Управление клиентской базой магазина: Вводим определение клиента.

Давайте зададимся вопросом: как определить то, что человек является покупателем нашего магазина?

Логично предположить, что клиентами мы можем называть тех людей, которые однажды совершили у нас покупку. Таким образом, первое необходимое условие, чтобы называть человека клиентом: он должен совершить как минимум одну покупку.

Но здесь уместно задать другой вопрос. А как понять, что человек все еще является нашим клиентом? Ведь вполне может оказаться, что он уже никогда не совершит покупку у нас снова?

Поэтому необходимо выполнение еще одного условия. Чтобы сформулировать его, нам потребуется ввести первый показатель клиентского анализа – Recency или по-русски - Давность.

Recency определяется как число дней, прошедшее с даты последней транзакции с покупателем. Все просто: если клиент совершил покупку вчера, то Recency = 1, неделю назад – 7, год назад – 365 и т.д.

Так вот, считается, что чем выше значение у данного показателя, тем ниже вероятность новой покупки у клиента.

Обладая доступом к большому массиву статистики покупок розничных магазинов, я имел возможность проверить справедливость данного утверждения и могу полностью подтвердить его.

Если у вашего бизнеса имеется статистика за несколько лет, то предлагаю убедиться в магическом действии показателя Recency самостоятельно. Проверьте, как часто покупатели совершали дальнейшие покупки после перерыва в 1 или в 2 года. Думаю, вы увидите, что доля таких клиентов в общей массе, окажется незначительной.

Таким образом, Recency выступает самым надежным и простым предиктором повторной покупки. Только по одному этому числу вы можете предсказывать с какой вероятностью покупатель вернется в ваш магазин снова.

Более того, зафиксировав значение, после которого возможность следующей покупки близка к нулю, вы сможете обоснованно «списывать» клиентов из числа действующих «в архив» ( таких клиентов принято относить к категории «defected» (потерянный).

Какое значение Recency выбрать, чтобы определить, что человек больше не является клиентом и его пора относить к потерянным? Для этого стоит учитывать обычную периодичность покупок клиентов – то, как часто они посещают магазин.

Если периодичность высокая, то есть покупатели совершают покупки, в среднем, раз в месяц или чаще, то можно установить допустимую границу давности 1 годом или даже меньшим периодом. Для магазинов одежды, в большинстве случаев, я рекомендую устанавливать границу в 730 дней, для магазинов обуви можно использовать и более длинный срок допустимой давности покупки, например в 3 года (так как периодичность покупок обуви ниже, чем одежды). А допустим, для автосалонов и 5 лет - не такой уже значительный срок.

И еще пару замечаний. В определении Recency я ввел слово «транзакция» не случайно. Иногда «Давность» стоит отсчитывать не от последней покупки (чека), а от какого то другого события – заказ, обращение в службу послепродажного сервиса, возврат товара, претензия и т.п.

С точки зрения вероятности последующей покупки важно, как долго покупатель не контактировал с вашим бизнесом.

Кроме прогнозирования вероятности новой покупки Recency также надежно может предсказать отклик покупателей на ваши акции, специальные предложения и мероприятия. Хотите пригласить ваших VIP покупателей на закрытый показ? Число Recency подскажет для каждого из них, какова вероятность что покупатель откликнется на ваше приглашение.

Подитожим. Чтобы определить сколько у вас клиентов, вычислим для каждого из людей, совершивших одну и более покупок показатель Давность – т.е. число дней с последней транзакции. Количество покупателей, давность последней транзакции у которых не превысила порогового значения и будет числом ваших клиентов на текущую дату.