detector