Постичь дзен, когда другие паникуют

Юлия Вешнякова, генеральный директор «Академии розничных технологий», о клиентской аналитике.

Понять, что дилеммы нет

Начнем с редкой, но уже переставшей быть единичной ситуации — приходит в магазин клиент, выбирает модель, тут же в торговом зале проверяет цену на интернет-площадке, подходит к кассе и буквально требует у продавца скидку. Обычно в таких случаях сотрудник магазина звонит собственнику. И тот оказывается перед дилеммой-либо дать скидку и потерять маржу, либо скидку не давать и потерять клиента.

Что делать?

На самом деле оба варианта имеют право на существование, и выбор зависит от ценности клиента. Если он ценный, то может рассчитывать на скидку, а если это залетная пташка, то продавец тактично объясняет, почему скидку сделать не может.

Но как определить, что клиент ценный? Только с помощью клиентской аналитики. Именно она позволяет получить самое полное и самое глубокое знание о том, кто у вас покупает, и постичь дзен, когда другие паникуют.

Правильно и вовремя собранная аналитика покажет, что происходило с клиентами, как они реагировали на изменения, и чего ждать вам, если блокировка торговли (падение трафика, любая неприятность) случится снова.

Развеять иллюзии

Клиентская аналитика позволяет за пять минут найти данные о количестве проданных единиц на одного клиента, общую сумму трат покупателя в сезон и увидеть частоту его визитов в магазин.

Это важно, потому что обычно владельцы fashion-розницы ударяются в две крайности, когда говорят о своих клиентах. Первая крайность: «у нас все индивидуально, и каждый покупатель имеет свое лицо», то есть излишняя персонализация. Вторая крайность: владельцы бизнеса считают, что к ним в магазин одинаково часто ходят люди разных возрастов, которые делают покупки, одинаковые по сумме и количеству изделий в чеке, это уже излишнее обобщение.

Отсутствие реальных данных о клиентах и их покупках погружает владельцев в опасные иллюзии. У нас был случай, когда наш заказчик (и сначала мы вместе с ним) ориентировался на аудиторию женщин 35–40 лет. Каково же было наше удивление, когда мы, внедрив клиентскую аналитику, поняли, что на самом деле ядро аудитории это женщины 50–65 лет, а дополнительные сегменты — покупательницы 45–50 и 65–70 лет. Ни о каких 35 годах и речи не было!

Хорошо — мы узнали об этом. На какие бизнес-процессы это повлияло? В первую очередь на ассортимент. Так, мы изменили выбор размерных горок и конструкций изделий, потому что, как бы женщина ни следила за собой, она не может в 60 лет выглядеть так же, как в 30.

Избавиться от беспокойства

Клиентская аналитика позволяет контролировать изменения в поведении лояльного клиента. Например, в отчете вы видите, что число проданных единиц на одного клиента снизилось на 5,28%, а сумма продаж на одну карту упала на 22%. Есть ли тут повод для беспокойства? Вроде бы — падают же показатели, надо обновлять программу лояльности, она не работает.

Но давайте посмотрим отчет дальше: количество используемых карт выросло на 20%, один клиент покупает 2,34 изделия в сезон, приходит за покупками два раза — во время получения новой коллекции и во время распродаж. То есть с лояльностью все в порядке, и на самом деле нужно работать с уменьшением средней скидки по сезону. Но чтобы прийти к таким выводам, надо иметь качественно собранные данные.

Вступить в общение

Клиентская аналитика помогает понять, кто приносит владельцу магазина больше пользы — новые покупатели или лояльные (от ответа на этот вопрос целиком и полностью зависят маркетинговые бюджеты и учебные программы для продавцов). Для нас ответ очевиден, но давайте докажем его цифрами той самой аналитики.

Есть мультибрендовый магазин одежды, работающий с европейскими марками в среднем ценовом сегменте, есть три категории покупателей — А, В, С. А — самые лояльные (таких 337 — их количество известно благодаря программе лояльности), а С — наименее лояльные (таких 1133). По количеству чеков в сезоне они оказались приблизительно одинаковы — 1097 и 1207, а вот по сумме продаж разница колоссальная: клиенты из группы, А потратили в магазине 17,7 млн рублей, а клиенты из группы С — 6,6 млн рублей.

Как так получилось? Очень просто — у первых в одной покупке было больше трех изделий, и средний чек составлял 16 тыс. рублей, а у третьих — одно изделие в покупке и средний чек 5,8 тыс. рублей.

Поэтому вместо грусти и печали на любимую российскую тему «ой, трафик падает, все пропало» лучше открыть клиентскую базу и посмотреть, сколько в ней активных лояльных покупателей, какие предложения вы им делали и что можно предложить еще. В любые, самые сложные времена вас спасет товарное предложение, соответствующее интересам постоянных клиентов, и общение с ними. И нет никого, кто мог быть помешать вам обеспечить и то, и другое.

Еще один пример для убедительности — уже не одного магазина, а целой торговой сети.

Когда в ней подводились итоги сезона, то управляющие с удивлением обнаружили, что держатели карт лояльности раскупили товар на 47 млн рублей, а случайные посетители — на 9,6 млн рублей. Что характерно, средняя скидка у держателей карт была меньше.

А теперь еще одна мотивирующая история про то, как один ритейлер вел с нашей помощью клиентскую аналитику и увидел, что даже пандемия на лояльность и размер покупок совсем не повлияла. Выручка в сезоне весна-лето 2020 оказалась ниже, чем в 2019 году, но лояльные клиенты оставили в магазине больше денег.

Как он это понял? Комплексность продаж уникальных клиентов выросла на 21,12%. Количество проданных единиц на одного клиента в сезоне увеличилось на 10,97%. Сумма трат в сезон на клиента поднялась на 6,20%.

О чем это говорит? О том, что даже в сложный период карантина поведение лояльных клиентов не изменилось. Средний чек остался на прежнем уровне. Лояльный клиент как приходил один раз в два месяца, так и продолжил это делать. В среднем в сезон он покупал 3,18 изделий.

А как тогда клиентская аналитика покажет, что пора беспокоиться? Собственник увидит это по снижению количества покупок, уменьшению трат и частоты визитов лояльных клиентов.

Кого можно считать лояльным клиентом? Самый простой ответ — того, кто покупает у вас не меньше двух полных комплектов одежды в сезон. В идеале еще и рекомендует бренд друзьям и знакомым.

Оценить себя трезво

Клиентская аналитика позволяет обнаружить ошибки в позиционировании. Опять расскажем случай из практики.

Магазин заявлял в рекламном слогане: «Мы создаем не просто одежду, мы создаем индивидуальность». И описывал себя как продавца элитной, но доступной одежды с хорошей посадкой для женщин разных возрастов и типов фигур. Мы сделали выгрузку клиентской аналитики, и оказалось, что около 70% потребителей товаров компании покупают в год не более двух изделий. И эта статистика не меняется три года подряд.

О чем она говорит? О том, что покупатели благодаря слогану «мы создаем индивидуальность» вместе с ценником воспринимали ассортимент как «одежду на выход». А выходной одежды много быть не может. И эти клиенты действительно считали себя индивидуальностью. Мы предложили два варианта коррекции: уйти в высокий ценовой сегмент, соответствующий позиционированию, или поменять позиционирование и товарное предложение, добавив базовый ассортимент.

Понимать истинную ценность

Заранее предвижу вопрос — а каким софтом пользоваться для ведения клиентской базы? Как правило, если у компании ведется учет в «1С», можно воспользоваться их блоком по управлению клиентскими данными. Какой-то специальной программы покупать не нужно. Другой и гораздо более важный вопрос- какие данные о клиентах могут предоставить собственнику операторы программ лояльности. В обязательном порядке нужны дата, номер чека, сумма чека, номенклатура, количество единиц в чеке, сумма и процент наложенных скидок. Это минимальный набор данных. Меньше быть не может!

А если вам нужен максимально полный набор данных, тогда надо отслеживать частоту посещения вашего магазина, владеть контактными данными клиента и иметь возможность в любое удобное время отправлять ему sms, потому что бывают случаи, когда оператор программы лояльности не только не обеспечивает вам минимальный набор данных, но и привязывает вас к своим внутренним активностям.

Суммируем: клиентская аналитика — это не софт, это способность собственника по цифрам отчетов понимать настроения потребителей, предупреждать потерю покупателя, корректировать маркетинговую стратегию и понимать ценность каждого клиента