Долой стагнацию: увеличиваем CLV и средний чек с помощью аналитики

Большинство маркетологов взаимодействую с аналитикой на уровне расчета простейших метрик от цены лида/клиента до LTV. Однако глубокая аналитика позволяет не только изучать продукт и маркетинговые показатели в разнообразных разрезах, но точно и эффективно определять «проблемные» места в воронке продаж и стадиях взаимодействия пользователя с продуктом.

Предлагаю вашему вниманию успешно отработанный кейс от 2014 года, на примере которого вы сможете брать метрики и применять к любому проекту. Для работы вам понадобятся качественные выгрузки (предпочтительно за период от 2-х лет) из любой системы бизнес-аналитики и джедай Excel.

Задачи кейса были следующие:

1. Определить причины стагнации сервиса онлайн-консультаций.
2. Разработать стратегию развития, которая приведет к росту дохода.

Определяем проблему

После сведения многочисленных таблиц приступаем непосредственно к аналитике.

1. Доля клиентов, пополнивших счет, от общего количества клиентов, зарегистрировавшихся в этом году (где 1, 2, … - № мес. после регистр.)

Очевидно, что активность аудитории с течением времени значительно падает. Наиболее активное падение происходит в первые 3 месяца.

2. Изменение динамики количества и суммы пополнения счета в зависимости от месяца, прошедшего с регистрации

У тех, клиентов, которые остаются активными в первые 3 месяца, наибольшая динамика роста. С 3 по 7 месяц динамика положительная, но темпы роста снижаются. В дальнейшем наступает стагнация.

Поэтому следует максимально «разогнать» средний чек клиента в период с 3 по 7 месяц.

3. Доля клиентов, заказавших голосовые консультации (основной продукт компании), от общего количества клиентов, зарегистрировавшихся в этом году (где 1, 2, … - № мес. после регистр.)

$C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Microsoft\Windows\INetCache\Content.Word\4.jpg$

Доля клиентов, заказывающих голосовые консультации, также особенно быстро снижается с 1 по 3 месяц после регистрации.

4. Изменение динамики суммарной стоимости голосовых консультаций на клиента в зависимости от месяца, прошедшего с регистрации

В этом разрезе исключительно положительная тенденция: вместе с приростом количества консультаций и их длительности, возрастает и суммарная стоимость консультаций на 1 клиента. Кроме этого были проанализированы источники привлечения трафика (в разрезе пополнений, частоты использования и «срока жизни» клиента).

Однако ключевые проблемы видны уже на предыдущих графиках. Следовательно, на основании их можно принимать первоочередные задачи в работу:

1. Ввести новую модель мотивации и взаимодействия с клиентами в 1-3 месяцы с момента регистрации.

2. Разработать список мер для увеличения среднего чека по клиентам, которые находятся на 3-7 месяце с момента регистрации.

Решение

После этого были рассчитаны показатели по необходимому количеству голосовых консультаций, которые должен получить клиент в первые 3 месяца после регистрации, чтобы перейти в категорию постоянных:

1. Разработаны и внедрены системы авто-сопровождения клиента (email, sms и КЦ).

2. Введена система тегирования клиентов (внутри базы) в зависимости от времени регистрации и количества совершенных активностей для дальнейшего сопровождения.

3. Оптимизированы скрипты для КЦ для сопровождения клиентов на этапах 1-3 и 3-7 месяц после регистрации в соответствии с решаемыми задачами (удержание или увеличение среднего чека).

По результатам рост дохода сервиса за полгода составил более 35%.