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:
Для каждой такой когорты я рассчитаю две метрики:
Чтобы оценить зависимости этих двух метрик я построю два scatter-чарта:
Также интересен сам % лифта с которым улучшается % удержания при уменьшении % one-time buyers.
На срезе, которые я использовал выше, лифт достаточно ощутим:
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?
Продолжая тематику удержания клиентов, сегодня я попытаюсь ответить на два важных вопроса:
- может ли % one-time buyers выступать в качестве прокси фактора, который позволяет спрогнозировать будущее качество когорты клиентов?
- насколько такой фактор м.б. устойчив со временем (например через 13 месяцев)?
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:
- 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. - 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?
Comments
Post a Comment