Клиент: непредсказуемая предсказуемость

Итак, какое-то время назад я читал исследование о том, что происходит с клиентами, которые сделали одну покупку (one-time buyers). Основной тезис исследования заключался в том, что таких клиентов, как правило, очень много (~60%) и чтобы улучшить их активацию на вторую покупку их надо как-то сегментировать и делать персонализированные офера.

Для того, чтобы персонализировать офер, важно понять, что мы знаем о клиентах, которые сделали следующие шаги (2+ покупки) и пытаться применить эти знания к one-time buyers.

Найденных в исследовании инсайтов было три:

1. день недели в котором была совершена 1-я покупка имеет больше шансов быть следующим днем покупки, чем все остальные дни недели;
2. период дня в котором была совершена 1-я покупка имеет больше шансов быть следующим периодом дня для покупки, чем все остальные периоды;
3. сумма 1-й покупки имеет больше шансов быть следующей суммой покупки, чем все остальные суммы.

Недолго думая, я решил взять один e-commerce датасет с нерегулярными покупками и посмотреть, как там обстоят дела с периодом дня. Точнее меня интересовал час суток, когда была сделана 1-я покупка.

Я взял лог транзакций, рассчитал для каждого клиента такие показатели:

• час 1-й покупки;
• час каждой покупки;
• количество транзакций;
• порядковый номер транзакции;
• лаг времени между 1-й и 2-й покупками.

Собственно этих данных было достаточно, чтобы выбрать только клиентов, которые сделали 2+ покупки, взять по каждому из них час 2-й транзакции и сравнить его с часом 1-й транзакции.

Итак, вероятность совершения покупки в любой час Х = 1/24 ~ 0.042. 

Customers distribution within 24h.

Очевидно, что ночью совершается меньше транзакций. 

Поэтому давайте возьмем период с 9 до 00 (когда совершается 79.2% всех транзакций) и предположим, что транзакция возможна только в любой час Х в этом периоде. Тогда вероятность совершения транзакции в любой час Х в этом периоде = 1/16 ~ 0.063.

А теперь давайте посмотрим как на самом деле покупают клиенты.

Здесь стоит отметить, что человеческая память и привычки не идеальны. Поэтому давайте вначале мы посмотрим в который час покупали клиенты в следующие 7 дней с момента совершения своей 1-й покупки

Как мы видим результат скромный, но он есть. Около 21% клиентов покупают в тот же час что и час совершения 1-й покупки, что в общем-то в 3х(!) раза выше нашей начальной оценки вероятности.

Здесь в голову сразу приходит мысль о том, что ограничение покупать ровно в тот же час достаточно жесткое. Давайте попробуем его несколько ослабить (±1 час) и посмотрим, что получится.

Ого! В диапазоне всего ±1 час от часа совершения 1-й покупки доля клиентов покупающих "почти пунктуально" выросла вдвое и теперь уверенно больше 40%! 

Ну и напоследок, давайте попробуем еще ослабить условие по времени совершения покупки (±2 часа).

Доля таких клиентов выросла еще больше и перевалила за отметку в 50%! 

Понятное дело, что расширяя и дальше диапазон часов мы будем увеличивать долю (вероятность) совершения покупки.

Однако, поинт здесь в другом. 

Диапазон в 5 часов (час X ±2 часа) намного меньше, чем 16 часов в сутках, когда активно совершаются покупки. И при этом вероятность в 50+% уже лучше, чем подбрасывание монетки.

Напоследок скажу, что эти результаты сильно деградируют, если клиент совершает свою вторую покупку через 7+ дней после 1-й покупки.

Ниже чарт со статистикой доли клиентов сделавших 2-ю покупку в час X ±2 часа, но сделали они ее через 7+ дней. 

Как мы видим, в сравнении с аналогичным чартом выше, доля клиентов снизилась с 53% до 32%.

Лично меня это еще раз утверждает в мысли, что активацию лучше делать раньше, а не позже. Как и то, что формирование привычки в жизни клиента (резервировать слот) пользоваться именно твоим e-commerce может быть очень перспективным занятием.

Собственно, осталось лишь задать вопрос: а вы пробовали выравнивать офер для 2-й покупки на время совершенной ранее 1-й покупки?