Главная страница
qrcode

Презентации агентств звучат крутоПоведенческая сегментация мы будем предсказывать


НазваниеПрезентации агентств звучат крутоПоведенческая сегментация мы будем предсказывать
Анкорanalytics-140212102246 phpapp01.pdf
Дата10.10.2017
Размер27.3 Mb.
Формат файлаpdf
Имя файлаanalytics-140212102246-phpapp01.pdf
оригинальный pdf просмотр
ТипДокументы
#27998
Каталог

и зачем она нужна
?
Что такое аналитика

Презентации агентств звучат круто
Поведенческая сегментация

мы будем предсказывать
и управлять поведением
ваших потребителей!

На деле — нередко огромные траты денег и времени
с нулевым или отрицательным результатом

Почему так получается?

Сначала инвестируются огромные средства
в самые сложные модели сегментации
Всему виной «
космолёты
»
*
* свойственно, как заказчику, так и агентствам
Потом все пытаются решить, зачем
это было нужно. Или ищут крайнего.

«Самое плохое, что можно сделать — начать
строить космолёт, не разобравшись с тем,
как работают двигатели.»
Иван Боровиков
управляющий партнёр, Майндбокс

Как влияет сложность аналитики на ее отдачу / затраты?
RFM-анализ Классификация Кластеризация Дата-майнинг
Отдача / Затраты
Сложность
Отдача
Затраты
Рутина

Ключевой принцип —
от простого к сложному
маленькими шагами

Но где это
простое
?
И как с него
начинать
?

Марфа Захаровна из «Урюпинских Утюгов»
считает себя аналитиком 80-ого уровня
Знакомьтесь!
И три её
рутинные
задачи
1. Понять, что говорит отчёт
2. Какой креатив лучше работает?
3. Какое промо эффективней?

Случай из жизни № 1
«Что говорит отчёт?»

«Помесячные продажи»
Похоже на стабильность
!

лето
лето
Взглянем внимательнее
май
декабрь
май
декабрь
профессиональный
аналитик

Да у нас спад, господа!
май
декабрь
лето

Случай из жизни № 2
«Игра шрифтами»

Предположим, у нас есть данные по продажам
утюгов.
До
и
После
игры со шрифтами на сайте.
82
116

1
1
0
2
0
0
3
0
1
4
1
1
5
1
1
...
...
...
200
0
1
не купил
купил

1. Новый шрифт
лучше продает
2. Надо
чаще играть
шрифтами

А что нам скажет
профессиональный
аналитик?

Берем данные
Считаем доверительный интервал
Шрифт
ни при чём
Разницы нет
82
116

Случай из жизни № 3
«Погрешность»

Марфа Захаровна определяет,
какое промо лучше
пн вт ср чт пт сб вс
Люди
простой баннер дорогой баннер

2.
В пятницу
самые большие
продажи, надо вкладываться
1.
Дорогой баннер
работает лучше

А что нам скажет
профессиональный
аналитик?
пн вт ср чт пт сб вс
Продажи
простой баннер дорогой баннер
3.
Без контрольных групп
судить
о продажах в разные дни нельзя.
1. Посмотрим на
продажи и средний чек
.
2. У покупателей
с дорогого баннера
маленькие чеки
— невыгодно

В чем
мораль
?

Основная польза от юриста в его ежедневной
работе с договорами, а не от выступлений
в суде, когда уже “горит”.
Также и с аналитиком. 80% пользы
аналитик приносит на ежедневных
рутинных задачах

А Марфа Захаровна — не аналитик.
Увы
.
А кто же тогда
аналитик, если не я?

Капитан Очевидность
Аналитика

здравый смысл,
И ЗНАНИЕ
бизнеса, теории, моделей, и приложений
но это не только

менеджер
маркетолог
Вассерман*
*тут мы не совсем уверены
Кто
не подойдёт
на аналитика?

менеджер
маркетолог
аналитик
Знает бизнес
Знает теорию и мат. модели
Знает маркетинг

А когда и как
его лучше всего
привлекать?
Теперь мы знаем, кто такой аналитик.

Чем глубже
аналитик понимает бизнес, тем лучше
Уже на
ранних этапах
решения проблемы
Он должен
видеть результаты
решений
Когда нужно привлекать аналитика?

Но аналитику недостаточно,
чтобы его
просто привлекли

Аналитик
не может догадаться
, где у нас «болит»
— Потому, что у меня гвоздь в хххх
— Иа, почему ты такой грустный?

Аналитику нужна
правильная
задача

Отклик от этой рекламной акции лучше, чем
от прошлой. С чем это может быть связано?
Среди участников рекламной акции мошенники.
Хотим снизить их влияние на результаты.
Хотим снизить затраты на рекламу, не тратя
деньги на лояльных покупателей. Возможно?
Сделайте, чтобы все
показатели выросли!
Ваша работа — сделать так, чтобы наш
маркетинг был доволен! Работайте!
Нам иногда консернится, что аваренесс
консьюмеров апдейтится невариативно
Хорошие задачи
Плохие задачи

Проанализируйте ВСЁ,
чтобы решить, что делать
К чему ведет
неправильная
задача?
Потратили время и деньги
Перелопатили огромные объемы данных
Никакой ценной информации не найдено

Полезный результат
Аналитик
Задача
+
Подключать как можно раньше
на ежедневные задачи
Почему девушки 20-ти лет
не покупают черные туфли
Подведём итог
Обоснованные решения
с прогнозируемым эффектом
=
Менеджер, маркетолог
Проанализируйте всё

ЧАСТЬ 2

Аналитики запираются в комнате и через
неделю возвращаются с результатом.
О:
А что случается, когда мы привлекаем аналитика,
даём данные и ставим правильную задачу?
В:

Давно ли вы подглядывали
за аналитиком в замочную скважину?

Что ещё могут делать аналитики?
Кластеризация
Моделирование
RFM
Классификация

Частота
покупок
Стоимости
покупок
Давность
последней покупки
Recency
Frequency
Monetary
RFM – простейшая сегментация потребителей

Новые покупатели
Покупали недавно, но редко
Давность
Частота
Стоимость
Подходит везде, где есть регулярное и измеримое взаимодействие компании с потребителем: Retail-компании, FMCG-кампании, E-co erce
RFM:
Выявляем группы покупателей для построения
кампаний с соответствующими целями
Лояльные
Покупали недавно и часто
Отток из лояльных
Покупали часто, но давно
Отток
Покупали давно и редко
давно недавно часто редко

Отток из лояльных
Чем больше групп и способов воздействия
на них вы знаете, тем вы успешнее
Новые покупатели
Лояльные
Отток
Стимулировать
повторную покупку
Благодарить, стимулировать
повторную покупку
Напомнить о себе
Благодарить, поддерживать,
не нуждаются в дополни-
тельной стимуляции

Давность
Частота
Стоимость
Ось
стоимость
позволяет руководствоваться
в том числе и монетарной ценностью клиента
Чем больше кусок,
тем более выгоден клиент
для компании и тем больше
на него стоит потратить ресурсов.
Бентли
Спички

Было
Стало
У брэнда XYZ в промоакциях с кодами
две широко известные проблемы:
1. Много участников совершают
пару покупок и «засыпают»
2. Высокий
отток лояльных
участников
С помощью RFM определили сегменты
и время для воздействия на участников
С помощью А/Б тестов нашли минимальное,
но эффективное вознаграждение
Cоздали механики, предлагающие «заснувшим»
новичкам и «рисковым» лоялистам подходящие
«конфетки» в нужное время
Результат —
значительный рост конверсии
новичков
в лояльных, увеличение активности лояльных покупателей

Анализируемая группа
Шаблон на основании истории
действий известных покупателей
Похожие по поведению
покупатели
Классификация:
тратим деньги и внимание на выгодных клиентов,
а жуликов выявляем и исключаем

У магазина ABC 90% покупателей совершали
одну покупку и пропадали навсегда
Скидки возвращали покупателей за 2-й покупкой,
но это было неэффективно и экономически невыгодно
300
Было
Стало
500
Скидка
Скидка
100
500
Скидка
не нужна
300
1000
С помощью классификации построили систему,
определяющую покупателя в одну из групп:
Результат — эффективная система мотивации, тратящая
ресурсы только на перспективных покупателей
Скидка
Скидка
Скидка
Скидка

Кластеризация
Моделирование
RFM
Классификация

Возраст
Пьют пиво
Носят шарф
с лошадками
Выделяем заранее неизвестные группы потребителей со схожими
признаками (
кластеры
) для уточнения рекламных предложений.

Возраст
Пьют пиво
Носят шарф
с лошадками
Взрослые
Возраст 25-30 лет
Детские шарфы не носят
Пиво пьют средне
Выделяем заранее неизвестные группы потребителей со схожими
признаками (
кластеры
) для уточнения рекламных предложений.

Возраст
Пьют пиво
Носят шарф
с лошадками
Взрослые
Возраст 25-30 лет
Детские шарфы не носят
Пиво пьют средне
Дети
Возраст до 10 лет
Носят детские шарфы
Пиво не пьют
Выделяем заранее неизвестные группы потребителей со схожими
признаками (
кластеры
) для уточнения рекламных предложений.

Возраст
Пьют пиво
Носят шарф
с лошадками
Взрослые
Возраст 25-30 лет
Детские шарфы не носят
Пиво пьют средне
Молодые фрики
Возраст от 18 лет
Носят детские шарфы
Пьют много пива
Дети
Возраст до 10 лет
Носят детские шарфы
Пиво не пьют
Выделяем заранее неизвестные группы потребителей со схожими
признаками (
кластеры
) для уточнения рекламных предложений.

Пример «Чёткое счастье»
В одной европейской стране крупная
FMCG-компания длительное время
собирала данные о своих потребителях,
а затем провела кластеризацию...

Выявили связь семечек и одежды
Значительное число покупателей
семечек «Чоткие» носят спортивную
одежду и треники «Адики»

Значительное число покупателей
семечек
одежду и треники
Стали давать рекламу рядом с магазинами одежды
Реклама вблизи магазинов одежды «Адики»
показала невероятную эффективность
и увеличение продаж семечек

Треники
«Адики»
Семечки
«Чоткие»
Едят
Носят
Если всё наглядно, то зачем аналитик?

Сложности возникают, когда
параметров много,
а анализируемая
выборка очень
разнородная
90
18
150
210
Деловой
Спортивный
Среднее
Доктор наук
Возраст
Рост
Стиль
Образование
...

Сложнее, чем RFM
Зависит от качества данных
Кластеризация — эксперимент в чистом виде.
Далеко не факт, что эксперимент даст фантастический результат.
Далеко не факт, что будет вообще какой-то результат, кроме трат.
«Быстро забацать какой-нибудь кластер
за пару недель» точно не выйдет.
Результат непредсказуем
Кластеризация требует ресурсов
В данных нужно быть абсолютно уверенными

Кластеризация
Моделирование
RFM
Классификация

Моделирование:
Зачем оно нужно?
Мы хотим спланировать новое рекламное мероприятие
и получить
лучшие результаты, чем в прошлом
Мы хотим быстро понять, что
у нас что-то идет не так
(есть риск не достичь желаемых показателей)

Умный аналитик, вовлеченный
в бизнес и хорошо понимающий его
“Книжный червь в сферическом вакууме” не построит нормального прогноза продажи пива
Чем качественнее данные, тем точнее прогноз
Что нужно для прогнозирования?
Качественные и однородные
данные из прошлых периодов

Построили модель притока новых участников,
которая на основе данных в начале акции,
показывает, что можно ожидать в конце.
Получили инструмент, позволяющий действовать
заранее, если промо не дотягивает до планового KPI
Было
Запустили промо-акцию с KPI = количество участников
Поначалу вроде всё
шло нормально…
А потом по факту —
недобор!
Механика
креативная
Призов
много
Анонс
хороший
Стало

ЭСКВАЫР
МАРФА ЗАХАРОВНА
Куда
пойдет
рынок
Что ждет
FMCG-
индустрию
Спилберг
снимет
фильм
о йогуртах
в России
А теперь как всё
это работает вместе
путь простого маркетолога

Стимуляция скидками повторных
продаж новой модели утюгов
Высокий ROI
Низкая стоимость повторной продажи по сравнению с прив- лечением нового клиента дали высокий ROI кампании.
В результате
«Урюпинские Утюги» захватили перспективные рынки сбыта утюгов даже на Марсе.
— Кому и сколько мы можем
продать еще утюгов?
— Какая скидка или условия
будут привлекательны?
Аналитик [после 5 недель: сегментация, тесты, прогнозирование отклика] дал Марфе Захаровне сценарий, содержавший определение и числен- ные характеристики групп покупателей, которые могут приобрести утюги.

Знание — сила!
Теперь вы знаете чуть больше о её светлой стороне.
ibg@mindbox.ru
Иван Боровиков
Создание презентации: www.burba.pro www.mindbox.ru
Управляющий партнер

перейти в каталог файлов


связь с админом