Cher client, serez-vous à moi pour toujours ?
Publié: 2016-11-16L'une des choses qui empêchent les entrepreneurs en démarrage comme moi de rester éveillés la nuit est la question ultime - "Mon client reviendra-t-il et fera-t-il une autre transaction avec moi?" Chaque mois, chez Stylofie (place de marché en ligne pour les services de beauté et de bien-être), nous établissons une prévision mensuelle des ventes - cassant les nos. dans les ventes de nouveaux clients ainsi que dans les ventes répétées.
Les deux mesures sont étroitement surveillées et suivies, mois après mois. Toute entreprise, qu'elle soit en ligne ou hors ligne, a besoin d'une base de clients fidèles pour devenir durable . Il est également plus facile et moins coûteux d'effectuer des ventes incitatives/croisées aux clients existants - c'est le marketing 101.
Les achats répétés m'ont toujours intrigué. Aujourd'hui, les clients disposent d'un grand nombre de choix en ligne dans toutes les catégories, qu'il s'agisse de commander des produits alimentaires, d'acheter un téléphone ou de nettoyer leur lessive. Le smartphone omniprésent a créé de nombreux nouveaux comportements d'accoutumance pour le consommateur urbain et à moins que le consommateur ne trouve de la valeur et une expérience sans friction, il reviendra rarement. Qu'il s'agisse d'e-commerce, de m-commerce ou de brique-commerce, les bonnes expériences poussent le client à revenir sur la plateforme d'achat.
Chez Stylofie, nous avons observé une tendance récente dans nos données : nos commandes répétées montaient en flèche, mais notre taux de désabonnement des clients a également commencé à augmenter . Cela nous a inquiétés et réfléchis. Qu'est-ce qui a changé pour que nous ne l'ayons pas vu venir ?
Pourquoi les clients ne reviennent-ils pas après leur première transaction avec nous ? Dans le même temps, nous avons également vu certains clients effectuer jusqu'à 3 à 4 transactions par mois avec nous. Compte tenu de notre catégorie, c'est-à-dire des services de beauté, il était élevé (combien de fois pouvez-vous vous couper les cheveux ou vous faire faire une pédicure en un mois).
Nous avons travaillé les téléphones, analysé les données de transaction et examiné les outils de surveillance. Nous voulions comprendre en profondeur tout ce phénomène à l'origine des transactions répétées.
Pourquoi les clients réguliers signifient tant pour les entreprises
| Client unique | Client régulier | |
| Valeur moyenne des commandes | 702 | 787 |
| Marge par transaction | 2,2 % | 14,9 % |
Le coût initial d'acquisition de clients (CAC) pour les nouveaux clients/clients réguliers est le même - vous récupérez le coût grâce à la fidélisation et aux transactions répétées. Alors que nous épluchions l'oignon sur la valeur moyenne de la commande d'un client unique par rapport à un client régulier, nous avons constaté que non seulement la valeur de la commande était supérieure de 85 INR (~ 12 %), mais qu'il y avait une différence phénoménale dans la moyenne. marges brutes (2,2 % contre 14,9 %) par transaction .
Nos clients fidèles contribuent non seulement au chiffre d'affaires, mais aussi beaucoup plus au résultat net. Chaque client qui n'effectue qu'une seule transaction avec nous réduit en fait nos résultats. De plus, un client régulier est plus susceptible de recommander Stylofie à un nouveau client, ce qui réduit également notre CAC.
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Donc, pour nous, l'énoncé du problème était vraiment clair : que pouvons-nous faire pour convertir nos clients ponctuels en clients réguliers ? Cependant, avant même d'essayer de résoudre ce problème, il était important de comprendre - qu'est-ce qui fait exactement d'un client sur Stylofie - un client régulier ? Quelle est cette sauce magique ?
Qu'est-ce qui transforme un client ponctuel en client régulier ?
Alors que je réfléchissais à cela un soir, j'ai reçu un appel d'un vieil ami à moi chez Genpact (mon ex-employeur). Il a mentionné qu'il lançait sa startup d'analyse/big data et m'a demandé s'il pouvait m'aider à résoudre certains de mes problèmes d'entreprise de démarrage. C'était comme si une personne affamée était invitée à un buffet 5 étoiles et j'ai immédiatement discuté du problème à résoudre - Pouvez-vous m'aider à prédire si un client effectuera une transaction répétée sur Stylofie, sur la base de son premier achat chez nous ?
Mes amis de Catalytics.in ont commencé à travailler sur l'énoncé du problème et les données avec beaucoup de sérieux. Grâce à plusieurs appels tard dans la nuit, l'équipe a posé plusieurs questions sur l'entreprise et sur les modèles qu'ils ont vus dans les données. Ils ont finalement construit un modèle statistique que nous pourrions utiliser pour prédire si un consommateur reviendrait et ferait un achat répété sur notre plateforme.
L'équipe de Catalytics a appliqué une approche de segmentation et de prédiction , où elle a d'abord segmenté la clientèle de Stylofie en fonction de ses caractéristiques, puis a appliqué la modélisation prédictive pour identifier qui serait un client régulier.
Le modèle utilise diverses caractéristiques du client lors de sa première visite comme –
- Si le client est référé par un ami.
- La plateforme de réservation par le client lors de la première réservation – iOS/Android/site web.
- Si le client a utilisé le code promotionnel lors de la première réservation.
- Le choix des salons lors de la première réservation, comme Salon 1 vs Salon 2 etc.
- Évaluation des commentaires après le service, etc.
L'ensemble de la procédure de découverte de données et de modélisation prédictive a été réalisée à l'aide de R, un puissant logiciel statistique open source.
Le jour J arrivé, j'ai reçu le modèle prédictif tant attendu, dans un fichier excel ; J'ai eu un appel tôt le matin avec l'équipe Catalytics qui m'a expliqué les nuances les plus fines du modèle et de son fonctionnement. J'étais super excité de voir le modèle - c'était presque comme un essai de conduite d'une nouvelle voiture - rempli de sensations fortes et de prudence.
Assistance au modèle prédictif
Il était maintenant temps de mettre le caoutchouc sur la route et de voir comment le modèle se comporte. J'ai d'abord parcouru quelques points de données de clients qui ne sont jamais revenus, pour voir si le modèle les prédit avec précision. Ensuite, il était temps de travailler sur le prochain ensemble de données - les clients réguliers qui ont fait plusieurs réservations avec nous ; le modèle basé sur Excel a donné un score de probabilité et les résultats m'ont stupéfait. Le modèle était presque parfait pour prédire l'utilisation répétée en fonction des détails de la première transaction. C'était magique !
J'étais vraiment zappé de voir la puissance des données à l'œuvre. Voici une formule basée sur un fichier Excel, qui prédisait l'avenir de notre entreprise à l'unité de mesure la plus fondamentale - pour chaque commande client.
Le modèle a démontré une précision incroyable dans la prédiction du score de probabilité d'un achat répété et alors que nous commençons à déployer le modèle dans nos opérations, de plus en plus d'idées et de suggestions ont commencé à affluer pour l'optimiser et prendre des décisions en fonction de ses résultats.
Nous explorons également avec l'équipe Catalytics l'extension du modèle pour prédire quand le client reviendra et à quelle fréquence.
Maintenant, je peux en partie dormir sur mes deux oreilles – avec la certitude que je peux prédire si un premier client reviendra pour une transaction répétée sur notre plateforme. Pour un entrepreneur en démarrage, c'est une manne du ciel ! Bien sûr, le sommeil n'est pas très facile pour les entrepreneurs de nos jours, car bien que nous disposions d'un modèle pour prédire le comportement des clients, nous n'avons pas encore trouvé de modèle pour prédire le comportement des investissements en capital-risque ! Peut-être est-il temps pour un autre appel avec l'équipe Catalytics !