Удержание клиентов #3: оценка качества клиентов через % one-time buyers

Итак, тема оценки удержания клиентов оказалась довольно сложной. Разные подходы (экспресс-анализ и анализ периодов в 30d) обладают своими сильными и слабыми сторонами и каждый из них можно использовать лишь с определенными оговорками.

Продолжая тематику удержания клиентов, сегодня я попытаюсь ответить на два важных вопроса:
  1. может ли % one-time buyers выступать в качестве прокси фактора, который позволяет спрогнозировать будущее качество когорты клиентов?

  2. насколько такой фактор м.б. устойчив со временем (например через 13 месяцев)?
Чтобы ответить на эти два вопроса я снова сформирую 12 когорт клиентов, каждая из которых сделала свою первую покупку в соответствующем месяце (1-й месяц, 2-й и т.д.).

Для каждой такой когорты я рассчитаю две метрики:
  • % ret 30d (% удержания с шагом в 30 дней)
  • % F1 (% one-time buyers или говоря по-другому - клиентов на одну покупку). 

Чтобы оценить зависимости этих двух метрик я построю два scatter-чарта:
  • часть чарта слева: это сравнение зависимости % удержания с шагом в 30 дней и % one-time buyers. Срез сделан в периоде 1.

  • часть чарта справа: это сравнение зависимости % удержания с шагом в 30 дней и % one-time buyers. Срез сделан в периоде 13, т.е. через год после 1-го размытия.
Сравнение зависимостей между % удержания когорты и % ее one-time buyers.
(Чтобы увеличить картинку, кликните по ней)

Возможные ответы:

  1. В периоде 1 даже невооруженным глазом видна зависимость между % ret 30d и % F1: чем выше % one-time buyers (% F1 30d) в когорте, тем ниже % удержания.

    Как для периода 1 ситуация вполне очевидная. В менее качественных когортах приходит большее количество клиентов на одну покупку. Они, как правило, быстро вскрываются, совершают свою единственную покупку и уходят. Качественных клиентов остается немного, а значит и % удержания таких клиентов ко всей когорте - невысок. 

  2. Однако, важно то, что и через 13 месяцев зависимость между % ret 30d и % F1 аналогичная: чем выше % one-time buyers в когорте, тем ниже % удержания.

    Для маркетолога эта уже хорошая возможность спрогнозировать: ответить на вопрос, что будет с такой когортой намного раньше, прежде чем пройдет 1 год.

Также интересен сам % лифта с которым улучшается % удержания при уменьшении % one-time buyers.

На срезе, которые я использовал выше, лифт достаточно ощутим:
Лифт между % F1 и % ret 30d.
(Чтобы увеличить картинку, кликните по ней)

Из чарта выше видно, что уменьшение % one-time buyers всего на 10% может давать прирост % удержания уже до 60%! 

Т.о. % one-time buyers в когорте вполне может выступать как прокси для прогнозирования будущего качества когорты.

А какие прокси для оценки будущего качества когорт используете вы?

Популярные сообщения из этого блога

Customer Retention: как понять, что происходит с клиентами

Карта роста

Почему имейл-маркетинг неустойчив?