Optymalizacja obszarów dystrybucji katalogów i ulotek

Pomimo ciągłego wzrostu znaczenia e-commerce i elektronicznych kanałów kontaktu z klientem, wiele firm ciągle przeznacza znaczącą część swoich budżetów, na tradycyjne formy komunikacji takie jak ulotki, katalogi czy gazetki promocyjne.

Ich przygotowanie, druk oraz dystrybucja wiążą się ze znaczącymi kosztami. Istotny więc jest pomiar efektywności działań opartych o materiały drukowane oraz optymalizacja wykorzystania budżetu przeznaczonego na tego rodzaju działania. Innymi słowy trzeba odpowiedzieć na pytanie: jakie jest ROI z prowadzonych działań oraz gdzie, kiedy, jak często i co opłaca się kolportować by ROI było jak najwyższe przy założonym ograniczonym budżecie.

Analizując dane z dotychczasowych dystrybucji oraz łącząc je z danymi z systemów kasowych, transakcjami rejestrowanymi na kartach lojalnościowych, ruchem na stronie www oraz z danymi charakteryzującymi demografię obszarów dystrybucji można zbudować model szacujący wpływ materiałów drukowanych na sprzedaż i inne istotne dla firmy KPI (np. nowych klientów rejestrujących się w programie lojalnościowym).

Przy pomocy stworzonego modelu można przewidywać oddziaływanie konkretnego rodzaju materiałów w określonym miejscu i czasie a także przeprowadzać wiarygodne symulacje jaki byłby efekt rezygnacji z planowanych działań. Innymi słowy możliwa jest symulacja co by było gdyby ograniczyć koszty i nie kolportować gazetki na pewnym obszarze. Czy spadek przychodów i marży nie okazałby się wyższy niż oszczędności na kosztach nakładu i dystrybucji? Możliwe jest także wskazanie obszarów w których przeprowadzenie dystrybucji przyniosłoby większe korzyści.

Efektem działania optymalizacji jest wykaz obszarów wraz z sugerowanymi nakładami, w których opłacalne jest przeprowadzenie kolportażu. Przygotowanemu zestawieniu zawsze towarzyszy mapa, która pomaga w lepszym zrozumieniu rekomendacji. Optymalizacja może być przeprowadzona na poziomie gminy, kodu pocztowego bądź mniejszych zdefiniowanych obszarów (np. sektorów wykorzystywanych operacyjnie przez firmy dystrybuujące druki bezadresowe).

Dla uzyskania dodatkowych efektów synergii analizę dystrybucji materiałów drukowanych warto łączyć z bardziej kompleksową optymalizacją pozostałych kanałów marketingowych. Pozwala ona na rozpoznanie interakcji pomiędzy różnymi kanałami i identyfikację sytuacji w których różne kanały wzmacniają swoje oddziaływanie od tych, w których mamy do czynienia z ich kanibalizacją. Dzięki temu możliwa jest odpowiedź na pytania takie jak: czy gazetka jest skuteczniejsza w połączeniu z reklamą internetową, geotargetowaną na dany obszar, czy jest to niepotrzebne dublowanie nakładów i bardziej efektywne jest rozdzielenie tych działań w przestrzeni i czasie.

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Analizy antychurn (rezygnacje klientów)

Zatrzymaj najbardziej wartościowych klientów, którzy rozważają odejście

Pozyskiwanie nowych klientów jest trudne i kosztowne. W większości dojrzałych branż, gdy rynek nie rośnie już tak dynamicznie, trzeba przeciągać klientów od konkurencji, co z wiąże się często z oferowaniem dużych rabatów i innego rodzajów kosztownych benefitów, oraz wydatkami na reklamę. W tej sytuacji kluczowe staje się więc utrzymanie własnych klientów i zapobieganie ich odchodzeniu do konkurencji. Wykorzystując modele predykcyjne można przewidywać, którzy klienci są w największym stopniu zagrożeni rezygnacją w określonym czasie (np. w następnym kwartale). Mając taką wiedzę można skierować do zagrożonych klientów odpowiednie kampanie utrzymaniowe.

Analityka pozwala później także mierzyć skuteczność takich kampanii i szacować ich ROI. W połączeniu z modelami szacującymi wartość klienta możliwe jest nadanie priorytetu utrzymaniu klientów najbardziej wartościowych, których strata w największym stopniu obciążyłaby budżet firmy. Możliwe jest także odpowiednie alokowanie budżetu przeznaczonego na działania retencyjne. Przykładowo do klientów o najwyższej wartości, można skierować kampanię telefoniczną wspartą atrakcyjną ofertą rabatową, podczas gdy mniej wartościowym klientom, wysłać wiadomość e-mail. Kluczem do sukcesu takiej strategii jest jak najbardziej precyzyjne prognozowanie zagrożenia odejściem. Jest to możliwe dzięki modelom predykcyjnym, gdyż klienci zazwyczaj wysyłają sygnały (czasem dosyć subtelne), które świadczą o podwyższonym prawdopodobieństwie ich odejścia. Im więcej źródeł danych mogą wykorzystać modele, tym dokładniejsze prognozy (dużą wartość stanowią przykładowo dane o reklamacjach i kontaktach z biurem obsługi), jednak często nawet same dane transakcyjne stanowią dobrą podstawę do budowy modeli.

Analiza rezygnacji klientów pozwala nie tylko na identyfikowanie tych najbardziej zagrożonych ale także na zrozumienie czynników, które wpływają na wzrost prawdopodobieństwa odejścia (np. zakup konkretnego produktu lub usługi, wizyta w określonym punkcie sprzedaży, zbyt długi czas oczekiwania na rozpatrzenie reklamacji). Pozwala to na wskazanie obszarów w firmie, w których konieczne są zmiany dla zwiększenia satysfakcji i utrzymania konsumentów.

Zjawisko churn odnoszone jest zazwyczaj do biznesów opartych o subskrypcje bądź kontrakty (przykładowo abonamenty w telefonii), jednak może być ono definiowane i analizowane także w przypadku relacji opierających się o nieregularne transakcje. Zaawansowane metody analityczne mogą w takich przypadkach dać odpowiedź na pytanie jakie jest prawdopodobieństwo, że konsument bez transakcji w ciągu ostatnich 9-miesięcy powróci jeszcze do sklepu. Odpowiedź zależy oczywiście od branży ale także od historii konkretnego konsumenta i momentu cyklu jego życia (identyfikacja którego możliwa jest dzięki modelom cyklu życia klienta). Warto zacząć od analizy podstawowych źródeł danych i stopniowo rozbudowywać narzędzie, zwiększając dokładność prognoz i pogłębiając zrozumienie zjawiska.

Analizy geoprzestrzenne i wizualizacje na mapach

Wiele aspektów biznesu jest powiązanych z lokalizacją. Istotne jest skąd pochodzą klienci, jak dużo czasu zabiera im dotarcie do naszego punktu, jakie są lokalizacje konkurencji, gdzie warto otworzyć nowe punkty. Ważne jest sąsiedztwo i potencjał demograficzny obszarów wokół punktów sprzedaży Analizując lokalizację kalkulujemy czas dojazdu z uwzględnieniem warunków drogowych uzależnionych od godziny i dnia tygodnia. Korzystamy z różnych źródeł danych dotyczących demografii i dochodów. Uwzględniamy plany rozwoju infrastruktury, nowe inwestycje mieszkaniowe, migracje ludności. Naturalną formą komunikacji wyników tego rodzaju analiz są mapy. Eksperci Data Science Logic wykorzystują interaktywne mapy w formacie html do przystępnego wizualizowania zjawisk istotnych dla menedżerów. Dzięki temu możliwe jest lepsze i bardziej intuicyjne zrozumienie ich wpływu na biznes i podejmowanie właściwych strategicznych i taktycznych decyzji. Wizualizacje na mapach mogą być także częścią interaktywnych dashboardów.

Klienci: Wiodący marketer z branży retail, Marketer z branży retail, klient z branży FMCG

Optymalizacja kampanii marketingowych

Maksymalizuj ROI z każdej wydanej na marketing złotówki

Wraz z rosnącymi budżetami na kampanie marketingowe, coraz bardziej istotne staje się pytanie, jak dobrze wydawane są te środki i czy można byłoby je zainwestować lepiej. Pomiar i ocena efektów kampanii staje się więc koniecznością. Dzięki łączeniu danych z wielu źródeł i wykorzystaniu narzędzi analitycznych możemy śledzić, które działania w największym stopniu przekładają się na konwersję na zakup i przynoszą zwrot z inwestycji.

Największe możliwości pomiaru i optymalizacji dają wysyłki mailingu w ramach marketingu bezpośredniego. Znając adresata wiadomości i mogąc obserwować jego późniejsze zachowania (warto to robić zarówno w obszarze online, jak i offline) można powiązać akcję marketingową z późniejszą reakcją konsumenta.

Modele scoringowe mogą pomóc w optymalnym doborze promowanego asortymentu, treści komunikatu i momentu jego wysyłki tak by maksymalizować prawdopodobieństwo konwersji oraz wartość koszyka. W przypadku cyklicznych kampanii istotne staje się zarządzanie częstotliwością mailingów, tak by nie zmęczyć klientów i nie wywoływać poczucia „spamowania” ich skrzynek pocztowych. Podobne narzędzia mogą być zastosowane w przypadku wysyłek papierowych katalogów i przesyłek marketingowych. Ze względu na wyższy koszt jednostkowy wysyłek tradycyjną pocztą, optymalizacja listy adresatów przy wykorzystaniu modeli scoringowych, może przynieść jeszcze wyższe korzyści w porównaniu do wysyłek elektronicznych.

Modele scoringowe oparte o analizę danych geoprzestrzennych mogą również wspierać procesy optymalizacji dystrybucji ulotek i druków bezadresowych.

Optymalizacja reklamy digitalowej możliwa jest przy wykorzystaniu zaawansowanych modeli atrybucyjnych, które pozwalają na szacowanie wpływu poszczególnych mediów i touchpointów na konwersję (także w aspekcie wartościowym).

W przypadku działań ATL w mediach „tradycyjnych” (telewizja, radio, prasa) korzyści może przynieść zastosowanie modeli ekonometrycznych. Wnioski oparte o tego rodzaju modele pomagają podejmować decyzje o wielkości budżetów i ich podziale pomiędzy różne kanały. Umożliwiają także symulacje różnych scenariuszy i przewidywanie reakcji sprzedaży na zmianę wysokości i alokacji budżetów reklamowych.

Istotnym aspektem działań marketingowych są akcje promocyjne. Tego rodzaju mechanizmy zawsze wiążą się z kosztem dla firmy czy to w postaci utraconej marży (rabaty i obniżki cen) czy produktów wydanych „gratis”. Pomiar rzeczywistego zwrotu z tego rodzaju inwestycji stanowi zazwyczaj duże wyzwanie. Różnorodne akcje promocyjne nakładają się na siebie. Pojawiają się zjawiska kanibalizacji wewnątrz i pomiędzy grupami asortymentowymi. Co więcej promocja może powodować przeniesienie części popytu z przyszłych okresów kanibalizując tym samym sprzedaż w kolejnych tygodniach. W zależności od branży i asortymentu siła poszczególnych efektów może być zróżnicowana. Niemniej jednak ocena efektów i sukcesu promocji tylko na podstawie wzrostu wolumenu sprzedaży w okresie jej trwania jest niewystarczająca i może prowadzić do błędnych wniosków, które prowadzą z kolei do nieoptymalnych decyzji i alokacji budżetu marketingowego. Wieloaspektowa analiza rzeczywistego wpływu promocji na biznes możliwa jest właściwie tylko w oparciu o zaawansowane metody analityczne. Podstawą jest zawsze „oczyszczenie” sprzedaży wygenerowanej w okresie promocji ze sprzedaży, która bez promocji objęłaby inne produkty z tej samej grupy asortymentowej lub zostałby wygenerowana w przyszłych okresach. Dodać z kolei trzeba zwiększoną sprzedaż towarów z kategorii komplementarnych (tzw. efekt halo). Tylko w ten sposób można uzyskać informację o rzeczywistej dodatkowej sprzedaży w efekcie promocji (incremental sales).

Zbudowane według odpowiednio dobranych metod modele mogą szacować siłę i kierunek oddziaływania promocji biorąc pod uwagę dodatkowe czynniki takiej jak toczące się w tym samym czasie promocje dotyczące innego asortymentu, sezonowość, elastyczność cenową, wsparcie reklamowe czy działania konkurencji. Model może stanowić podstawę do opracowania symulacji różnych wariantów kalendarza promocyjnego i jego optymalizacji nie tylko w odniesieniu do jednej konkretnej akcji ale całej ich sekwencji odpowiednio rozplanowanej w czasie.

Klienci: Wiodący marketer z branży retail