К основному контенту

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 клиентов к эмоциональному поступку.

В тоже время клиенты из группы (1) намного меньше готовы к дорогим покупкам (1000+) - они чувствительны к цене. 

Однако впечатляет здесь другое. Посмотрите как ведут себя клиенты из группы (2), которые получили скидку после 1-й покупки . Их медиана (как и среднее) существенно выше одновременно и клиентов без скидок (0) и клиентов, которые получали скидки начиная с первой покупки (1).

В этом и состоит ценность скидки как инструмента для развития клиентов - дисконт для подходящих клиентов и в подходящее время!

Теперь давайте посмотрим, как формировалось продажи клиентов от покупки к покупке по тем же 3-м группам:


На графике сразу бросается в глаза атипичный пик в промежутке с 13-й по 17-ю покупки для группы (1). Откровенно говоря, только это и спасло среднюю доходность на клиента для группы (1). В целом же клиенты, которые получили дисконт начиная с 1-й покупки, приносят намного меньше продаж и могут убить ваш бизнес.

В тоже время клиенты из группы (2), которые получили скидку как минимум начиная со второй покупки, генерируют продажи лучше, чем клиенты из других группы.

UPDATE:

Вспомнил, что два года назад, я уже делал небольшое исследование по дисконтам, которое дало вот такие инсайты:


Результаты из инсайта (1) на скриншоте коррелирует с тем, о чем писал Сергей и что мы увидили сегодня в группе (1). 

А вот результаты из инсайта (2) на скриншоте не подтвердились, т.к. в двух упомянутых мной кейсах использовались разные стратегии раздачи дисконтов (smart vs hard).

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 …

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…