Як аналізувати дані про клієнтів для прийняття управлінських рішень

Щоб зберегти лояльність клієнтів, підприємцю потрібно вміти передбачати, аналізувати їхні потреби та поведінку. За даними Promodo, 80% майбутнього прибутку приходить від лише 20% клієнтів. 

Аналіз даних про клієнтів, або як його називають маркетологи Retention, — включає збір, обробку та інтерпретацію інформацію про покупців з метою отримання цінних інсайтів для прийняття важливих управлінських рішень. 

Цей процес є ключовим елементом сучасного управління бізнесом, оскільки дозволяє пропонувати клієнтам те, що їм потрібно, підвищити задоволеність та збільшити прибутковість.

Які існують способи та етапи збору й аналізу даних про клієнтів? 

Основні етапи аналізу даних про клієнтів

1. Збір даних

На першому етапі компанії збирають інформацію про своїх клієнтів. Джерела інформації можуть бути різноманітними:

• Внутрішні дані: інформація з CRM-систем та програм обліку клієнтів, інтернет-магазинів, фінансових звітів, історій покупок.

• Зовнішні дані: дані з соціальних мереж, з медійної та контекстної реклами, опитувань, маркетингових досліджень або аналітичних звітів.

• Цифрові дані: інформація про поведінку клієнтів на сайті, мобільному додатку або в інших цифрових каналах.

Внутрішні системи аналітики здатні задовольнити потреби торговельного роздрібного бізнесу різних форматів. Для таких задач цілком підійдуть програми обліку, такі як Торгсофт. 

2. Підготовка бази даних

Після збору введення інформації про клієнтів, її необхідно ввести у систему обліку та підготувати до аналізу. До цього етапу входять:

• Очищення даних: виправлення помилок та видалення інформації про клієнтів, яке не відповідає дійсності або застаріла.

• Стандартизація: створення карток клієнтів та внесення важливих даних, таких як вік, дата народження, соціальний статус, освіта, місце проживання, контакти, а також додаткової інформації про взаємодію чи важливу характеристику клієнта.

• Сегментація: розподіл клієнтів на групи за спільними ознаками, наприклад, за сферою діяльності, % знижки, типом дисконтної картки чи обсягом покупок за період.

У Торгсофт легко вести бази клієнтів та фільтрувати їх за певними ознаками, що забезпечує їх коректний аналіз:

3. Аналіз даних

На цьому етапі застосовуються різноманітні методи та інструменти для отримання інсайтів. Поширений метод аналізу даних, окрім внутрішньої аналітики, це платформа Google Analytics. 

Вона дозволяє збирати та аналізувати важливі маркетингові метрики Retention — показники, що відображають рівень утримання та лояльності клієнтів:

• Customer Retention Rate (CRR) — демонструє, наскільки ефективно компанія може утримувати своїх клієнтів на постійній основі протягом певного періоду.

• Churn Rate (коефіцієнт відтоку) — показує відсоток споживачів, які припинили користуватися вашими продуктами або послугами за конкретний проміжок часу.

• LTV (Lifetime Value) — оцінює загальний прибуток, який бізнес може отримати від одного клієнта за весь період взаємодії з ним.

• ARPU (Average Revenue Per User) — це середній дохід, який компанія отримує з одного користувача за визначений період часу.

• Redemption Rate — показує частку клієнтів, які використали запропоновані акції, знижки чи спеціальні пропозиції.

• Repeat Purchase Rate — визначає відсоток клієнтів, що здійснили повторні покупки у вашому бізнесі в межах заданого періоду.

Окрім цього, важливо використовувати різні методи аналізу: 

• Дескриптивний метод: наприклад, аналіз обсягів продажів за квартал.

• Діагностична аналітика: виявляє причини певних явищ (наприклад, чому зменшилася кількість повторних покупок).

• Прогнозна аналітика: допомагає передбачити майбутню поведінку клієнтів на основі статистичних моделей та машинного навчання.

• Прескриптивна аналітика: формує рекомендації щодо подальших дій (наприклад, які товари запропонувати клієнту).

• Когортний аналіз — важливий метод маркетингового аналізу, який дозволяє аналізувати закономірності повторних покупок. Зазвичай враховує періоди між першою та наступними покупками клієнтів. 

Для збору та візуалізації даних про клієнтів використовують також спеціалізовані програмні продукти, такі як Power BI, Tableau, а також інструменти на основі штучного інтелекту.

4. Інтерпретація результатів

Отримані дані потрібно інтерпретувати, щоб зробити їх зрозумілими для менеджменту й формування маркетингових пропозицій. Для цього створюються:

• Звіти (у програмі Торгсофт їх близько 50): підсумки, що фіксують і підкреслюють важливі результати аналізів.

• Інфографіка: візуалізація даних, яка спрощує сприйняття інформації (графіки, діаграми, карти, 

• Інтерактивні панелі, які дозволяють слідкувати за ключовими показниками в реальному часі.

Як збирати зовнішні дані за допомогою різних форм

Поведінкові дані про клієнтів та їх вподобання можна збирати за допомогою спеціальних форм. Вони допомагають налаштовувати персоналізовану взаємодію з клієнтами:

Форма підписки на розсилку

Зазвичай такі форми використовується на сайті компаній для збору базових даних (ім’я, телефон, електронна пошта). Цей метод підходить для нових клієнтів, які ще не мають високого рівня довіри до бренду.

Чат-боти

Дозволяють збирати як базову інформацію (ім’я, телефон), так і розширені дані (думки, інтереси, оцінки клієнтів). Вони дозволяють проводити поступове (ланцюжкове) опитування, часто в інтерактивній формі, що підвищує залученість клієнтів.

Опитування в email-розсилках

Даний метод дозволяє отримати повну інформацію про клієнта: сімейний стан, дата народження і специфічні дані, наприклад, захоплення або побажання клієнта. 

Особистий кабінет на сайті

У персональному профілі клієнти можуть вказувати свої побажання щодо розсилок, щоб уникнути надмірної кількості повідомлень та знизити ризик відписки.

Форма для оформлення замовлення

У процесі оформлення замовлення менеджер може зібрати як базові дані (ім’я, телефон, email), так і додаткові (адреса, спосіб доставки, статус клієнта — фізична особа чи підприємство). 

Використання результатів аналізу в управлінських рішеннях

Ви можете використати результати аналізу даних про клієнтів для прийняття різних управлінських рішень:

• Стратегічні рішення: розробка нових продуктів, вихід на нові ринки, зміна позиціонування бренду.

• Маркетингові рішення: персоналізація пропозицій, планування рекламних кампаній, визначення цільової аудиторії.

• Операційні рішення: оптимізація запасів, покращення логістики, підвищення ефективності роботи з клієнтами.

Аналіз даних про клієнтів є невіддільною ознакою успішного управління бізнесом. Використання якісного аналізу дозволяє компаніям краще розуміти своїх клієнтів, приймати обґрунтовані управлінські рішення та досягати стратегічних цілей.