Русский | English




Новости

Loyalty World Forum: Активное повышение доходности клиентов в сравнении с контрольной группой при помощи поведенческой сегментации

01.06.17

На форуме Loyalty World Forum 2017 обсудили цели и методики предписательного анализа данных в программах лояльности.

Тезисы выступления:

  • Повышение CLTV на фоне контрольной группы - цель программ лояльности при дефиците клиентов
  • Персональные предложения, максимизирующие долгосрочную доходность от клиента: экономика и этика в одном флаконе
  • Поэтапное масштабирование с исключением убыточных сегментов для каждой активности – путь к программе лояльности с гарантированной прибыльностью
  • Кейс: индивидуальные предложения с персонифицированными параметрами повысили доходность на 3-6%, ROMI от 75% до 475% (по итогам 18 недель, включая расходы на СМС, доп. бонусы и оценку долгосрочных доходов)

Спасибо участникам за вопросы о статистическом анализе: мы специально проводим перекрестную проверку и исторический анализ результатов предписаний, чтобы убедиться в их эффективности для повышения долгосрочной доходности клиентов.


На платформе LifeStyle Club начала работать программа лояльности «На все 100%» с персональными предложениями покупателям

29.07.16
На платформе LifeStyle Club начала работать бонусная программа лояльности «На все 100%» сети АЗС Псковнефтепродукт.

Основной инструмент программы - персональные предложения покупателям. Индивидуальные оферты предлагаются покупателям из сегментов с доказанным увеличением прибыльности в сравнении с контрольной группой.

LifeStyle Marketing участвует в проекте как генеральный подрядчик: разработчик концепции, экономического и правового обоснования, технологии, сценария, а также как разработчик программного обеспечения и специального оборудования.

Индивидуальные предложения по АИ-95 повысили прибыльность клиентов АЗС за 15 последующих недель на 5% по сравнению с контрольной группой

22.04.16
Индивидуальные предложения на топливо АИ-95, учитывающие историю покупок клиентов АЗС, повысили их прибыльность за 15 последующих недель более чем на 5% по сравнению с контрольной группой.

Все четыре типа предложений: двойные и тройные бонусы на три и пять недель показали достоверный положительный результат с учетом расходов на дополнительные бонусы и СМС.

При этом увеличение прибыльности клиентов достигает 18%, если исключить убыточные поведенческие сегменты, автоматически обнаруженные подсистемой LifeStyle Segmentation.

Плохая новость для управленцев: аналитики не умеют готовить проекты решений на основе данных

15.09.15
Все полученные нами предложения по кейсу сводятся к тому, что для уменьшения ущерба от пожара нужно уменьшить количество пожарных, ведь чем больше пожарных на пожаре - тем больше ущерб!
Чем больше пожарных - тем больше ущерб
При этом полезная рекомендация должна была быть как минимум «предоставьте больше данных - только результата и управляемого показателя недостаточно!».

И такая ситуация - не исключение, а правило. Чем больше хирургов участвует в операции, тем выше смертность. Спрос (обычно) регулируется ценой, поэтому чем выше спрос - тем выше цена. Но это не означает, что всегда при повышении цены будет повышаться спрос.

В реальной жизни управление всегда подстраивается под реальность, и результат - тоже ее следствие. Так что пока аналитики проходят переобучение и заодно смену парадигмы, придется управленческие решения на основе данных готовить самим.

1. При прочих равных.

Управленческие решения всегда принимаются с оговоркой «при прочих равных». Поэтому и данные для выбора варианта действий должны быть максимально однородны.

На практике для каждого варианта действий нужно создать контрольную группу, на что и был намек в виде ссылки на презентацию в задании.

2. Скрытые характеристики

Если контрольных групп нет, то нужно хотя бы исключить влияние всех имеющихся значимых факторов. Чем ближе характеристика к истинной причине изменений, тем выше ее прогнозная сила. Исключение влияния таких характеристик или выделение только сравнимых сегментов позволит принимать верные управленческие решения.

Например, в случае с пожарными добавление в анализ площади возгорания и типа объекта позволило бы выделить их влияние и дальше анализировать только дополнительное влияние количества пожарных.

Для этого необходимо проверять все потенциально значимые характеристики, которые можно сформировать по всем имеющимся данным. В рознице мы обычно кроме традиционных SKU, RFM, даты (реже - анкет), в качестве характеристик используем все ключевые слова в описании предложений и товаров в разрезе естественных периодов (время суток, день недели) чтобы гарантированно не упустить важную зависимость.

Несмотря на большую сложность проверки сотен тысяч гипотез, это обычно оправдано, и система уверенно находит, что орешки нужно продавать любителям покупать «ПИВО» по вечерам, а напитки в таре по поллитра или с «хэш-тегом» #40% наиболее эмоционально заряжены :)

3. Дальновидность и анализ всех последствий

Важно сравнивать долгосрочные результаты. Исследования показывают, что покупатели при отсутствии в продаже любимого товара могут заменить его на более дорогой, и краткосрочно анализ чеков покажет хороший результат. Но долгосрочно продажи падают до 60%, хотя замена некоторых «любимых» товаров в определенных потребительских сегментах оказывается лучше и CLV клиента возрастает.

Анализировать нужно изменение доходности по всем товарам, а не только акционных. Компенсация от поставщика - хорошо, и ее стоит добавить к доходам, но часто раздражение от неуместных предложений или канибаллизация товаров более высокого ценового сегмента окажется больше всех временных выгод.

Вот такие плохие новости, уважаемые управленцы. Клиентов нужно беречь и глубоко анализировать, а принимать решения на несравнимых и неполных данных - крайне недальновидно и опасно. Вас предупреждали.

Проверьте себя в принятии решений на основе данных (приз)!

13.09.15

Коллеги, принимающие решения на основе данных! Предлагаем проверить себя на простом, но интересном кейсе.

На графике - зависимость между результатом и управляющим показателем, которая наблюдалась у компании в прошлом (как видно, зависимость не линейная).

Проверьте себя в принятии решений на основе данных (приз)!

Что бы Вы порекомендовали этой компании, если ее цель - получение _наименьшего_ результата?

От решения зависят жизни людей!

П.С. Каждому, кто предоставит полезную в реальной жизни рекомендацию, по желанию предоставляем корпоративную лицензию на систему LifeStyle Segmentation с модулем прогноза долгосрочного влияния товаров-драйверов для клиентоориентированного управления ассортиментом!
(http://www.slideshare.net/Maxi…/lifestyle-marketing-49723339)
Предложение действительно в течение двух суток!


Влияние акции скидок на анализ товаров-драйверов

15.07.15
Проблема анализа результатов действий - в том, что на одного клиента в один момент нельзя одновременно и подействовать и не подействовать. Поэтому невозможно узнать результат обоих вариантов и посмотреть разницу.

Также некорректно сравнивать воздействие на клиента в разные моменты: во второй раз у него уже будут другие потребности, будет другое настроение, погода, ассортимент, конкурентная ситуация и кто знает какие еще факторы.

Но бизнес - это систематическая многократная деятельность, и мы в любой момент можем случайным образом разделить клиентов на две максимально похожие группы, подействовать только на одну из них, и изучить отличие результатов. Все остальные факторы, кроме воздействия, в обеих группах действуют одинаково хаотично, поэтому отличие двух групп будет состоять из результатов воздействия и шума от остальных факторов. Чем больше клиентские группы, тем больше усредняется и сглаживается шум и лучше на его фоне виден результат. Именно этот способ рекомендован в серьезных исследованиях в медицине и доказательном маркетинге.

В качестве примера, рассмотрим воздействие ситуации отсутствия любимого товара в продаже, и внешний фактор - скидка на этот любимый товар.

В момент очередного посещения магазина, клиенту может не повезти, и его любимого товара не окажется в продаже. Запомним, был ли любимый товар в продаже во все моменты посещения торговой сети каждым клиентом. Получится две группы наблюдений: воздействия и контрольная.

Отсчитаем от каждого наблюдения одинаковые периоды и сравним среднюю понедельную прибыль от клиента в группе воздействия и в контрольной. Если отсутствие товара в продаже - редкая ситуация, то все дополнительные факторы, влияющие на продажи, с ней не связаны, и отличие графиков иллюстрирует результат воздействия в среднем за этот период: www.slideshare.net/MaximDrobyshev/lifestyle-marketing-49723339.

Скидка на любимый товар также будет действовать на обе группы клиентов: у которых в момент наблюдения был прискорбный инцидент отсутствия в продаже любимого товара, и на тех, кому в этот момент повезло.

Прибыль от покупки в момент наблюдения будет, конечно, посчитана с учетом скидки на любимый товар (если он был в продаже). Что отражает тот факт, что это влияние анализируется в ситуации предоставления скидки, и в другой ситуации такое влияние будет несколько отличаться.

При построении прогнозной модели, если эта разница существенна и лучше объясняется наличием скидок, а не другими факторами, LifeStyle Segmentation выделит такие наблюдения в соответствующие подсегменты на дереве решений по дате или по проценту скидки, если эти данные были указаны. В последнем случае, при введении подобных скидок в будущем для прогнозов результата воздействий будут использоваться статистика воздействий именно в этой ситуации.

Бонусы не суммируются и поэтапная обработка

02.07.15

Одна из компаний попросила настроить акцию, в которой бонусы в зависимости от суммы покупки по шкале до 40% начисляются исходя из посещений в течение месяца, но не суммируются с другими акциями.

Для этих целей предусмотрено поэтапное взаимодействие акций и программ между собой: первая группа акций накапливает возможные бонусы в специальной переменной, а новая акция может их обнулить, если ее бонусы больше.

После этого все акции могут сформировать правильные сообщения, в зависимости от того, будут ли по ним начисляться бонусы или нет.

Также акция не должна была распространяться на некоторые точки обслуживания и только на одно юридическое лицо, что видно на скрин-шоте в условии. Один из параметров «Сумма покупок» из шкалы условий показан в развернутом виде со всеми возможными атрибутами.

Бонусы не суммируются и поэтапная обработка


Клиентоориентированное управление ассортиментом - долгосрочное полное влияние товаров-драйверов

23.06.15
Презентация: Клиентоориентированное управление ассортиментом - долгосрочное полное влияние товаров-драйверов

Тезисы к графикам в презентации:
1. Клиентоориентированное управление ассортиментом требует учета влияния товаров-драйверов на долгосрочную полную ценность покупателей (CLV), в отличие от традиционных методов (ABC, basket – анализ).
2. Данные продаж в программе лояльности за счет случайных перебоев поставок содержат готовый эксперимент для прогноза долгосрочного результата исключения определенных товаров из ассортимента
3. Отсутствие в продаже любимого товара в момент покупки часто приводит к замещению его менее подходящим или более дорогим, и иногда даже увеличивает средний чек, но может приводить к дальнейшему падению выручки от покупателя в разы
4. Для оценки влияния некоторых товаров (с учетом дубликатов и опечаток) бывает недостаточно статистики. Влияние всех товаров с определенными ключевыми словами позволяет делать достоверные выводы и в этом случае
5. Прогнозная модель влияния исключения товаров-драйверов из ассортимента на полную выручку позволяет принимать дальновидные клиентоориентированные решения с учетом изменения трендов во времени

Смотреть презентацию

Проверка достоверности прогнозной модели: видеогид

27.05.15

Многие системы прогнозирования не проверяют чувствительность прогнозов к случайным совпадениям.

В ролике показано, как с помощью Microsoft Excel можно за 3 минуты проверить достоверность прогнозной модели и заодно методику ее формирования.

http://www.youtube.com/watch?v=2X0CxkLrqbM


LifeStyle Club. Редактор акций: видеогид

21.04.15

В видеогиде показано, как небольшими изменениями бизнес-логики можно постепенно менять алгоритмы работы с покупателями с помощью Редактора программ и акций LifeStyle Club.

В этом видео:
1) копирование алгоритма акции между программами разных партнеров;
2) добавление необходимых условий и действия с помощью всплывающего меню;
3) изменение констант акции;
4) копирование текста с входящими в него параметрами покупателя из одного действия в другое;
5) сохранение шаблона акции.


<< Первая < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Следующая > Последняя >>

JPAGE_CURRENT_OF_TOTAL


Связаться с нами

Свяжитесь с нами для профессиональной консультации при выборе программы лояльности