Формируем профиль клиента и увеличиваем средний чек с помощью аналитической платформы Loginom в Yandex.Cloud

Одна из основных проблем малого бизнеса в сфере e-commerce — конкуренция с гигантами рынка. Особенно остро данная проблема чувствуется при планировании маркетинговых активностей. Финансовые ресурсы, которые может выделить небольшой интернет-магазин на продвижение, абсолютно несопоставимы с рекламными бюджетами крупных маркетплейсов. Рассказываем, как с помощью Loginom — аналитической платфомы для создания законченных прикладных решений в области анализа данных — рационализировать затраты и получить дополнительную выгоду.

Задача формирования профиля клиентаЗадача формирования профиля клиента

Рассмотрим кейс, типичный для малого бизнеса в сфере e-commerce. Заказчиком Loginom стал интернет-зоомагазин, который продаёт полный спектр товаров для животных. Продажи товаров отслеживаются в CRM. Средний чек составляет 1 500 рублей. Средняя частота покупок — один раз в десять дней.

Основной канал продвижения заказчика — email-маркетинг. Рассылка не автоматизирована, формируется вручную и событийно. Один и тот же оффер рассылается по всей клиентской базе без учета ценности клиентов и их покупательских предпочтений. Неадресная реклама спровоцировала снижение процента открытия писем, увеличение числа отписавшихся клиентов. Сформировалась проблема: низкая конверсия email-маркетинга в покупки — 1,2%. Появилась гипотеза, что персонификация рассылок и таргетирование их на наиболее ценный клиентский сегмент позволит увеличить конверсию в покупки. Помимо увеличения конверсии в покупки предполагается, что таргетирование рассылок на А-сегмент позволит оптимизировать рекламный бюджет.

Для выполнения краткосрочных разовых расчетов была выбрана аналитическая платформа Loginom в Yandex.Cloud. Такой вариант оказался гораздо выгоднее коробочного решения, так как оплата производится только за фактический доступ к ресурсам Yandex.Cloud, а библиотека компонентов Loginom RFM Kit приобретается отдельно и оплачивается единоразово.

Использование SaaS-аналитикиИспользование SaaS-аналитики

Чтобы развернуть Loginom в инфраструктуре Yandex.Cloud, аналитику потребовалось авторизоваться в консоли управления Yandex.Cloud, перейти в Yandex Compute Cloud, создать виртуальную машину с образом Loginom Team и задать нужные параметры.

Порядок формирования профиля клиента:

1. Интеграция CRM-системы заказчика с платформой Loginom в Yandex.Cloud.

2. Загрузка в Loginom базовой информации о транзакциях — файла, содержащего уникальный ID клиента, дату транзакции, дату первой транзакции, код транзакции, код товарной группы, код товара, количество товара в транзакции и сумму товаров в транзакции. При этом для полноценной сегментации клиентов на основе покупательской активности понадобились только ID-клиента, дата транзакции, дата первой транзакции и сумма товаров в транзакции. Базовый файл содержал данные о 1 522 уникальных клиентах.

3. Загрузка в Loginom из СRM-системы дополнительной информации о клиентах. Это файлы «Список клиентов» (содержит ФИО клиента, уникальный ID клиента, email, контактный телефон) и «Список товаров» (содержит наименование товарной группы, код товарной группы, наименование товара, код товара, наименование поставщика). Из них для решения задачи понадобились только ФИО клиента и ID-клиента из файла «Список клиентов» и все данные за исключением наименования поставщика из файла «Список товаров».

4. Подключение библиотеки компонентов Loginom RFM Kit и сегментирование клиентов на основе базовой информации о транзакциях. Сегментация проводилась классическим трехмерным методом — RMF-анализ. В результате расчетов клиентская база была разбита на архетипы согласно покупательской активности и был выявлен наиболее ценный архетип — «Чемпионы», он же А-сегмент. Количество клиентов данного сегмента — 274.

5. Выявление покупательских предпочтений клиентов А-сегмента в Loginom с помощью стандартных операций дополнения полученной выборки данными из файла «Список товаров», их последующей фильтрации и сортировки по наименованиям товарных групп и товаров. На основе покупательских предпочтений была сформирована стратегия email-маркетинга. Стратегия базировалась на трех подходах:

• С целью увеличения количества позиций в чеке, клиентам А-сегмента активно предлагался акционный товар категории «купи два, третий в подарок» согласно покупательским предпочтениям.
• С целью увеличения суммы среднего чека, клиентам А-сегмента предлагался товар согласно предпочтениям, но более дорогих брендов.
• С целью расширения покупательской корзины, клиентам А-сегмента предлагался товар релевантных товарных групп. Например, клиентам, покупавшим товары группы «Корм для собак», предлагалось приобрести товары из группы «Игрушки для собак».

6. Верификация клиентов А-сегмента. Проводится с помощью стандартной операции дополнения выборки данными из файла «Список клиентов».

В итоге аналитик получил файл, содержащий полную информацию о клиентском архетипе «Чемпионы», он же А-сегмент. Файл верифицирован (содержит ФИО клиентов и контактные данные) и персонифицирован (содержит наименования конкретных товарных групп и товаров, которые приобретали клиенты). Данный файл был загружен в интерфейс сервиса для email-рассылок и на его основе была настроена цепочка писем тестовой рекламной кампании.

Финансовые и временные затратыФинансовые и временные затраты

Решение задачи по формированию профиля клиентов, выявлению А-сегмента и его персональных предпочтений заняло в Loginom три дня, включая время для настройки подключения к CRM-системе. Если потребуется выполнить аналогичные операции повторно, это займет существенно меньше времени. Стоимость доступа к аналитической платформе Loginom за три дня составила 3 600 руб. Стоимость готовой библиотеки компонентов для построения профиля клиента Loginom RFM Kit составила 50 000 руб. Библиотека оплачивается единоразово и используется неограниченно — каждый раз, когда нужно произвести какие-либо расчеты.

Эффект от персонификации и таргетированияЭффект от персонификации и таргетирования

В результате проведения анализа клиентской базы удалось выявить наиболее ценную категорию клиентов — А-сегмент, который составил 274 человека. Были определены покупательские предпочтения клиентов А-сегмента вплоть до товарных позиций. На основании данной информации для клиентов А-сегмента была сформирована тестовая стратегия email-маркетинга. Кампания для А-сегмента продолжалась месяц, частотность рассылки — один раз в семь дней. Все письма содержали персональные предложения с учетом покупательских предпочтений клиентов. По итогам тестовой кампании конверсия в покупки среди А-сегмента увеличилась в 2,5 раз: со средних 1,2% до 3%. Сумма среднего чека среди клиентов А-сегмента увеличилась на 10% и составила в среднем 6 000 рублей. В данном случае, учитывая изначально небольшую емкость клиентской базы, тестовая выборка в 274 человека была признана значимой для данного эксперимента.

Таким образом, благодаря готовому решению от Loginom, развернутому в Yandex.Cloud, клиенту удалось быстро протестировать бизнес-гипотезу и получить дополнительно порядка 144 000 рублей в месяц только за счет сосредоточения маркетинговых усилий на наиболее ценном сегменте.