Азбука клиентского анализа. Часть 2: Латентность (Периодичность). Как узнать, что клиент "созрел" для следующей покупки?

Азбука клиентского анализа. Часть 2: Латентность (Периодичность). Как узнать, что клиент "созрел" для следующей покупки?

ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА КЛИЕНТСКОГО АНАЛИЗА В РОЗНИЧНОМ МАГАЗИНЕ, ЧАСТЬ 2

В предыдущей статье, посвященной методам анализа клиентской базы, мы обсудили важность показателя Recency. Теперь же дополним наши знания еще одной интересной характеристикой покупателя, она называется Latency (латентность), а по-русски - Периодичность.

Latency или Периодичность – это количество дней, которое, в среднем, проходит между покупками клиента. То есть, допустим, в нашей базе по номеру карты лояльности отобраны чеки одного покупателя:

1.01.2018 100 руб.
1.02.2018 200 руб.
1.03.2018 90 руб.

Периодичность в этом случае будет равна (31+28+31) /3 = 30. Таким образом, мы установили, что наш клиент совершает покупки, в среднем, 1 раз в 30 дней. Что это знание нам дает? 

салон красоты, матер и клиент

Наглядно продемонстрировать значение этого показателя удобнее всего на примере салона красоты. Можно заключить, что клиент со средней периодичностью = 30 дней, заботится о своем внешнем виде и регулярно посещает мастера. Если такой клиент вдруг «задержался» и не наведывался в салон уже более 40 дней, то это уже «первый тревожный звоночек», который поступает к нам. Может быть, конечно, клиент заболел или уехал в длительное путешествие. Но что если он оказался недоволен тем как его в последний раз подстригли и ушел в другой салон? Или уволившийся из салона мастер его «переманил»? Такой сигнал должен быть обязательно отработан менеджером. Как минимум, вы сможете узнать причину, а вероятно и исправить ситуацию, вернув постоянного клиента.

Но когда мы имеем дело с розничной торговлей, все не так очевидно, как с салоном красоты. По-настоящему «регулярных» клиентов с предсказуемым циклом посещения магазинов не так много. Покупки, как правило, хаотичны и непредсказуемы. Тем не менее, проанализировав Периодичность, вы сможете рассортировать ваших клиентов по разным категориям, которые будут иметь практическую ценность для организации сервиса.

Какая то доля покупателей покажет повышенную периодичность. Бывает, что в магазинах одежды есть клиенты с периодичностью покупок чаще 7 дней! Это настоящие шопоголики, которые за период своей «покупательской» жизни оставляют в кассе значительные средства. Или же это покупки по картам лояльности, которые используются коллективно (а бывает и фиктивно - продавцами!). Но есть и категория клиентов, которая посещает магазин раз в год и реже и это нормально. С разными категориями покупателей нужно работать по-разному. Тех, кто предпочитает посещать магазин редко, стоит приглашать в начале сезона, когда есть максимальный выбор и можно за один визит совершить комплексную продажу на большую сумму. Шопоголиков же требуется баловать новинками, чаще проводить редрессинг торгового зала, подогревать интерес специальными предложениями и мероприятиями.

Анализ периодичности покупок

Проанализировав периодичность вы сможете также принять правильное решение о том, какой «порог» Recency установить для определения клиентов в категорию Defected (Потерянных). Если у вас много редких клиентов с Периодичностью более 365 дней, то ставьте «отсечку» в 730 дней и старше. Такая ситуация часто встречается в обувных магазинах, люди могут приходить к вам за новой парой довольно редко. Если же в магазине представлен широкий и разносторонний ассортимент, то пороговое значение Recency можно установить и в 365 дней, это позволит быстрее фиксировать потери клиентской базы.

Диаграмма: распределение клиентов розничной сети по периодичности покупок

Диаграмма: распределение клиентов розничной сети по периодичности покупок

На графике вы можете наблюдать, как распределяются клиенты крупной розничной сети (категория Fashion) по периодичности покупок и как менялись пропорции между сегментами за последние 4 года. Мы видим, что значительная доля покупателей совершает покупки каждые 3-6 месяцев, но есть группы людей, характеризующиеся еще более высокой частотой покупок - они посещают магазин раз в 1 - 3 месяца. Присутствуют и клиенты, которые делают покупки значительно чаще, чем 1 раз в месяц. Очевидно, что покупатели с более высокой периодичностью является и более высокодоходными, поэтому, как правило, все розничные компании пытаются стимулировать более частое посещение своих магазинов. Насколько это удается, мы можем узнать, рассчитав показатель "Латентности" и построив подобную диаграмму.

Расчет показателя

И одно важное замечание для расчета показателя. Часто бывает, что чеки в магазинах разбиваются. Например, клиентка выбрала 3 вещи, 2 купила сразу, а третью решила показать подруге или мужу и «выкупила» на следующий день. Мы получим 2 чека с разницей в 1 день, что серьезно собьет расчет периодичности по ее карте лояльности. Чтобы избежать этого, при расчете периодичности следует объединять чеки от одного клиента в одном магазине за 2-3 дня.

Очевидно, что Периодичность вы сможете посчитать только для клиентов, которые совершили хотя бы 2 покупки. Рекомендую отдельно рассмотреть периодичность покупок ваших лояльных "заслуженных" клиентов – эта то идеальное «покупательское поведение», к которому вам следует подталкивать всех остальных.

А в следующем материале «Сколько клиентов вы потеряли за прошлую неделю?” мы подробнее поговорим о показателях удержания/потери клиентов.

Автор статьи: Волков Кирилл

Автор:
Кирилл Волков

Хотите больше статей про ритейл? Подписывайтесь