Анализируем клиентскую базу и эффективность карты «Купилка» для роста продаж сети магазинов «Соседи»
Бонусная карта «Купилка» - это более 400 тыс. карт предоставляющих своим держателям возможность накопления бонусов за покупки. Механика действия карты: с каждой покупкой, Клиенту начисляется определенный % в виде бонусных баллов. Баллами можно оплатить всю либо часть покупки по курсу за балл = 1 рубль.
Бонусы можно собирать всей семьей, а за участие в специальных акциях предоставляются дополнительные баллы. Дополнительные бонусы начисляются также в день рождения
участника.
Программа «Купилка» действует во всей сети «Соседи», «Соседи Экспресс» и «Тропинка». Также, для держателей карт «Копилка» партнерские магазины, кафе, аптеки и сервисные компании предоставляют скидки.
Ход выполения
Стартовал проект с сегментации клиентской базы по картам лояльности (более 300 тыс. карт). Для качественного сегментирования был использован RFM-анализ. Было формировано 125 групп по трем признакам (количество покупок в месяц, дата с последней покупки, накопленная сумма покупок за месяц). Описали 5 ведущих сегментов в базе.

Вторым этапом стал анализ акций и прямая работа по возвращению ушедших клиентов путем формирования целевых
предложений. Сформировали контрольные и экспериментальные группы для различных предложений.
Оценив итоги анализа, мы выявили наиболее эффективные и результативные предложения.

Третий этап – это тонкий анализ поведения Клиентов. Мы анализировали смежные и похожие покупки, чтобы
предложить клиенту попробовать новинки. Мы предложили купить товар тем, кто его ни разу не покупал, но очень
похожи на любителей товара, исходя из их поведения и покупок.
Результат: кратный рост продаж товара по экспериментальным группам.

Четвертый этап: анализ чеков. Мы проанализировали как средний чек, так и доходность каждого чека среди участников программы лояльности и провели сравнительный анализ с остальным пулом покупателей.
Эффективность программы лояльности стала очевидной. При общей меньшей доходности конкретного чека, количество
"дорогих" чеков оказалось значительно выше у участников, что в целом, показало большую доходность.
Понимание доходности клиентской базы и эффективности тех или иных мероприятий, позволил более взвешенно
подходить к планированию маркетинговых активностей. Так, например, простые и популярные механики (купи на сумму «N» - получи дополнительные бонусы) на практике может "прибавить" дополнительных затрат в 357 000 долларов. Понимая эти возможные затраты, можно более взвешенно подходить к планированию, или провести эксперимент на не больших
группах, где потери при неудаче будут менее существенными.
Результаты для Клиента:
Менеджмент сети магазинов «Соседи» смог получить четкое представление о том:
  • Что именно покупают в магазинах;
  • Где именно покупают больше;
  • Как Часто совершаются покупки;
  • На какие Суммы отовариваются держатели карт лояльности;
  • Какие сегменты являются неинтересными для работы;
  • Какие Клиенты вскоре перестанут покупать, и сколько есть времени, чтобы их вернуть.
После формирования точечных предложений в результате анализа групп, был получен возврат порядка 12% от числа клиентов, которые не покупали, но начали снова покупать после оффера.
В результате аналитики, Менеджмент «Соседи» точно знает, что рассылка Клиентам со спец. предложением в их День Рождения увеличивает средний чек на 86 %, а купит по спец. предложению каждый второй участник программы лояльности. Хороший эффект получил наш Заказчик и в результате предложения покупок из зоны смежных
предпочтений. Прирост продаж составил до +200%. Теперь в «Соседях» знают, какое товарное предложение лучше
работает на увеличение среднего чека.
Готовы начать?
Дайте нам немного вводных данных
Как вас зовут?
Контактный телефон
Ваш E-mail
Компания
Удобный способ связи (почта/телефон/мессенджер (укажите какой)/личная встреча)
Опишите вашу задачу
Made on
Tilda