Построили программу лояльности, но не знаете, как оценить зарабатываете ли вы или сжигаете бюджет? Пугает большое количество метрик и ничего непонятно? Разбираемся вместе с командой MAXMA в основных показателях.
2619 просмотров
Лояльность и аналитика
Когда мы говорим про маркетинг, то часто представляем завлекающую рекламу, которая приведет клиента в магазин. Но при этом мало кто в этом представлении задумывается, что будет с покупателем дальше. Чтобы не терять своих людей и увеличивать выручку, маркетологи используют программы лояльности как инструмент удержания клиентов.
Ни один инструмент в бизнесе не существует без метрик для оценки. Лояльность — не исключение. Для понимания, как влияет созданная программа на бизнес, нужно проводить регулярный аналитический срез по ряду показателей.
LTV: пожизненная ценность клиента
Lifetime value (LTV) — метрика, которая показывает прибыль от клиента за все время его жизни с брендом.
Для бизнеса и маркетинга в частности LTV нужен для оценки качества работы программы лояльности.
Что такое эффективность. Программа для расчета эффективности.
Часто первая покупка не покрывает расходы на маркетинг, и это стандартная практика. Чтобы окупить первичные вложения в приведенного клиента, покупатель должен продолжать взаимодействовать с брендом и совершать регулярные покупки — стать лояльным. Чем дольше клиент живет, тем больше прибыль с одного человека и, следовательно, происходит покрытие расходов на привлечение. На это и работает программа лояльности.
На LTV влияет, помимо коммуникации, и сам продукт. С первой и единственной сделки получить серьезную прибыль практически невозможно. В таком случае важно, чтобы продукт и сервис были качественными — чтобы клиент хотел вернуться.
Несмотря на большое количество вариантов расчета данного показателя, стандартно принято использовать формулу:
LTV = Lifetime * ARPPU
Lifetime — метрика, обозначающая период жизни покупателя: от первой покупки до последней.
Average Revenue Per Paying User (ARPPU) — показатель средней доходности с одного покупателя за выбранный период.
Расчет данной метрики происходит по формуле:
ARPPU = Доход за период / Количество покупателей
Рассмотрим на примере.
Доход: 100 000 р./мес.
Количество уникальных покупателей: 1 000 чел./мес.
Период жизни: 12 мес.
ARPPU = 100 000 / 1 000
ARPPU = 100 р.
Значит, один покупатель, в среднем, приносит бренду 100 р. в месяц.
LTV = 12 * 100
LTV = 1 200 р.
Итого, прибыль с одного клиента за весь его срок жизни с брендом составит 1 200 р.
ARPPU могут путать с ARPU, но помимо букв, разница все же есть.
Average Revenue Per User (ARPU) — показатель средней доходности с одного пользователя. Метрика часто используется при оценке эффективности работы e-commerce, где анализируется входящий трафик на сайт.
ARPPU в отличие от AOV (среднего чека) показывает средний доход с одного покупателя, а не с одной покупки. В результате, чем чаще клиент приобретает товар в указанный период, тем сильнее ARPPU будет отличаться от AOV.
Что такое KPI? Ключевой показатель эффективности сотрудника
Возможная визуализация расчетов для быстрой оценки.
AOV: средний чек
Average Order Value (AOV) — средний чек, показатель среднего дохода с одной покупки.
Считается по формуле:
AOV = Доход за период / Количество покупок
Рассмотрим на примере с учетом прошлых данных.
Доход: 100 000 р./мес.
Количество покупок: 2 000 шт./мес.
AOV = 100 000 / 2 000
AOV = 50 р.
Значит, средний доход с одной покупки составил 50 рублей.
Как видите, в нашей задаче ARPPU значительно отличается от AOV.
По среднему чеку определяется покупательская способность клиентов. Показатель помогает при оценке качества маркетинговых вложений, работы программы лояльности и в том числе характеризует клиента. Естественно, AOV должен расти, будучи напрямую связанным с выручкой компании. Различные акционные механики и правильное построение программы лояльности позволяют управлять данным показателем.
Согласно исследованию Deloitte покупательского поведения в России за 2021 год, самые высокие показатели по среднему чеку у электронной и бытовой техники (9 470 р.), купленной в магазине, а самый низкий — у готовой еды, приобретенной в офлайне (840 р.).
Исследование Deloitte по поведению покупательского поведения за 2021 год (средний чек).
* Усредненная и субъективная оценка респондентов среднего чека для перечисленных категорий товаров.
Purchase Frequency: частота покупок
Purchase Frequency (F) — среднее значение количества совершенных покупок клиентом за определенный период времени.
F = Количество покупок / Число уникальных покупателей
Продолжим считать нашу задачу.
Количество покупок: 2 000 шт./мес.
Количество уникальных покупателей: 1 000 чел./мес.
F = 2 000 / 1 000
F = 2
Значит, в среднем, 2 раза в месяц клиенты приобретают товар бренда.
На частоту покупок влияет коммуникация с клиентом и формирование акционных поощрений с ограничением по времени.
Согласно исследованию Deloitte покупательского поведения в России за 2021 год, самые высокие показатели по частоте покупок в месяц у продуктов питания, купленных в офлайн-магазинах (17,2), а самые низкие — товаров для дома и строительства, заказанных через интернет (0,8).
Исследование Deloitte по поведению покупателей в России за 2021 год (частота покупок).
* Усредненная и субъективная оценка респондентов частоты совершения покупок в месяц для перечисленных категорий товаров.
ROMI: рентабельность инвестиций в маркетинг
Return on marketing investment (ROMI) — показатель эффективности вложений бизнеса в маркетинг на привлечение, удержание клиента.
Часто среди маркетологов можно встретить обозначение ROI. Несмотря на другую формулу расчета, в последнее время ROMI и ROI становятся взаимозаменяемыми понятиями.
Расчет ROMI происходит по формуле:
ROMI = (Доход от вложений — Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг * 100%
Предположим, что мы сделали рекламную sms-рассылку.
Доход от вложений в маркетинг: 25 000 р.
Затраты на рассылку: 10 000 р.
ROMI = (25 000 — 10 000) / 10 000 * 100%
ROMI = 15 000 / 10 000 * 100%
ROMI = 1,5 * 100%
ROMI = 150%
Это означает, что каждый вложенный рубль в данную sms-рассылку принес компании 1,5 рубля. Положительное значение является хорошим показателем.
Возможная визуализация аналитики для быстрой оценки. В данном случае ROI=ROMI.
Рассмотрим и негативный вариант, где затраты на рассылку составят 30 000 р. при том же доходе от вложений (25 000 р.):
ROMI = (25 000 — 30 000) / 30 000 * 100%
ROMI = -5 000 / 30 000 * 100%
ROMI = -0,17 * 100%
ROMI = -17%
В результате расчетов мы делаем вывод, что sms-рассылка оказалась нерентабельной, так как с каждого потраченного на маркетинг рубля бренд потерял 17 копеек.
Выведенное значение помогает определить, насколько успешно проходят маркетинговые мероприятия. Показатель дает понимание, сколько приносит каждый вложенный рубль в работу с клиентом.
Снижение расходов
Работая с программой лояльности, бизнес может оптимизировать расходы на работу с клиентской базой. В данной статье рассмотрим часть из популярных пунктов, которые покажут эффективность оптимизации.
Снижение расходов за счет чистки базы с некорректными данными для коммуникации. Чаще для идентификации клиента используются мобильные телефоны, но различные системы могут использовать и e-mail клиента.
Обычно рассчитывается среднее значение:
Снижение расходов за счет чистки базы = Доля ошибочных клиентов от базы * Затраты на платную коммуникацию по базе в месяц
Рассмотрим новую задачу.
Доля ошибочных клиентов от базы: 15%
Затраты на платную коммуникацию: 10 000 р./мес.
Снижение расходов за счет чистки базы = 0,15 * 10 000
Снижение расходов за счет чистки базы = 1 500 р.
Снижение расходов за счет оптимизации каналов коммуникации. Замена платных рассылок (sms) на бесплатные (push и e-mail), микс каналов с помощью каскада. В случае замены и каскадной рассылки рассчитывается:
Снижение расходов с заменой sms на push и (или) e-mail = Количество бесплатных отправок * Тариф sms
Посчитаем на примере.
Отправок push: 1 000 шт./мес.
Отправок e-mail: 2 500 шт./мес.
Тариф sms: 3,15 р./sms
Снижение расходов с заменой sms = (1 000 + 2 500) * 3,15
Снижение расходов с заменой sms = 3 500 * 3,15
Снижение расходов с заменой sms = 11 025 р.
Также может идти оптимизация затрат на sms с помощью внедрения сервисных шаблонов и flash-call. В такой ситуации можно определить сумму, которую удалось сэкономить по формуле:
Снижение расходов за счет сервисных рассылок ИЛИ flash-call = Количество отправок (сервис ИЛИ flash-call) * (Тариф sms — Тариф сервисных sms ИЛИ flash-call)
Предположим, что бренд использовал и flash-call, и сервисные рассылки.
Отправок сервисных sms: 2 500 шт.
Отправок flash-call: 2 000 шт.
Тариф обычной sms: 3,15 р./sms
Тариф сервисной sms: 1,8 р./sms
Тариф flash-call: 0,40 р./шт
Снижение расходов с помощью сервисной рассылки = 2 500 * (3,15 — 1,8)
Снижение расходов с помощью сервисной рассылки = 2 500 * 1,35
Снижение расходов с помощью сервисной рассылки = 3 375 р.
Снижение расходов с помощью flash-call = 2 000 * (3,15 — 0,40)
Снижение расходов с помощью flash-call = 2 000 * 2,75
Снижение расходов с помощью flash-call = 5 500 р.
Общее снижение расходов = 3 375 + 5 500
Общее снижение расходов = 8 875 р.
Снизить расходы также можно за счет перехода с дисконтной системы на бонусную. В среднем, более 66% бонусов от всего объема начислений в итоге не списывается клиентами. Но при этом система накоплений работает на частоту покупок и увеличение AOV.
Оценка расходов к выручке в аналитике.
Размер базы: сегментация и долевое соотношение
Любой клиент проходит жизненные стадии в связке с брендом и продуктом. В зависимости от того, на каком этапе в конкретный момент времени находится покупатель, нужно подбирать соответствующую коммуникацию для улучшения показателей.
База клиентов в основе делится на новичков, лояльных и отток. Определение пользовательских групп внутри базы зависит от специфики бизнеса и индустрии. От этого также определяется коммуникация клиентов и переход из сегмента в сегмент.
Здесь мы можем рассмотреть погружение покупателей в программу лояльности всей базы. Для оценки можно провести расчет за период:
Проникновение клиентов в программу лояльности = Количество покупателей с использованием программы / Количество клиентов в базе * 100%
Посчитаем на примере.
Клиентов в базе: 50 000 чел.
Количество лояльных покупателей: 2 000 чел./мес.
Проникновение = 2 000 / 50 000 * 100%
Проникновение = 0,04 * 100%
Проникновение = 4%
Выходит, что в данном примере 4% активно используют программу лояльности за отчетный период (в данном случае рассматриваем месяц). Естественно, чем выше процент вовлечения клиентов в программу лояльности, тем лучше.
Чтобы оценить потери по клиентам внутри программы лояльности, нужно рассчитывать, какая доля базы холодеет к бренду.
Churn Rate — коэффициент оттока потребителей, которые перестали взаимодействовать с брендом за определенный период времени.
Расчет можно провести по формуле:
Churn Rate = Потерянные клиенты / Общее число клиентов в базе * 100%
Рассмотрим пример ниже.
Количество потерянных клиентов: 1 000 чел.
Клиентов в базе: 50 000 чел.
Churn Rate = 1 000 / 50 000 * 100%
Churn Rate = 0,02 * 100%
Churn Rate = 2%
Кого считать потерянным? Все зависит от бренда и индустрии. Для определения сегмента нужно проанализировать, как часто покупает ваша аудитория и выходит ли она на контакт (открывает письма, откликается на коммуникацию и т.д.).
Чистить базу при нахождении клиента в оттоке, считая его потерянным, не стоит. Таких спящих потребителей нужно периодически включать в общую коммуникацию с брендом, а также проводить реактивацию с уникальным предложением для данной аудитории.
Оценить поведение базы в общем можно на основе многих показателей. Пример аналитики, основанный на количестве визитов и повторности покупок внутри программы лояльности.
Как узнать, какая доля клиентов продолжила жить с вашим брендом, сколько человек вы смогли удержать?
Customer Retention Rate (CRR) — процент клиентов, которые продолжили использовать ваш продукт за определенный период времени.
Фактически данную долю можно рассчитать достаточно просто:
CRR = 100% — Churn Rate (в %)
Также существует отдельная формула для расчета из количественных показателей с учетом уже определенных сегментов:
CRR = (Клиенты в конце периода — Клиенты, пришедшие в течение периода) / Клиенты в начале периода * 100%
Для примера рассчитаем CRR за месяц.
Клиентов в начале периода: 50 000 чел.
Клиенты, которые пришли в течение отчетного месяца: 2 000 чел.
Клиенты в конце периода: 51 000 чел.
CRR = (51 000 — 2 000) / 50 000 * 100%
CRR = 49 000 / 50 000 * 100%
CRR = 0,98 * 100%
CRR = 98%
Выходит, что у вас основная база с учетом новичков и лояльников составляет 98% на конец отчетного периода (в нашем случае за месяц).
Если вам нужно сделать быструю оценку будущего состояния жизни клиентской базы и выбрать стратегию по изменению ваших механик внутри программы лояльности, то стоит рассмотреть еще один показатель, связанный с оттоком клиентской базы в настоящем.
Average Customer Lifetime (ACL) — показатель среднего значения жизни клиентов за установленный период.
Формула для определения значения исходит из Churn Rate за выбранный период:
ACL = 100% / Churn Rate (в %)
Продолжим считать задачу. Мы выяснили, что Churn Rate в месяц равен 2%.
ACL = 100% / 2%
ACL = 50
Значит, в среднем, клиенты будут жить с брендом 50 месяцев, то есть более 4-х лет.
Выбор временного промежутка для оценки может быть любым: от недели до года. Работая с программой лояльности, есть возможность влиять на данный показатель и увеличивать его, прорабатывая конкретный клиентский сегмент, который подходит к значению рассчитанного ранее ACL.
Вместо итога
Успешность выстроенной программы лояльности, ее логики и маркетинговых механик в CRM- и директ-маркетинге оценивается комплексно.
Существует множество показателей для оценки. В статье разобрана только часть из них.
Удерживая, вы не только растите выручку от постоянных покупателей, но в то же время приводите новых, так как довольные клиенты могут привести своих знакомых или оставить положительный отзыв.
Все показатели стоит оценивать в динамике и также сверяться с рынком. Не стоит выстраивать программу лояльности, «чтобы было». Анализируйте своих клиентов регулярно, не теряйте связь с ними, и адаптируйте стратегию под целевую аудиторию.
Составили для вас небольшую памятку. Сохраняйте, чтобы не забыть!
Для удобства сделали таблицу со всеми формулами, задачами и примерами, которые использовались в статье.
Над текстом работали: команда MAXMA.com и Head of Marketing Мара Склярова
5 комментариев
А можете чуть подробнее пояснить как соотносятся между собой метрики Lifetime и ACL? Как правильно определить Lifetime?
Развернуть ветку
Спасибо за крутой вопрос!
Lifetime — это фактическая метрика от момента первой покупки до последней.
ACL — прогнозная, считается от оттока Churn Rate.
Отток при этом определяется на основе «потерянного» сегмента, который формируется с учетом ряда параметров (например, клиент не покупал три месяца и не открывал рассылок, не переходил по ссылкам).
Рассмотрим пример.
Коля и ряд клиентов покупали товар в магазине 1 января по 1 февраля. А после забыли про бренд.
У нас в лояльности стоит условие, что если клиент не покупал у нас 90 дней, то мы его относим в сегмент «потерянные» (или отток). То есть Коля с теми клиентами попали в эту группу в мае.
В июне мы решили посчитать показатели за май.
Всего клиентов в базе у нас в мае 100. В отток попали 25 клиентов (включая нашего Колю).
Churn Rate=25/100*100%=25%
ACL=100%/25%=4 месяца.
Но если смотреть Lifetime, то этот показатель в среднем будет равен 0,5 мес.
По ACL мы надеемся, что покупатели еще проживут с нами с момента попадания в базу до момента перехода в отток. Прогнозируем.
По Lifetime мы смотрим фактически.
Действительно, есть некоторая путаница в определениях, часто эти показатели считают взаимозаменяемыми.
Источник: vc.ru
Понятие эффективности алгоритмов и программ.
Эффективность программы (кода) является очень важной ее характеристикой. Пользователь всегда предпочитает более эффективное решение.
Проблема определения эффективности программы сводится к проблеме определения эффективности ее алгоритма. Как правило, для решения 1й и той же задачи можно построить алгоритмы различной сложности. Задачей прогера явл не кодирование 1го пришедшего в голову алгоритма, а нахождение и реализация такого алгоритма, кот сможет наиболее эффективно решить поставленную задачу.
Эффективность программы имеет 2 части:
Пространственная эффективность измеряется кол-вом памяти, требуемой для выполнения проги.
Если 2 проги исп. идентичные функции, то та прога, кот. исп. меньшее памяти х-ризуется большей пространственной эффективностью.
Временная эффективность проги определяется временем нужным для ее выполнения.
Время выполнения проги и занимаемое ее место часто зависимы и попытка сократить время работы приводит к увеличению объема памяти и наоборот.
Лучший способ сравнения эффективностей алгоритмов состоит в сопоставлении их порядков сложности.
Теория сложности занимается оценкой сложности разработки алгоритмов с т. зр. математики.
Порядок сложности алгоритма выражает его эффективность обычно через количество обрабатываемых данных.
Например, некоторый алгоритм может существенно зависеть от размера обрабатываемого массива. Если, скажем, время обработки удваивается с удвоением размера массива, то порядок временной сложности алгоритма определяется как размер массива.
Виды эффективности алгоритмов программ.
19й вопрос. Пространственная и временная.
Порядок сложности алгоритма.
19й вопрос.(его конец). Порядок сложн. алг. – это функция, доминирующая над точным выражением временной сложности. Ф-ция G(x) доминирует над F(x), если сущ. константа С такая, что С * G(x) > F(x) для всех возможных значений х.
При анализе сложности исп. частный случай доминирования – асимптотическое доминирование.
Понятие «доминирующая» функция, «асимптотически доминирующая» функция.
Порядок сложн. алг. – это функция, доминирующая над точным выражением временной сложности. Ф-ция G(x) доминирует над F(x), если сущ. константа С такая, что С * G(x) > F(x) для всех возможных значений х.
При анализе сложности исп. частный случай доминирования – асимптотическое доминирование.
Ф-ция G(x) – асимптотически доминирует над F(x), если G(x) доминирует над F(x) для всех больших значений х.
Порядок алгоритма — это функция, доминирующая над точным выражением временной сложности.
Функция f(n) имеет порядок O(g(n)), если имеется константа К и счетчик n0, такие, что f(n)(K*g(n), для n>n0.
Известно, что точное время обработки массива Действительное время(Длина массива)= Длина массива 2 +5*Длина массива+100;
Вспомогательная функция: Оценка времени(Длина массива)=1,1* Длина массива 2
Как видно из рисунка вспомогательная функция доминирует над точной, кроме того вспомогательная функция проще и близка к точной на столько на сколько это возможно.
// поряд. вр (n) = n 2 , т. е порядок времени(длина массива)=длина массива 2 .
//Порядок времени — порядок сложности для функции время.
Порядок сложн. алгоритма обработки массива будет O(Длина массива 2 ) или O(N 2 ).
O-функции выражают относительную скорость алгоритма в зависимости от некоторой переменной (или переменных).
Часто для выявления порядка сложности алгоритма исп. обозначение в виде О. В этом обозначении порядок сложности функции заключается в скобки следующей за О.
время (n) = O (порядок вр. (n))
n 2 + 5n + 100 = O(n 2 )
О- функции выражают относительную скорость алгоритма в зависимости от некоторой переменной или переменных.
Скорость работы алгоритма O(N) – падает пропорционально росту n.
Точное время выполнения алг. не м.б. определено т. исходя из соответствующей О функции. 2 алг. со сложностью О(n) м. требовать разное время для 1 значения n.
Думаю, что эт 22 вопрос.. можно туда зафигачить 23й и 25
Источник: studfile.net
Тема 2.7. Эффективность программ
Главным критерием эффективности программ является распределение ресурсов вычислительных систем. Неравномерность задач по допустимому времени задержки или допустимой вероятности пропуска решений, а также различия параметров вычислительных систем, позволяют изменить качество решения задач выделением соответствующих ресурсов вычислительных систем.
Упорядочивание последовательности решения задач и рациональное использование ресурсов вычислительных систем сокращает запаздывание в решении задач, и в некоторой степени приводит к эквивалентно повышению производительности вычислительных систем. Производительность выч.системы является одним из важнейших критериев эффективности выч.систем в целом и методов распределения ресурсов в частности.
Существуют такие понятия, как относительный и абсолютный приоритеты. При распределении буферной памяти для приема и выдачи сообщений применяются буферные накопители, объем которых ограничивает эффективность использования. Ограничение буферных накопителей зависит от их структурного построения и распределения имеющейся памяти на зоны. На эффективность существенно влияют степень заполнения памяти и передача инф-ции на накопители на обработку.
Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:
Рекомендуем для прочтения:
Принципы рациональной организации производственного процесса Производственный процесс должен быть организован в соответствии с определенными принципами.
Теории Х и Y Дугласа Макгрегора Теории Х и У (англ. Theory X and Theory Y) – это теории мотивации людей и поведения в управлении. Данные теории были предложены.
Примеры клише Актуальность Актуальность исследования определяется необходимостью освещения дальнейшей разработки обусловлена большим интересом.
ПРОИЗВЕДЕНИЕ РАСТВОРИМОСТИ. В химии часто используются гетерогенные (неоднородные) системы, состоящие из двух и более фаз, например, реакции осаждения.
Правовой нигилизм: понятие, формы, пути преодоления Явлением, противостоящим законности и правопорядку, выступает правовой, или юридический, нигилизм.
Источник: studopedia.ru