пятница, 28 сентября 2018 г.

История Tesco. Эволюция маркетинговых инструментов и технологий

!!!!! On February 24, 2022, Russia started a war in Ukraine. The aggressor country is committing atrocities in our country and killing our civilians, including children. I call on all countries to tighten sanctions against Russia.
My family and I were forced to become refugees. 

We hope that all those responsible for this war will be punished.
I condemn all russians who support the war. To me, they are "subhumans" and orcs. I don't accept the neutrality of some russians. Neutrality is a silent stance that allows the killing to continue.


Начиная с 1990-х годов, компания Tesco, которая столкнулась с многочисленными проблемами своей бизнес-модели, искала инновационные способы их преодоления. 

В 1995 году Tesco представила свою клубную карту Clubcard, собственную схему лояльности. Пилот был проведен в 14 торговых точках и проходил под грифом «секретно».
Далее была интереснейшая эволюция, которая сопровождалась внедрением, тестированием и понимаем эффективности множества маркетинговых и технических инструментов.


За период с 1995 по 2000 года компанией Tesco были внедрены такие решения: 
- запуск клубной карты Clubcard
- первая email рассылка
- запуск Finest кар
- сегментация клиентов по чувствительности к цене и пересмотр стратегии в сторону клиентов, чувствительных к цене
- определение "провалов" в корзинах клиентов 
- запуск "baby" клуба (после запуска клуба Tesco смогли захватить 24% детского рынка)
- запуск Tesco Personal Finance - обычная карта для накопления баллов превратилась в программу Tesco Personal Finance
- запуск Tesco.com

Период с 2000 по 2005 года:
- охват обрабатываемых клиентских данных вырос с 10% до 100%
- сегментация по стилю жизни (lifestyle segmentation)
- внедрение стандартной отчетности по пониманию клиентов и KPI и клиентской аналитики
- инструменты управления ассортиментом
кластеризация, прогнозирование и множество других решений :-)  

Используя информацию, полученную от собранных данных, Tesco превратилась из розничной сети, которая думает, что знает, чего хотят клиенты, в ту, которая действительно знает, и может контролировать предпочтения клиентов и их изменения. Tesco считается первопроходцем в технологиях big data и data mining для ритейла.

вторник, 18 сентября 2018 г.

5 ключевых показателей про клиентский актив. Инфографика

С недавних пор практикуем визуализацию клиентского актива в виде инфографики. Вот обезличенный пример одного из проектов для сети аптек.
При помощи инфографики в данном случае визуализированы 5 ключевых показателей о клиентском активе: статичных и в динамике.




1 - число активных клиентов, т.е. участников Программы лояльности в абсолютных значениях.
2 - % постоянных целевых клиентов аптечной сети, т.е. это те клиенты, которые постоянно делают покупки ключевого (якорного) товара, в данном случае 38%.
3 - покрытие Программы лояльности. В данном случае 62% - это % чеков, которые "проводятся" при помощи карты
4 -  рост клиентской базы. В данном случае по сравнению с размером клиентского актива 12 месяцев назад рост составляет +14%.
5 - % случайных клиентов от участников Программы лояльности. Это % клиентов,  которые имея карту, сделали только 1 покупку за год.

Как известно, клиентский актив - один из самых важных активов компании.  Эти показатели должны рассчитываться и контролироваться руководителем Программы лояльности, и желательно - сравниваться с плановыми значениями.

вторник, 11 сентября 2018 г.

Стратегии удержания клиентов и возврат инвестиций. Ключевые идеи

!!!!! On February 24, 2022, Russia started a war in Ukraine. The aggressor country is committing atrocities in our country and killing our civilians, including children. I call on all countries to tighten sanctions against Russia.
My family and I were forced to become refugees. 

We hope that all those responsible for this war will be punished.
I condemn all russians who support the war. To me, they are "subhumans" and orcs. I don't accept the neutrality of some russians. Neutrality is a silent stance that allows the killing to continue.

В любом клиентском активе существует группа клиентов, которые ушли в так называемый "отток", т.е. перестали покупать или пользоваться услугами компании.

Отток клиентов неизбежен в b2c. Часть из клиентов оттока являются "естественным", т.е. данные клиенты скорее всего перестали нуждаться в услугам компании или же просто не могут или воспользоваться по ряду причин (например, переезд и пр.). Остальные клиенты  - это отток, за который есть смысл "побороться" ради того чтобы бизнес стал более стабильным и герметичным.
Согласно известной мировой статистике, на удержание существующего клиента компания тратит в 5-12 раз меньше средств, чем на привлечение нового.
Давайте рассмотрим пример того, как клиент становится оттоком и какие стратегии эффективны для работы с клиентами, находящимися на разных этапах жизненного цикла. Первая: клиент не думает об ходе, его все устраивает, он доволен взаимоотношениями с компанией. 
Вторая: думает об уходе (вероятно, в силу неудовлетворенности или других причин)
Третья: клиент уходит (сильно уменьшает свою ценность для компании, частоту покупок, возможно, сообщает о расторжении договора).
Четвертая: клиент уже ушел и считается оттоком.


Стратегии удержания клиентов, которые уместны на разных этапах: предупреждающая/превентивная, реактивация, win-back (возврат клиентов).
Возврат инвестиций: наиболее эффективен для групп клиентов, которые еще не думают об уход. Чем "ближе" клиент к точке "оттока", тем более дорогим и менее эффективным становится его возврат.
Т.е. возвращать клиентов, которые только задумались об уходе намного проще и дешевле, чем тех, кто уже собрался покинуть компанию, или уже ушел.
Практика всех наших проектов подтверждает это на все 100%.

Отток клиентов является интереснейшей темой для маркетологов, поскольку работа с оттоком имеет огромный потенциал для компании. Однако работа с оттоком непроста, требует системности и совершенно разного отношения к клиентам из разных сегментов согласно их этапов жизненного цикла, потребностей и ценности для компании. 

Также может быть полезно для изучения темы оттока клиентов:

Источник картинки:
https://neilpatel.com/blog/increase-profits-25-improving-customer-retention/

Оригинал инфографики:
https://www.pega.com/system/files/docs/2017/Jun/Driving-Effective-Customer-Retention-Infographic.pdf

среда, 5 сентября 2018 г.

Как быстро сравнивать инструменты data mining. Удобный ресурс с рейтингами

Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных (data mining) позволяет компаниях находить в накопленных данных скрытые, полезные закономерности.

Обычно такие закономерности позволяют компании найти неиспользованные ранее возможности, и, соответственно, рассчитывать на повышение выручки и прибыли.
Типичные задачи, которые решаются при помощи технологии data mining:
- кластеризация (например, поиск кластеров клиентов)
- классификация (например, поиск правил отнесения к классу оттока)
- связи и ассоциации (например, связи в покупках)

Существует множество инструментов data mining, и выбор такого ПО часто становится нелегкой задачей для компании, ИТ и аналитиков.
К счастью есть сервисы, которые позволяют выбирать и сравнивать инструменты Data Mining по множеству критериев.
Если говорить про простую классификацию инструментов data mining, то они бывают платные и бесплатные. Ниже TOP платных инструментов data mining, выбранных с помощью ресурса PredictiveAnalyticstoday.

вторник, 15 мая 2018 г.

Инстументы Data Mining. Отчет Gartner 2018

Что нужно знать о программном обеспечении для решения задач Data Mining (прогнозирование, кластеризация, ассоциативные связи)?
О всех ключевых изменениях на этом рынке рассказывает отчет 2018 "Магические квадраты"  от известной исследовательской компании Gartner.

В этом году отчет называется "Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine-Learning Platforms 2018" (каждый год название отчета изменяется).
Так выглядит магический квадрат: 2 оси и 4 блока вендоров. Как "читать" магические квадраты - описано здесь.

Платформы ML Gatner MQ Data Science 201

Поставщики ПО: 

  • Лидеры (5): KNIME, Alteryx, SAS, RapidMiner, H2O.ai
  • Претенденты (2): MathWorks, TIBCO Software (new)
  • Визионеры (5): IBM, Microsoft, Domino Data Lab, Dataiku, Databricks (new)
  • Нишевые игроки (4): SAP, Angoss, Anaconda (new), Teradata
В 2018 году в отчет были добавлены 3 поставщиков фирмы: TIBCO Software, Anaconda и Databricks. 

Миграция 2017 - 2018. "Старая гвардия" - вендоры SAS и IBM "сдали" свои позиции в этом году. В тоже время H2O.ai, Kime и RapidMiner заняли первые места в квадранте лидера. 

Gartner 2018 против 2017 MQ для науки о данных и платформах ML

На рисунке показано сравнение отчета 2017 (серое изображения) и отчета 2018 (основное изображение) со стрелками, соединяющими круги для одного поставщика. 

  • Если положение фирмы значительно улучшилось по сравнению с 2017 годом, стрелка окрашена в зеленый цвет.

  • Если положение поставщика стало слабее, стрелка красного цвета. 
  • Зеленые круги указывают на новых поставщиков 

  • Круги с "красным крестиком X" показывают на поставщиков, которые выбыли из отчета в 2018 году. 

Также может быть интересно:


  • Отчет про data mining software за 2015

четверг, 22 марта 2018 г.

Диаграмма Sankey: удобный способ визуализации потоков клиентского актива

!!!!! On February 24, 2022, Russia started a war in Ukraine. The aggressor country is committing atrocities in our country and killing our civilians, including children. I call on all countries to tighten sanctions against Russia. 


We hope that all those responsible for this war will be punished.
I condemn all russians who support the war. To me, they are "subhumans" and orcs. I don't accept the neutrality of some russians. Neutrality is a silent stance that allows the killing to continue.

Один из интересных и очень интуитивных способов визуализации клиентских данных - диаграмма Санкей (Sankey). С ее помощью можно отлично визуализировать потоки, в том числе - в масштабе оценить какой % клиентов откуда пришел и какой % "потерялся".

Входные данные: 
активность (покупки) клиентов розничной сети за 12 месяцев, идентификатор клиента - карта Программы лояльности. Предварительно клиенты разделены на сегменты: активные с повторной покупкой, активный без повторных покупок и отток.

Описание диаграммы
Диаграмма состоит из трех вертикальных блоков
1-й блок: в каких источниках регистрировались клиенты
2-й блок: разделение клиентов по активности (с активностью и без активности)
3-й блок: 1 покупки и более 1 покупки за период



Потоки клиентского актива.
Нажмите, чтобы увеличить рисунок

Интерпретация диаграммы

четверг, 15 февраля 2018 г.

Компании - лидеры с точки зрения аналитической зрелости. Какие они?

Многие компании до сих пор воодушевляет опыт Tesco и ее дочерней компании Dunnhumby, которые в 1994 году году создали новый путь в истории отношений розницы и покупателя. Удалось Tesco это благодаря использованию аналитики собственных данных, которая стала серьезным конкурентным преимуществом для компании на многие годы.
Бизнес растет вместе с CUSTOMER DATA (данными о клиентах) – убеждены эксперты аналитической компании Dunnhumby.
Наш рынок постепенно также приходит к пониманию необходимости аналитики накопленных данных о клиентах. Исследований, которые бы показывали ситуацию на сегодняшний день я не встречала. Поэтому мы проводим исследования и опросы самостоятельно. Про первое исследование, которое мы провели два года назад перед Форумом лояльности от IdeasFirstможно прочитать по ссылке. Одной из задач исследования было конечно же - определить лидеров и понять их возможности в работе с клиентскими данными.

И сегодня поговорим про компании, вошедшие в кластер Лидеры. Это 16 компаний или 37% респондентов.

Включение компании в кластер Лидеры подразумевает лидирующие характеристики компании, в первую очередь с точки зрения возможностей управления клиентским активом с использованием аналитики собственных данных и использования технологий.

среда, 31 января 2018 г.

Исследование аналитической зрелости компаний. 5 кластеров: от отстающих до лидеров

3 года назад специально для Форума лояльности 2015 мы проводили исследование аналитической зрелости компаний. В исследовании приняло участие 43 компании-респондента и мы получили достаточно интересные результаты. 
Полученные в ходе исследования данные были детально проанализированы, проранжированы,  и еще нам удалось получить кластерную модель. В результате у нас получилось 5 кластеров: компании-лидеры, компании-провидцы, серединное ядро, компании "здесь и сейчас" и "отстающие".
Описание кластеров проводилось исключительно с точки зрения взгляда компании на аналитику данных и текущие возможности управления клиентским активом (сегментация, коммуникация, системная работа с клиентским активом, ориентация на аналитику данных при принятии решений).



Кластер "Лидеры", они имеют сильное стратегическое виденье по работе с клиентским активом и активно используют данные/технологии для работы с клиентами.

среда, 24 января 2018 г.

Программа лояльности как центр прибыли компании: 20-21 февраля 2018, Киев

Совсем скоро, 20-21 февраля мы планируем проведение нашего традиционного зимнего бизнес-тренинга "Программа лояльности как центр прибыли компании".
В первый раз мы провели его в далеком 2012 году, и в этом году это будет седьмая версия, улучшенная и значительно доработанная :-).

Структура тренинга за это время немного изменялась, но главным всегда оставалась идея комплексного взгляда на программу лояльности как на единую систему.

Итак, вот наше колесо Программы лояльности, которое не нужно изобретать, а можно использовать как "шпаргалку".
Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...