Увеличиваем продажи интернет-магазина с помощью сегментирования базы покупателей

Увеличиваем продажи интернет-магазина с помощью сегментирования базы покупателей

В прошлой статье мы говорили о том, как провести когортный анализ в маркетинге и понять сколько денег в среднем приносит один покупатель. Сегодня поговорим о сегментировании базы подписчиков и о рассылках, привязанных к жизненному циклу покупателя. 

Идея сегментирования очень проста — чем прицельнее рекламное сообщение, тем вероятнее покупка.

Популярные критерии сегментирования — так называемый «соцдем»: пол, возраст, доход. Если у вас есть эти данные, шлите мальчикам мальчиковые письма, девочкам — девочковые. Не забывайте иногда предлагать одним купить подарок для других, и наоборот.

Более значимый эффект получают, когда сегментируют базу по поведению.

Посчитайте:

  • сколько в среднем заказов делает один клиент за год,
  • сколько времени в среднем проходит между каждым заказом,
  • как изменяется средний чек от заказа к заказу.
Увеличиваем продажи интернет-магазина с помощью сегментирования базы покупателей

Посчитайте для каждого клиента:

  • когда он покупал в последний раз,
  • сколько сделал покупок,
  • сколько принес денег.

Выберите клиентов с одной покупкой и узнайте сколько дней назад она произошла.

Увеличиваем продажи интернет-магазина с помощью сегментирования базы покупателей

Оранжевым отмечены те, кто должен был, по нашим ожиданиям, заказать 1-2 дня назад. Сейчас эти клиенты в зоне риска, и самое время связаться с ними.

Можно было бы всем им послать письмо и предложить скидку, скажем, 30%. Но не торопитесь. Расположите этих ребят по количеству денег, которые принес каждый. Если покупатель однажды сделал дорогую покупку, вероятно, он сделает такую же снова, верно? Значит потенциальная ценность покупателей различается, и делать всем одинаковую скидку неправильно.

Разделите группу еще на три сегмента. Тем, у кого средний чек выше среднего, дайте скидку 40% на следующую покупку, середнячкам — 20%, остальным — 5%.

Увеличиваем продажи интернет-магазина с помощью сегментирования базы покупателей

Выделите контрольную группу, чтобы проверить результаты рекламной кампании. Возьмите 10% покупателей из каждого сегмента и не шлите им ничего.

Повторите вышеперечисленное с красной группой, теми, кто давно не покупал: отсортируйте по давности покупок и количеству принесенных денег, сравните со средним по магазину, выделите сегменты, составьте рекламное предложение для каждого сегмента, оставьте контрольную группу, отправьте рассылку.

Переходите к тем, кто сделал 2 покупки, и повторите процесс еще раз.

Через несколько дней сравните количество заказов и выручку каждого сегмента с контрольной группой. Разница — результат рекламной кампании.

Обратите внимание, мы ничего не шлем зеленому сегменту. Это не случайно. Мы начали с того, что измерили, сколько в среднем в вашем магазине проходит дней между каждым заказом. Высока вероятность, что эти люди сами вернутся и купят еще. Скидка не увеличит заказы, вы просто потеряете маржу.

Оригинал материала: blog.ohmystats.com

Читайте также

6 декабря 2022 / Комментарии

Сравнение и анализ популярных сервисов доставки продуктов

Data Insight опубликовал исследование, где сравнил популярные сервисы доставки продуктов. В исследовании определили параметры доставки продуктов, существенные для пользователя при экспресс-доставке продуктов и сравнили сервисы доставки и магазины с собственной курьерской службой по выделенным параметрам.

далее →

31 августа 2022 / Комментарии

Рынок онлайн продажи продуктов: динамика заказов и эволюция прогноза на 2022 год

Data Insight анонсирует новый выпуск ежемесячного бюллетеня, посвященного развитию eGrocery в России. В нем раскрываются основные цифры, характеризующие рынок онлайн продажи продуктов за июль 2022 года.

далее →

23 августа 2022 / Комментарии

E-commerce рассылки: анализ вовлеченности и кликов

Специалисты компания Bluecore изучили более 35 млрд email-кампаний и выяснили, что самый большой уровень вовлеченности в email-рассылках показывают приветственные письма — их Open Rate достигает 46,7%.

далее →

11 августа 2022 / Комментарии

Программы лояльности и аналитические системы российских ритейлеров: тренды, антитренды и перспективы рынка

Эксперты компаний Кошелёк и Direct Service изучили программы лояльности и аналитические системы российских ритейлеров, обсудили тренды и антитренды, узнали как в целом они оценивают развитие рынка, какие строят планы на 2022.

далее →

4 августа 2022 / Комментарии

Тренды, аудитория и трафик российских маркетплейсов

Чтобы лучше понимать возможности площадок для селлеров и покупателей, эксперты компании iConText Group изучили самые крупные российские маркетплейсы.

далее →