Сквозная аналитика и эффективность рекламы (ROI, ДРР) до LTV и ROPO
Анализ клиентов — один из ценнейших инструментов повышения прибыли. Его проводят на любом объеме данных для оперативной работы по целевым группам клиентов.
Компании лидеры в ecommerce и ритейле активно используют динамические аналитические отчеты (дашборды) для оценки структуры и качества базы своих клиентов, ценность сегментов. Их цель - выявить перспективных и нерентабельных клиентов, определить когорты с низким уровнем удержания, понять причины такого поведения клиентов.
Зачем делать клиентскую аналитику
Связывать данные и принимать оперативные решения
Видеть закономерсности в данных
Строить прогнозы
и сокращать потери
Оптимизировать коммуникацию и
другие условия
Собираем в единую БД все данные, которые вам нужны
Добавляем дополнительные источники данных
Отбираем ключевые метрики для наблюдения
Проектириуем отчеты (Power BI, Qlik, Datalens)
Внедряем дашборды,
обучаем команду, вносим изменения
1
2
3
4
5

Получите подборку демо отчетов на почту
Подходы в клиентской аналитике
Аналитика продаж по продуктам и товарным категориям позволяет принять решение в кратчайшие сроки с ограниченным набором данных.

Решения, принятые в таких условиях, часто становятся наиболее важными для бизнеса. Именно они формируют прибыль.

Все они работают в комплексе и помогают руководителю "держать руку на пульсе" своего бизнеса.
    Виды реализации рекламных отчетов по сквозной аналитике
    Отчет по источникам трафика (привлечение, ретаргетинг)
    Экономическая эффективность (ROI)
    Отчет по воронке продаж
    Динамические отчеты для сегментации базы и анализа динамики сегментов
    Различные товарные отчеты и методы анализа продаж компании в розничной торговле помогают повысить эффективность работы любого предприятия, если ими правильно пользоваться. Это необходимая практика для каждого бизнеса, который планирует развиваться, а не стоять на месте.

    Цель анализа – выявить нерентабельные или низкорентабельные категории товаров и отдельные позиции, сравнить показатели с предыдущими периодами, разработать меры по повышению прибыли. К ним относятся:

    • Сколько клиентов совершает качественные переходы или наоборот меняют сегмент на менее ценный;
    • Переходы между сегментами и влияние на LTV/выручку;
    • Описание сегментов в целевых метриках и сравнение с прошлым периодом;
    • Популярные пути клиентов по сегментам и их разнообразие.

    Данный тип отчетов относится к описательной (дескриптивной) аналитике, которая отвечает на вопрос «Что случилось?», создавая сводку исторических данных для их дальнейшего анализа.
    Спроектированные под ваши задачи клиентские отчеты могут выглядеть следующим образом:
    Оценка эффективности ТВ инвестиций
    В ТВ размещении анализируется распределение бюджета по каналам и Prime/Off-prime с расчетом ROI.


    Другие параметры, как дни недели и длительность ролика, - участвуют в построении модели без расчета ROI.
    Выгоды подхода:
    Категориальные продажи: Учитывает колебание внешних и внутренних факторов по году
    ТОП продаж: Оценивает отсроченное и локальное влияние рекламных инвестиций
    Строит прогноз продаж с учетом изменения цены и пропорций в медиа миксе
    Рассчитывает ММО модель для конкурентных брендов и всей категории
    Пример BI отчета по сегментации
    В данном дашборде в Power BI построены отчеты для анализа оборачиваемости, АВС, ROI запасов и упущенной прибыли.
    Динамические отчеты для RFM анализа, сравнение лояльных к непостоянным клиентам
    RFM - Это сегментация клиентов в анализе продаж по лояльности. Определяет три группы признаков. Recency Frequency Monetary - давность, частота, деньги.

    • Recency (давность) — давность сделки, чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента, тем больше вероятность, что он повторит действие.
    • Frequency (частота) — количество сделок, чем больше каких-либо действий совершил клиент, тем больше вероятность того, что он его повторит в будущем.
    • Monetary (деньги) — сумма сделок, чем больше денег было потрачено, тем больше вероятность того, что он сделает заказ.

    Данный вид анализа позволяет быстро получить несколько преимуществ:

    • Управление запасами: каких товаров и сколько закупать, Какие продвигать в первую очередь;

    Данный тип отчетов относится к диагностической аналитике, которая анализирует информацию, чтобы ответить на вопрос «Почему это случилось?». Здесь используются статистические методы анализа данных с целью их кластеризации, классификации, детализации и обнаружения корреляции, чтобы выявить основные факторы влияния на результаты.
    Спроектированные RFM отчеты могут выглядеть следующим образом:
    Выгоды подхода:
    Учитывает колебание внешних и внутренних факторов по году
    Оценивает отсроченное и локальное влияние рекламных инвестиций
    Строит прогноз продаж с учетом изменения цены и пропорций в медиа миксе
    Рассчитывает модель для конкурентных брендов и всей категории
    Примеры BI отчетов RFM анализа и оценки лояльности
    В данном дашборде в Power BI построены отчеты для анализа оборачиваемости, АВС, ROI запасов и упущенной прибыли.
    Динамические отчеты для когортного анализа и удержания клиентов
    Анализ специализированных сценариев поведения покупателей и влияния их выбора на продажи; оптимизационные задачи по дистрибуции, ценообразованию, объему поставок товара и другие комплексные вопросы стратегического характера определяют конкурентоспособность магазина.

    В практике работы нашей аналитической компании можно выделить:

    • Анализ эффективности рекламных кампаний и источников в разрезе удержания привлеченных клиентов;

    Данный тип отчетов относится к наиболее комплексным с предиктивной и предписывающой аналитикой, те включает сценарное планирование и прямые рекомендации.

    Данные отчеты отвечают на главный управленческий вопрос «Что делать?». Здесь машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта анализируют все накопленные и обработанные данные, чтобы найти наилучшие решения для конкретной ситуации.
    Спроектированные под ваши задачи когортные отчеты могут выглядеть следующим образом:
    Выгоды подхода:
    Учитывает колебание внешних и внутренних факторов по году
    Оценивает отсроченное и локальное влияние рекламных инвестиций
    Строит прогноз продаж с учетом изменения цены и пропорций в медиа миксе
    Рассчитывает ММО модель для конкурентных брендов и всей категории
    Пример BI отчета для когортного анализа
    В данном дашборде в Power BI построены отчеты для анализа оборачиваемости, АВС, ROI запасов и упущенной прибыли.
    Каждый из описанных выше видов анализов дает руководителям возможность получить любою необходимую экспертизу в формате одного окна.
      Клиентская аналитика - ключ к росту продаж и прибыли
      У любой ecommerce и ритейл компании есть данные продаж, анализируя которые можно находить точки роста, строить прогнозы и увеличивать прибыль компании.

      Чаще всего, комбинируются данные 1С и Google Analytics. Встроенных инструментов анализа в этих системах недостаточно для аналитических задач, но возможен импорт данных в единую БД (big query, clickhouse, SQL) и их визуализация (power bi, data studio):

      В типовом проекте создания товарных отчетов мы используем данные:

      из 1С:
      - дата и время,
      - количество,
      - выручка,
      - валовая прибыль,
      - себестоимость и др.
      из CRM:
      - ID клиента,
      - данные клиентов,
      - подразделение,
      - регион,
      - характеристики товаров и др.

      из Google Analytics:
      - источник,
      - браузер,
      - показатель отказов,
      - кол-во страниц в сессии,
      - время сессии и др.
      Как построить отчет для анализа поведения клиентов
      Товарная аналитика, как в разрезе товарных групп, сегментации продукции, проводится в четыре этапа:

      1. сбор информации (1С, CRM-системы, внутренние отчеты, бухгалтерская и финансовая отчетность),
      2. обработка данных (исправление ошибок, приведение к единому формату и сверка),
      3. собственно анализ (сравнение показателей, поиск взаимосвязей),
      4. заключение, выявление наиболее эффективных методов улучшения ситуации.
      Как формируется бюджет проекта
      С учетом уровня сложности стоящих задач компания может получить коммерческое предложение "под ключ" или выбрать подходящий пакет подписки на команду аналитиков.

      Каждый из описанных выше видов анализов входит в определенный пакет услуг компании по своему уровню сложности и дает руководителю возможность получить любою необходимую экспертизу в формате одного окна.

      С кратким перечнем состава услуг можно ознакомиться далее или проконсультироваться со специалистом компании.
        Расширенный
        250к ₽
        За команду в месяц в объеме 75 часов
        Все опции базового тарифа
        Воспроизводимое исследование данных
        Статистические выводы и регрессионные модели
        Детализированные ответы на бизнес-вопросы
        Базовый
        150к ₽
        За команду в месяц в объеме 40 часов
        Сбор и очистка данных
        Консолидация данных
        Сортировка, категоризация и описательная статистика
        Визуализация данных
        Полный
        300к ₽
        За команду в месяц в объеме 100 часов
        Все опции базового
        и расширенного тарифов
        Предиктивные модели
        Машинное обучение
        Деревья решений (обоснование выбора)
        Пример выступления по работе с сегментами клиентов
        В данном дашборде в Power BI построены отчеты для анализа оборачиваемости, АВС, ROI запасов и упущенной прибыли.
        Заявка на консультацию
        Проконсультируем за чашечкой кофе
        Ищете решение
        сложной задачи на доступных данных?
        Нажимая кнопку "Отправить заявку" вы принимаете политику обработки персональных данных сайта
        Задать вопрос
        Telegram WhatsApp Phone
        Заказать демонстрацию
        Нажимая на кнопку "Отправить" вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных
        Связаться с нами
        Проконсультируем за чашечкой кофе.
        Нажимая на кнопку "Отправить" вы соглашаетесь сполитикой обработки персональных данных
        Получить примеры отчетов по товарной аналитике
        Нажимая на кнопку "Отправить" вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных
        Базовый тариф (от 120к ₽)
        За команду в месяц в объеме от 40 часов
        Нажимая на кнопку "Оставить заявку" Вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных сайта
        Расширенный тариф (от 195к ₽)
        За команду в месяц в объеме от 70 часов
        Нажимая на кнопку "Оставить заявку" Вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных сайта
        Полный тариф (от 270к ₽)
        За команду в месяц в объеме от 100 часов
        Нажимая на кнопку "Оставить заявку" Вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных сайта