В реальности группы запросов могут быть другие, их может быть больше. Попробуйте выгрузить отчет и обсудить его с командой – у вас смогут возникнуть толковые идеи.

Мнением делится наш тестер Евгения Ловыгина: «Я бы не стала предлагать АВС-анализ. Поскольку в головах наших людей данный метод прочно связан с объемом продаж, такой анализ позволит разделить клиентов по количеству принесенных денег, но не даст ничего с точки зрения категорий и групп клиентов.

Я для такого анализа делю клиентов по группам (для b2c – одни группы, для b2b – другие), а объем продаж добавляю вторым показателем. Такое деление, во-первых, позволяет выделить целевые и потенциальные группы клиентов для компании, во-вторых, найти слабые места и зоны роста. И анкеты для разных групп клиентов тоже могут быть разными в зависимости от возраста людей, вида торговли и так далее. Если нужно, могу расписать подробнее и представить реальные примеры».

Например, при первой покупке товара клиент как бы проводит эксперимент, исследуя свойства предложения и свои ощущения. Но очень скоро то, что было новым, становится обыденным и привычным. Постоянство же потребителя частично зависит от поддержания его веры в ценность данного товара, а это можно определить по тому, каким образом он использует приобретенные товар или услугу.

Пример из банковской сферы: клиент может себе позволить оставить неактивный счет, перейдя обслуживаться в другой банк. Часто это происходит потому, что потребитель стремится избежать волокиты с закрытием счета, но при этом, несомненно, теряет деньги банк.

Например, банк разрабатывает сервисную программу, которая позволит в первый же год пользования каким-либо банковским продуктом или карточкой идентифицировать клиентов по их поведению, осуществленным транзакциям – и в соответствии с этим предлагать индивидуальные решения, специальные акции, услуги, кредиты, ставки, условия и прочее. То есть это не шаблонный подход с разработкой предложения для целевого потребителя мужского/женского пола от 20 до 50 лет, куда входит практически вся активная часть населения, а максимальное сближение с каждым клиентом на уровне предложения.

Результатами делится наш тестер Тамара Климова: «В нашей компании мы сами проектируем, разрабатываем и внедряем программу категоризации/сегментирования клиентов на базе 1С. Первые результаты были такими: повысили частоту заказов постоянных клиентов, предлагая им скидку за следующий заказ в течение двух недель после оформления предыдущего. Отклик в зависимости от города составил до 23 процентов! При заказе постоянного клиента предупреждали о его автоматическом участии в акции, а за три дня до ее окончания CRM присылала SMS-напоминание, что акция скоро закончится, успейте воспользоваться.

К 1 сентября мы отобрали клиентов, имеющих детей школьного возраста, и начислили им бонусы на заказ в течение пяти дней новинки в нашем меню, а именно торта. Половине клиентов отправили SMS (отклик составил 8 процентов), половине позвонил оператор колл-центра (отклик составил 13 процентов). Притом что мы занимаемся доставкой блюд японской кухни.

Конечно, мы провели колоссальную предварительную работу по переводу «неизвестных» клиентов дисконтной программы в бонусную, где они заполнили подробную анкету (за дополнительные бонусы, конечно). За полгода мы зарегистрировали уже семь тысяч клиентов».