Клиент не реагирует на скидку

Задача. Ваши специальные предложения не оправдывают ожиданий. Бизнес мало получает от них. Например, перед Новым годом компания по продаже товаров для дома предложила скидки на цветочные горшки, потому что нашла излишек на складах. Акция не привлекла покупателей.

Решение. Проанализируйте информацию по спросу, маржинальности и прошедшим акциям из «1C» и CRM. Поймете, какой товар вам выгодно продавать по акции, и определите клиентов, которых заинтересует специальное предложение.

Как сделать. Сначала выясните, на какой товар запускать акцию. Возьмите товар, у которого самая большая маржинальность. Проанализируйте цены на рынке, подумайте, какую самую привлекательную цену можете предложить. Например, компания получает 38 процентов маржинальности с елочной мишуры определенного размера. Если снизите цену на самый популярный товар, увеличите трафик в магазин и сможете допродать остальные позиции.

Допустим, компания не может позволить себе большие скидки. Чтобы понять, что хотите продвинуть, изучите данные продаж за последний год: сезонность, маржинальность, совместимость товаров. Так, в магазине детских товаров поняли, что яркую канцелярию в августе покупали меньше, чем в предыдущие периоды. Покупатели приобретали нужные вещи для школы и экономили на непрактичных вещах. Компания запустила акцию, которая задействовала детей клиентов: они сами выбирали себе подарок при покупке в зависимости от суммы чека родителя.

Чтобы больше заработать на акции, точечно предложите ее покупателям, которым интересны спецпредложения. Для этого сформируйте сегменты клиентов «Приобретал товары в последние полгода» и «Приобретал акционный товар». Определите, какие покупатели вошли в оба сегмента. Разработайте для них индивидуальное предложение, проанализировав покупки, — скорее всего, они купят снова.

Как применить данные. Свяжитесь с клиентами из списка или таргетируйте на них рекламу, предложите им акцию. Укажите, что акция имеет ограниченный срок действия. Используйте электронную почту, СМС-рассылку, пуш-уведомления или свяжитесь с ними лично.

Клиент не хочет дополнительный товар

Задача. Продавцы наугад выбирают дополнительные товары, чтобы предложить их клиентам. Те отказываются. Компания теряет прибыль.

Решение. Проанализируйте данные о покупателях и определите, что приобретали клиенты с похожими покупками.

Как сделать. Возьмите сегмент покупателей того товара, к которому вы ищете пару для доп. продаж. Например, мы работали с компанией, которая торговала зимней одеждой. Она хотела узнать, что допродавать клиентам вместе с пальто. Из сегмента отберите репрезентативную выборку — не менее 20 процентов клиентов, которые приобрели ключевой товар. Разбейте выборку на подсегменты по товару, который эти клиенты приобрели при следующей покупке. Например, пальто и ботинки, пальто и шарф, пальто и перчатки. Выберите тот, что встречается чаще всего. Так поймете, какой товар предлагать следующим покупателям. К примеру, выяснили: большинство клиентов, которые приобрели пальто, через некоторое время купили шарф из той же коллекции.

Как применить данные. Пусть продавцы вместе с ключевым товаром — пальто — предлагают покупателю шарф из той же коллекции. Если у вас интернет-магазин, добавьте шарф в карточку пальто или внесите в блок «Рекомендуем». Тогда клиент сразу заметит его. Или спрогнозируйте, когда покупатель пальто придет за следующим товаром. Заранее отправьте ему информацию о шарфе. Если человек впервые покупает у вас и сразу приобрел ключевой товар, предложите ему дополнительный продукт через пару дней после покупки, например, с помощью e-mail-рассылки.

Не удается продать больше существующим покупателям

Задача. Компания не увеличивает прибыль за счет клиентов, которые уже покупают у нее. Чтобы повышать прибыль, она вынуждена вкладывать средства в поиск новых покупателей.

Решение. Проанализируйте данные CRM-системы или программы лояльности, чтобы увидеть, кто из клиентов может покупать больше.

Как сделать. Выгрузите данные о покупателях. Разделите клиентов на шесть сегментов, основываясь на том, как часто они покупают, как давно покупали в последний раз и какой у них средний чек. Внесите каждый сегмент в отдельную таблицу. Сегменты по среднему чеку возьмите такие: «низкий», «среднего размера» и «высокий». Вот сегменты по частоте и давности покупки, которые вам нужны.

«Регулярно». Соберите здесь клиентов, которые заказывают товары с определенной периодичностью.

«Нерегулярно». Клиенты, которые не покупают постоянно: то пропадают, то возвращаются. Отберите только тех, кто приобретал товар более трех раз.

«Один или два раза». Клиенты, которые больше не возвращались.

«Достаточно давно, чтобы купить еще раз». Соберите в этом сегменте покупателей, у которых истекает время покупки. Чтобы вычислить этот показатель, высчитайте время между покупками, или жизненный цикл товара. Воспользуйтесь формулой:

T = 1 : количество покупок за период.

Например, постоянный клиент покупает мешок собачьего корма пять раз в год. Значит, T = 1 : 5 = 0,2 года = 2,4 месяца.

«Недавно». Сюда отнесите покупателей, у которых еще не истекло время покупки. Им пока не требуется товар.

«Давно». Клиенты, которые больше чем в полтора раза превысили время покупки.

Как применить данные. Используйте двойную матрицу (таблица), чтобы вычислить покупателей, которых вы не развиваете.

Сопоставьте сегменты «Регулярно», «Достаточно давно, чтобы купить еще раз», «Средний чек — средний». Клиенты, которые оказались одновременно в трех сегментах, купят больше, если вы мотивируете их. Предложите им товары, похожие на те, что они покупают, и накопительную программу лояльности.

Выберите клиентов, которые попали в сегменты «Нерегулярно», «Достаточно давно, чтобы купить еще раз», «Средний чек — высокий». Приучите их регулярно покупать: отправляйте e-mail-напоминания или СМС за пару дней до предполагаемой даты покупки. В напоминания включите товар, который они приобретают. Можете предложить смежный товар чуть дороже, только распишите его выгоды.

Сопоставьте сегменты «Регулярно», «Достаточно давно, чтобы купить еще раз», «Средний чек — высокий». Увидите список потребителей, которые в последний раз купили нужный товар в другом месте. Верните их, пока не поздно, — разработайте для них специальное предложение.

Определите покупателей, которые входят в сегменты «Нерегулярно», «Достаточно давно, чтобы купить еще раз» и «Средний чек — средний». Они «изменяют» вам с другими продавцами. Предложите им особые условия программы лояльности.

Возьмите клиентов, которые покупали нерегулярно и давно, но средний чек у них средний или высокий. Подготовьте для них цепочку предложений, чтобы понять, что их заинтересует. Когда клиент перейдет в сегмент «Регулярно», развивайте его с помощью инструментов, описанных выше.

Зачем огромные корпорации анализируют Big Data

Цель у бизнеса одна — заработать деньги. Компании анализируют Big Data, чтобы увеличить эффективность рекламы и снизить стоимость привлечения конечного клиента. Так, если компания проанализирует данные CRM, она легко запустит рекламу для клиентов, которые хотя бы раз у нее покупали, — например, предложит эксклюзивную акцию.

Настроить такую рекламу можно с помощью механизмов и на основе баз основных поисковых систем — а также всех соцсетей. Вернуть клиента, который уже покупал в компании, дешевле, чем привлечь нового. С точки зрения продаж эффективнее «догонять» пользователей, которые уже взаимодействовали с вашей рекламой: отправляли заявку, звонили или хотя бы кликали на рекламе и переходили на сайт.

Рекламные площадки сейчас накапливают собственные Big Data. Они составляют профили пользователей с опорой на интересы и поведение, чтобы показывать более релевантную рекламу.

Их наработки можно использовать, чтобы найти клиентов, похожих на тех, которые уже покупали у вас. Эта технология называется Look-alike. Выбор происходит по огромному множеству параметров. Так, если 40-летний байкер ведет себя в поисковике «Яндекса» как 20-летняя девушка, которая интересуется розовыми пони, он и увидит соответствующую рекламу. Это профиль клиента на основе Big Data.