Анализ и сегментация клиентской базы организации

Технологии управления взаимоотношениями с клиентами

Отчёт о лабораторной работе

«Анализ и сегментация клиентской базы организации»

Вариант 3

Задача 1. Анализ удержания и оттока клиентов

Задача 1.1. Рассчитать следующие показатели для текущей базы клиентов:

• Customer churn %;

• MRR churn %;

• Net MRR churn %;

• Expansion revenue;

• Коэффициент удержания.

Согласно анализируемой базе сделок, получились следующие значения показателей удержания и оттока клиентов:

Таблица 1.1 – Показатели удержания и оттока клиентов

По вышеприведённым данным можно сделать следующие выводы:

• показатель Customer churn говорит о том, что за последний месяц, практически, треть сделок была упущена, вследствие ухода клиентов;
• согласно MRR churn мы недополучили 21% дохода от потерянных клиентов, которые ушли в прошлом месяце;
• практически, 9% (согласно net MRR churn) чистой прибыли от клиентов, ушедших в прошлом месяце, было потеряно в текущем;
• при этом, в текущем месяце зафиксирован, почти, 70% рост прибыли, которая была получена от действующих и новых клиентов;
• коэффициент удержания составил 42,86%, что говорит о неудовлетворённой работе над долгосрочными отношениями с клиентами в течение месяца (из этого следует необходимость привлечения новых клиентов к повторной покупке, посредством, акций, программ лояльности и т.д.)

Задача 2. RFM-анализ

Задача 2.1. Распределите всех клиентов компании на 4 группы (лояльные, отток лояльных, новые, отток).

[pic 1]

Рисунок 2.1 – RFM-анализ клиентов

Исходя из полученной диаграммы видно, что 2018 являлся годом положительных изменений. Практически, в 2 раза увеличилась группа новых клиентов. Группы оттока и оттока лояльных клиентов снизились до нуля. При этом лояльные клиенты остались на том же уровне.

Задача 2.2. Распределите всех клиентов организации согласно RF-матрице.

[pic 2]

Рисунок 2.2 – RF-матрица распределения Клиентов

Согласно RF-анализу, можно сделать вывод, что среди всех групп клиентов превалирует подвисшая группа. Далее в ТОП-3 следует группа одноразовых клиентов, за ними идёт группа новых.

Основываясь на полученных данных задач №1.1 и №2.2 можно сделать вывод, что данной компании крайне необходимо проработать способы привлечения клиентов к повторной покупке. Подумать над разработкой акционных программ, СМС/Email-оповещений и т.д.

Задача 3. ABCXYZ-анализ

Согласно данному виду анализа клиентской базы, получились следующие данные (см. рисунок 3.1):

[pic 3]

Рисунок 3.1 – ABCXYZ-анализ клиентов

Анализируя вышеприведённые данные, можно сделать вывод, что среди всех категорий первое место занимают «Дикие кошки», далее идут «Собаки» (клиенты, что покупают мало и редко). С большим отрывом от первых мест идут «Дойные коровы» (потребители, которые покупают много и часто). «Звёзд» среди наших клиентов крайне мало, т.е. людей, что купили много, но один раз.

Компании рекомендуется подумать над возможностями перевода, практически, половины своих клиентов из «Диких кошек» в «Дойных коров», организуя с ними правильную работу.

Задача 4. NPS-анализ

Таблица 4.1 – NPS-анализ клиентов в годовой разбивке

[pic 4]

[pic 5]

Таблица 4.2 – NPS-анализ клиентов в поквартальной разбивке

 Таблица 4.3 – Результаты NPS-анализа клиентов в поквартальной разбивке