Приоритезация внутри клиентской базы
Ни для кого не секрет, что разные клиенты имеют разный потенциал для бизнеса в плане получения выручки: одни клиенты покупают на большие суммы, другие на маленькие, одни клиенты регулярно приходят, другие периодически. Возникает вопрос, по каким критериям мы будем расставлять приоритеты?
В b2b, например, можно ориентироваться на объём выручки клиента или косвенные признаки его платёжеспособности. Это помогает понять, какие клиенты формируют основной вклад в оборот, а кому требуется больше внимания. Если значимый клиент остаётся «недоработанным», стоит выделить на него время — эффект для выручки будет ощутимым.
По сути, приоритезация клиентской базы возможна по любым признакам, которые уместны для бизнеса, и служат насущным задачам.
RFM-отчет, как метод приоритезации клиентской базы
RFM (Recency, Frequency, Monetary) — классическая модель, которая помогает быстро понять, какие клиенты ценные, какие стабильно покупают, а кто давно выпал из коммуникации.
- Recency — давность последней покупки.
- Frequency — частота покупок за период.
- Monetary — сумма, которую клиент потратил.
Шкалы настраиваются под конкретные данные бизнеса.
Сегментация по RFM позволяет распределить клиентов по «ячейкам» — группам со схожим поведением, или сегментам.
Сегмент — группа клиентов, объединенных по модели потребления: клиенты в одном сегменте максимально похожи друг на друга и максимально не похожи на клиентов из других сегментов.
Зачем это нужно? Для выбора правильной тактики работы. Ведь если клиент покупает часто, но на мелкие суммы, то вряд ли есть смысл предлагать что-то дорогое, наверно, он ценит вас за возможность закупиться экономно: нужно удерживать его лояльность предложением тех же низких цен или кросс продажами аналогов, или дополняющих, но так же дешевых, продуктов или услуг.
Или клиент покупает редко, но на большие суммы — другая тактика. По каналам коммуникации наиболее платежеспособные клиенты могут быть отнесены к VIP-клиентам, и с ними можно общаться по телефону, поздравлять с праздниками и проявлять максимальную заботу.
Клиенты «по серединке» — с ними, например, общаться изредка по телефону, чаще через мессенджеры, и, в том числе, через чат-боты. А клиенты, потенциально «отпавшие» от вашего бизнеса, те, кто мало платит, или был очень давно — не тратить время и ресурс менеджеров, а организовать только рассылку в мессенджерах, но с потенциально интересным оффером.
Когда клиенты разложены по сегментам, у каждой группы появляется своя тактика, инструменты и частота коммуникации. Это делает работу с базой более осознанной и эффективной.
О проблеме ручной обработки клиентской базы
Выше в RFM мы упомянули об универсальном и хорошем методе, как можно сгруппировать клиентов, после чего выстроить упорядоченную работу.
Но проблема в том, что обычно такая работа производится вручную. А значит, или тратится много времени, или допускаются ошибки, или не прорабатывается какая-то значительная часть базы, или все вместе — ресурс базы используется не на 100%.
В результате бизнес недополучает прибыль — хотя потенциально мог бы расти быстрее.
При этом сегодня уже возможно:
- Автоматически сегментировать базу,
- Использовать разные сценарии и каналы коммуникации,
- Анализировать эффективность, оставляя только рабочие сценарии.
За счет чего упростить работу с сегментацией?
За счет автосегментации.
Если в CRM хранятся данные о клиентах и истории покупок — эту информацию можно обработать автоматически, сгруппировать и собрать в RFM-отчёт.
Среди имеющихся CRM-систем едва ли можно вспомнить те, где есть автосегментация. Есть некоторые компании, в которых и нет культуры корректного ведения CRM: когда касса в одной системе (например, в бухгалтерской программе, где фиксируются поступления денег), в другой CRM ведется старая база, а в третей CRM ведется новая база.
Но если CRM ведётся хотя бы базово корректно, то, даже при отсутствии функционала автосегментации и RFM-отчетов, можно воспользоваться дополнительными решениями, которые закроют недостающий функционал.
Речь, например, про CDP-платформы (Customer Data Platform), которые в том числе используют технологии искусственного интеллекта. При наличии интеграции между такой CDP и CRM клиента, можно забирать данные, обрабатывать, и обмениваться между системами. В итоге, в CDP представлен RFM-отчет, который позволяет понимать, какие есть сегменты, какие клиенты в каком сегменте, как работать с сегментами, и что им можно предложить — сделать индивидуально подобранный оффер.
Также, в популярных CDP «под капотом» есть чат-боты и преднастроенные сценарии коммуникации. Когда можно не только понять, какому сегменту какой оффер подойдет, но и тут же отправить предложение. При том, сценарии коммуникации бывают разной сложности и под разные задачи.
Как правило, в подобных решениях есть и аналитика.
Одним из примеров такой CDP-платформы является Сегмент+ от Контру. Решение позволяет автоматически (то есть без затрат времени сотрудников), сегментировать базу (с учетом персональной цикличности), вовремя и удобным способом для клиента (в популярных мессенджерах), отправить персональный оффер (с ростом конверсии в повторную покупку).
Мифы о коммуникациях через мессенджеры
Сами по себе каналы коммуникации — отдельная тема для дискуссии. Есть ситуации (в зависимости от вида бизнеса, подходов к работе) когда клиентам нужно звонить. Есть же сферы бизнеса, или ситуации, когда нет смысла звонить — для этого есть мессенджеры, в которых можно написать. А еще чат-боты, которые могут упростить и само написание сообщений.
Бытует заблуждение «а как же мы будем писать в чат-ботах, это же не жизненно, клиентам это не понравится». Тут зависит от задач — если это отработка конфликтной ситуации, то, конечно, да. А если это рутина, приглашение на прием, напоминание, запрос отзыва, сообщении акции, кросс-продажа, допродажа и прочие монотонные операции — то почему бы не воспользоваться решением, которое сэкономит много времени?
Бытует иное заблуждение «наши клиенты не пользуются мессенджером А, только мессенджером Б, или не пользуются мессенджерами, а только телефонией». Это тоже обычно субъективная оценка. Проверить гипотезу можно только экспериментами, а не через ощущения.
Выводы:
- Сегментация необходима, чтобы не тратить ресурсы на клиентов с низким потенциалом и уделять больше внимания тем, кто приносит бизнесу основную выручку.
- Ручную сегментацию стоит заменять автоматической — это экономит время, снижает ошибки и повышает качество работы с базой.
- Коммуникации должны быть гибкими: телефон, мессенджеры, чат-боты — каждый канал подходит под свои задачи.
Один из хороших инструментов для автосегментации, общения с клиентами через умные сценарии является Сегмент + от Контура. Сама по себе автосегментация и общение с клиентами через мессенджеры, разумеется, не ведет к росту выручки: но дает возможность делать персональные предложения и предлагать их своевременно для клиентов. Последнее и ведет к росту денег в кассе через рост конверсии.
Остаётся выбрать: развивать собственную систему или использовать готовое решение. Но важно одно — порядок в данных и системный подход. Если база небольшая, можно работать вручную. Если в базе десятки тысяч клиентов, автоматизация — не «опция», а необходимость.