კოვიდპანდემიის შემსუბუქებასთან ერთად, საცალო ვაჭრობის კომპანიებმა ონლაინ შემოსავლების შემცირება განიცადეს, რაც ერთგვარ განგაშის ზარად იქცა. თუმცა დროთა განმავლობაში სხვაგვარად დაიწყეს მონაცემების შეფასება და ინდივიდუალურ მომხმარებელთა ტრანზაქციებზე ფოკუსირდნენ. მონაცემების ამგვარმა დამუშავებამ კი მთავარი პრობლემა გამოკვეთა: ონლაინ შოპინგი, რომელიც არაბუნებრივად დაჩქარდა პანდემიის დროს, ახლა ნორმალურ რეჟიმს უბრუნდებოდა.
აქვე შეგვიძლია ევროპული მულტიბრენდული თეთრეულის საცალო ვაჭრობის მაგალითი მოვიყვანოთ. ეს უკანასკნელი თეთრეულ La Perla-ს მთავარი გადამყიდველი იყო — მიუხედავად კარგი მარკეტინგისა და ონლაინ მედიებისთვის ფოტოების მაღალ ხარისხში დამუშავებისა, მისი გაყიდვები ძალიან დაბალი იყო. ამიტომაც, საკითხი დადგა, რამდენად უნდა გაეგრძელებინა კომპანიას ამ ბრენდის გაყიდვა… თუმცა შესაბამისი ანალიზის ჩატარების შემდეგ საპირისპირო გადაწყვეტილება მიიღეს: გაეფართოებინათ La Perla-ს შეთავაზებების სპექტრი. საბოლოოდ, ამან დადებითი შედეგი გამოიღო.
იცით, რა საერთო აქვს ამ ორ მაგალითს? კომპანიები ხშირად უყურებენ თავიანთ ბიზნესს გეოგრაფიაზე, კონკრეტულ ბრენდებზე, პროდუქტებზე ან გაყიდვების არხებზე ფოკუსირებით. ეს ლოგიკურია, რადგან ეს მონაცემები ყოველთვის ხელმისაწვდომია. უბრალოდ, პრობლემების იმ პერსპექტივიდან შეფასებით, სადაც მომხმარებელი „ატომური ერთეულია“, კომპანიებმა ხარვეზების სწორად დიაგნოსტიკა და მათი აღმოფხვრა შეძლეს.
როცა კომპანიის შემოსავალს და მოგებას ითვლით ან სამომავლო გეგმებს აწყობთ, რა არის თქვენი ანალიზის ერთეული?
სამწუხაროდ, ბევრი კომპანია მცირე ყურადღებას უთმობს ინდივიდუალური მომხმარებლების მონაცემების ანალიზს. ინდივიდუალური კლიენტების მონაცემებისადმი ყურადღების ნაკლებობა ხშირად შეცდომაა, რადგან შემოსავალი გენერირდება მომხმარებლების მიერ, რომლებიც საფულეს იღებენ და პროდუქტებისთვის იხდიან. შემოსავალი მომხმარებლის ყველა ტრანზაქციის ღირებულების ჯამია, რომელიც მოცემულ პერიოდში ფიქსირდება.
ბევრი ფირმა აღიარებს მომხმარებლის მონაცემების გამოყენების მეთოდის შეცვლის აუცილებლობას, მაგრამ არ იცის, საიდან დაიწყოს. ისინი ხშირად აღმოჩნდებიან ხაფანგში მოძველებული შეხედულებისამებრ… როგორ მიუდგეთ გამოწვევას, აიძულოთ თქვენი ხალხი შეიცვალონ აზრი და მომხმარებლები აღიქვან, როგორც მომგებიანობის ატომური ერთეული?
ექსპერტების თქმით, მომხმარებელთა ბაზის აუდიტის ჩატარება ცვლილებების ფუნდამენტური კატალიზატორია.
რა არის მომხმარებელთა ბაზის აუდიტი?
მომხმარებელთა ბაზის აუდიტი არის კომპანიის მომხმარებლების შესყიდვის ქცევის სისტემატური მიმოხილვა, მისი ტრანზაქციის სისტემების მიერ შეგროვებული მონაცემების გამოყენებით. მიზანი კი იმის გაგებაა, თუ როგორ განსხვავდებიან მომხმარებლები ყიდვის ქცევაში და როგორ იცვლება ეს ქცევა დროთა განმავლობაში.
- ჩვენ არ ვსაუბრობთ „მომხმარებლის ცოდნაზე“ ბაზრის ტრადიციული კვლევის ლინზიდან. არ გვაინტერესებს ჩვენი მომხმარებლების დემოგრაფიული პროფილი. არ გვაინტერესებს მათი დამოკიდებულება. აქ საუბარია რეალური ყიდვის ქცევის გაგებაზე.
- ეს არის აღწერითი და დიაგნოსტიკური სავარჯიშო. ის არ შეიცავს ისეთ მოდელებს, როგორიცაა AI/ML. საწყისი წერტილი თითოეული მომხმარებლებისთვის ტრანზაქციების ჩამონათვალია (თარიღი, დრო, შეძენილი პროდუქტები, მთლიანი ხარჯები და ა. შ.).
როდესაც კომპანიები მომხმარებელს იყენებენ, როგორც შემოსავლისა და მომგებიანობის ატომურ ერთეულს, ჩნდება ხუთი ფართო თემა, რომელიც სწორ ანალიზში დაგეხმარებათ.
1. ვინ არიან ჩვენი საუკეთესო და ყველაზე ცუდი მომხმარებლები?
რამდენი კლიენტი გვყავდა გასულ წელს? როგორ განსხვავდებიან ეს მომხმარებლები კომპანიისთვის მათი ღირებულების მიხედვით? მაგალითად, რამდენმა მომხმარებელმა იყიდა ჩვენთან გასულ წელს ერთხელ მაინც? რამდენმა კლიენტმა გამოიმუშავა ჩვენი შემოსავლის ნახევარი გასულ წელს?
მარტივი ანალიზების ერთობლიობას იმის თაობაზე, თუ როგორ განსხვავდებიან ჩვენი მომხმარებლები ერთმანეთისგან, მივყავართ ფუნდამენტურ დასკვნამდე: მომხმარებლები არ არიან თანაბარი. ადამიანების უმეტესობა არ აფასებს, რამდენად არათანაბრად არის განაწილებული შემოსავალი და მოგება მომხმარებლებში.
2. როგორ იცვლება მომხმარებლის ქცევა?
რამდენმა მომხმარებელმა იყიდა ჩვენგან ორივე წელიწადში? რა განსხვავებაა მათ ქცევასა და მომგებიანობას შორის? რამდენად სტაბილურია მომხმარებლის ქცევა? ჩვენი „საუკეთესო“ კლიენტების რა წილი იქცევა ერთ წელიწადში „ტოპ“ კლიენტებად? რა დგას მომხმარებელთა დონის მომგებიანობის დაფიქსირებული ცვლილებების უკან?
ანალიზები, რომლებიც პასუხობენ ამ კითხვებს, ხელს უწყობს მომხმარებლის ქცევის ცვლილებების იდენტიფიცირებას ერთი პერიოდიდან მეორემდე და აჩვენებს, რომ რყევები შეიძლება აიხსნას ინდივიდუალური კლიენტების საშუალო შეკვეთის სიხშირისა თუ ღირებულების ცვლილებებით.
3. როგორ იცვლება მომხმარებელთა ჯგუფი დროთა განმავლობაში?
დავუშვათ, ჩვენ ვფიქრობთ მაგიდის ჰორიზონტალურ ნაჭერზე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ვფიქრობთ კლიენტთა ჯგუფის ქცევაზე კომპანიასთან პირველი ურთიერთქმედების შემდეგ. კითხვები, რომლებიც წარმოიქმნება, მოიცავს: რა დროის შემდეგ იღებს მომხმარებელი კონკრეტული ფირმისგან რაიმეს მეორედ ყიდვის გადაწყვეტილებას? აქტიური მომხმარებლებისთვის როგორ იცვლება ტრანზაქციების სიხშირე თუ დახარჯული თანხა? რა საშუალო ზღვარი ვლინდება დროთა განმავლობაში?
ანალიზები, რომლებიც ამ კითხვებს პასუხობენ, გადამწყვეტია იმისათვის, რომ ფირმამ იფიქროს კოჰორტაზე, როგორც ანალიზის ძირითად ერთეულზე, როდესაც შემოსავლებისა და მოგების დინამიკის გაგებას ცდილობს. ამასთან, საერთო დასკვნა ასეთია: შემოსავალი თითოეული ჯგუფისთვის დროთა განმავლობაში მცირდება და ამ კლების ბუნების გაგება გადამწყვეტია გრძელვადიანი ზრდის გასაგებად.
4. როგორ იქცევიან სხვადასხვა ჯგუფები განსხვავებულად?
მთლიანი შემოსავლის ან მომგებიანობის მხრივ ზედაპირული შედარების მიღმა, ცნობისმოყვარე მენეჯერი დასვამს კითხვებს, რათა ძირითადი განსხვავებები გაიგოს. როგორ განსხვავდებიან მომხმარებლები პროცენტულად ან ქცევის თვალსაზრისით — იქნება ეს ტრანზაქციის ხარჯები, ყიდვის სიხშირე თუ სხვა.
5. ყველაფრის ერთად შეკრება
ბოლო პუნქტი გვიჩვენებს, რომ ლიდერებმა ყველა ზემოთ ჩამოთვლილი ანალიზით მიღებული პასუხები უნდა გააერთიანონ, რათა მომხმარებელზე ორიენტირებული ხედვა მიიღონ.
კითხვების ტიპები, რომლებზეც პასუხი გაცემულია, მოიცავს: რამდენად ჯანსაღია ჩვენი მომხმარებლების ბაზა? როგორ შეიცვალა ჩვენი მომხმარებლების „ხარისხი“ დროთა განმავლობაში? რით განსხვავდებიან ჩვენი ახალი კლიენტები ძველებისგან? განსხვავებები კარგია თუ ცუდი? რას შეიძლება ველოდეთ ამჟამინდელი მომხმარებლებისგან? ამის გათვალისწინებით, რამდენად რეალისტურია ჩვენი ზრდის მიზნები/ბიზნეს გეგმები?
წყარო: HBR
