Управление клиентской базой в Power BI

Юрий Мацегора
Follow me

Юрий Мацегора

Business analyst at Smart-Metrika
Бизнес - аналитик, а также автор и редактор на сайте, если у Вас есть вопросы о содержании и материалах статей пишите мне:)
Юрий Мацегора
Follow me

Бизнес растет вместе с ростом притока новых клиентов.

Бизнес наращивает доходность, когда клиенты покупают повторно.

Рост бизнеса ограничивается оттоком клиентов.

Определим ключевые метрики:

New customers – приток новых покупателей

Returning customers – повторные покупатели (удержание)

Churn – отток клиентов

ARPU (average revenue per user) – средний доход на 1-го клиента

CAC (customer acquisition cost) – средняя цена привлечения 1-го клиента

Делать расчеты и строить графики будем на основании учебных материалов.

 

Бизнес растет вместе с ростом притока новых клиентов

На графике показана динамика новых уникальных клиентов. Представим, что наш бизнес запустился в январе. С января по сентябрь привлечение нового клиента нам обходится в среднем в 150$, а средний чек покупки новичка - 170$. Маржа 20$. Итого с января по сентябрь привлечено 1 372 новых уникальных клиента. Общая маржа с них 1 372 х 20 =  27 440$. Захват рынка редко сопровождается высокой маржой, главная цель - эта максимальное привлечение клиентов.

Мы масштабируем бизнес, захватываем рынок, а значит должны измерять приток новых клиентов и анализировать его в динамике. Отрицательная динамика притока – тревожный сигнал, требующий проведения анализа причин ее падения.


Бизнес наращивает доходность, когда клиенты покупают повторно

 Сделать из новичка лояльного клиента и сохранить этот статус надолго – задача, требующая постоянной фокусировки. Чем дольше мы сможем быть полезными клиенту, тем дольше он будет оставаться с нами. А значит с каждого клиента мы можем заработать больше.

Ключевыми здесь являются такие факты:

- продажа повторному клиенту стоит дешевле, чем продажа новому
- в среднем повторные продажи имеют более высокий чек, чем продажи новичкам

То есть при повторных покупках растет маржа с 1-го клиента

На графике показана динамика повторных покупок. Представим, что нам удается удерживать 20% клиентской базы. Т.е. 20% клиентам мы продаем повторно. Итого имеем 1 205 повторных покупок. Средний чек их 250$. Затраты на 1 продажу в среднем 30$. Маржа 220$. Общая маржа 1 205 х 220 = 265 100$

Когда мы хотим наращивать доходы, нужно выжимать максимум денег из существующей клиентской базы, оставляя клиентов удовлетворенными. В нашем примере увеличение удержания клиентов на 1% за рассматриваемый период даст 13 255$ дополнительной маржи. Следовательно, вся прибыль в повторных продажах.

 

Рост бизнеса ограничивается оттоком клиентов.

Отток – это часть клиентов, которая перестает у нас покупать. Существуют факторы, которые приводят к оттоку. Если мы не полный монополист на рынке продуктов первой необходимости, то отток неизбежен. Конкуренты, ведущие бизнес в той же нише, что и мы, могут переманить часть наших клиентов. Плохой сервис, ухудшение продукта, либо просто выход клиента из целевой аудитории (например, мы продаем детские коляски, а ребенок вырос) – все это факторы оттока. И если с ним не работать, он может стать «стеклянным потолком», ограничителем бизнеса.  Контроль оттока – это своевременное выявление причин, приведших к нему, их анализ и встречные действия.

Выше мы показали пример повторных продаж при удержании 20% клиентской базы. Остальные 80% - это отток.

На графике мы видим накопительное увеличение не активной (не покупающей) клиентской базы. Плохо наблюдать такую картину. Хуже – не знать о ней совсем. Потому что ушедшего клиента можно вернуть. Понять его потребность и снова сделать лояльным. Насколько выгодны повторные покупки говорилось выше.

 

Пример реализации сегментации в Power BI

Обозначения:

Приток – это новые клиенты, которые раньше ничего не покупали

Удержание – это клиенты, которые купили повторно до окончания периода лояльности*

Возврат – это клиенты, которые сначала попали в отток, а потом вернулись (сделали покупку)

Отток – это клиенты, которые не купили повторно до окончания периода лояльности

*Период лояльности – это период времени, в течение которого клиент должен сделать хотя бы одну покупку. Для каждого бизнеса он будет свой. Например, для сети пиццерий это может быть 30 дней. Для интернет-магазина бытовой техники – полгода и.т.д.  В нашем примере период лояльности выбран 60 дней. Если клиент не делает покупку в этот период он попадает в отток.

На примере одного клиента:

Используя такую логику построения отчета, можно измерять приток, удержание, возврат и отток клиентов. Исследовать эти метрики нужно в динамике. Причем не только в людях, но и в деньгах. Объединив этот отчет с RFM анализом клиентов мы получим эффективное решение по управлению клиентской базой.

Заключение

Одна из ключевых задач бизнеса – обеспечить приток новых и удержание существующих клиентов. Сегментация клиентов, которую мы с вами рассмотрели в этой статье,  поможет управлять этим процессом.

P.S. Вы можете бесплатно получить демо-версию отчета "Новые и повторные клиенты" в Power BI.