Продовжуємо серію матеріалів з retention-маркетингу зі Світланою Фурса, Head of Retention Marketing Department в Promodo. Що таке retention і яка різниця між підходами, порівняно з імейл-маркетингом, — ми вже детально розбирали. Настала черга Retention Report та аналізу даних.
80% вашого майбутнього прибутку приходить від лише 20% клієнтів. Щоб зберегти їхню лояльність, потрібно вміти аналізувати їхні потреби та поведінку.
У новому матеріалі розглянули ключові метрики retention, аналіз даних та як їх використовувати у звітах.
Що таке Customer Retention Report та як часто його потрібно генерувати
Звіт у Retention — те саме, що і в інших послугах, — це звіт за ключовими метриками. Метрики Retention — це показники, що відображають рівень утримання та лояльності клієнтів (Customer Retention Rate, Revenue, Churn rate, LTV, MAU, ARPU, RFM-скорінгова модель, Redemption Rate, Repeat Purchase Rate).
Бажано, щоб звіт постійно оновлювався актуальними даними. Якщо це важко реалізувати в режимі реального часу, оберіть для кожної метрики свої часові інтервали — раз на тиждень, місяць або квартал, залежно від товарів, ніші та специфіки бізнесу. Наприклад, якщо ви продаєте електроніку, частота покупки користувачів в середньому становить понад три місяці, а то й понад шість місяців залежно від кількості SKU. Якщо ж ви мультикатегорійний інтернет-магазин, де можна купити багато чого потрібного (і не дуже), частота замовлень має бути не менше одного на місяць.
Метрики Retention-маркетингу
Customer Retention Rate (CRR)
Customer Retention Rate (CRR) — це базовий показник, який визначає, наскільки компанія успішно утримує покупців протягом певного періоду.
Для розрахунку CRR потрібно враховувати три основні показники:
- кількість клієнтів наприкінці періоду;
- кількість нових клієнтів за період;
- кількість клієнтів на початку періоду.
Припустімо, у вас є компанія, що продає спортивне взуття та одяг. На початку року, тобто 1 січня, у компанії було 200 клієнтів — це ті, хто вже здійснив бодай одну покупку. На кінець кварталу, тобто 31 березня, кількість клієнтів зросла до 215. Однак, за цей період 5 клієнтів перестали купувати у вас, а 20 нових клієнтів зробили свої перші замовлення.
Формула розрахунку CRR:
(Кількість клієнтів на початок періоду – Кількість клієнтів на кінець періоду / Кількість нових клієнтів за період)
Тож, формула розрахунку буде виглядати так : від кінцевого значення (215 клієнтів) віднімаємо кількість нових клієнтів (20) і ділимо на початкове значення (200). 0.975 або 97.5% відображає ефективність роботи компанії щодо утримання клієнтів.
CRR має свій протилежний показник — Customer Churn Rate, який відображає кількість клієнтів, що відмовилися від ваших послуг або продукту протягом певного періоду. Разом із CRR ці показники мають складати 100%.
Churn Rate
Churn Rate (коефіцієнт відтоку) — це показник, який відображає відсоток клієнтів, що припинили користуватися вашими послугами або перестали купувати товари протягом певного періоду.
Формула для розрахунку Churn Rate:
(Кількість клієнтів, що пішли за період / Кількість клієнтів на початок періоду) х 100
LTV (Lifetime Value)
LTV (Lifetime Value) — це загальна сума доходу, яку компанія очікує отримати від одного клієнта за весь час співпраці з ним.
Формула для розрахунку LTV:
Середня вартість замовлення х Кількість замовлень на одного клієнта х Середня тривалість співпраці з клієнтом
ARPU (Average Revenue Per User)
ARPU (Average Revenue Per User) — це середній дохід, який компанія отримує від одного користувача за певний період.
Формула для розрахунку ARPU:
Загальний дохід за період / Кількість активних користувачів за цей період
Redemption Rate
Redemption Rate — це показник відображає частку клієнтів, які скористалися спеціальними пропозиціями, купонами або знижками.
Формула для розрахунку Redemption Rate:
(Кількість використаних купонів чи знижок / Кількість розповсюджених купонів, чи знижок) ×100
Repeat Purchase Rate
Repeat Purchase Rate — це показник, що відображає частку клієнтів, які здійснили повторні покупки протягом певного періоду.
Формула для розрахунку Repeat Purchase Rate:
(Кількість клієнтів, що здійснили повторні покупки / Загальна кількість клієнтів) × 100
Як збирати й аналізувати дані Retention Report
Для початку вам потрібна MVP-модель, яка дозволить отримати первинні інсайти, з якими працюватимете далі. Для цього можна використовувати звичайну звітність в Excel, якщо ресурс аналітиків обмежений, та все ж потрібні інсайти.
Аналіз метрик утримання та рівня лояльності клієнтів — це основа для розуміння того, чи повертаються клієнти за покупками і як зробити так, щоб тих, хто повертається, ставало більше. Як зменшити інтервал між покупками для певного сегмента користувачів? Які винагороди мають більшу ефективність і приносять більшу користь? Це питання, на які треба знайти відповідь.
Основні методи аналізу:
- аналіз даних;
- побудова та перевірка гіпотез;
- опитування, зведення їх результатів та коригування стратегії на базі отриманих даних.
Використання Excel для базової аналітики
Excel дозволяє використовувати формули, будувати дашборди, графіки та зведені таблиці. Це можна використовувати на початковому етапі аналізу даних. Коли у вас з’являться перші інсайти, і ви почнете рухатися в цьому напрямку, варто розглянути покращені інструменти.
Для збору даних важливо забезпечити їх централізацію в одному місці, наприклад, у базах даних BigQuery або PostgreSQL
Інструменти для візуалізації
Є три класні інструменти для візуалізації даних — Power BI, Tableau та Looker Studio. Вони потребують певного налаштування, але дуже зручні для відображення зібраної інформації. Якщо у вашій команді є аналітик, він зможе швидко налаштувати ці інструменти під ваші потреби.
Побудова гіпотез
Після збору даних формуємо гіпотези. Процес передбачає виявлення відхилень у даних або створення припущень щодо факторів, що впливають на утримання клієнтів. Важливо постійно тестувати та вдосконалювати гіпотези, а також адаптовувати їх під зміни в поведінці клієнтів та бізнес-стратегії.
Когортний аналіз
Когортний аналіз — один із важливих інструментів для customer retention report, який дозволяє аналізувати закономірності повторних покупок. Важливо враховувати періоди між першою та наступними покупками, щоб правильно аналізувати дані та вчасно приймати рішення щодо утримання клієнтів.
За допомогою когортного аналізу можна визначити:
- через який час клієнт звертається до магазину повторно;
- які середні показники утримання клієнтів;
- які відхилення і причини цих відхилень.
Водночас для бізнесів з мобільним застосунком важливою метрикою для аналізу якості утримання є кількість активних користувачів на певний період часу (MAU, DAU, WAU). Для бізнесів з підпискою на сервіс — % тих, хто подовжує підписку, а ще краще — розширює її
Використання звітів Customer Retention Metrics
Звіти відіграють ключову роль у виявленні слабких місць та сильних сторін у стратегії утримання клієнтів. Наприклад, можна аналізувати дані про те, як часто клієнти повертаються, щоб купити у вас знову, які категорії товарів є найпопулярнішими та як зміни в асортименті впливають на поведінку клієнтів.
Кроспродажі
Звіт, який аналізує, які категорії товарів можуть зацікавити клієнта після покупки в іншій категорії. У цьому звіті важливо враховувати через який період після першої покупки клієнт зацікавиться у придбанні віншій категорії товарів.
Поповнення запасів
Звіт, що відстежує, коли та для яких товарів потрібно нагадати клієнтам про необхідність поповнення запасів. Наприклад, такі звіти можуть стосуватися товарів для дітей, харчових продуктів, напоїв, спортивного харчування, побутової хімії та вітамінів.
Етапи життєвого циклу клієнтів з найвищими показниками відтоку
Як визначити ці критичні точки за допомогою аналізу даних? Аналіз сегментів клієнтів, які знаходяться в зоні ризику (наприклад, нічого не купували упродовж певного часу) та потребують додаткової уваги. У цьому звіті можна розглядати ті товари та категорії які можуть зацікавити клієнтів, щоб утримати їх до того, як вони вирішать перемкнутись до конкурентів.
Можна виділити 3 етапи:
- Новий користувач сайту, який прийшов з реклами. Кінцева мета — перевести його в сегмент покупців. Якщо не купує, то отримати його email, щоб продовжити комунікацію через email-розсилки та заохотити до подальших придбань.
- Користувач після першої покупки — тут важливо, щоб і сервіс і товар сподобались користувачу: від зручності оформлення замовлення і голосу менеджера до якості пакування товарів і самих товарів — все важить та впливає на подальшу співпрацю
- Зробив 5+ замовлень, але останнє — 12 місяців тому (значення мають бути індивідуальні під проєкт). Був лояльним, а тепер ні — що сталося і як повернути?
Звіт з тригерних кампаній
Аналіз ефективності тригерних кампаній, спрямованих на утримання клієнтів. До цього звіту можна включити дані про те, як часто клієнти повертаються після отримання певних тригерних листів, таких як нагадування про завершення підписки або пропозиції на її продовження.
Аналіз продуктів
Звіт, що оцінює якість та актуальність пропонованих продуктів, а також можливість повторних покупок. Цей retention report важливий для розуміння того, які продукти викликають найбільший інтерес і як вони впливають на утримання клієнтів.
Важливість сервісу та показник NPS
Один з найважливіших аспектів — це сервіс. Він містить все: від якості товару до обслуговування клієнтів. Наприклад, якщо товар, такий як телефон, має неналежну якість, а гарантійне обслуговування викликає труднощі, це може негативно вплинути на лояльність клієнта. Тому важливо слідкувати за всіма аспектами сервісу, використовуючи показник NPS для вимірювання задоволеності клієнтів.
Низький бал в NPS після замовлення — це найпоширеніший поведінковий показник який вказує на те, що клієнт знаходиться під загрозою відтоку. Користувач перестає відкривати повідомлення (не тільки промо, але й тригери з персоналізованими пропозиціями) — новинки та акційні пропозиції, рекомендації на базі попередніх покупок та переглядів не відкривав ХХ днів / не купував ХХ днів. ХХ — для кожного проєкту та цільової аудиторії свої періоди.
Вибір основного показника та оцінка зусиль з утримання користувачів і доходу
Вибір основного показника має ключове значення для вашого бізнесу. Якщо ваша головна мета — утримувати якомога більше користувачів і знижувати витрати на залучення нової аудиторії, варто орієнтуватися на Customer Retention Rate (CRR). Цей показник відображає кількість користувачів, які повертаються для повторної покупки, і допомагає оцінити ефективність ваших зусиль з утримання клієнтів.
Repeat Purchase Rate (RPR), з іншого боку, показує частоту повторних покупок без прив'язки до конкретного користувача.
Для оцінки зусиль з утримання користувачів і доходу також важливо враховувати фінансові показники, такі як ARPU (середній дохід на користувача) та LTV (життєва цінність клієнта). Ці показники дуже тісно пов'язані, оскільки утримуючи клієнтів, ми заохочуємо їх до нових замовлень і підтримуємо стабільність доходу. Щодо утримання доходу треба зважати на те, що замовлення можуть повторюватися, але середній чек може бути меншим. Тому важливо постійно відстежувати ARPU.
Гарантій того, що утримання щомісячного регулярного доходу (MRR) і утримання користувачів відстежуватимуться та оптимізуватися воднораз немає. Найчастіше компанії орієнтуються на дохід у моменті, не зважаючи на те, чи ці клієнти нові або наявні. Однак, якщо не працювати з утриманням користувачів, витрати на залучення нових покупців лише зростатимуть.
Вимірювання інтервалів між покупками та особливості бізнес-моделей підписки
Якщо для customer retention report ви хочете оцінити інтервали між покупками, залежно від вашого бізнесу, ці інтервали можна рахувати місяцями або днями. Наприклад, для сервісу доставки їжі краще використовувати дні, оскільки клієнт може замовляти кілька разів на тиждень.
Для бізнесів, що працюють за моделлю підписки, важливо відстежувати активність клієнтів. Якщо клієнт купив курс англійської мови на один місяць і перестав навчатися всередині періоду, є ризик, що він не продовжить підписки. Важливо працювати з такими клієнтами ще до закінчення періоду, щоб зберегти їхню активність.
Як визначати Churn-тригери та прогнозувати відтік клієнтів
Для визначення Churn-тригерів для retention analysis необхідно визначити конкретні фактори, які можуть призвести до відтоку клієнтів. Це можуть бути поведінкові індикатори, такі як низький бал у NPS після замовлення, або те, що клієнт перестає відкривати повідомлення (не тільки промо, але й тригери з персоналізованими пропозиціями). Потрібно фіксувати всі негативні моменти та працювати на випередження, щоб зменшити імовірність відтоку.
Наприклад, якщо клієнти скаржаться на довгі терміни доставки, які відрізняються від початкових, варто:
- відверто інформувати про реальні терміни доставки;
- пропонувати додаткові переваги для клієнтів, яким доводиться чекати (наприклад, реклама інших товарів або своєчасне повідомлення про зміни статусу замовлення);
- надавати знижку, якщо це перше замовлення або ж після попереднього негативного досвіду.
Висновок
Щоб аналізувати дані для звітів з retention-маркетингу, зосередьтеся на когортному аналізі, сегментуйте клієнтів за спільними характеристиками та контролюйте ключові метрики, такі як рівень відтоку та рівень утримання. Використовуйте зворотний зв'язок від клієнтів і поведінкові дані для виявлення клієнтів, що знаходяться під загрозою відтоку, і відповідно коригуйте стратегії.
на розсилку
