Секреты Retention Rate: как стимулировать повторные продажи с помощью предиктивной аналитики

Клиентура. Ant. продавцы становятся все более избирательными, и заполучить нового клиента все на свете сложнее. Кроме того, ни для кого безлюдный (=малолюдный) секрет, что привлечение нового клиента стоит несравненно дороже, чем удержание существующего, но тем никак не менее большое количество интернет-магазинов по-прежнему безлюдный (=малолюдный) уделяют этому вопросу достаточно внимания.

Сегодня да мы с тобой расскажем о генерации повторных продаж с помощью анализа данных: какими способами царство безграничных возможностей-магазин может удерживать клиентов и мотивировать их свершать повторные покупки.

По статистике примерно 80% клиентов, совершивших покупку в и да и нет-магазине, больше не возвращаются. Это означает, словно только 20% заказов в онлайн-магазине совершаются вторично, а остальную аудиторию ретейлеру приходится каждый раз прельщать заново. Учитывая, что совершение первой покупки обходится бизнесу в среднем в 7 разик дороже, чем повторный заказ, разница в возврате инвестиций побольше чем ощутимая.

Если же повысить Retention Rate получай 5% за счет уменьшения расходов на исследование интернет-магазин сможет увеличить операционную прибыль получи 25–95%.

Есть несколько основных способов генерации повторных покупок:

• Уступать отличный сервис.
• Инвестировать в бренд.
• Использовать награды и программы лояльности.
• Систематично вступать в коммуникацию с клиентом.

О первых трех пунктах написано изрядно книг и статей, поэтому наше внимание будет сосредоточено получи различных способах коммуникации на основе больших данных, которые сетка-магазин собирает о клиентах.

Прогнозирование покупок

Интернет-магазины получают солидный массив данных о своих покупателях, и на основе сих данных можно строить цепочки потребления. Например, делать что человек купил кресло или одежду для 6-месячного ребенка, от полгода ему понадобятся вещи для годовалого ребенка.

Пути, в соответствии с которым проходит большое количество покупателей, складываются в цепочки потребления, и делать за скольких только новый пользователь оформляет заказ, он помещается в вертлюг такой цепочки. Таким образом на основе поведения других покупателей допускается предположить, какие товары заинтересуют человека в будущем.

Каждая транзакция пользователя генерирует ряд цепочек, и появляется расчетная вероятность, какие покупки в каких категориях и чрез какое время он совершит.

Таким образом, прибор предсказания следующей покупки состоит из нескольких этапов:

1. Разложение последовательностей покупок всех клиентов.

2. Выявление статистически значимых цепочек потребления.

3. Предсказывание совершения покупки в следующем «звене» цепочки потребления, истечении (года) оформления заказа.

Цепочки строятся для всех товарных категорий. Скажем так, вот реальная цепочка потребления одного из магазинов товаров в (видах детей:

Чем больше данных у интернет-магазина о конкретном пользователе и всех пользователях в целом, тем лучше будет прогноз.

Исходя из своих действий читатель может попадать сразу в несколько цепочек потребления. Хоть бы, наша система использует сложный механизм группировки предложений, некоторый выявляет, из какой цепочки нужно взять меморандум и отправить человеку.

Как использовать предсказания будущих покупок пользу кого увеличения Retention Rate интернет-магазина

Получив цифры о цепочках потребления, их можно внедрять во до настоящего времени коммуникации с клиентами:

Использовать персональные рекомендации на сайте

В блоках рекомендаций нате всех страницах сайта можно использовать не в какой-нибудь месяц историю просмотров и интересы пользователя, но и показывать посетителям вещи, которые в конкретный момент времени будут им полезны.

Подсоединять в стратегию работы с email-каналом

Прогнозирование покупок четверка вписывается в регулярные e-mail-рассылки с персональными рекомендациями.

А вот и все его можно использовать в триггерных рассылках, например, существует спорадичный триггерный сценарий «Прогноз следующей наиболее вероятной покупки». Получи основе истории поведения пользователей рассчитывается прогноз следующих особливо вероятных покупок, что и когда именно потребуется человеку, и в надобный момент отправляется письмо с предложениями таких товаров.

Средние данные таких писем довольно высокие: Open Rate 20,62%, CTR 13,33%, перевод в заказы 15,91%.

В письмо, как правило, включается некоторый заздравный текст, в котором магазин благодарит за совершенные дотоле покупки и напоминает о новых товарах, и персональные рекомендации товаров, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют покупателя. Чисто как может выглядеть email «Прогноз следующей особливо вероятной покупки»:

Лучше всего этот сценарий работает в царство безграничных возможностей-магазинах товаров для детей, товаров для животных, сегменте beauty и т.д.

Примерно (сказать), в одном из крупных интернет-магазинов зоотоваров изложение показывает Open Rate 19,8%, CTR 23,16% и конверсию 17,15%.

Однако сценарий эффективен и других сегментах, например, в интернет-магазине Quelle триггерные переписка по сценарию «Прогноз следующей наиболее вероятной покупки» имеют средние цифирь Open Rate 20,57%, CTR 16,46% и конверсии 5,86%.

Использовать в других каналах коммуникации

В каждом изо каналов, где происходит общение с клиентами, будь так SMS- или push-уведомления, общение операторов call-центра ровно по данным в CRM-системе и т.д., можно внедрять использование предиктивной аналитики, предлагая пользователю вещи, которые ему становятся нужны и направляя к следующей покупке.

Таким образом клиентура. Ant. продавцы будут чувствовать внимание и даже заботу от паутина-магазина, что сделает гораздо более лояльным и поможет расширить количество повторных покупок.

Не забывайте вступать в точка касания с покупателем сразу после покупки

Для привлечения повторных покупок хоть куда не только развивать бренд и сервис. И не вечно) что-то делает нужно ждать, пока человек станет звеном одной с цепочек потребления и подойдет срок следующей покупки. Налаживайте коммуникацию враз после совершения заказа, предлагая, например, сопутствующие вещи, и, если по отдельным покупкам можно понять, который через некоторое время покупателю потребуется определенные вещи, можете сразу предложить ему этот товар. 

Источник: www.seonews.ru