Business Intelligence 3: BI v spojení s vernostnými systémami

Business Intelligence

Business Intelligence 3: BI v spojení s vernostnými systémami

Play Episode


Pause Episode

Mute/Unmute Episode


Rewind 10 Seconds

1x

Fast Forward 10 seconds

00:00
/

5:47

RSS Feed

Share

Link

Embed

Prepis podcastu

Ako nám analytické služby typu Business Intelligence pomáhajú v spojení s vernostnými systémami? To je témou tretieho dielu tejto podcastovej série.

Efektivita vernostného systému je veľkou témou. Odmeny pre vernostných zákazníkov sú často zo strany obchodníka dotované a celkovo ide o nemalé náklady. Proti tomu stojí navýšenie predajov, marže. Otázka teda je, čo vychádza lepšie? Máme vyššie náklady alebo ťažíme z navýšenia predajov a marže? Vďaka nástroju BI to môžeme presne zmerať, ale takisto porovnať, aké by sme mali tržby, keby sme vernostný systém nemali alebo ho mali nastavený inak. V priamej konkurencií, kedy obchodné domy dnes stoja iba niekoľko sto metrov od seba, je vernostný systém veľmi dôležitým jazýčkom na váhach. Výsledky nám pomôžu rozlíšiť aj prínos jednotlivých skupín zákazníkov k celkovej tržbe a podľa toho potom môžeme nastaviť nové pravidlá vernostných systémov tak, aby boli motivačné a zaujímavé pre obidve strany. Obchodníka aj zákazníkov.

Na vernostnom systéme nás v prvom rade zaujíma, čo vernostní zákazníci kupujú a akú mieru u nich tvorí impulzívny nákup. Jedným z výstupov potom môže byť porovnanie skupín zákazníkov alebo vysledovanie nejakého negatívneho javu, ako sú miera reklamácií alebo pomer vráteného tovaru medzi vernostnými a nevernostnými zákazníkmi, čiže zákazníkmi, o ktorých takmer nič nevieme. Môžeme sledovať, či fakt, že vernostných zákazníkov dokážeme identifikovať, ich odradí od nejakého z polovice nelegálneho správania v zmysle umelých reklamácii, keď si závadu vymyslia.

Ďalší dôležitý sledovaný údaj, ktorý vypovedá o efektivite vernostného systému, je podiel tržby realizovanej vernostnými zákazníkmi. Porovnať môžeme, aký je počet položiek v košíku u vernostných zákazníkov a tých anonymných, nevernostných. Existuje aj tzv. scoring, ktorý nám pomáha v určení, ktorí zákazníci stoja za ďalšie oslovenie. Skúmame tu, ako často, za aké peniaze a kde naposledy zákazníci nakupovali. Hľadaným výstupom je perspektívny stred, zákazníci, ktorí nie sú na maximu toho, čo u nás dokážu preinvestovať, ale zároveň nejde ani o príležitostne nakupujúcich, ktorí prídu trebárs iba raz za mesiac.

Zaujímavou vecou, ktorá súvisí s marketingom, je identifikácia vernostných zákazníkov pre rôzne typy kampaní. Medzi obchodníkmi sú totiž veľké rozdiely v závislosti od typu sortimentu. Zatiaľ čo potraviny sú rýchloobratkovým tovarom, keď sa pozrieme napr. na elektro, podobný sortiment idú zákazníci nakupovať raz za niekoľko rokov. Nový notebook alebo bicykel si zákazníci nekupujú každý týždeň alebo rok, aspoň teda väčšina. Tu pre nás prichádza do úvahy hľadanie zákazníkov, ktorí zodpovedajú pomerne náročným kritériám a ktorí by mohli mať záujem o určitý špecifický tovar. Keď si u nás zákazník toho roku kúpil notebook, nebudeme mu do emailu posielať ponuku nových produktov z tejto kategórie, pretože to evidentne nemá zmysel. Avšak môžeme sa pozrieť na zákazníkov, ktorí si notebook kupovali pred tromi rokmi. Na tento účel je možné urobiť ďalšiu profiláciu a pozrieť sa, aký parameter bol pre nich dôležitý. Č hľadali lacný, ale funkčný model, alebo drahý, možno až luxusný tovar. Podľa toho im môžeme ponúknuť tovar na mieru. Nejde o úplne triviálne podmienky a práve tieto skupiny zákazníkov nám pomôže Business Intelligence nájsť a rozlíšiť.

Nástroje BI nám mimochodom umožňujú aj dobre detegovať tzv. lovcov promócií. Ľudí, ktorí obehávajú jednotlivé obchody a kupujú iba to, čo je v akcii a nič viac. Potom je otázka, čo s takýmito zákazníkmi môžeme robiť? Jednou z možností je nastaviť vernostný systém tak, že sa výhoda zbiera len za tovar, ktorý nie je v akcii.

Analytiku samozrejme dobre využijeme v emailových kampaniach, kde je už z princípu používateľ identifikovaný svojím prihlásením. E-shop sa v tomto prípade správa veľmi podobne ako vernostné systémy v kamenných predajniach a zaujímajú nás teda podobné otázky. Ďalším prvkom, ktorý môžeme sledovať, sú potom vouchery. Môžeme pozorovať ich prínos pre marketing, pre efektivitu vernostného systému. Ak zákazník voucher dostal, ale nevyužil ho, niečo očividne nesedí. To nás mimochodom ešte privádza k problematike odchodu zákazníkov, čo je tiež oblasť, ktorá sa často rieši. V tomto ohľade okrem iného sledujeme, s akou frekvenciou zákazník do predajne chodí, ako často nakupuje. Pokiaľ sú návštevy postupne menej časté, ich frekvencia sa znižuje, máme vďaka BI včasné varovanie, že nás istá množina zákazníkov opúšťa a môžeme teda podniknúť potrebné kroky.

To sú teda zásadne oblasti, kde nám analytika nástroja Business Intelligence v rámci vernostných systémov môže poskytnúť veľmi prínosné údaje. Vďaka jeho zapojeniu získame odpovede na dôležité otázky: V čom sú vernostní zákazníci iní? Dochádza k zneužívaniu systému? A je náš vernostný systém skutočne efektívny?