Проверка надёжности покупателей в интернет магазине

• Суперпользователи

  • Недавние, частые и крупные заказы
  • Акции, бонусы, персональные предложения
  • Эксклюзивные предложения, VIP-сервис

• Спящие гиганты

  • Давние клиенты с крупными заказами
  • Рассылки с напоминаниями, предложениями для возобновления активности
  • Большие скидки, специальные акции

• Потерянные клиенты

  • Большой интервал между заказами
  • Акции с призывом к возвращению, персонализированные предложения
  • Эксклюзивные скидки, бонусы за возвращение

Заключение

RFM-анализ поможет оптимизировать маркетинговые усилия и повысить эффективность взаимодействия с клиентами. Важно периодически обновлять и адаптировать этот метод к своему бизнесу, чтобы добиться наилучших результатов.

Как проводят анализ поведения клиента

В первую очередь необходимо определить когорты — группы клиентов, которые имеют общую характеристику. Например, можно сформировать когорты на основе даты первой покупки клиента или источника, из которого он пришёл. Когорты помогают сравнивать поведение клиентов, которые вступили в бизнес в разные периоды или пришли из разных источников.

Шаг 2. Определение ключевых показателей

Ключевые показатели измеряют и анализируют в рамках когортного анализа. Это могут быть показатели, такие как средний чек, частота покупок, конверсия и другие, которые позволят оценить эффективность бизнеса и влияние когорт на эти показатели.

Шаг 3. Сбор данных

Для проведения когортного анализа необходимо собрать достаточное количество данных о поведении клиентов. Важно иметь информацию о дате первой покупки каждого клиента, его дальнейших покупках, суммах транзакций и других характеристиках, которые позволят анализировать поведение когорт.

Шаг 4. Разделение клиентов на когорты

Большую часть ресурсов стоит отдавать работе с приоритетными группами: 111, 121, 211, 221. Вкладывайтесь в таргетированную рекламу и новые технологии для бизнеса, привлекайте опытных маркетологов, аналитиков, менеджеров по продажам. Эти инвестиции окупятся с будущих продаж.

В работе с сегментами Почти потерянные и Ушедшие (Recency = 3) лучше использовать бесплатные или малозатратные каналы продвижения, особенно если Monetary вы оценили в 2 или 3 балла.

Анализ данных Check Client

Check Client – это инновационный сервис, который позволяет анализировать данные по невыкупу заказов с целью увеличения эффективности бизнеса. Давайте рассмотрим подробнее, как происходит анализ данных в Check Client.

Шаг 1. Сбор данных

На первом этапе происходит сбор данных по невыкупу заказов. Эта информация собирается через транспортные компании и компании, предоставляющие дополнительные услуги для интернет-магазинов. Таким образом, Check Client получает данные о том, какие заказы не были выкуплены клиентами.

Шаг 2. Формирование когорт

На следующем этапе происходит формирование когорт – групп клиентов, объединенных определенными характеристиками, например, датой первой покупки. Каждый клиент относится к определенной когорте в зависимости от выбранных характеристик.

Шаг 3. Анализ показателей во времени

После формирования когорт необходимо проанализировать поведение каждой когорты во времени. Это позволяет отследить изменения показателей, таких как средний чек, у разных когорт по мере прошествия времени после первой покупки.

Шаг 4. Интерпретация результатов

Последний этап – интерпретация результатов анализа. На основе динамики показателей во времени можно сделать выводы о влиянии когорт на эффективность бизнеса. Например, можно выявить когорту клиентов с более высоким средним чеком или чаще совершающих повторные покупки.

Check Client утверждает, что их продукт помогает снизить процент невыкупа заказов на 5%. Однако, данный показатель может быть дополнен новыми категориями для более точного анализа.

Если вы уже использовали Check Client, поделитесь своим опытом в комментариях! Возможно, у вас есть ценные замечания или рекомендации по использованию сервиса.

Check Client – это инновационная платформа, разработанная для автоматизации процессов KYC и AML. Основной задачей Check Client является повышение эффективности в области проверки клиентов и предотвращения финансовых преступлений.

Преимущества использования Check Client:

1. Экономия времени: Автоматизированный процесс проверки клиентов позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на этот процесс.

2. Повышение безопасности: Благодаря современным технологиям KYC и AML, Check Client обеспечивает высокий уровень защиты финансовых транзакций и предотвращает возможные финансовые преступления.

3. Удобство использования: Интуитивно понятный интерфейс Check Client делает процесс проверки клиентов максимально простым и удобным для операторов.

Как работает Check Client:

Check Client осуществляет проверку клиентов на основе предоставленных данных, анализируя их с помощью специализированных алгоритмов и баз данных. Платформа автоматически выявляет потенциальные риски и предупреждает о возможных финансовых преступлениях.

Заключение:

Использование инновационных платформ, таких как Check Client, позволяет существенно улучшить процессы проверки клиентов, повысить безопасность финансовых транзакций и эффективность работы финансовых организаций. Благодаря таким технологиям, KYC и AML становятся не только обязательными процедурами, но и мощным инструментом предотвращения преступлений в финансовой сфере.

Несмотря на то, что сегодня при покупке в интернет-магазинах все обычно платят вперёд, есть магазины, где присутствует возможность оплаты наложенным платежом. При подобном раскладе ИМ отправляет товар, ещё не получив оплаты с покупателя. В случае, если клиент не выкупит товар, перед магазином встаёт сразу целый ряд расходов:

Список можно продолжать дальше – или посмотреть на сайте Check Client, ведь именно в этом заключается их УТП: подключаясь к системе, интернет-магазин может проверить клиента на вшивость благонадёжность и узнать историю его взаимодействия с другими интернет-магазинами.

Главное об анализе поведения клиентов

Одной из ключевых ошибок является неправильный выбор метрик, которые используются для измерения поведения клиента. Некорректно выбранные метрики могут не отражать реальное взаимодействие клиента с бизнесом и привести к неправильным выводам. Важно тщательно выбирать метрики, которые наиболее точно отражают интересы и действия клиента.

Недостаточное количество данных

Для проведения анализа поведения клиента необходимо иметь достаточное количество данных. Ошибка заключается в том, что некоторые компании проводят анализ на основе ограниченного объёма данных, что может привести к неполным искажённым результатам. Необходимо собрать и анализировать большой объём данных для более точного и надёжного анализа.

Неправильная интерпретация данных

Иногда компании могут делать ошибочные выводы на основе предвзятого восприятия или неправильного понимания данных. Важно проводить анализ данных объективно и обратить внимание на все факторы, которые могут влиять на поведение клиента.

Неправильная сегментация клиентов

Если клиенты неправильно сгруппированы или сегментированы, то анализ поведения внутри каждого сегмента может быть неправильным или неинформативным. Необходимо тщательно определить критерии сегментации и убедиться, что каждый сегмент достаточно большой и репрезентативный для анализа.

Неправильный выбор инструментов анализа

Каждый инструмент имеет свои особенности и возможности, и неправильный выбор может исказить результаты. Важно подобрать инструмент, который наилучшим образом соответствует целям и требованиям исследования.

Неправильное использование результатов

Иногда компании могут делать поспешные выводы или основывать свои решения на неполных или искажённых данных. Важно применять результаты анализа с осторожностью и обоснованностью, учитывая все факторы и контекст.

Оценка эффективности маркетинговых кампаний

Когортный анализ Roistat позволяет оценить эффективность маркетинговых кампаний и измерить их воздействие на поведение клиентов. Анализируя данные по когортам, можно выявить, какая кампания или источник трафика привлекает наиболее ценных клиентов, кто из них становится постоянными покупателями и какой у них жизненный цикл.

Сможете определить наиболее эффективные маркетинговые стратегии и корректировать бюджет распределения рекламных ресурсов

Анализ поведения клиента во времени

С помощью когортного анализа Roistat можно изучить поведение клиентов во времени и выявить изменения в их предпочтениях и потребностях. Анализируя данные по различным когортам и сравнивая их, можно определить, как клиенты меняют свои покупательские привычки с течением времени. Это позволяет бизнесу адаптировать свои стратегии и предложения, чтобы удерживать клиентов на протяжении долгого времени и повышать их лояльность.

Выявление сезонности и трендов

Анализируя данные по когортам в разные периоды времени, можно определить, есть ли определённые сезонные колебания в активности клиентов, какие периоды года наиболее прибыльные и как изменяется спрос на продукты или услуги. Эта информация позволяет бизнесу планировать маркетинговые кампании и акции, учитывая сезонные колебания и тренды в поведении клиентов.

Подробные и точные данные

Roistat предоставляет подробные и точные данные для проведения когортного анализа. Пользователи могут получить информацию о клиентах, сделках, выручке, активности и других ключевых метриках. Это позволяет бизнесу получить полное представление о поведении клиентов и принять обоснованные решения на основе достоверных данных.

Визуализация результатов

Roistat предоставляет удобный и понятный интерфейс с возможностью визуализации результатов когортного анализа. Графики, диаграммы и отчёты помогают наглядно представить данные и выявить важные закономерности и тенденции. Это упрощает процесс анализа и позволяет принимать обоснованные решения на основе наглядной информации.

Пример отчёта Roistat

Гибкость и настраиваемость

Когортный анализ Roistat предлагает гибкость и настраиваемость в выборе параметров анализа. Пользователи могут определить собственные когорты в соответствии с конкретными бизнес-задачами и потребностями. Это позволяет проводить анализ, наиболее полно учитывающий особенности и цели конкретного бизнеса.

Вопросы и ответы об анализе поведения клиентов

Анализ поведения клиентов позволяет выявить повторяющиеся тренды и паттерны в их покупательском поведении. На основе этих данных можно делать предположения о том, какие товары или услуги могут быть востребованы в будущем. Два примера:

Каким образом анализ поведения клиентов может помочь в удержании клиентов и повышении их лояльности?

Покажем на примере. Представим, что у вас есть интернет-магазин, который специализируется на продаже модной одежды. Вы проводите анализ поведения клиентов и выясняете, что определённая группа клиентов регулярно делает покупки в вашем магазине, а также часто посещает страницу с акциями и скидками.

На основе этой информации вы можете принять следующие меры для удержания клиентов и повышения их лояльности:

Реальные игроки

Сегодня цифровой идентификацией занимаются уже не одна, и не две компании, когда-то начинавшие как молодые стартапы. Большинство из них обладает капитализацией среднего банка, и это несмотря на активный рост рынка.

Похожими возможностями могут похвастаться и американские проекты Idology и Jumio, несмотря на наличие разницы в алгоритмах подтверждения идентичности. Первый использует запатентованный алгоритм проверки идентичности пользователя по недавнему пользовательскому поведению, генерируя ситуационные вопросы о случаях, произошедших с самим пользователем. Например, для подтверждения транзакции в банке можно услышать сгенерированный Idology вопрос о том, какую сумму несколько дней назад вы снимали в конкретном банкомате.

В каждом из проектов стоит упомянуть следование последним тенденциям развития технологий, таких как использование биометрии (например, при распознании изображения лица на документах), нейронные сети и машинное обучение, технологии, позволяющие алгоритмам идентификации самостоятельно адаптироваться и обучаться изменениям во внешней среде.

К середине 2017 года рынок идентификации оценивался в $10 млрд. Но, по мнению специалистов отрасли, даже это не отражает всего потенциала, и в ближайшем будущем следует ожидать появления новых игроков и увеличения числа внедрений цифровой идентификации в бизнесе. Последующее же развитие технологий в области идентификации пользователя диктуется как потребностями рынка и регуляторов (например, появление спроса на обязательную многофакторную аутентификацию с середины 2018 года и популяризация мер введения односторонних персоницифированных санкций рядом государств), так и эволюционным развитием технологий — big data и датчиков биометрического распознавания.

Показатели в анализе поведения клиента

Анализ поведения клиента включает в себя изучение различных показателей, которые помогают бизнесу лучше понять действия и предпочтения своих клиентов. Рассмотрим некоторые ключевые показатели, используемые в анализе поведения клиента:

Как работает Check Client?

Представим интернет-магазин и клиента, который оформляет заказ наложкой. У магазина есть два варианта: отправить по стандартной схеме, рискуя лишними тратами, описанными выше, либо заранее пробить клиента через Check Client.

Интернет-магазин передаёт в Check Client номер телефона без каких-либо персональных данных. Вся сверка проводится только по номеру телефона: не привязанный к какому-либо имени, адресу или почте телефон ПД не является, поэтому сервис закон о персональных данных не нарушает.

Check Client проверяет телефон по базе и выдаёт информацию о благонадёжности клиента магазину. Насколько я понял, существует три категории клиентов: благонадёжные, если у них более 60% покупок оплачены, лица «пограничной надёжности» при 50-60% выкупленных заказов и неблагонадёжные, если процент выкупа ниже 50%. На сайте приведена статистика, согласно которой около 85% клиентов попадают в первую категорию, во вторую – порядка 12-13%, и лишь 2-3% относятся к третьей. Причём сюда относятся не только те, что щепетильно выбирают и возвращают, но и мошенники и прочие личности, создающие дополнительные накладные расходы.

В рамках отдельных тарифов можно получать рекомендации от специалистов Check Client о том, как лучше выстроить диалог взаимодействия с клиентом, если он попал во вторую или третью группу. По-моему, это прерогатива руководителя отдела продаж, но если магазин небольшой, и отдела продаж, как такового, в нём нет, подобная услуга действительно может быть востребованной.

На что обратить внимание?

Всегда нужно отталкиваться от ключа, который используется в идее. В обоих случаях ключом является номер телефона, который, увы, можно поменять, а тогда информация по клиенту будет неактуальной. Однако вряд ли такая погрешность будет превышать даже 10% (а на мой взгляд – ещё ниже), так что проблем возникнуть не должно.

Берите идею на заметку: возможно, эту идею запустит когда-то и сам Check Client, но пока он этого не сделал, такой сервис можете запустить вы. Скорее всего, раскручивать его стоит среди компаний в сфере b2c-продаж: в b2b другая парадигма, и подобная идея там будет не так актуальна.

Ещё можно обратить внимание на мой канал про разработку стартапов 🙂

Check Client для условных сантехников

Ещё мне пришла в голову идея сделать аналог Check Client в сфере услуг: если вы планировали делать в ней какой-нибудь агрегатор или смежный сервис, возможно, она вам подойдёт, особенно, если запускать на коробочном решении для агрегатора услуг.

Суть следующая: с одной стороны ваш стартап, с другой – исполнители. Банальный пример – водопроводчики. Частных мастеров трогать не будем: собирать базу от них достаточно сложно, а вот с компаний, у которых обычно есть crm-ка, в которой обычно выставляется статус сделки и можно добавить ещё один параметр благонадёжности.

Добавлю, что эти компании сами же и являются клиентами: явного деления на исполнителей и заказчиков нет, ими являются такие же компании сервисных услуг, которые хотят проверить человека через систему. Сферы можно сюда подключать разные, не только по сантехнике – сравнивать показатели благонадёжности и продавать их компаниям. Заплатить три рубля и понять, стоит ли отправлять клиенту мастера, на мой взгляд, куда лучше, чем зря тратить время (=деньги).

Зачем делать RFM-анализ

Цель метода — выделить ключевых клиентов, те самые 20%, которые приносят компании большую часть прибыли. Эту аудиторию нужно активно развивать и вовлекать в дальнейшее взаимодействие.

С остальной клиентской базой тоже нужно работать:

RFM-анализ помогает правильно расставить приоритеты в работе с разными сегментами аудитории.

В каких сферах применима эта механика?

Вернёмся к нашей стартаперской истории и подумаем, как эту идею можно примерить на себя в той или иной смежной сфере.

Check Client базируется на наложенных платежах, но, как по мне, точно такая же проблема может быть и при продажах по предоплате. Если клиент оплатил товар и вернул его, интернет-магазин обязан по закону вернуть ему деньги – без учёта комиссионных, которые в лучшем случае составят только процент от банка, а как максимум – всё то, что я описывал выше: доставка, её возврат, услуги специалистов и пр. Проблемы те же самые, так что я даже удивился, что ребята ориентируются на наложенный платёж. Наверное, «пробивки» по номеру телефону можно сделать и для всех остальных типов оплаты.

Что касается интеграции, менеджер базового интернет-магазина может сделать всё вручную. Раскрученный ИМ с большим числом клиентов, покупок и доставок, может обращаться к API сервиса и получать сведения о статусе благонадёжности клиента обратно в свою црм-ку.

Как использовать результаты анализа поведения клиентов

Результаты анализа поведения клиентов позволяют понять, какие товары или услуги наиболее интересны конкретным клиентам. Эта информация может быть использована для создания персонализированных маркетинговых кампаний, предлагающих клиентам именно то, что им нужно. Например, на основе анализа предпочтений клиентов можно отправлять персонализированные электронные письма с рекомендациями или предложениями, которые наиболее соответствуют их интересам.

Улучшение пользовательского опыта

Использование результатов анализа поведения клиентов помогает оптимизировать пользовательский опыт. На основе полученных данных можно определить, какие аспекты взаимодействия с бизнесом нуждаются в улучшении. Например, если анализ показывает, что клиенты испытывают трудности при оформлении заказа на сайте, можно провести редизайн интерфейса или упростить процесс оформления заказа, чтобы обеспечить более позитивный и удобный пользовательский опыт.

Прогнозирование поведения клиентов

На основе исторических данных можно выявить тенденции и паттерны, которые могут помочь предсказать, как клиенты будут реагировать на определённые маркетинговые действия или изменения в продукте или услуге. Это позволяет бизнесу принимать предварительные меры и адаптировать свои стратегии с учётом ожидаемого поведения клиентов.

Развитие долгосрочных стратегий

На основе полученных результатов можно выявить ключевые сегменты клиентов и определить, какие группы клиентов имеют наибольший потенциал для развития бизнеса. Это помогает сосредоточить усилия на удержании и привлечении ценных клиентов, а также разрабатывать продукты и услуги, которые наиболее полно удовлетворяют их потребности.

Измерение эффективности маркетинговых кампаний

Сравнивая данные до и после запуска кампании, можно оценить её воздействие на поведение клиентов. Это помогает бизнесу определить, какие маркетинговые стратегии работают наиболее эффективно и какие нуждаются в корректировке или изменении.

Больше о том, как оценивать результаты инвестиций в рекламу, рассказали в нашем блоге.

Анализ поведения клиента является важным инструментом для бизнеса, позволяющим понять, как клиенты взаимодействуют с продуктами или услугами. Один из эффективных методов анализа поведения клиентов — когортный анализ Roistat. Инструмент позволяет оценить эффективность маркетинговых кампаний, изучить поведение клиентов во времени, выявить сезонность и тренды, а также получить подробные и точные данные для анализа. Рассмотрим возможности и преимущества этого инструмента.