Jim Novo - что такое клиент?
Итак, в прошлом посте я сделал краткую вводную о Джиме Ново, а также вскользь упомянул дисциплину Маркетинга Баз Данных. Сегодня я постараюсь определить ключевые понятия, на которых строятся работы Джима Ново. Начнем с начала.
Кого считать клиентом?
Практически все изыскания Джима Ново касаются работы с таким valuable asset как Клиентская База Данных. И здесь возникает очень важный вопрос - кого же считать клиентом?
С одной стороны, практически для любого e-commerce, клиент это тот, кто делает у вас покупки. Но разные клиенты имеют разную ценность для бизнеса.
Допустим, у вас есть два клиента (клиент А и клиент Б). Оба они сделали покупку 10.01.2013.
Клиент А сделал повторную покупку через 55 дней (06.03.2013), а затем еще одну через 60 дней (05.05.2013).
Клиент Б не сделал с тех пор ни одной повторной покупки.
И здесь у вас в голове могут начать возникать такие вопросы:
Говоря по-другому: если клиент не планирует покупать у вашего бизнеса в будущем, то это уже ваш бывший клиент. И это очень важный момент, т.к. просто считать всех клиентов, которые когда-либо у вас покупали бесполезно. Это vanity metric.
Что мы знаем о клиенте?
С одной стороны, клиентская база данных это список клиентов с различными характеристиками, такими как:
В принципе, все вышеупомянутые характеристики составляют профайл клиента и каждый e-commerce считает своим долгом наполнить профайл максимальным количеством данных о клиенте.
Демография клиента, по своей природе, - статические данные, т.е. назначаются клиенту один раз и затем, как правило, не меняются в течение всего его срока жизни в компании.
С другой стороны, клиенты, за время своей жизни в компании, делают ценные для компании действия, например:
Я намеренно сделал этот пост небольшим, чтобы вы задумались над главным вопросом вашей клиентской базы: а могу ли я считать всех клиентов, которые когда-либо покупали у меня, все еще моими клиентами и, соответственно, рассчитывать на их покупки в будущем? (Правильный ответ - НЕТ, не можете)
В следующем посте я коснусь базовых целей и общего подхода в Data-Driven Marketing, глазами Джима Ново.
Кого считать клиентом?
Практически все изыскания Джима Ново касаются работы с таким valuable asset как Клиентская База Данных. И здесь возникает очень важный вопрос - кого же считать клиентом?
С одной стороны, практически для любого e-commerce, клиент это тот, кто делает у вас покупки. Но разные клиенты имеют разную ценность для бизнеса.
Допустим, у вас есть два клиента (клиент А и клиент Б). Оба они сделали покупку 10.01.2013.
Клиент А сделал повторную покупку через 55 дней (06.03.2013), а затем еще одну через 60 дней (05.05.2013).
Клиент Б не сделал с тех пор ни одной повторной покупки.
И здесь у вас в голове могут начать возникать такие вопросы:
- Какой клиент вероятнее все еще остается клиентом моей компании?
- Кто из них вероятнее сделает следующую покупку?
- Клиент А - который последний раз совершал покупку 05.05.2013?
- Клиент Б - который последний раз совершал покупку 10.01.2013?
Думаю, вы как и я, с большей степенью вероятности верите в продолжение отношений (customer relationship) с Клиентом А, чем с Клиентом Б.
Это должно подвести вас к мысли, что под определение клиента подпадает тот, кто:
- Покупал у вас что-то в прошлом
- Ожидается, что будет покупать у вас в обозримом будущем
Что мы знаем о клиенте?
С одной стороны, клиентская база данных это список клиентов с различными характеристиками, такими как:
- дата регистрации,
- город,
- пол,
- возраст
- и т.д.
В принципе, все вышеупомянутые характеристики составляют профайл клиента и каждый e-commerce считает своим долгом наполнить профайл максимальным количеством данных о клиенте.
Демография клиента, по своей природе, - статические данные, т.е. назначаются клиенту один раз и затем, как правило, не меняются в течение всего его срока жизни в компании.
С другой стороны, клиенты, за время своей жизни в компании, делают ценные для компании действия, например:
- визиты на сайт
- покупки товаров на сайте
- и т.п.
Как правило эти данные не хранятся в таблице о клиенте, они размазаны по разным таблицам вашей Базы Данных. Поэтому собрать и проанализировать их несколько сложнее, но и результаты этого анализа принципиально другие.
Поведенческие данные, по своей природе, - динамические, и изменяются всякий раз когда, клиент совершает какой-то очередное действие.
Поведенческие данные, по своей природе, - динамические, и изменяются всякий раз когда, клиент совершает какой-то очередное действие.
И те и другие характеристики клиента давно существуют и по-своему важны для бизнесов вообще и для вашего бизнеса в частности. Тем не менее, текущее поведение клиента является значительно более сильным предсказателем развития ваших взаимоотношений с клиентом в будущем, нежели все возможные демографические характеристики, которые у вас есть.
Вы можете собрать очень много информации о своем клиенте, вы можете бесконечно кастомизировать ваши веб-страницы на базе собранной вами демографии, но если клиент не зайдет на сайт, то все эти усилия будут тщетными. Он просто не увидит этих изменений.
ВНИМАНИЕ: Сбор и анализ данных о поведении клиента на сайте критичен для компаний, которые планируют продавать больше своим существующим клиентам.
Я намеренно сделал этот пост небольшим, чтобы вы задумались над главным вопросом вашей клиентской базы: а могу ли я считать всех клиентов, которые когда-либо покупали у меня, все еще моими клиентами и, соответственно, рассчитывать на их покупки в будущем? (Правильный ответ - НЕТ, не можете)
В следующем посте я коснусь базовых целей и общего подхода в Data-Driven Marketing, глазами Джима Ново.
Comments
Post a Comment