Для роста продаж компании мало иметь хороший продукт и солидный рекламный бюджет. Важно понимать, кому и в какой момент этот продукт понадобится, а еще успеть рассказать о нем покупателю раньше других. Для этого нужны знания о клиенте, его нуждах и предпочтениях. Такие знания компания получает из клиентской аналитики.
В статье рассмотрим, что дает клиентская аналитика, каких категорий и типов она бывает, приведем пошаговую инструкцию, как выстроить систему сбора и анализа данных о клиентах.
Что такое клиентская аналитика и какие задачи она решает
Клиентская аналитика — это изучение данных о покупателе. Ее главная цель — узнать своего клиента как можно лучше, составить типовой портрет.
Если компания знает целевую аудиторию и понимает мотивы ее покупок, то может решить целый пул маркетинговых задач:
Своевременно и адресно предложить продукт. Если знать намерения клиента, можно предложить ему купить товар раньше конкурентов. А еще продукт будет заметнее и понятнее для аудитории, если компания не просто расскажет о нем, а обозначит, как этот продукт решит проблему.
Предложение купить новый надежный кроссовер неизвестной на рынке марки затеряется среди подобных. Но, допустим, вы изучили целевую аудиторию и знаете, что большинство ваших клиентов — семейные люди.
Тогда вы можете рассказать об особенностях автомобиля, которые им важны. Например, о том, что багажник машины можно превратить в третий ряд. Или о том, что в сиденьях предусмотрены крепления для любого типа детских кресел.
Повысить лояльность к бизнесу. Если компания знает свою аудиторию, то может подстроиться под ее стиль общения в социальных сетях или на официальном сайте. А еще может создать нужный образ и даже изменить общественное мнение.
Допустим, крупная промышленная компания знает об убежденности общества в том, что она вредит природе. Тогда бизнес может рассказать в соцсетях, как заботится об окружающей среде, чтобы сломать стереотипы и расположить клиентов.
Сделать эффективнее рекламные кампании. Чем точнее составить портрет клиента, тем лучше будут результаты таргетированной рекламы. Вырастет конверсия переходов по объявлениям, и снизится число показов этих объявлений незаинтересованным людям.
Улучшить продукт. Если постоянно анализировать обратную связь от клиентов, то можно понять, чего в продукте не хватает. А где-то наоборот, можно сэкономить, если убрать невостребованные опции.
Это хорошо видно на примере эволюции смартфонов. Производители постоянно совершенствуют технологии экрана, дорабатывают камеры, улучшают качество связи. И все потому, что на это есть запрос со стороны пользователей. А вот стилус, который еще 15 лет назад был у каждого смартфона, сегодня убрали почти из всех линеек. Им пользовались редко, и большинство компаний отказалось от этой технологии.
Привлечь новых покупателей. Компания может изучить не только своего клиента, но и ту аудиторию, которая не пользуется ее продуктом. Понять, чего им не хватает в этом предложении, доработать или запустить новое.
Проще всего завоевать клиентов, которые близки к лояльным. Например, магазин здорового питания может расширить ассортимент добавками для спортсменов. Здоровый образ жизни и спорт — очень близкие категории.
Категории клиентской аналитики
Анализировать покупателей можно на разных уровнях. Поэтому выделяют четыре категории клиентской аналитики.
Описательная. Такой анализ опирается на любые данные о клиентах: информацию в чеках и интернет-заказах, замер числа посетителей торговой точки с помощью специальных смарт-датчиков, веб-аналитику.
Но эти данные сами по себе считаются неинформативными. Они отвечают на вопрос «Что уже произошло», но мало чем помогут в принятии управленческих решений. Описательная аналитика — это скорее основа для остальных категорий.
Диагностическая. На этом уровне аналитики ищутся взаимосвязи в произошедших событиях, закономерности в поведении потребителей. Например, можно установить, есть ли зависимость между оттоком клиентов и появлением аналогичного продукта у конкурентов. Или на сколько процентов увеличились продажи товара из-за новой упаковки. Как на те же продажи повлияла смена поставщика сырья.
Предиктивная. В этой категории на основе накопленных данных прогнозируются будущие события. С помощью предиктивной аналитики можно предсказать новые потребности клиентов и сделать им предложение на опережение.
Предписывающая. На этом уровне не просто предугадывают будущие события, а еще и предлагают оптимальные решения. Предписывающая аналитика отвечает на вопрос, как поступить в той или иной ситуации. Например, в какое время года запустить новый продукт или сколько менеджеров колл-центра должны работать со входящими звонками.
Типы клиентской аналитики
Исследовать покупателей можно с разных позиций. Например, узнавать, что они думают о продукте или компании, насколько они вовлечены или какую ценность представляют для бизнеса. По этому параметру клиентскую аналитику делят на четыре типа.
Клиентский опыт
Изучить клиентский опыт — значит, посмотреть на бизнес глазами клиента. Для этого важно пройти путь человека от знакомства с компанией, до того дня, когда он перестал пользоваться ее продуктом.
Узнать об опыте клиента можно разными способами: попросить оценить обслуживание на кассе магазина, отправить смс-рассылку после звонка оператора, предложить заполнить анкету после онлайн-покупки.
В такую анкету обратной связи можно включить следующие вопросы:
| Вопрос | Чем поможет? |
| Как вы узнали о компании? | оцените эффективность каналов привлечения |
| Почему решили купить товар/воспользоваться услугой? | узнаете о преимуществах предложения, которые выделяют клиенты |
| Хватило ли информации о продукте на сайте? Пользоваться сайтом было удобно? | выявите слабые места для доработки сайта |
| Как быстро связался с вами менеджер? Ответил ли специалист на все вопросы? | узнаете об уровне менеджеров и качестве обслуживания |
| Вернется ли еще? Порекомендуете ли нас знакомым? | поймете уровень удовлетворенности клиента |
Голос клиента
Цель этого типа аналитики — создать товары и услуги такими, какими их хочет видеть клиент. Поскольку лучший способ узнать о предпочтениях и ожиданиях клиента — спросить его об этом, — для сбора данных проводятся подробные опросы и интервью.
Например, компания-производитель электроники работает над новым продуктом — умными часами. Тогда она может спросить у своих же клиентов-пользователей другой продукции: купят ли они такой товар для себя или в подарок? Какими функциями они бы пользовались в гаджете? В какой цветовой гамме купили бы модель? Если у них уже есть такой товар другого производителя, чего в нем не хватает?
Вовлеченность клиента
В аналитике вовлеченности изучают, насколько плотно клиент взаимодействует с компанией. Возможно, пользуется ее продуктами постоянно или купил когда-то давно и забыл. А может, еще не принял решение о покупке.
По степени вовлеченности все клиенты делятся на сегменты, дальше составляется портрет клиента каждого сегмента. С максимально лояльными пользователями бизнес работает на удержание, поскольку они выгоднее остальных.
В работе с другими сегментами ставится задача повысить уровень вовлеченности. Например, побудить посетителей сайта совершить первую покупку или напомнить о себе клиенту, который давно не пользовался продуктом.
Срок жизни клиента
В такой аналитике важна пожизненная ценность клиента или LTV. Этот показатель определяет доход, который приносит компании один клиент за весь срок сотрудничества. Чем выше показатель — тем лояльнее клиент.
Задача бизнеса — узнать, какие покупатели имеют максимальную ценность, и продлить сотрудничество с ними. Сделать это можно, например, через улучшение клиентского опыта, совершенствование продукта или систему лояльности.
Так, автомобильные салоны предлагают выгодные условия по трейд-ин своим покупателям. И когда владелец решит поменять автомобиль, то вернется в этот же салон за новым. Также на покупателей действует и накопительная система скидок, которую часто вводят ювелирные салоны и дорогие бренды одежды.
Как создать эффективную клиентскую аналитику
В самом простом виде создать систему клиентской аналитики можно в несколько шагов. Нужно определить, какими данными пользоваться, как их собрать и как проанализировать.
Выбрать тип аналитики
Первым делом стоит решить, какой тип аналитики подходит:
- изучение клиентского опыта — уместно, если клиент проходит долгий путь от первого контакта с компанией до покупки;
- голос клиента — подойдет компании, которая разрабатывает новый продукт;
- работа над вовлеченностью — поможет, если к основному продукту фирма предлагает сопутствующие товары и услуги;
- увеличение срока жизни клиента — имеет смысл, когда кампания по привлечению нового клиента намного дороже, чем по удержанию действующего.
Собрать данные
В зависимости от выбранного типа аналитики следующим шагом нужно определить способы сбора информации. Возможно, стоит внедрить на сайт форму обратной связи, разослать анкеты по e-mail постоянным клиентам или выделить менеджера для обзвона покупателей.
Обработать данные и выбрать инструменты
Какими инструментами можно обработать данные, зависит от их типа. Например, анкеты обратной связи с открытыми вопросами придется изучать силами менеджеров. Но в большинстве случаев можно использовать автоматизированные CRM-системы, в которых уже встроены и аналитические модули. Подобных программ разработано много — изучите предложения и выберете ту, которая лучше подойдет.
Проанализировать информацию
Анализ поможет увидеть слабые места компании, узнать, насколько продукт соответствует ожиданиям клиента, провести сегментацию и составить портрет целевой аудитории.
Один из самых популярных способов сегментировать клиентов — это RFM-анализ. Здесь база клиентов делится на девять групп в зависимости от давности последней покупки, их частоты и среднего чека.
| Лояльные | Промежуточные | Нелояльные | |
|
Как давно купил последний раз? R (Recency) |
«Буквально вчера» | Недавно | Давно |
|
Как часто покупает? F (Frequency) |
Часто | Время от времени | Редко |
|
Сколько денег потратил на продукт? M (Monetary) |
Много | Немного | Мало |
