친애하는 고객, 영원히 내 것입니까?
게시 됨: 2016-11-16나 같은 스타트업 기업가들이 밤에 깨어 있게 만드는 것 중 하나는 궁극적인 질문입니다. "내 고객이 다시 와서 나와 함께 다른 거래를 할 것인가?" 매달 Stylofie(미용 및 웰빙 서비스를 위한 온라인 마켓플레이스)에서 월별 매출 예측을 작성하여 최고를 깼습니다. 신규 고객 판매 및 반복 판매로.
두 측정항목 모두 월별로 면밀히 모니터링 및 추적됩니다. 온라인이든 오프라인이든 모든 비즈니스가 지속 가능하려면 충성도 높은 고객 기반이 필요합니다 . 또한 기존 고객에게 상향 판매/교차 판매하는 것이 더 쉽고 저렴합니다. 이것이 Marketing 101입니다.
반복 구매는 항상 저를 흥미롭게 했습니다. 오늘날 고객은 식료품 주문, 전화 구매, 세탁물 청소 등 다양한 범주에 걸쳐 온라인에서 선택의 폭이 매우 넓습니다. 유비쿼터스 스마트폰은 도시 소비자에게 새로운 습관 형성 행동을 많이 만들어 왔으며 소비자가 가치와 마찰 없는 경험을 찾지 않는 한 거의 돌아오지 않을 것입니다. 전자 상거래, 전자 상거래 또는 오프라인 상거래 여부에 관계없이 훌륭한 경험은 고객이 구매 플랫폼으로 다시 돌아오도록 합니다.
Stylofie에서 우리는 최근 데이터 추세를 관찰했습니다. 반복 주문은 급증했지만 고객 이탈률도 함께 오르기 시작했습니다 . 이것은 우리를 걱정하고 생각하게 했습니다. 우리가 그것이 오는 것을 보지 못해서 무엇이 바뀌었습니까?
고객이 당사와 첫 거래를 한 후 다시 돌아오지 않는 이유는 무엇입니까? 동시에 우리와 함께 한 달에 3~4건의 거래를 하는 고객도 있었습니다. 뷰티 서비스라는 카테고리를 감안할 때 높은 수준이었습니다(한 달에 머리를 자르거나 페디큐어를 받을 수 있는 횟수).
우리는 전화를 사용하여 거래 데이터를 분석하고 모니터링 도구를 살펴보았습니다. 우리는 반복 거래를 유발하는 이 전체 현상을 깊이 이해하고 싶었습니다.
반복 고객이 비즈니스에 중요한 이유
| 일회성 고객 | 반복 고객 | |
| 평균 주문 금액 | 702 | 787 |
| 거래당 마진 | 2.2% | 14.9% |
신규/반복 고객의 초기 CAC(고객 확보) 비용은 동일합니다. 유지 및 반복 거래를 통해 비용을 회수합니다. 1회 고객과 재방문 고객의 평균 주문 금액에서 양파 껍질을 벗겨보니 주문 금액이 INR 85(~12%) 더 높을 뿐만 아니라 평균에도 엄청난 차이가 있습니다. 거래당 총 마진(2.2% 대 14.9%) .
우리의 단골 고객은 매출뿐만 아니라 매출에도 크게 기여합니다. 우리와 단 한 번의 거래만 하는 모든 고객은 실제로 우리의 수익을 떨어뜨립니다. 또한 단골 고객은 새로운 고객에게 Stylofie를 추천할 가능성이 높으므로 CAC도 감소합니다.
당신을 위해 추천 된:
메타버스가 인도 자동차 산업을 어떻게 변화시킬 것인가?
인도 스타트업에 대한 반 영리 조항은 무엇을 의미합니까?
Edtech Startup이 인도 인력의 기술 향상 및 미래 준비를 돕는 방법...
이번 주 새로운 시대의 기술 주식: Zomato의 문제는 계속되고 EaseMyTrip은 Str...
인도 스타트업, 자금 조달을 위해 지름길 선택
디지털 마케팅 플랫폼 Logicserve, INR 80 Cr 자금 지원, LS Dig...
따라서 문제 설명은 매우 명확했습니다. 1회 고객을 반복 고객으로 전환하려면 어떻게 해야 할까요? 그러나 이 문제를 해결하기 전에 정확히 무엇이 Stylofie 고객을 단골 고객으로 만드는지 이해하는 것이 중요했습니다. 그 마법의 소스는 무엇입니까?
일회성 고객을 반복 고객으로 만드는 요인
어느 날 저녁 이것에 대해 숙고하고 있을 때 Genpact의 오랜 친구(전 직장)로부터 전화를 받았습니다. 그는 분석/빅 데이터 스타트업을 시작하고 있다고 언급하면서 스타트업 비즈니스 문제 중 일부를 도와줄 수 있는지 물었습니다. 마치 배고픈 사람이 별 5개짜리 뷔페에 초대되는 것과 같았고 저는 즉시 당면한 문제에 대해 논의했습니다. – 고객이 Stylofie에서 처음 구매한 것을 기준으로 Stylofie에서 반복 거래를 할 것인지 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니까?
Catalytics.in의 친구들은 진지하게 문제 설명 및 데이터 작업을 시작했습니다. 밤늦게 몇 차례 통화를 통해 팀은 비즈니스와 데이터에서 본 패턴에 대해 몇 가지 질문을 했습니다. 그들은 마침내 소비자가 다시 돌아와 우리 플랫폼에서 재구매를 할 것인지 예측하는 데 사용할 수 있는 통계 모델을 구축했습니다.
Catalytics 팀은 먼저 Stylofie 고객을 특성에 따라 분류한 다음 예측 모델링을 적용하여 반복 고객이 될 사람을 식별하는 세그먼트 및 예측 접근 방식 을 적용했습니다.
이 모델은 고객이 처음 방문할 때 다음과 같은 다양한 특성을 사용합니다.
- 친구가 고객을 추천한 경우.
- 최초 예약 시 고객의 예약 플랫폼 – iOS/Android/웹사이트.
- 고객이 첫 번째 예약에서 프로모션 코드를 사용했는지 여부.
- 살롱 1 대 살롱 2 등과 같은 첫 번째 예약 시 살롱 선택
- 피드백 평가 사후 서비스 등
전체 데이터 검색 및 예측 모델링 절차는 강력한 오픈 소스 통계 소프트웨어인 R을 사용하여 수행되었습니다.
D-day가 도착했을 때 나는 엑셀 파일에서 대망의 예측 모델을 얻었습니다. 나는 모델과 그 작동의 세부적인 뉘앙스를 설명하는 Catalytics 팀과 이른 아침에 전화를 했습니다. 나는 거의 새 차를 시승하는 것과 같은 스릴과 주의로 가득 찬 모델을 보고 매우 기뻤습니다.
예측 모델 지원
이제 고무를 도로에 놓고 모델이 어떻게 작동하는지 확인할 때입니다. 모델이 고객을 정확하게 예측하는지 확인하기 위해 먼저 돌아오지 않은 고객의 데이터 포인트 몇 개를 지나쳤습니다. 그런 다음 다음 데이터 세트에 대해 작업할 시간입니다. 우리와 함께 여러 번 예약한 반복 고객 ; Excel 기반 모델은 확률 점수를 주었고 그 결과는 저를 놀라게 했습니다. 이 모델은 첫 번째 거래 세부 정보를 기반으로 반복 사용을 예측하는 데 거의 완벽했습니다. 그것은 마법이었다!
직장에서 데이터의 힘을 보고 정말 놀랐습니다. 다음은 각 고객 주문에 대해 가장 기본적인 측정 단위에서 우리 비즈니스의 미래를 예측하는 Excel 파일 기반 공식입니다.
이 모델은 반복 구매의 확률 점수를 예측하는 데 놀라운 정확성을 보여주었고 우리가 운영에 모델을 배포하기 시작하면서 모델을 최적화하고 결과를 기반으로 결정을 내리기 위해 더 많은 아이디어와 제안이 쏟아지기 시작했습니다.
또한 Catalytics 팀과 함께 모델을 확장하여 고객이 언제, 얼마나 자주 돌아올지 예측하는 방법을 모색하고 있습니다.
이제 처음 고객이 당사 플랫폼에서 반복 거래를 위해 다시 올지 여부를 예측할 수 있다는 자신감으로 부분적으로 편히 잠을 잘 수 있습니다. 스타트업 기업가에게 그것은 하늘에서 온 만나입니다! 물론 오늘날 기업가들에게 잠을 자는 것은 그리 쉬운 일이 아닙니다. 왜냐하면 우리는 고객 행동을 예측하는 모델을 가지고 있지만 아직 VC 투자 행동을 예측하는 모델을 찾지 못했기 때문입니다! 아마도 Catalytics 팀과 다시 통화할 시간입니다!