Стратегическое планирование начинать надо с анализа, а не с целей и задач. Без данных вы не сможете корректно поставить задачу бизнесу.

Многие наивно считают, что рост прибыли компании связан с ростом количества клиентов. Это распространённая ошибка. Благосостояние компании не связано с количеством клиентов напрямую.

Первым пунктом любой стратегии должен быть анализ ситуации. В основе анализа всегда лежат данные. (Тут цитата Билла Гейтса). Сами по себе данные обычно разрозненны. Если с помощью исследований эти данные упорядочить, то они превращаются в денюжку 💰

Исследования бывают количественные и качественные. Чем отличаются гуглите. Paper Planes топят за SWOT-анализ, мне он тоже нравится.

Сейчас будет пять примеров сбора и обработки данных. Если я правильно поняла, это пять типов компаний, но это не точно.

Кстати, слева от меня смм-щик Paper Planes)

Первый тип компаний - они вообще не собирают данные. Не знают сколько покупателей у них, какие это покупатели и почему покупают (фу такими быть).

Вторые ориентированы на стратегию роста. Тут должна быть формула маржинальность умножить на оборот равно бабло. Есть такие клиенты, которые относятся к категории успешных (вспомнила лендинг успешныйуспех)
Домашнее задание - отсегментировать клиентов на тех, от кого можно получить хорошую оборотность сейчас и на тех, чей LTV нам сладок и поэтому их мы готовы подождать. Успешные клиенты = все клиенты минус отвалившиеся в этом месяце.

Кто такие клиенты? Это лиды (потенциальные) умножить на конверсию.

Что такое LTV? Это средний чек умножить на количество сделок.

Количество сделок = все сделки минус возвраты.

Прибыль= (марж*лиды*конв)минус (отток*средний чек*сделка с одним клиентом) минус возврат.

Трансляция на @smmbroadcast

Тут щас сложная история про расчёт функционального анализа рентабельности продукта.

Формула расчета выручки LCPQ:(лиды*конверсии*средний чек*кол-во покупок за период).

Проблематика удвоения продаж.

Как устроена система удвоения продаж, да и вообще продаж?

Если вы зарабатываете 1тыс руб с каждого клиента, то первое, что приходит в голову - увеличить кол-во клиентов. В чем тут проблема? Не все клиенты одинаково конвертят.

Можно попробовать увеличить конверсию, но это долго и трудоемко. Ребята из БМ любят такое, Илья называет таких "конверсионные дрочеры".

Может увеличить количество сделок? Но для этого надо менять покупательские привычки и покупательское поведение, что долго и дорого. Так делают бренды, когда в рекламе советуют жевать две подушечки жевательной резинки или по два раза промывать голову шампунем. (Чтобы вы чаще покупали шампунь, ога).
Так вот, Илья говорит, что не надо рубиться и фапать на один параметр, прокачивайте все параметры сразу. И на флипчарте нарисовал красивые обоснования в цифрах, не смогу это воспроизвести, так что верьте на слово.

Кстати на утренней лекции Илья Балахнин сказал, что маркетинг становится математической отраслью, и я с ним согласна, но моему внутреннему гуманитарию больно 🤕

Компании третьего уровня учатся на основании данных принимать управленческие решения.

Для начала находим среднее арифметическое. Потом идём в Гугл и ищем контрольные карты Шухарта. Находим там значение D2 и применяем к нашему графику с данными. Это работа с сигмами, я писала про Дорофеева, который давно проповедует подход по Шухарту https://telegram.me/evaevt/323 очень рекомендую. В зале оказался один парень, кто считает сигмы, работает в контексте и Балахнин сделал акцент на то, что в контексте крайне необходимо найти свои шесть сигм.

Компании четвёртого уровня находят точки роста.

Кредитная организация приходит в маркетинговое агентство и говорит - хочу больше клиентов. В городской агломерации миллион человек, у меня 180тыс клиентов, где остальные?

Маркетологи берут базу, анализируют всех клиентов по суммам кредитов, количеству невозврата, количеству вторых и третьих кредитов и доходности от каждого следующего кредита. Здорово, если маркетологи найдут самый доходный кредит (в кейсе он третий на одного клиента) и будут дотаскивать клиентов до него.
В таком случае компания может наращивать прибыль с уже имеющейся базой, просто оптимизировав процессы в точке роста.

Шаблон "больше клиентов = больше денег" феерично порван.

Пожар легче предотвратить, чем потушить. Поэтому начинайте собирать данные и автоматизировать процессы сейчас, пока это стоит условно сто рублей, чем завтра, когда это будет стоить миллион. Тут сейчас пару кейсов из классического коммерса, а потом перерыв, на котором я постараюсь воспроизвести один из кейсов.

Весь перерыв уложился в очередь в женский туалет, поэтому пишу кейс пока в зале секция вопросов.
Короче, такая история. Был магазин техники, был лидером и известным местным брендом. А потом пришли федеральные сети типа М-Видео и начали прижимать местную сеть магазинов. Когда было выделено ядро покупателей в каждой товарной категории, оказалось, что ядро генерирует очень мало бабла. А больше всего денег приносят покупатели, которые не входят в ядро ни в одной категории товаров, что странно. То есть эти люди покупают много дорого но один раз и не возвращаются. Сделали прозвон по ним с вопросом "че происходит? Почему не возвращаетесь?" И получили в ответ что-то вроде "у вас колхоз, выбора нет, продавцы хамы и все такое". Директор магазина вцепился зубами за ядро и давил на то, что надо работать для лояльных клиентов. В итоге магазин превратился в этакий дом быта, куда приходили люди за батарейками, там не было дорогой техники и дорогих телефонов, а если и привозили айфоны, то десять штук, что не покрывает спрос. Таким образом магазин стал не интересен молодой платежеспособной аудитории. Хотя сохранил ядро, но сильно потерял в прибыли.

Продавцы вейпов (так эти штуки называются?) спрашивают что делать дальше, как развивать стратегию. Балахнин рассказывает сколько стоит стратегия в прайсе Paper Planes. Если вам интересно, то 300-500тыс.руб. Вейперам скидки.

Компании пятого уровня используют предсказательный маркетинг.

В его основе лежат совероятность и RFM (про этот вид анализа я тоже писала на канале  https://telegram.me/evaevt/363).

В рамках анализа совероятности мы можем посчитать, существуют ли такие sku, которые хорошо продаются в сочетаниях друг с другом?

SKU1+SKU2=❤️

А также прогнозировать, какое SKU чаще всего встречается во втором и третьем чеке.

Тут играет роль "комплиментарность" (функциональное соотношение двух sku).

Многие говорят про апсейл (когда клиент пришёл за айфоном, а продавец допродал ему Эппл вотч). Так вот это работает только для комплиментарных товаров, нельзя продать умные часы тому, кто пришёл купить маркер.

RFM это модель, показывающая, что лояльность тоже можно посчитать.

Каждого клиента можно разложить по таким параметрам как давность, частота и деньги (Recency Frequency Monetary).

Например, мы высчитали, что F ваших клиентов 7. Нормативное M например 3,5тыс. И если показатель M падает ниже этой суммы, значит клиент променял нас на кого-то другого (Заходит только за сигаретами, а все остальное покупает у конкурентов).
https://ru.m.wikipedia.org/wiki/RFM-анализ