CRM-стратегия в ритейле: сущность, метрики, кейсы

О механизме CRM-маркетинга мы рассказывали в этой статье. Здесь вы узнаете, зачем нужна CRM-стратегия и как измерять её эффективность. Плюс рассмотрим примеры её использования в ритейле (розничных онлайн-продажах).

Чем CRM-стратегия отличается от CRM-системы

CRM-система — это софт, который позволяет контролировать взаимодействие компании с клиентом в рамках совершаемых сделок. В нем есть информация по каждой сделке — с чего она началась, на каком этапе находится и что нужно для её завершения. Однако этот подход рассматривает взаимодействие лишь со стороны компании, а что происходит в голове клиента – по большей части неизвестно. Есть факты: клиент обратился к вам, или совершил покупку. Вопросы, каковы его ожидания, насколько он доволен и хочет ли продолжать отношения с компанией, остаются открытыми. Таким образом, CRM-система – это просто инструмент, который облегчает работу с данными, а CRM-стратегия включает изучение и обработку этих данных с последующим внедрением методологий и инструментов. Конечная цель – понять потребности клиента и разработать методику, направленную на их удовлетворение. Чтобы это было возможно, нужно знать ответы на два ключевых вопроса:

Насколько ценен для компании клиент;
Насколько эффективна маркетинговая деятельность компании.

В этом помогают метрики CRM. Рассмотрим основные из них.

Метрики привлечения

Как правило, они рассчитываются на уровне сегментов или рекламной кампании.

Коэффициент привлечения (Acquisition Rate)

Подразумевается, что вы таргетируетесь на конкретную аудиторию. Допустим, по результатам кампании из 50 000 потенциальных клиентов 2 500 делают первую покупку / заказ. Тогда коэффициент привлечения составит 5%.

Стоимость привлечения (Acquisition Cost)

Эта метрика показывает, во сколько рублей обошелся новый клиент.

Метрики активности

Они позволяют определить текущий статус клиента / сегмента с точки зрения отношений с компанией и понять, как активность соотносится с его ценностью для компании. Это важно при принятии решения, стоит ли запускать конкретные маркетинговые мероприятия.

Среднее время между покупками (Average Inter-Purchase Time)

Например, если за месяц клиент совершил покупку 3 раза, среднее время между покупками равно 0,33 месяца, или 10 дней.

Коэффициент удержания и оттока (Retention and Defection Rate)

Коэффициент удержания показывает, какая доля клиентов из активных в прошлом периоде до сих пор активны в текущем. Коэффициент оттока — какая доля уже неактивны.

Когорта — однородная группа клиентов, пришедших в один момент времени. Как правило, Rr со временем растет, а Dr падает.

Средняя продолжительность жизни (Average Lifetime Duration)

Для контрактных отношений продолжительность жизни считается так: дата окончания последнего контракта минус дата заключения первого. Для неконтрактных есть разные подходы. Рассмотрим вариант, когда коэффициент удержания не меняется во всех периодах.

Если Rr = 75% в месяц, средняя продолжительность — 4 месяца.

Вероятность, что клиент совершит транзакцию в текущем периоде

Метрика основана на аксиоме: если клиент не делал покупок в течение определенного периода, он перешел к конкурентам или «впал в спячку» и в идеале скоро вернется (может и нет).

где n — число транзакций за период времени;T — время с появления клиента в базе до последней транзакции;N — время с появления клиента в базе до периода, когда вероятна следующая транзакция.

Метрики ценности

Размер кошелька (Size of wallet, SW)

Метрика показывает общую сумму расходов клиента на определенную товарную категорию.

где J — количество конкурентов (компаний / брендов) на рынке;Sj — сумма расходов клиента на продукты компании / бренда j. Это возможность выявить, кто из клиентов тратит много на удовлетворение потребности, которую закрывает ваша компания.

Доля кошелька (Share of Wallet, ShW)

Метрика определяет долю расходов на продукты вашей компании от общих расходов клиента в категории:

где k — индекс бренда / фирмы. Особенности метрик SW и ShW:

Измеряются для каждого клиента;
Нужны внешние данные для расчета;
Особенно популярны для B2B-рынка.

Новизна, частота, средний чек (RFM: Recency, Frequency, Monetary value)

Наиболее универсальный и распространенный метод для определения более и менее ценных для компании клиентов — это три показателя:

Новизна — как давно была совершена последняя транзакция;
Частота — количество транзакций за конкретный период;
Средний чек — сумма, которую клиент в среднем тратит за одну транзакцию.

Основная идея — разбить клиентов по группам по этим 3 метрикам. Например, можно сегментировать по сумме этих показателей — чем она выше, тем более ценен клиент. А можно по каждому показателю отдельно. Тогда необходимо задать пороговые значения. Допустим, выделяем три уровня по R:

High R, если R до 2 месяцев;
Medium R, если R больше 2 месяцев, но меньше 6 месяцев;
Low R, если R больше 6 месяцев.

Если сегментировать аудиторию так по каждой переменной, получится 3*3*3=27 сегментов.+

Пожизненная ценность клиента (Customer Lifetime Value, CLV)

Для разработки маркетинговых стратегий важно не только анализировать предыдущее поведение клиентов, но и прогнозировать их ценность на будущее. Это позволяет метрика CLV. Вы складываете всю маржу, которую принес конкретный клиент на протяжении взаимодействия с компанией. Причем часть денежных потоков вы знаете (они уже зафиксированы), а другую часть — будущие — можете только спрогнозировать. Вот базовая формула, которая отражает суть метрики:

где T — горизонт, на который мы делаем прогноз;GC — вклад в маржу в результате транзакций клиента;δ — ставка дисконтирования, благодаря которой вы приводите ценность денежного потока в будущем к настоящему;AC — расходы на привлечение. То есть вы приводите к настоящему будущие потоки прибыли от клиента и вычитаете из них расходы на его привлечение. Способ расчета зависит от специфики бизнеса.

Клиентский капитал (Customer Equity, CE)

Это суммарная пожизненная ценность всех клиентов компании, но можно рассчитывать также для когорты или сегмента.

где I — общее количество клиентов компании, CLV — пожизненная ценность отдельного клиента. Вот несколько кейсов от агентства CRM-маркетинга Out of Cloud, как это всё использовать.

Кейс: внедрение игровых механик в direct-коммуникации М.Видео

Задачи:

Увеличить денежный оборот на одного подписчика;
Повысить вовлеченность email-подписчиков;
Привлечь новых email-подписчиков.

Здесь специалисты агентства разработали и внедрили интерактивную CRM-механику — серию игр в email-канале по сюжетам мультфильмов «Рок Дог» и «ЛЕГО: Ниндзяго фильм». Участники регистрируются на лендинге и выполняют задания. По результатам игры они получают тематические баллы, которые можно обменять на промокоды. Вся информация – задания и награды – поступает в виде персонализированной автоматической рассылки и SMS-оповещений. То есть взаимодействие с аудиторией включает:

Email-рассылки;
Посадочные страницы на поддомене mvideo.ru;
Информационные поп-апы;
SMS для омниканальной коммуникации.

Результаты:

Оборот по одному подписчику увеличился в 15 раз;
30% игроков стали подписчиками;
ROI — 760%;
Open Rate — 33%;
CTR — 87%;
Премия Tagline за лучший performance-проект с использованием eCRM 2017 года.

Кейс: конкурс в соцсетях «Охотники за вдохновением» для Nikon

Что сделали для продвижения конкурса:

Опубликовали описание и правила на лендинге;
Продублировали публикации в соцсетях: ВКонтакте, Facebook, Instagram;
Запустили рассылку.

На протяжении запуска специально обученные сотрудники отвечали на вопросы в соцсетях, проверяли аккаунты и помогали пользователям с регистрацией. В результате по сравнению с обычными механиками, которые действовали до конкурса, удалось:

Повысить число подписчиков в 14 раз;
Снизить стоимость лида в 2,8 раза (173 рубля).

Кейс: персонализированные поп-апы на сайте интернет-магазина «Музторг» для сбора email-адресов

Исполнитель проекта — сервис создания умных форм PopMechanic — предложил следующее решение для сбора email-адресов. Разделить всю аудиторию музыкального интернет-магазина на гитаристов, барабанщиков, вокалистов и клавишников и персонализировать предложение для каждого сегмента. Алгоритм определения сегмента для посетителя следующий:

Если пользователь смотрел 2 продукта из одной категории, например, «Гитары», его относили к гитаристам;
Ему выходил поп-ап с персонализированным под сегмент текстом — «Хотите играть, как Хендрикс?»;
В этом окне предлагали релевантный контент — доступ к обзорам гитар, видеоразборам гитарных партий песен и скидки на гитары.

В итоге персонализированные поп-апы собирали email-адреса на 125% лучше. Чтобы получить желанный отклик от целевой аудитории, нужны персонализированные сценарии взаимодействия с разными типами пользователей. И конечно, в первую очередь ориентируйтесь на тех, кто приносит больше отдачи для компании. Высоких вам конверсий!

Источник

proCRMmarketing

CRM-стратегия в ритейле: сущность, метрики, кейсы

Чем CRM-стратегия отличается от CRM-системы

Метрики привлечения