Вывести статистику количества клиентов по году рождения

Инструмент Статистика по клиентам позволяет вам разделить всех клиентов на группы по нескольким признакам и с каждой группой провести какие-либо действия: отправить СМС, составить план обзвона, пометить неактивными.

Скачать инструмент из меню Справка — Дополнения — Маркетинг, реклама.

Контроль выпадающих клиентов

Одно из главных преимуществ Нетикс Трицепс — удержание выпадающих клиентов.

Предположим, клиент Иванов стабильно приезжал к вам на обслуживание раз в 2 месяца. И вдруг не приехал к вам в течение уже 4 месяцев. Возможно, клиент продал автомобиль или переехал в другой город. Однако есть вариант, что клиент в чем-то разочаровался в вашем сервисе. Иногда достаточно простого звонка и даже СМС, чтобы клиент вернулся именно к вам.

Инструмент для каждого клиента выставляет один из трех флагов:

Всё в порядке — частота посещений не нарушена
Мы его теряем — либо нарушена частота посещений, либо клиент приезжал слишком редко и не обращался последние полгода
Клиент потерян — клиент не обращался к вам последний год

Естественно, если выпадает клиент, который хоть и приезжал постоянно, но доставлял больше головной боли, чем приносил прибыли, то не стоит пытаться его вернуть. Чтобы увидеть таких клиентов нужно комбинировать несколько признаков, которые для вас собирает инструмент.

Признаки, свойства и статистические данные, по которым можно группировать клиентов

СМС и переговоры — в этой группировке клиенты делятся на тех с кем общались в последний месяц, и на тех клиентов с которыми не общались более двух месяцев. Общение с клиентом проверяется по оформленному документу Переговоры
Потеряны — контроль выпадающих клиентов
Клиенты — разделение клиентов и карточки других агентов: поставщиков, сотрудников
Последняя сделка — в настройках инструмента можно указать любую дату. Эта группировка покажет — была ли последняя сделка клиента до или после этой даты. Удобно, например, если вы хотите разослать СМС только тем клиентам, которые обслужились до начала текущего месяца. Такое условие можно использовать при сообщении о специальной акции с бонусами и скидками, чтобы клиент не расстраивался, что приехал на обслуживание слишком рано
Офис — если у вас сеть автосервисов, то эта группировка покажет в каком из автосервисов клиент обслуживался в последний раз
Ю/Ф — разделение клиентов на юридических или физических лиц. Данные должны быть внесены в карточку агента
Количество сделок — вычисляется количество сделок за указанный в настройках период
Средний чек — сколько в среднем тратит клиент за один приезд. Группы с кратностью по 500 рублей
Пол — в карточке клиента желательно указать пол. Эту группировку можно использовать для рекламных рассылок к популярным праздникам – 23 февраля и 8 марта
По возрасту — группировка выполняется для аналитики клиентов по возрасту с шагом 5 лет

Добавлено в 2019 году:

Цветовая метка — вы можете помечать клиентов различными цветовыми метками и использовать эти метки в аналитике. Читайте: Как настроить и использовать «черный» и VIP списки клиентов

Регистрация в мобильном приложении — используется для составления персонализированных предложений для пользователей мобильного приложения. Подробнее: Мобильное приложение Мой гараж

По наличию дисконтных карт — для составления персональных предложений владельцам дисконтных карт

Вы можете произвольным образом комбинировать все перечисленные признаки, чтобы в итоге подготовить сообщение для специфичной группы и правильно обратиться именно к тем клиентам, к которым задумали. Так, например, клиент, который приезжал к вам три раза и каждый раз оставлял всего по 100 рублей вряд ли поверит, что он VIP-клиент. А действительно VIP-клиентам не стоит предлагать участие в конкурсах с призами на 50-100 рублей.

Правильная сегментация многократно повышает эффективность вложенных в рекламу средств.

Настройки инструмента

Не забудьте указать период, за который вас интересуют данные. Инструмент собирает информацию только по продажам и заказ-нарядам в состоянии Завершен, причем дата учета этих документов должна попадать в заданный период.

Через отметки Считать заказ-наряды и Считать продажи можно установить ограничение на тип документа. При выставленной отметке Считать заказ-наряды данные собираются только по услугам завершенных заказ-нарядов.

Отметка Учитывать анонимных клиентов выставляется в том случае, когда необходимо считать суммы сделок на агента Розница.

Дата ограничения по последней сделке – используется в том случае, если для вас важна дата последнего посещения клиента.

Создание СМС-сообщений

Для отправки сообщений выделите группу или конкретных клиентов, используя клавиши Ctrl и Shift. После этого нажмите на кнопку Доступные операции и выберите шаблон сообщения или введите формулу для создания СМС автоматически. Читайте: Первичная настройка СМС-оповещения.

Источник

Главное об RFM-анализе. Как сегментировать клиентов, чтобы они покупали больше и чаще

Зачем делить всех клиентов по трем характеристикам — частоте, давности и сумме их покупкок. Как такой подход к сегментированию помогает найти то, что сможет заинтересовать клиента, и тем самым простимулировать его на новую покупку.

Я сооснователь WIM.Agency, мы занимаемся CRM-маркетингом и не только. Если кратко, то к нам приходят клиенты с базой на полмиллиона пользователей (или больше) и просят выявить барьеры, с которыми сталкиваются их потенциальные покупатели.

Мы помогаем: рассматриваем сегменты по отдельности и выстраиваем стратегию коммуникации, чтобы каждый пользователь получал только интересный для него контент. Один из основных инструментов, который мы используем для сегментации пользователей, — это RFM-анализ. Мы с моей коллегой Надеждой Лобашовой решили рассказать об этом способе сегментации более подробно — раскрыть методику и привести примеры использования.

Вы продаете определенный продукт, пусть это будут валенки. И вы предлагаете их Жозефине, которая живет на Шри-Ланке и у которой круглый год — лето. Или русалке, у которой вообще хвост вместо ног. Как думаете, им нужны валенки? Вряд ли. Но вы все равно запускаете рекламу на этих людей (а русалка — это человек или рыба?), даете им скидки, промокоды, всеми силами пытаетесь вовлечь их в коммуникацию. А им это не нужно и не будет нужно. Если Жозефина из Шри-Ланки и купит у вас что-то, то это будут не валенки, а шлёпки.

Эти гипертрофированные примеры отлично отражают ситуацию, когда руководство компании не хочет разбираться в том, кто их клиент и для кого предназначен продукт, и просто спускает рекламные бюджеты на всех подряд, хочет охватить сразу всех — все равно кто-то да купит товар.

Конечно, это в корне неправильный подход. Клиентов необходимо сегментировать не только для того, чтобы отсечь ненужные категории пользователей, но и выделить тех, с кем нужно работать в первую очередь, кто может принести бизнесу больше прибыли.

Если вы хотите продавать эффективно — недостаточно просто сформировать общий список клиентов без каких-либо показателей «покупательской способности». Что имеется в виду: мы можем создать более релевантные (в том числе персонализированные) предложения для клиента, если мы знаем, например, какие категории товаров он покупал, сколько товаров было в его чеке, сколько он тратит в среднем и что было мотивом его покупки (предположим, покупает только перед праздниками).

Сегментировать клиентов можно по совершенно разным параметрам — вы даже можете придумать их сами. Но мы считаем, что не стоит изобретать велосипед, и чтобы гарантированно увидеть результаты, лучше воспользоваться классическим инструментом маркетинга — применить RFM-анализ.

Этот анализ чаще всего используется на b2c-рынках. Он разделяет базу клиентов по трём важным покупательским характеристикам: давности покупки, частоте покупке и сумме чека.

Цель RFM-анализа — выявить тех клиентов, которые приносят компании деньги (или могут приносить деньги), и придумать такую коммуникацию, которая простимулирует этих клиентов покупать у вас еще чаще и в больших количествах. Тем самым получится увеличить общую прибыль компании.

Всем ли компаниям целесообразно применять RFM-анализ? Не совсем. Этот метод подходит для тех компаний, в базе которых более 10 000 клиентов . Почему именно такая цифра? При маленькой выборке невозможно адекватно проверять гипотезы и проводить тестирования. Конечно, никто не запрещает небольшим компаниям использовать такой способ сегментации, но результаты могут быть неоднозначными и по факту не зависеть от ваших действий.

Показатели «когда покупал», «сколько обычно покупает» и «сколько обычно тратит» каждая компания определяет индивидуально в зависимости от специфики бизнеса и продукта. Например, частота покупок в продуктовом магазине и магазине кожгалантереи будет разная. Суммы чеков тоже будут различаться.

На иллюстрации ниже мы выделили показатели для интернет-магазина косметики и парфюмерии . Рассмотрите её внимательно и подумайте, какой чек в вашей компании считается маленьким, средним и большим. Как часто клиенты нуждаются в вашем продукте, какие показатели давности характерны для ваших покупателей?

Пересечение всех показателей даёт 27 возможных сегментов пользователей. Логика простая: каждому сегменту присваивают три показателя — давность, частота, сумма.

Например, клиент в сегменте 25 покупает часто, много и совсем недавно совершал покупку. А клиент в сегменте 15 покупал давно, совершил несколько заказов, но на большие суммы. В каком-то сегменте будет больше людей, в каком-то — меньше, какие-то сегменты мы объединяем.

В идеале нужно описать портреты своих клиентов. Тогда вам будет проще сформулировать для них максимально релевантные предложения. Визуализируем сегмент 15:

покупал давно;
покупает редко, раз в год;
покупает сразу много и на большую сумму.

Это может быть мужчина средних лет, покупает один раз в год духи за 10 000 рублей жене на 8 марта. Больше ничего не покупает целый год. Достаток средний и выше. Мы можем предположить, что перед следующим 8 марта он снова будет думать, что подарить жене. И нам нужно заранее предложить ему что-то. Также можно попробовать пушить его и перед другими праздниками, допустим, перед Новым годом, чтобы дополнительно напомнить о бренде.

Какую акционную механику мы можем придумать:

для пользователей интернет-магазина, которые зарегистрировались на сайте 3 месяца назад и совершили уже 3 покупки на сумму 1000-1500 рублей каждая;
для пользователей, которые только что зарегистрировались в интернет-магазине, но еще не совершили ни одной покупки.

Мы не можем предлагать этим клиентам одно и то же и запускать на них одинаковые акции. Тогда что же мы им предложим?

В первом случае, мы постараемся увеличить средний чек покупателя — сделать его больше, чем 1500 рублей за покупку. Как вариант — предложить клиенту золотой уровень или платинум статус в программе лояльности, если он совершит заказ на сумму свыше 2000 рублей.

Во втором случае, необходимо перевести клиента из статуса заинтересованного в покупатели. Важен сам факт покупки. Нужно, чтобы покупатель протестировал магазин, чтобы ему понравилось взаимодействовать с брендом. Мы можем предложить бесплатную доставку, мини-подарки для новых покупателей, скидку на первый заказ и что-то в этом духе.

Итого: лучших благодарим и удерживаем на тех же продажах, средних тянем до уровня лучших, а неактивных пытаемся раскачать и вернуть в продажи.

Таким образом, можно искусственно увеличивать чек клиента и периодичность покупок. Если клиент покупал по одному разу в марте/апреле/мае, то можно дать ему купон на скидку, если он совершит еще одну покупку в мае (до конца 31 мая).

Если клиент всегда совершал покупки на сумму в среднем 5000 рублей, то следует замотивировать его сделать покупку на сумму 7000 рублей: предложить бесплатный подарок или бОльший процент накапливаемых бонусов при покупках.

Два варианта — простой и сложный.

Простой. Придумывать акции для конкретных сегментов клиентов, выгружать их данные из CRM и работать только с ними. Например, активируем тех, кто зарегистрировался в интернет-магазине в прошлом месяце, совершил одну покупку в течение этого месяца. Нам нужно, чтобы они сделали новый заказ.

Разрабатываем акцию. Выгружаем из базы данных выборку контактов по конкретным фильтрам (дата регистрации — с 1.10.2019 по 1.11.2019; количество покупок — 1, дата покупки — с 1.10.2019 по 1.11.2019) и запускаем на них кампанию в течение месяца. Затем анализируем реакцию клиентов. Потом выбираем другой сегмент и делаем другую акцию.

Сложный. Выгружаем всех клиентов с полями «Имя», «Дата последней покупки», «Сумма покупки», и делаем RFM-анализ, делим всех на сегменты.

Продумываем, как коммуницировать с каждым сегментом, что именно предлагать и в какой момент, как стимулировать на покупку. Разрабатываем сразу все кампании, запускаем их на постоянной основе. Собираем статистику каждый месяц, отслеживаем тенденции, изменяем неэффективные кампании и так далее.

Самый критичный показатель — давность. Чем больше времени прошло с момента последней покупки, тем меньше вероятность, что клиент захочет купить что-то еще.

Клиенты, которые совершили одну покупку и очень давно, скорее всего, забыли о вашей компании и вряд ли вернутся. Как говорит Джим Ново (маркетолог по анализу клиентских баз в разных отраслях): «Об этом сегменте можно забыть и с этим нужно смириться».

Если хочется попробовать вернуть этих людей, то начинать следует с тех:

у кого в чеке несколько товаров;
у кого больше сумма общего чека;
кто вернул однажды товар (клиент лоялен к тем компаниям, в которых однажды успешно совершил возврат)

Если возвращение этих сегментов не закончилось успехом, значит, нет смысла пробовать возвращать остальных. Просто попрощайтесь с ними.

Сегменты постоянно трансформируются: клиенты переходят из одного сегмента в другой, особенно, когда мы активно работаем с ними.

Частота обновлений зависит от множества факторов: от общего количества клиентов, жизненного цикла товара, сезонности, количества проводимых акций, праздников и так далее.

Давайте подытожим, какие задачи решает RFM-анализ:

1) помогает сформировать индивидуальный подход к клиенту в зависимости от его действий;

2) стимулирует клиентов покупать чаще и на большие суммы;

3) влияет на рост общей прибыли бизнеса.

С помощью RFM-анализа вы увидите потенциал вашей клиентской базы, поймете, какие сегменты готовы платить больше и при каких условиях. Главное — ставьте гипотезы, тестируйте и анализируйте. Никто не может знать ваших клиентов лучше, чем вы сами.

Источник

Вывести статистику количества клиентов по году рождения

Выборка клиентов по возрасту

Решение

Решение