Mierzenie efektywności, sprawdzanie, czy zbliżamy się do określonych wcześniej celów – czy z tym dotychczas kojarzyła Ci się analityka w programach lojalnościowych? Choć oczywiście wspomniane zastosowania są kluczowe, chcemy Ci pokazać, jak wielkie możliwości niesie ze sobą posiadanie większej ilości danych. Jak mogą one pomóc w realizacji założeń? W jakich wypadkach warto z nich skorzystać? Co mogą powiedzieć o klientach, z którymi się komunikujesz. Przeczytaj o dostępnych rozwiązaniach i poznaj wskaźniki, które warto śledzić.
Poznaj swojego klienta – od pierwszych zakupów, aż po budowanie prawdziwej relacji
Jeśli chcesz tworzyć skuteczny program lojalnościowy, musisz dobrze scharakteryzować swojego klienta i jego potrzeby. Dzięki analityce zebranie najważniejszych danych stanie się łatwiejsze. Jakie są podstawowe informacje? Przede wszystkim te o ilości użytkowników oraz dokonywanych przez nich transakcji. Te wiadomości dadzą Ci ogląd na odbiorców działań.
Jednak to dopiero początek – możesz także poznać ich aktywność, jak również dowiedzieć się za ile robią zakupy. Wiedząc, jaką wartość ma średni koszyk, łatwiej będzie pracować z grupą odbiorców. Podstawowe cechy i przyzwyczajenia zakupowe to jednak dopiero punkt wyjścia. Chcesz przecież wiedzieć, jak grupa reaguje na kierowane do nich działania.
Dzięki analityce dostępnej w Sparta Loyalty zdobędziesz informacje o skuteczności komunikacji i prowadzonych promocji – czy została ona otwarta, a aktywności przyniosły oczekiwany efekt? Czy klient kliknął przekazany mu link? Czy odpowiedział na przesłaną wiadomość? Odpowiedzi na te pytania szukaj w danych, takich jak open, click i response rate.
Możesz także analizować powodzenie konkretnej akcji. Dowiesz się jaka była wartość transakcji w jej ramach, jaki był response rate. Co kupowali Twoi odbiorcy? Każdą z wymienionych danych znajdziesz w systemie Sparta Loyalty.
Wspomniane informacje pozwalają Ci na stworzenie charakterystyki odbiorców. Jeśli jednak chcesz poznać jeszcze lepiej osoby kupujące Twoje produkty lub korzystające z usług, powiąż te dane z konkretnymi lokalizacjami, czasem. Obserwuj cykl życia klienta. Widząc, jak reaguje, możesz zaplanować konkretne działania.
RFM – wskaźniki, które warto poznać, by stworzyć segmenty klientów
Trzy litery – RFM nawiązują do konkretnych słów: Recency, Frequency, Monetary. W praktyce pozwolą Ci dowiedzieć się, ile klient wydał na Twoje produkty lub usługi, jak często przeprowadza transakcje i jak wiele czasu minęło od ostatniej z nich. Co możesz zrobić z taką ilością danych?
Przede wszystkim utworzyć segmenty klientów. Grupując ich na tych, którzy często i chętnie wykonują transakcje, dzieląc także na mniej aktywnych i bardziej zaangażowanych, zyskujesz podstawową wiedzę o zbiorowościach, które reagują bez żadnej zachęty, lub przeciwnie – potrzebują Twojego większego zaangażowania. Jednak w tym wypadku, jest wiele scenariuszy – być może z Twojej analizy okaże się, że osoby, które posiadają zarówno wysoki wskaźnik R, jak i M już nie kupują tak chętnie i upłynęło wiele czasu od ostatniej transakcji. Przyporządkuj ich do grupy byłych najlepszych klientów, lub zastanów się, czy nie powinni być w tej, która wymaga teraz specjalnej uwagi.
Jak możesz zobaczyć na naszym wykresie w Sparta Loyalty – podziałów może być bardzo dużo. Każdy z utworzonych segmentów jest natomiast punktem wyjścia – do konkretnych działań i aktywacji, które możesz poprowadzić.RFM w Sparta Loyalty Platform
Clustering – czyli doprecyzowanie kolejnych segmentów
W analityce stosowanej w programach lojalnościowych poza samodzielnym wyciąganiem wniosków bardzo ważne jest także stosowanie AI. Do czego może się ono przydać?
Wiesz za ile i jak często kupują klienci, kim są. Ale czy dostrzegasz pewne zależności? Czy masz świadomość, jakiego dnia dokonują transakcji? Czy powtarzają się u nich pewne schematy zachowań? Być może masz grupy odbiorców, którzy szukają ściśle określonych produktów, są zwolennikami danego brandu? Samodzielna analiza mogłaby zająć zbyt wiele czasu i nie doprowadzić do obiektywnych i rzetelnych wniosków.
Dzięki AI otrzymasz konkretne segmenty odbiorców. Co ważne – mechanizm wykluczy też wydarzenia nietypowe czy losowe. Czasem zdarza się, że klient zachowuje się nieschematycznie, jednak dzięki wdrożeniu sztucznej inteligencji, tego typu przypadki są wychwytywane już na samym początku.
Dane jako pierwszy krok do stworzenia skutecznego programu lojalnościowego
To właśnie analityka jest ważną podstawą stworzenia dobrze działającego programu. Dzięki niej zyskujesz wiedzę o swoich klientach – nie traktujesz ich jako jednorodnej zbiorowości, ale też dzielisz na segmenty. A takie wprowadzenie podziału jest pierwszym krokiem do budowania relacji i pracy z nimi opartej na obustronnych korzyściach.
Możesz ich aktywizować, przygotowywać dedykowaną komunikację. Dbać o rozwój relacji, przesyłać oferty skrojone na miarę. Chcesz rozpocząć? Napisz do nas. Pomożemy Ci stworzyć skuteczny program z rozbudowaną analityką.
