Мы научились предсказывать поведение клиентов. Такой способ может увеличить ваш доход в два раза | Rusbase

Мы научились предсказывать поведение клиентов. Такой способ может увеличить ваш доход в два раза | Rusbase Аналитика

Что значит аналитический склад ума?

Чтобы объяснить, что значит понятие «аналитический склад ума», требуется вспомнить о разных назначениях полушарий мозга. Если у индивида преобладает работа левой половины мозга, то у него аналитический ум, здесь разум превалирует над эмоциями.

Трудом, который требует анализа, способен заниматься каждый, кто умеет сопоставить данные, сделать вывод. Подобный склад мышления – это работа с программами на ПК, документами, а не с людьми. Сегодня немало тренинговых центров создают программы, помогающие развивать мышление аналитика.

К другим особенностям аналитиков стоит отнести то, что они сначала размышляют, а потом приступают к действию. Но им трудно разобраться в ситуации, если требуется воображение. К тому же, люди с умением анализировать только с виду кажутся бесчеловечными и холодными.

Что мы получили

Запустив построенную модель, мы увидели, что вероятность оттока пользователей (в значениях 75% , 85% , 95% и так далее) она предсказывает с точностью 99,5%. Этого нам достаточно для того, чтобы эффективно удерживать клиентов, приносящих средний или высокий доход.

Выделив когорты пользователей, которые собрались уходить, мы начинаем использовать кастомизированные мобильные пуш-уведомления, email-рассылки с использованием промокодов и специальных предложений, чтобы простимулировать клиентов на повторную покупку.

Рекомендательная система тоже показала себя хорошо. Любопытно, что она выделила массу совсем неочевидных (а иногда и вовсе нелогичных) взаимосвязей. Например, после приобретения абонемента в фитнес-клуб следует поход в бар. Пока мы используем рекомендательную систему в тестовом режиме, но в ближайшем будущем запустим ее на всем сервисе. По нашим подсчетам, с ее помощью можно повысить доход на 10-20%.

Можно ли эту систему применять в другом бизнесе?

Несмотря на то что все, о чем мы рассказываем в этой статье, касается именно агрегатора скидок, эти знания можно применять и к любому другому проекту в e-commerce. Важно лишь принять в расчет все особенности бизнеса.

К примеру, для онлайн-магазинов одежды есть уже готовые решения, кстати, хорошо зарекомендовавшие себя на российском рынке. При продаже одежды и обуви можно смотреть на такие параметры: частоту покупок, средний чек, связи между товарами (купила туфли, к ним – сумочку, к ней – шляпу).

Для сервиса доставки еды – предполагаю, что люди заказывают по параметрам вкуса, привычке и по ограничениям кухни/связи между блюдами/диеты/цены, но, скорее всего, они делятся еще на психографические когорты. Кто-то любит повторять выбор, кто-то экспериментировать, кто-то чередовать. Тут нужно строить свое моделирование исходя из пользовательского поведения, когорт, частоты покупок.

«тёмный трафик»

Мы научились предсказывать поведение клиентов. Такой способ может увеличить ваш доход в два раза | Rusbase

Примеры источников «тёмного трафика»:

Это особенно плохо для компаний, которые работают с контент-маркетингом и большим числом каналов распространения. Статистика не отражает реального положения вещей и непонятно, какие именно каналы стоит развивать, а какие нет.

Поэтому если на Вашем сайте число прямых заходов составляет больше 50% трафика (при заметной посещаемости), советую обратиться к этой статье.

Аналитический склад ума. плюсы и минусы

Аналитический склад ума имеет собственные плюсы и минусы. Нельзя говорить, что какой-то определенный вид мышления лучше. Во всем есть преимущества и недостатки. Необходимо правильно их оценивать, чтобы превращать минус в положительное качество. Люди не могут сами выбирать тип мысли, но способны скорректировать его.

Тем, кто обладает доминирующим аналитическим мышлением, требуется новая информация, анализирование данных постоянно. Человек разбирается в проблеме долго, а на итоговое решение времени почти нет. В ситуации, когда нужно быстрое реагирование, аналитики впадают в ступор. Подобные люди не любят перемены, живут по установленным распорядкам.

Зачем нам предиктивная аналитика?

Как и большинству проектов в сфере e-commerce, нам нужно одновременно выполнять две задачи.

  • Во-первых, удерживать самые доходные сегменты пользователей.

Для этого необходимо знать ответы на ряд вопросов. Например, кто из них недавно совершал покупки? Кто с большей вероятностью уйдет с сервиса, а кто, скорее всего, останется? Если вы знаете, что доходный пользователь с вероятностью 85% уйдет от вас, вы можете направить на него коммуникации для удержания: уведомление с приглашением снова зайти на сервис, рассылку с подборкой интересных предложений, сообщение с промокодом и так далее.

  • Во-вторых, пользователей важно склонять на дополнительные покупки, используя сross sale и up sale.

Для этого мы должны выдавать ему предложение, конверсия которого будет выше, чем в случае, если бы он искал товар сам. Здесь все предельно ясно: если пользователь видит больше интересных ему товаров и услуг, он больше покупает.

Первую задачу можно решить, используя предиктивную аналитику: умея предсказывать, когда пользователь, вероятнее всего, уйдет, можно предпринимать попытки его удержать. Чем сильнее удается снизить отток пользователей, тем выше заработок бизнеса. Решение второй задачи – рекомендательная система с достаточно высокой конверсией.

Изучение показателей по отдельности, а не в совокупности

Мы научились предсказывать поведение клиентов. Такой способ может увеличить ваш доход в два раза | Rusbase

К примеру, у вас сайт-одностраничник. Естественно, что для него глубина просмотров будет в большинстве случаев равной 1.

Дополнительный анализ:  Анализ сайта, проверка ИКС и PR, позиции в Яндекс и Google

С другой стороны, навигацию на сайте можно сильно запутать, в результате чего посетитель поседеет, пока найдет нужную информацию, но зато с отказами и длительностью посещений все будет хорошо.

Можно ли ответить однозначно на вопрос: если посещаемость увеличилась, это хорошо? Нет. В одном случае это будет следствием эффективной рекламной кампании, когда вместе с ростом числа посещений вы получили дополнительные заказы. В другом – «налив» серого трафика недобросовестным исполнителем, когда вместе с ростом числа посетителей резко изменились отказы, глубина просмотров и выполнение целевых действий.

Поэтому нужно рассматривать цифры в связке. И обязательно изучая выборочно поведение посетителя на сайте с помощью веб-визора, карты кликов и карт прокрутки страниц. Улучшились ли пользовательские показатели с ростом трафика? Выросло ли число заказов и звонков?

Использование только одной системы сбора статистики

Настоятельно рекомендую устанавливать и Я.Метрику и Google Analytics на ваш сайт. Дело не только в том, что обе системы дополняют друг друга инструментами.

Вы можете получить данные, которые сильно различаются в одной и в другой системе статистики. На некоторых клиентских сайтах я видел различие в 15-20%.

Установка сразу двух систем сбора статистики и большая разница между данными позволит вам вовремя понять, что сбор данных идет с искажениям.

Какие основные причины разницы в данных:

  • Многие Аналитику советуют устанавливать в верхней части кода страницы, а Метрику – перед закрывающим body. Это приводит к тому, что часть данных не попадает в Метрику, т.к. страница еще не загрузилась, а пользователь уже ушел. Аналитика же засчитает посетителя.
  • Настройки часовых поясов и временных зон. И там и там они должны быть одинаковыми.
  • Разная настройка фильтров для защиты от роботов и своих посещений.
  • Учет в статистике данных с нескольких сайтов. Например, в настройках Метрики указаны зеркала, а в Аналитике нет.
  • Данные об авторизованных пользователях. В Яндекс и Google это будут совершенно разные наборы цифр.

Что делать? Во-первых, разобраться с настройками и терминологией (что такое отказ для Яндекса, а что для Google) и изучать не абсолютные данные, а динамику. Резкий рост или падение показателей в обеих системах веб-аналитики будет сигнализировать о том, что с сайтом или рекламными кампаниями что-то не так.

Как мы строили предиктивную аналитику

Сбор данных

Особенность нашей компании состоит в том, что у каждой категории товаров есть своя специфика, средний чек и частота покупок. Взаимодействие пользователя с товарами различных категорий может в корне отличаться. Если на маникюр наша клиентка может ходить раз в неделю, то на концерты – уже раз в пару недель, а в отпуск за границу она ездит два-три раза в год.

За 7 лет работы компании мы накопили данные о нескольких миллионах уникальных покупателей в виде 800 миллионов событий (заходы, покупки, категории покупок, платформы, с которых пользователи приходили, шаги до покупки, брошенные корзины и так далее, в основном поведенческие данные).

Работа с данными

Для построения обеих моделей – по оттоку пользователей и рекомендательной системы – был использован алгоритм Random Forest («Случайный лес»). Это один из алгоритмов кластеризации и классификации, который способен работать с большим числом событий и атрибутов (а в нашем случае – признаков, как, что и где покупал пользователь).

В предиктивной аналитике, если алгоритм методологически подходит к задаче и типу очищенных данных, он применяется и на практике в зависимости от эффективности или, другими словами, от точности предсказаний.

«Случайный лес» не только способен эффективно обрабатывать данные с большим числом признаков, но и может обобщать разные сценарии и улавливать логику поведения пользователей, которая  строится на основе многочисленных «разветвлений» их действий. У нас было достаточно данных для того, чтобы с его помощью можно было достаточно эффективно обобщать логику шагов и предсказывать вероятность того или иного действия.

Проверка предсказаний

Убедившись, что выстроенная модель работает, мы проверяли, «сбываются» ли предсказания. По рекомендациям мы оценивали, насколько повысилась конверсия, а по оттоку пользователей – насколько правильные прогнозы их ухода выдавал наш алгоритм. Для этого мы брали когорты клиентов по оттоку и смотрели, где предсказывался уход с вероятностью Х и дальше смотрели, сколько из них ушло через 2-4 недели.

Как развивать аналитический склад ума

Если у вас преобладает образное мышление, то вам интересно узнать, как развивать аналитический склад ума. Существуют разнообразные упражнения. Начинать их стоит с мелких нагрузок: сканвордов, ребусов, задач на логику. Действенные тренинги – игры в слова.

Отличное развитие умения анализировать – шашки и шахматы. Кроме того, созданы специфические программы, помогающие развивать навык анализа фактов. Всевозможные программы по географии, истории дарят много новой информации. Думая над различными ситуациями и событиями, человек проводит анализ информации, предполагает варианты развития, схемы.

Кроме того, в ходе работы над собой стоит помнить, что аналитика и логика неразделимы. Потому, если вы часто решаете логические задачки, то учитесь перестраивать мышление. Мы получаем базовые аналитические навыки в школе на уроках математики. Но с течением времени часто люди уделяют меньше внимания развитию, считая, что в работе это не требуется.

Дополнительный анализ:  Как приручить аналитику, чтобы повысить продажи и лояльность клиентов | Rusbase

У людей аналитическое мышление формируется по-своему, с различным результатом и скоростью. В особенности стремительно умение анализировать совершенствуется при изучении программирования, работе с техническими приборами и механизмами, огромным количеством данных.

Итак, некоторые шаги для развития умения мыслить логично. Придумывайте ситуации. Эта техника отличается доступностью и простотой, потому что вам нужно немного времени и ваш мозг. Суть лежит в придумывании ситуаций, установке целей и формировке действенных выходов и решений.

К примеру, вы решили полететь в космос. Для этого вам необходимо стать участником космической программы, или купить билет в качестве космического туриста. Если у вас имеются неполадки со здоровьем, вам много лет, а физическая форма хромает – то выход заключается только в приобретении места в шатле.

Развивая подобную мысль, трудясь над созданием решений, проводя анализ данных, вы занимаетесь развитием аналитического образа мысли. Если вам не охота тратить время зря, то планируйте бизнес, приобретение машины или дома. Проводите анализ ситуации, думайте, что вам потребуется для реализации.

Создано немало игр и специальных тренажеров для развития логики и умения анализировать. Встречаются задачи, которые направлены на поиски оптимальных решений, восстановления цельной картины на основе нескольких деталей.

Кому важны аналитические способности

Чтобы понять, кому важны аналитические способности, достаточно просмотреть объявления на сайтах по поиску работы от работодателей. В них указаны основные требования к кандидатам. Почти все компании желают видеть работника, который обладает умением организовывать свое время, гибкостью мышления, аналитическим складом ума.

Аналитики ценятся в следующих профессиях:

  • экономисты;
  • аудиторы;
  • менеджеры;
  • логисты;
  • программисты.

Эксперты по отбору кандидатов отмечают, что аналитическое мышление непременный атрибут людей, которые каждый день обрабатывают огромные объемы данных. Их роль – делать прогнозы, проводить анализ, рассматривать разные ситуации и варианты.

Подобный склад ума подразумевает под собой работу с немалым объемом бумаг (накладные, договора, отчеты) или программами на ПК. Редко аналитики работают с людьми.

Если вы не уверены в том, какой у вас склад ума, то в Сети есть немало специальных тестов. После их прохождения вы увидите собственный результат и поймете, в какую сторону требуется развиваться.

По материалам — sunmag.me

Рекомендуемые статьи:

Наши рекомендации

Напоследок хочу дать два совета тем, кто собирается строить предиктивную аналитику для своего проекта.

  • Во-первых, уделяйте особое внимание нормализации данных, их полноте и чистоте. Вы должны понимать, с чем работаете – от этого напрямую зависит точность предсказаний.
  • Во-вторых, помните: самое сложное в предиктивной аналитике – найти баланс между настойчивостью (делаем по этой методологии и бьемся) и умением быть достаточно гибкими, понять и принять свои ошибки и даже сменить алгоритм.

Тут нужно, конечно, работать короткими итерациями: построить модель, проверить прототип, посмотреть «да/нет» и бежать дальше. В обратном случае вы рискуете потратить на модель 6-9 месяцев только чтобы выяснить, что она вам не подходит, и ее вообще невозможно «докрутить» до нормального уровня предсказаний.

Несовпадение данных я.метрики и я.директ

Я.Директ засчитывает клики по объявлениями (если они не были отфильтрованы как «скликивание»). Я.Метрика регистрирует сессии (визиты), по которым строятся все отчеты. Сессия прекращается спустя 30 минут отсутствия активности пользователя на сайте. Каждый последующий заход на сайт – это еще один визит.

В один визит может попасть несколько кликов по объявлению, или клик может вообще не зарегистрироваться Метрикой (например, страница была закрыта до того, как счетчик был загружен). Поэтому число кликов, учтенных в Я.Директе, и количество визитов, отображаемых в отчетах Я.Метрики, может отличаться.

Есть ряд других причин, по которым данные Метрики и Я.Директ могут отличаться:

  • некорректная установка кода счетчика;
  • блокировка рекламы в браузере пользователя или прокси-сервере компании (в этом случае может блокироваться и загрузка счетчика);
  • «технические» проблемы — удаленность сервера, обслуживающего вызов счётчика, загруженность канала интернет-провайдера, скорость работы самого сайта.

Это означает, что одной Я.Метрики для изучения статистики контекстной рекламы недостаточно.

О чем ещё стоит помнить

Идеальных сайтов не бывает, а разработка веб-страниц, как и другого ПО – процесс итерационный. Сделали, привлекли аудиторию, померяли обратную связь и взаимодействие, внесли изменения.

Не доверяйте на 100% сервисам и программам, которыми пользуетесь для аналитики. Проверяйте выборочно данные самостоятельно (вручную), которые они предлагают, и ищите альтернативные способы измерения для сравнения. Сервисы делают обычные люди, которым свойственно ошибаться.

Проверяйте вносимые на сайты данные и блоки кода. Например, некоторые движки режут стили и java-скрипты, что может привести к тому, что код счетчика Я.Метрики не будет работать, а вы потеряете время или получите необъективные данные.

Всегда смотрите на дату исследования, о котором читаете, иначе снова сами себя обманете, и будете следовать бестолковым рекомендациям в блогах от 2007 года, создатели которых давно ушли на пенсию.

Если вы аналитик, всегда настраивайте дублирование данных из форм, сервисов call-трекинга и любых видов обратной связи на себя. Иначе с течением времени может получиться, что в какой-то момент почта интернет-магазина перестала работать, на call-трекинге нулевой баланс, а телефон с sms-оповещениями о заказах из интернет-магазина заблокирован.

Ошибки при разработке структуры сайта

Перед тем, как создать структуру сайта, многие веб-мастера не только изучают конкурентов, но и то, как именно ищут информацию об услугах и товарах компании в Яндексе и Google. А так же то, по каким фразам нужно давать рекламу в поисковиках.

Дополнительный анализ:  CRM-аналитика: анализ показателей эффективности работы магазина

В Рунете это происходит обычно с помощью сервиса Яндекс.Wordstat. И вот тут как раз кроется первый подвох. Изначально этот инструмент создавался для планирования рекламных кампаний в Яндекс.Директ. Поэтому использовать его для разработки структуры сайта нужно с некоторыми оговорками.

К примеру, мы создаем сайт для строительной московской компании и оцениваем спрос на проекты домов площадью до 200 кв.м. (одна из страниц). Вроде бы, картинка неплохая:

Но если обратиться к помощи по сервису, становится понятным, что цифра 750 показов – это сумма всех показов по фразам, содержащим в различной форме «проект дома 200 кв м». Т.е. и «проекты домов из пеноблоков 200 кв м» и «проекты домов с мансардой 200 кв м» и все, что указано на картинке.

Чтобы узнать точное число запросов по этой фразе в месяц, конструкция должна быть иной:

Как мы видим, данные кардинально разнятся – всего 8 показов по точному соответствию фразе. При этом нужно учесть, что статистику портят SEO-сервисы, которые снимают позиции, а во многих тематиках еще и сезонность есть.

Еще один момент, который не стоит упускать – следует посмотреть, что по изучаемой фразе находится в результатах поиска. Бывает, что там вместо ожидаемой коммерческой выдачи ссылки на статьи и справочные ресурсы. Т.е. некоммерческие сайты.

Пища для мозга

В ходе развития аналитического мышления важно обратить внимание и на питание. Существует пища для мозга, которая помогает работе главного органа организма, стимулирует его работу. Тем более, что умственный труд всегда требует немало затрат энергии, а эти затраты важно восполнять правильно. Мозгу требуется много глюкозы. К другим продуктам, которые улучшают работу мозга, относятся:

  • разные виды орехов;
  • шоколад, но только горький;
  • сухофрукты;
  • ягоды (черника, клюква);
  • лимон;
  • свекла;
  • шпинат;
  • рыбы из семейства лососевых;
  • белокочанная капуста.

Кроме того, для нормальной работы организма, и мозга в том числе, требуются минералы и витамины. В первую очередь, нам нужны: бор, кальций, магний, цинк, железо. Важно следить за питанием, соблюдать баланс. Это поможет мозгу правильно работать и воспринимать информацию. Замените сахар полноценными углеводами, употребляйте больше белка, как можно меньше жиров.

Пресловутая конверсия

Разговоры об увеличении конверсии не ведёт сегодня только ленивый. Проблема в том, что это имеет смысл только при действительно больших цифрах на счетчиках, т.к. как правило, речь идет об увеличении на 0,5%-5%.

Какой толк в трате времени и денег на увеличение конверсии для сайта, у которого в месяц всего сотня заказов? К примеру, рост конверсии на 2% при числе заказов в 50 – это всего на 1 заказ больше. Я понимаю, что заказ заказу рознь, но в данном случае стоит подумать о том, куда лучше вложить время и деньги – в увеличение конверсии или в рост абсолютного кол-ва продаж.

Сезонность и отложенный спрос

Некоторые аналитики изучают данные статистики в отрыве от реальности, забывая, что у бизнеса есть сезонность и есть отложенный спрос.

Например, может получиться, что информацию о предложении ищут в марте, а сама покупка совершается в июне. При этом у предпринимателя в июне будет паника («у нас сезон, а звонков нет!»), хотя решение о покупке заказчиком принималось еще весной на пике спроса на информацию.

Поэтому стоит изучать глобальный спрос и данные самого сайта за более длительный период – хотя бы за полгода, когда накопится достаточный для анализа материал. И хотя бы минимально «прочувствовать» рынок и бизнес-процессы внутри компании клиента.

Топ 10, будь он неладен

Есть ощущение, что добрая половина предпринимателей застряла в начале 2000х и до сих пор требует от интернет-маркетологов позиции, а не достижения реальных и связанных с бизнесом целей. Они даже не подозревают, что того самого «топ 10» уже давно нет.

Выдача поисковиков сейчас в зависимости от формулировки запросов, истории поиска и других факторов совершенно по-разному формирует итоговую картинку.

В ней присутствуют:

Алгоритмы стали сложными, и по многим фразам пользователь получает индивидуальные результаты поиска.

Чем меньше абсолютный показатель, тем важнее смысл

На крупных (и не очень) конференциях много говорят о конверсии, изучении больших объемов данных, глубокой аналитике каналов рекламы и трафика. Почти половина моих клиентов – это малый бизнес.

Для них по идее каждый заказ, звонок и письмо с сайта имеют огромную ценность. И изучать только цифры на счетчиках – это удел больших компаний, у которых нет возможности каждому клиенту уделить внимание. С ростом числа лидов ценность каждого из них падает. Именно поэтому изучаются голые цифры, а не смысл.

Тем, кто находится на грани выживания, гораздо важнее изучать содержание каждого контакта – прослушивать звонки, вчитываться в письма и общаться с клиентом напрямую. Чтобы понять, почему выбрали конкурента. Звонок состоялся, а сделка – нет. Люди сами говорят, в чем причина.

Но используют эту информацию всего лишь малая часть предпринимателей. Признайтесь, многие ли из вас это делают? Мне с трудом приходится заставлять заказчиков хотя бы число контактов фиксировать (да-да, у почти половины моих клиентов нет ни CRM ни ip-телефонии).

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector