Данные о клиентах, которые ваш бизнес уже собирает, но никогда не использует

Ваш бизнес буквально сидит на золотой жиле. Просто вы еще не начали ее разрабатывать.

Каждая покупка, каждое взаимодействие с клиентом, каждое обращение в службу поддержки, каждая брошенная корзина, каждая повторная покупка — ваши системы уже фиксируют все это. Незаметно. Постоянно. Без каких-либо дополнительных усилий.

Проблема не в отсутствии данных. Проблема в том, что для большинства компаний эти данные никуда не идут. Они накапливаются в базах данных, стареют в Excel-файлах и в итоге сводятся к одному ежемесячному показателю выручки, который почти ничего не говорит о том, что на самом деле происходит с вашими клиентами.

Давайте посмотрим, какие данные уже есть в ваших системах — и как они могут работать на ваш бизнес.

Частота покупок: кто остается лояльным, а кто постепенно уходит

Ваша система точно знает, когда каждый клиент совершил последнюю покупку, как часто он покупает и меняется ли эта частота со временем.

Большинство компаний никогда не анализируют эту информацию. Все активные клиенты воспринимаются одинаково — пока кто-то не перестает покупать совсем. Но в этот момент вернуть клиента зачастую уже намного сложнее.

Данные о частоте покупок рассказывают совершенно другую историю. Клиент, который раньше покупал каждый месяц, но не сделал заказ уже 47 дней, еще не потерян — он начинает отдаляться. А клиент, чья частота покупок за последние полгода выросла вдвое, — отличный кандидат для программы лояльности или дополнительной продажи.

Когда вы сегментируете клиентов по частоте покупок и отслеживаете изменения этой динамики, вы перестаете управлять общей массой клиентов и начинаете работать с каждым индивидуально. Те, кому требуется внимание, становятся заметны еще до того, как исчезнут.

Комбинации товаров: карта дополнительных продаж, которую вы еще не построили

Каждый раз, когда клиент покупает товар А вместе с товаром B, система это запоминает. Каждый раз, когда кто-то покупает товар C, но никогда не покупает D, хотя они логично дополняют друг друга, — это тоже остается в данных.

Именно здесь скрывается карта ваших дополнительных продаж. Но большинство компаний никогда ею не пользуются.

Анализ сочетаний товаров показывает, какие продукты естественно покупают вместе, какие позиции становятся первым шагом к более крупным заказам и какие товары стоит объединять в комплекты. Он подсказывает, что рекомендовать клиенту, какие предложения объединять и какие продукты показывать в зависимости от уже совершенных покупок.

Компания, использующая эти данные, не пытается угадать возможности для cross-sell. Она видит их непосредственно в поведении клиентов и системно использует через автоматические рекомендации, персонализированные предложения или подготовленного менеджера по продажам, который заранее знает, что предложить клиенту.

Сезонные закономерности: перестаньте удивляться одним и тем же событиям каждый год

У вашего бизнеса есть сезонность. Она есть у любого бизнеса, даже если вам кажется иначе.

Есть месяцы, когда отдельные товары продаются значительно лучше. Есть периоды, когда привлечение новых клиентов замедляется. Есть время года, когда резко возрастает нагрузка на службу поддержки.

Все эти закономерности уже содержатся в ваших исторических данных. И все же многие компании каждый год снова оказываются к ним не готовы: не хватает сотрудников в высокий сезон, склады переполнены в низкий сезон, спрос снова оказывается неожиданностью, хотя достаточно было посмотреть на показатели прошлого года.

Анализ сезонности превращает прошлый опыт в возможность прогнозирования. Если вы знаете, что март стабильно приносит на 40% больше продаж, чем февраль, вы заранее готовите команду. Если определенная категория товаров ежегодно растет в октябре, вы заранее формируете запасы. Вместо того чтобы постоянно реагировать на происходящее, вы начинаете опережать события.

Сигналы оттока клиентов: предупреждения, которые ваши данные уже отправляют

Это, пожалуй, самые ценные — и одновременно самые недооцененные — данные, которыми располагает ваш бизнес.

Клиенты редко уходят без предупреждения. До того как они перестанут покупать или перейдут к конкуренту, их поведение начинает меняться. Они чаще обращаются в поддержку. Покупают реже. Перестают открывать ваши письма. Дольше отвечают. Начинают задавать вопросы, которых раньше не возникало.

Все это — сигналы возможного оттока. И они уже содержатся в ваших данных. Клиент, чья вовлеченность снизилась на 60% за последние 90 дней, еще не потерян. Его все еще можно вернуть, если вовремя обратить внимание.

Компании, которые системно отслеживают подобные сигналы, работают с клиентами еще на этапе постепенного охлаждения интереса, а не после окончательного ухода. Своевременный звонок, персональное предложение или просто внимание к ситуации способны изменить решение клиента. После ухода такие действия обычно уже не работают.

Данные уже существуют. Не хватает системы, которая сможет ими воспользоваться.

Ничего из перечисленного не требует собирать новые данные.

Необходимо лишь объединить уже существующую информацию, правильно ее структурировать и создать систему аналитики, которая будет показывать действительно важные показатели.

Разница между компаниями, которые эффективно используют данные о своих клиентах, и теми, которые этого не делают, заключается не в количестве данных.

Она заключается в качестве используемых систем.

Ваши клиенты уже рассказывают вам все, что необходимо знать. Вопрос лишь в том, готов ли ваш бизнес их услышать.

Insights Consulting разрабатывает индивидуальные системы аналитики, интеграции CRM и решения Business Intelligence, которые превращают существующие операционные данные в практические бизнес-инсайты.

Давайте обсудим, как ваши данные могут начать работать на ваш бизнес.