親愛なるお客様、あなたは永遠に私のものでありませんか?
公開: 2016-11-16私のようなスタートアップの起業家が夜も眠れない原因の 1 つは、究極の質問です。 Stylofie (美容とウェルネス サービスのオンライン マーケットプレイス) で毎月、毎月の売上予測をまとめています。 新規顧客の販売だけでなく、リピート販売にも。
両方の指標は、毎月綿密に監視および追跡されています。 オンラインであろうとオフラインであろうと、あらゆるビジネスが持続可能になるためには、忠実な顧客の基盤が必要です。 また、既存の顧客へのアップセル/クロスセルも簡単で安価です。これがマーケティングの基本です。
リピート購入は常に私を魅了してきました。 今日、顧客は、食料品の注文、電話の購入、洗濯の掃除など、さまざまなカテゴリにわたってオンラインで膨大な数の選択肢を持っています。 ユビキタスなスマートフォンは、都会の消費者に多くの新しい習慣形成行動を生み出しました。消費者が価値と摩擦のない体験を見つけない限り、彼/彼女はめったに戻ってきません. e コマース、m コマース、ブリック コマースのいずれであっても、優れたエクスペリエンスにより、顧客は購入プラットフォームに戻ってきます。
Stylofie では、データの最近の傾向を観察しました。リピート注文が急増していましたが、顧客の解約率も同様に上昇し始めました。 これは私たちを心配させ、考えさせました。 それが来るとは思わなかった何が変わったのですか？
私たちとの最初の取引の後、顧客が戻ってこないのはなぜですか? 同時に、月に 3 ～ 4 回のお取引をいただいているお客様もいらっしゃいました。 私たちのカテゴリ、つまり美容サービスを考えると、それは高かったです (月に何回髪を切ったり、ペディキュアをしたりできますか)。
私たちは電話でやり取りし、取引データを分析し、監視ツールを調べました。 私たちは、繰り返し取引を促進するこの現象全体を深く理解したいと考えていました。
リピート顧客がビジネスにとって大きな意味を持つ理由
| ワンタイムカスタマー | リピート顧客 | |
| 平均注文額 | 702 | 787 |
| 取引ごとの証拠金 | 2.2% | 14.9% |
新規/リピート顧客の顧客獲得 (CAC) の初期コストは同じです。保持とリピート トランザクションを通じてコストを回収します。 一度だけのお客様とリピーターのお客様の平均注文額を比較してみると、注文額が85インドルピー（～12%）高いだけでなく、平均注文額にも驚異的な差があることがわかりました。トランザクションあたりの粗利益 (2.2% 対 14.9%) .
当社のリピーターのお客様は、収益に貢献するだけでなく、収益にも大きく貢献しています。 私たちと 1 回の取引のみを行うすべての顧客は、実際には私たちの収益を引き下げます。 また、リピーターのお客様は Stylofie を新規のお客様に勧める可能性が高いため、CAC も減少します。
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したがって、私たちにとって、問題のステートメントは非常に明確でした。1 回限りの顧客をリピート顧客に変えるために何ができるでしょうか? ただし、これを解決しようとする前に、理解することが重要でした。Stylofie の顧客がリピーターになる正確な理由は何ですか? その魔法のソースは何ですか？
一度限りの顧客をリピート顧客に変えるもの
そんなことを考えていたある晩、ジェンパクトの旧友（元雇用主）から電話がかかってきた。 彼は、分析/ビッグデータのスタートアップを立ち上げていると述べ、スタートアップのビジネス上の問題のいくつかを手伝ってくれるかどうか尋ねてきました。 それはお腹がすいた人が 5 つ星のビュッフェに招待されるようなもので、私はすぐに目の前の問題について話し合いました。お客様が Stylofie で最初の購入に基づいて繰り返し取引を行うかどうかを予測するのを手伝ってもらえますか?
Catalytics.in の友人たちは、問題の説明とデータに真剣に取り組み始めました。 チームは夜遅くに何度か電話をかけて、ビジネスとデータに見られるパターンについていくつか質問しました。 彼らは最終的に、消費者が私たちのプラットフォームに戻ってきて繰り返し購入するかどうかを予測するために使用できる統計モデルを構築しました.
Catalytics チームは、最初に Stylofi の顧客をその特徴に基づいてセグメント化し、次に予測モデリングを適用して誰がリピーターになるかを特定する、セグメントと予測のアプローチを適用しました。
このモデルは、最初の訪問時の顧客のさまざまな特性を使用します。
- お客様が友人から紹介された場合。
- 最初の予約時の顧客による予約プラットフォーム – iOS/Android/ウェブサイト。
- お客様が最初の予約でプロモーション コードを使用したかどうか。
- サロン 1 とサロン 2 など、初回予約時のサロンの選択。
- フィードバック評価ポストサービスなど
データの発見とモデリングの予測手順全体は、強力なオープンソースの統計ソフトウェアである R を使用して実行されました。
D-day が到来したとき、待望の予測モデルを Excel ファイルで入手しました。 私はモデルとその仕組みのより細かいニュアンスを説明した触媒チームと早朝の電話をしました. スリルと注意力に満ちたモデルを見るのはとても興奮しました。新車を試乗するようなものでした。
予測モデル支援
ゴムを道路に置いて、モデルがどのように動作するかを確認する時が来ました. 最初に、モデルが正確に予測するかどうかを確認するために、一度も戻ったことのない顧客のいくつかのデータ ポイントを調べました。 次に、次のデータ セットに取り掛かる時が来ました。 Excel ベースのモデルは確率スコアを示し、その結果は私を驚かせました。 このモデルは、最初のトランザクションの詳細に基づいて繰り返し使用を予測する点でほぼ完璧でした。 それは魔法でした！
データの力が働いているのを見て、私は本当にショックを受けました。 これは、顧客の注文ごとに、最も基本的な測定単位でビジネスの将来を予測する Excel ファイルベースの数式です。
このモデルは、リピート購入の確率スコアを予測する上で驚くべき精度を示していました。モデルを運用に展開し始めると、モデルを最適化し、その結果に基づいて意思決定を推進するためのアイデアや提案がさらに増え始めました。
また、顧客がいつ、どのくらいの頻度で戻ってくるかを予測するためにモデルを拡張することについて、Catalytics チームと調査しています。
今では、部分的に安らかな眠りにつくことができます。初めてのお客様が、当社のプラットフォームで取引を繰り返すために戻ってくるかどうかを予測できるという自信があります。 スタートアップの起業家にとって、それは天からのマナです! もちろん、最近の起業家にとって睡眠は簡単ではありません。顧客の行動を予測するモデルはありますが、VC の投資行動を予測するモデルはまだ見つかっていないからです。 おそらく、Catalytics チームとの別の電話の時間です!