Анализ клиентов и товаров

Анализ клиентов и товаров

Анализ клиентов

Меры по маркетингу и продвижению оказываются неэффективными, если они не способствуют увеличению продаж. И выход на рынок может быстро обернуться фиаско, если вы обращаетесь к “неправильным” клиентам с “неправильными” продуктами. Инструмент анализа клиентов и товаров поможет повысить ваш успех при выходе на новые рынки. Он служит для оценки существующих, а также потенциальных клиентов (сегментов рынка) с точки зрения привлекательности и потенциала работы. 

Сначала выполняется сегментация клиентов по степени привлекательности. Привлекательность может включать в себя различные факторы, такие как потенциал продаж, готовность делать предоплату или стоимость доставки. Как правило, имеет смысл не рассматривать клиентов как единую массу, а выделять отдельные группы клиентов и позиционировать их друг от друга. 

Сегментация клиентов должна соответствовать следующим требованиям:

  • Сегмент должен быть в значительной степени однородным с точки зрения потребностей и поведения клиентов. Это важно, поскольку предложение продуктов и услуг обычно соответствует требованиям соответствующего сегмента. В противном случае сегмент должен быть разделен на подсегменты;
  • Сегмент должен отличаться от других сегментов с точки зрения потребностей и поведения клиентов.

Для сегментации могут использоваться различные критерии. Чтобы выбрать подходящий критерий (или подходящую группу критериев) необходимо соблюдать следующие правила:

  • Сильное влияние критерия на решение о покупке означает высокую возможность будущих продаж;
  • Критерий должен быть измеримым;
  • Существует возможность разделения ключевых критериев (например, клиенты являются физическими или юридическими лицами); 
  • Тип клиента: демографические факторы (возраст, пол, доход, образ жизни);
  • Потребности и предпочтения клиента (предпочтение цены, предпочтение бренда – технология, качество, функциональность);
  • Покупательские привычки клиента (объем покупок, периодичность покупок, критерии принятия решений, лояльность к бренду).

Результатом сегментации является подробное описание различных клиентских сегментов.

Определение привлекательных (потенциальных) сегментов

Чтобы определить привлекательность клиентского сегмента, необходимо заранее определить критерии того, какой сегмент является наиболее привлекательным. Выбор критериев должен быть направлен на максимизацию финансовой ценности отношений с течением времени. Часто имеет смысл сочетания разных, по-разному взвешенных критериев. Например: 

  • Большой объем сегмента или будущий объем продаж;
  • Быстрый рост;
  • Отсутствие сезонности;
  • Высокая наценка (сегодня и в будущем);
  • Низкое конкурентное давление.

Ключевые данные, какие сегменты клиентов являются особенно привлекательны для компании, могут быть получены путем ранжирования сегментов клиентов по выручке или прибыли.  

Данные о потребностях клиентов могут быть получены с помощью первичных исследований (письменных или устных интервью и наблюдений) и вторичных исследований с помощью внутренних и внешних источников. 

Анализ товаров

В нашей жизни часто соблюдается правило 80/20: 80 процентов продаж приходится на 20 процентов клиентов. 80 процентов результата получается из 20 процентов затрачиваемых усилий и т.д. 

Многие компании имеют исторически сложившийся портфель продуктов или клиентов. Анализ часто показывает, что лишь немногие продукты или клиенты приносят большую часть продаж или прибыли. Компания может спросить себя, не следует ли сократить второстепенные продукты или мелких и средних клиентов, чтобы уменьшить затраты и увеличить доходы.

В результате проведенного анализа продукты должны быть отсортированы в порядке убывания в соответствии с суммой продаж (за месяц, квартал или год). Затем продукты делятся на три класса A, B и C в зависимости от их вклада в общий объем продаж.

Часто обнаруживается, что относительно небольшое количество продуктов относится к классам A и B и относительно большое количество продуктов класса C. 

Выводы, которые следует сделать из анализа, требуют тщательного рассмотрения. С точки зрения затрат обычно желательно концентрироваться на нескольких продуктах с высоким оборотом. Однако это может быть связано с определенным риском потери клиентов и объема продаж. Также возможно, что есть взаимодействие между продуктами C и продуктами A и B на стороне продаж или в производстве. Ликвидация линейки С-продуктов потенциально может оказать негативное влияние на продажи других продуктов. В конце концов, помимо прямых продаж важно также учитывать прибыль. Фактически, некоторые продукты с невысокими объемами продажами могут быть очень прибыльными.

Прогнозное моделирование для развития продаж

Регрессионный анализ является статистическим методы прогнозирования, в котором отношения между целевой переменной рассматриваются в контексте влияющих переменных. Такая взаимосвязь может существовать между продажами продуктов и объемом заказов в соответствующем экономическом сегменте, в результате чего легко спрогнозировать будущий объем продаж. Методы регрессионного анализа имеют структуру отношения между целевой переменной и количеством независимых переменных. Различают линейную одиночную регрессию, линейную множественную регрессию и нелинейную регрессию.

Целью регрессионного анализа является зависимость для исследования одной масштабной переменной из нескольких других переменных. В результате становится понятно, влияют ли различные независимые переменные на зависимую переменную и насколько сильно это влияние. Простой пример: менеджер по продукту хочет знать, в какой степени доход и возраст клиентов влияют на продажи его продукта. Регрессионный анализ вычисляет так называемую линию регрессии, с помощью которой можно ответить на следующие вопросы:

Исследование связей

С помощью так называемого коэффициента детерминации можно определить силу взаимосвязи между возрастом и доходом от продажи продукта. Сравнивая стандартизованные коэффициенты регрессии (так называемые бета-веса), можно сделать вывод об относительной важности независимых переменных. Таким образом, можно определить, что доход имеет вдвое большее влияние, чем возраст.

Прогноз зависимой переменной

С одной стороны, можно подсчитать, на сколько единиц вероятнее всего вырастут продажи продукта, если доход увеличится на 100 единиц. С другой стороны, для каждого человека, возраст и доход которого известны, потребление можно оценить, например, с точки зрения продаж продукта. Поэтому в литературе регрессионный анализ часто применяется к прогнозам продаж в самом широком смысле. К сожалению, в маркетинге невозможно предположить линейную функциональную взаимосвязь. Решение состоит в том, чтобы использовать подходящие преобразования (например, логарифмизацию) к регрессионному анализу.

Если вы используете регрессионный анализ или другие методы интеллектуального анализа данных, данные и их качество имеют решающее значение. Во всех подходах к большим данным, которые используются сегодня в компаниях, одинаково важны методология и целостность данных. Данные транзакций, событий и перемещения имеют решающее значение для анализа. Проблема заключается в том, что чаще всего эти данные разрозненны и хранятся в разных форматах. Иногда в них есть грубые несоответствия. Например, данные могут показывать, что был куплен продукт, который еще не был доставлен на склад.

Очистить данные – минимизировать источники ошибок

Очистка данных – это не только удаление неверных данных или интерполяция отсутствующих значений, это также поиск скрытых взаимосвязей в данных, определение наиболее точных источников данных, которые лучше всего подходят для анализа. Например: следует ли использовать в качестве переменных дату отгрузки или дату заказа? Неполные или неверные данные  могут неожиданно повлиять на результаты итоговой модели. 


Методология сбора информации

Анализ компании

Анализ структуры промышленности (Пять Сил) по Майклу Портеру

Матрица стратегического планирования BCG (Boston Consulting Group)

Сценарии будущего развития как инструмент инновационной стратегии

Управление бизнес-процессами (УБП)

Макроэкономический анализ

Сравнительный анализ (бенчмаркинг)

Анализ заинтересованных сторон

Анализ конкурентов

Анализ отрасли

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

двадцать − 11 =

Пролистать наверх