Анализ клиентской базы методом AD Wiser

В данной краткой статье я хочу предложить вам на суд один из способов анализа клиентской базы, преимуществом которого является легкое визуальное сегментирование клиентских групп.
В ходе текущего маркетингового аудита салона красоты я столкнулся с вечно актуальной проблемой: есть клиентская база, есть бизнес-процессы салона. Для управления клиентской базой на уровне процессов недостаточно выстраивать одну стратегию удержания и развития для всех клиентов базы и невозможно создавать индивидуальную стратегию для каждого клиента. Правильное решение – создание групп клиентов: обобщение наиболее часто встречающихся типов поведений клиентов. И уже отталкиваясь от особенностей каждой группы клиентов выстраивать для нее индивидуальную программу.
Вопрос в том, как оптимально разделять клиентскую базу на группы. Какими критериями стоит руководствоваться? Попробуем перечислить критерии, которые наиболее часто встречается в клиентских базах.

• Дата прихода в салон
• Дата последнего посещения салона
• Средний период между посещениями
• Общее количество посещений салона
• Общая сумма чеков
• Средняя сумма чеков
• Cреднее количество услуг за посещение

В рамках каждого проекта приходится отталкиваться от сложившейся ситуации в салоне и от существующих данных. На этот раз общий список клиентов выглядел следующим образом:

1. ФИО
2. Дата первого посещения
3. Дата последнего посещения
4. Количество посещений

Главной задачей было наиболее просто и понятно визуализировать базу, так чтобы можно было ткнуть пальцем и сказать: вот, в эти люди приходят к нам часто и любят нас, а в этой те, кого по тем или иным причинам мы потеряли в качестве клиентов, например.
В построении графика следует руководствоваться следующими правилами:

1. Каждый клиент обозначен одной точкой
2. Ось Х означает дату первого прихода клиента в салон
3. Ось Y означает дату последнего посещения салона
4. Длительность активного периода клиента в салоне рассматривается как величина вертикальной линии от точки до линии разовых клиентов

Получился следующий график:

А теперь подробнее:
На момент прихода в салон нового клиента он появляется на диагонали разовых клиентов, так как дата первого и последнего прихода у него совпадают (диагональ отмечена зеленым овалом). Но если этот же клиент возвращается через какое-то время, то точка перемещается выше, при этом оставаясь по горизонтали (по оси Х) в том же положении, так как при повторном посещении дата первого не изменилась, а дата последнего стала новой.
Соответственно сразу мы можем увидеть:

1. Что все точки, которые так и остались на диагонали – это разовые клиенты. Клиенты, которые после первого посещения больше не появлялись в салоне.
2. Точки находящие наверху, то есть посещавшие салон в последнее время, и есть текущая база постоянных клиентов (красный овал – Текущие клиенты). При этом точки (клиенты) расположены в хронологическом порядке первоначального появления в салоне (те, кто с самого начала слева, те, кто недавно – справа)
3. Те же клиенты, которые находятся между областью текущих клиентов и диагональю разовых клиентов, являются потерянными клиентами. Первоначально они были удержаны, но в последствие, были потеряны.

Далее, в зависимости от имеющихся дополнительных параметров можно дополнять картину различными срезами. В моем случае дополнительным параметром было общее количество посещений клиентом.

Группа от 20 посещений

Например, при анализе клиентов, общее количество посещений каждого из которых было более 20, получилась следующая картина:

1. Клиенты с посещением более 20 являются абсолютно лояльными, клиентами, которые чувствуют себя в салоне как дома.
2. Из графика видно, что большинство таких клиентов пришло в салон именно непосредственно при открытии.
3. Но также можно выделить зону риска (красный овал) - это те клиенты, которые также являются абсолютно лояльными, но достаточно продолжительное время не были в салоне.

Группа от 5 до 19 посещений

Далее были рассмотрены клиенты с количеством посещения от 5 до 19. Была получена следующая картина:

1. Клиенты с посещением салона от 5 до 19 являются лояльными клиентами, которые уже привыкли и хорошо знают салон.
2. В данном срезе мы можем отметить клиентов (красный овал), которые продолжительное время ходили в салон, но в какой-то момент пересытили его посещать. Их можно считать потерянными. Но, так как они были достаточно лояльными ранее, велика вероятность того что после определенных коммуникаций их будет возможно вернуть.

Группа от 2 до 4 посещений

При анализе клиентов с количеством посещение от 2 до 4 было получено следующее:

1. Данные клиенты являются новичками в салоне, и они еще не готовы отдавать свою лояльность.
2. Но и здесь при первом же рассмотрении можно увидеть интересную группу для работы (красный овал) – это те клиенты, первое посещение которых было достаточно давно, при этом они являются текущими клиентами, но периодичность посещения очень велика. Возможно, они не могут отдать однозначное предпочтение этому салоны и параллельно обслуживаются где-то еще.

Целью моего описания было показать достаточно широкие возможности при анализе клиентской базы методом AD Wiser. Приведенный анализ не является исчерпывающим и представляет собой только часть анализа и сегментирования клиентской базы.

Автор:
Александр Сотников
Партнёр Аналитической группы AD Wiser

Соавторы:
Партнёры Аналитической группы AD Wiser
Михаил Самохин
Екатерина Ивович (ex-Ласс)
Виктор Романовский

Комментарии

Константин
Александр, большое спасибо за статью! Вопрос следующего плана: в чем практическая польза такого анализа? К примеру, на последних трех графиках выделены определенные группы клиентов. Что дает нам это знание? Разумеется, мы можем подсчитать количество точек и таким образом узнать, сколько клиентов принадлежит каждой группе. Какое еще практически применимое (и ценное) знание можно получить из этих графиков? Как ими пользоваться?

 Александр
Практическая польза данного анализа - увидеть на одном графике всю клиентскую базу. Сухие цифры не дают для большинства людей ясного понимания, что это значит. Данный анализ позволяет ткнуть пальцем, в ту или иную кучку точек(клиентов) и сказать - вот это потеряные клиенты, а это клиенты текущие..
Расшифровка выделенных на графиках групп приведена непосредственно под графиками. Правила использования анализа описаны в начале статьи. Если есть интерес, могу выслать шаблон в формате Excel
Что же конкретно можно сделать после данного анализа? По результатам данного анализа можно выделить проблемные места, например, в период с января по февраль потерялось много клиентов - давайте поймем почему! Или наоборот, в марте был высокий приток клиентов, которые практически все ходят до сих пор к нам.