К основному контенту

Несколько мыслей о дисконтах

Недавно я выступал на одном мероприятии. И там мы затронули тему дисконтов. Сегодня я хочу немного углубиться в этот вопрос. Начну со своей позиции.
  • Давать дисконты всем клиентам - бессмысленно. Часть клиентов, очевидно, купила бы и так.
  • Сумма дисконта очень тонкий вопрос. Повышение суммы дисконта не гарантирует повышения дохода на клиента. 
  • Перед тем как давать дисконт нужно четко понимать свою цель:
    1. сгенерировать покупку, которая не состоялась бы без дисконта
    2. повысить средний чек.
Обсуждать такой вопрос без цифр достаточно сложно. Поэтому я решил подготовить несколько графиков на базе данных одного из e-commerce.

Начнем с начала.
Давать дисконты всем клиентам - бессмысленно. Часть клиентов купила бы и так

На графике выше четко видно, что клиентов покупающих без дисконта много (на уровне discount = 0 этих точек очень много, а потому они сливаются вместе и фактически образуют сплошную красную линию).

Для того, чтобы понять сколько точек слилось вместе, я добавил под осью Х вертикальные черточки. Интересно отметить, что двигаясь по оси продаж от 0 к 5000, клиенты, которые воспользовались дисконтом, встречаются чаще.

Повышение суммы дисконта не гарантирует повышения дохода на клиента 

График выше четко показывает, что до определенной суммы дисконта (в данном случае до 100) чем больше клиент его получил, тем больше он потратил денег. Однако, когда общая сумма дисконта перевалила за 100 - эта связь перестала работать.

Одна из целей дисконта - повысить средний чек
Давать дисконт для генерации повторной покупки это то, как чаще всего используют дисконт маркетологи. Однако дисконт можно и нужно также использовать для повышения среднего чека.

Например, средний чек клиента 60. Вы не просто даете клиенту дисконт. Вы предлагаете ему, например, получить 20% дисконт купив на сумму от 100. В этом случае, минимально, вы дополнительно заработаете 100 * (1 - 20%) - 60 = 20.

Ниже пример того, когда маркетолог правильно работал с дисконтом.


На графике выше мы видим, что клиенты, которые использовали дисконт, имеют медиану около 792, в то время как клиенты, которые не пользовались дисконтом, имеют медиану около 268. Удалось сформировать 3х разницу в доходности на клиента!

В тоже время, давать дисконт на повышение среднего чека разумно начинать не с первой покупки. При совершении первых покупок, клиент еще не уверен, что вы именно тот магазин: удобный, надежный и т.д. Там дисконт если и работает, то только на активацию клиента.

А вот работа дисконта на повышение среднего чека может работать начиная с N-й покупки.


На графике выше видно, что разница в доходе формируется начиная где-то после 6-й покупки.

Таким образом, дисконт - хороший маркетинговый инструмент. Однако важно понимать, в каких случаях он работает, а в каких - его влияние сильно ограничено.

UPDATE:
Я написал вторую часть аналитики клиентов с дисконтом.

Популярные сообщения из этого блога

A/B-тестирование: смотреть на конверсию vs смотреть на продажи

Сегодня я хочу обсудить один важный момент в процессе анализа результатов A/B-тестов. И хотя это давно избитая тема, в ней есть много нюансов, которые могут изменить ваше решение о том, какой вариант выиграл.

Начнем с того, что до запуска теста, как правило, нужно определиться с целевой метрикой которую мы будем сравнивать между вариантами. Обычно такой метрикой выбирают конверсию.

Зачем это делать?

На то существуют две причины:
Прозаическая - понять, что вы способны посчитать эту метрику и сформировать свои ожидания.Практическая - определить минимальный объем выборки, на котором эти результаты будут статистически значимыми. Будучи, в первую очередь, маркетологом, и лишь затем data scientist, я стараюсь, по возможности, использовать внешние инструменты. Сегодня я покажу вам 3 внешних инструмента, на которые я полагаюсь при оценке A/B-тестов.
Итак, предположим, вы сейчас работаете над увеличением конверсии по добавлению товара в корзину. 
У вас есть гипотеза, что изменив Call-To-Action …

Дисконты, которые могут убить ваш бизнес

После поста "Несколько мыслей о дисконтах", мой друг data scientist Sergey Bryl, упомянул о своем опыте анализа клиентов, которые получали дисконты.

Смотрел churn rate на одном проекте в разрезе пришел клиент по демпинговой цене или близкой к обычной.По ритейл-клиентам около 2.5х разница на следующую покупку и на третью уже более 3х.По "оптовикам" это 6х... до третьей вообще почти никто не доходил.
Не долго думая, я решил посмотреть, а как будут обстоять дела с анализом, который я делал в прошлом посте, если я прежде промаркирую клиентов следующим образом:
клиенты, которые вообще не пользовались скидками (0)клиенты, у которых скидка была, как минимум, в первую покупку (1)клиенты, у которых скидка была, как минимум, со второй покупки (2+) Посмотрим вначале на доходность на клиента по 3-м группам:

На графике просматривается, что медиана у клиентов из группы (1) немного выше, чем у клиентов из группы (0). Т.е. скидка дающаяся на первую покупку все же подталкивает клиент…

Активация клиентов - мощный источник роста бизнеса

Для роста все бизнесы занимаются привлечением новых клиентов. Вы покупаете рекламу и получаете из нее новых клиентов. Это простая и понятная схема.

Однако, многие онлайн-сервисы часто предлагают клиенту зарегистрироваться.
Здесь, как правило, возможны два варианта:
покупка, где в фоном режиме клиента регистрируют в сервисерегистрация, только после которой можно совершить покупку Так вот шаг регистрации (с виду кажущийся незначительным) является важным дифференцирующим фактором, дающим возможность делать интересные исследования.
Мысль первая
Клиентов, которые зарегистрировались и готовы купить сразу (обычно в тот же день) очень не много.


Мы видим, что % клиентов, которые пришли, зарегистрировались и купили в тот же день (is_same_day_TRUE) - действительно мало. В примере выше, в зависимости от месяц привлечения, это, в среднем, около 5%.
Мысль вторая
Занимаясь улучшением привлечения через оптимизацию Landing Pages и Sign Up Forms мы можем улучшить эти показатели, однако, учитывая объемы кл…