Що нового?Система аналітики ритейл-клієнтів
Datawiz BI перетворює дані про покупців на чіткі та практичні інсайти. Від RFM-сегментації до аналізу поведінки покупців і оцінки ефективності програм лояльності —BI система аналізу поведінки клієнтів.
Переваги дослідження поведінки покупців у роздрібній торгівлі
Збільшення середнього чеку
За допомогою аналізу поведінки покупців можна визначати можливості для перехресних та додаткових продажів, рекомендувати супутні товари та створювати акції, які мотивують клієнтів витрачати більше під час кожного візиту.
Персоналізований досвід покупок
Системи аналізу поведінки клієнтів дозволяють здійснювати точну сегментацію та формувати індивідуальні пропозиції. Це робить шлях покупця релевантним і привабливим, зміцнює лояльність та стимулює повторні покупки.
Точність прогнозування попиту
Аналіз поведінки покупців дозволяє відстежувати моделі покупок та сезонні тренди. Це допомагає з високою точністю прогнозувати попит, зменшувати надлишкові запаси та запобігати дефіциту товару.
Раціональна закупівля товару
Використовуйте дані аналізу поведінки покупців, щоб узгоджувати обсяги закупівель із реальними потребами клієнтів. Це допоможе оптимізувати взаємодію з постачальниками та скоротити втрати у процесі закупівель.
Зростання життєвої цінності клієнта
Розширені можливості програмного забезпечення для аналізу поведінки покупців дозволяють відстежувати та підвищувати CLV (Customer Lifetime Value) шляхом виявлення найбільш цінних клієнтів, пропонувати ексклюзивні пропозиції та вдосконалювати стратегії утримання.
Оптимізація маркетингу на основі даних
Аналізуйте ефективність кампаній за допомогою системи аналізу поведінки клієнтів, щоб надати персоналізовані пропозиції, обирати оптимальні канали комунікації та максимізувати прибутковість кожної маркетингової ініціативи.
RFM-аналіз для глибшого розуміння споживацької поведінки
RFM-аналіз (Recency, Frequency, Monetary) — це перевірена методика, яка дозволяє здійснювати аналіз поведінки покупців шляхом сегментації клієнтів на основі їхньої історії покупок.
Звіт RFM-аналізу
Звіт RFM-аналізу у Datawiz BI — це потужний інструмент для аналізу поведінки споживачів та глибокого розуміння вашої клієнтської бази. Він розподіляє кожного клієнта за трьома ключовими параметрами:
- Recency (давність покупки) — як давно клієнт здійснив покупку.
- Frequency (частота покупок) — як часто він відвідує Ваш магазин.
- Monetary (грошова цінність) — яку суму зазвичай витрачає клієнт.
Використання RFM-аналізу в Datawiz дозволяє ритейлерам:
Цільовий маркетинг
Зосередити маркетингові зусилля на найбільш прибуткових сегментах клієнтів, мінімізуючи втрати часу та ресурсів.
Зростання ключових показників
Підвищити ключові показники магазину, зокрема дохід і товарообіг.
Вимірювані результати
Оцінювати реальний вплив маркетингових активностей на основі об’єктивних даних.
Утримання клієнтів та їхня довічна цінність
Приймати зважені рішення, які підвищують рівень утримання клієнтів і збільшують їхню довічну цінність.
Datawiz RFM Analysis забезпечує чітку інтерактивну візуалізацію, перетворює складні дані про клієнтів в інтуїтивно зрозумілі діаграми та теплові карти. Команди роздрібної торгівлі можуть швидко ідентифікувати високоцінних та ризикових клієнтів, відстежувати розподіл сегментів та контролювати ефективність кампаній в режимі реального часу без необхідності аналізу необроблених наборів даних або великих таблиць.
Програма лояльності як інструмент залучення нових клієнтів і збільшення їх LTV
Комплексна аналітика програми лояльності — від трендів до SKU. Відкривайте приховані закономірності, вимірюйте результат і знаходьте нові можливості для зростання.
Ефективність програми лояльності
Звіт демонструє вплив програми лояльності на всіх рівнях — від регіону до SKU. Порівнюйте періоди, відстежуйте частку продажів за картками в загальній виручці та фіксуйте ключові тенденції.
Отримані інсайти допоможуть оцінити ефективність маркетингових активностей і своєчасно коригувати стратегію для максимального ROI.
Статистика програми лояльності
Звіт відображає динаміку зростання клієнтської бази, частоту покупок, середній товарообіг та коефіцієнт конверсії. Завдяки інтуїтивно зрозумілим візуалізаціям ви миттєво помітите зміни та зможете проактивно реагувати.
У декілька кліків менеджери отримують картину ефективності програми, активності клієнтів і потенційних точок розвитку.
Сегментація учасників програми лояльності
Звіт дає змогу групувати клієнтів за частотою покупок, середнім чеком, товарообігом та іншими параметрами. Ви можете проаналізувати продажі в кожній групі, визначити найбільш прибуткові сегменти та з’ясувати, які товари користуються найбільшим попитом.
Завдяки точковим пропозиціям для кожного сегмента можна значно підвищити утримання клієнтів, збільшити дохід і покращити загальну ефективність програми лояльності.
Від проблем до рішень — аналітика для ритейлу
- Рішення:
RFM-аналізу
Звіт RFM-аналізу сегментує клієнтів за давністю покупки, частотою та грошовою цінністю. Це дає змогу ефективно орієнтуватися на найбільш прибуткові групи, повторно залучати неактивних клієнтів та пропонувати релевантні пропозиції у найвдаліший момент.
- Рішення:
Ефективність програми лояльності
Звіт Ефективність програми лояльності показує частку продажів за програмою лояльності в загальному обсязі виручки, порівнює результати за два періоди та візуалізує ключові тенденції за регіонами, магазинами, категоріями та SKU.
- Рішення:
Статистика програми лояльності
Звіт Статистика програми лояльності забезпечує миттєвий огляд зростання клієнтської бази, активності, частоти покупок та коефіцієнтів конверсії завдяки зрозумілим візуальним карткам.
- Рішення:
Сегментація учасників програми лояльності
Звіт Сегментація учасників програми лояльності групує клієнтів за поведінкою покупок, середнім чеком і товарообігом, що дає змогу створювати максимально точкові пропозиції, які підвищують залученість та збільшують продажі.
Datawiz- єдина система для ваших ритейл-рішень
Єдина BI-система для ритейлу
Всі ключові метрики зібрані у одній системі: аналіз продажів, оптимізація асортименту або kpi звіти. Зручність для команд та повний контроль для прийняття швидких рішень.
Точне прогнозування на основі реальних даних
Описова аналітика допомагає приймати рішення впевнено та на основі фактів, а не інтуїції. Вчасно виявляйте зміни в поведінці покупців і використовуйте ці знання, щоб зберігати та збільшувати продажі.
Контроль на рівні магазину-товару
Datawiz дає змогу деталізувати показники за магазином, категорією або менеджером. Ви бачите локальні проблеми вчасно, реагуєте швидко та підтримуєте регіональні команди на основі якісних даних.
Зрозуміла аналітика
Зручний інтерфейс, підказки в системі та підтримка в чаті допомагають команді швидко стартувати. Вам не потрібні додаткові спеціалісти для швидкого старту та перших результатів.
Q&A
В офлайн-ритейлі аналітичні платформи, як наприклад Datawiz BI, збирають широкий спектр даних, щоб краще розуміти поведінку покупців. Сюди входять демографічні характеристики (вік, стать, місце проживання), історія покупок, активність у програмі лояльності та детальний склад кошика — наприклад, які товари купують разом і як формуються чеки. Аналізуючи ці дані, Datawiz допомагає ритейлерам виявляти закономірності, оптимізувати асортимент та створювати більш ефективні промо-кампанії.
Аналіз поведінки дозволяє ритейлерам зрозуміти, що саме впливає на рішення покупців та їхні звички. Досліджуючи історію покупок, склад кошиків і комбінації товарів, можна визначати популярні продукти та тренди, оптимізувати викладку й розташування товарів у магазинах, створювати точні маркетингові кампанії для окремих сегментів, покращувати управління запасами та якість обслуговування. Такий підхід на основі даних робить роботу ефективнішою та забезпечує покупцям кращий досвід.
Щоб підвищити CLV в офлайн-мережах, потрібно глибоко розуміти поведінку клієнтів у різних магазинах і категоріях товарів. Аналітика допомагає відстежувати частоту покупок, розмір кошика та товарні вподобання, щоб виділити найцінніших покупців. На основі цих даних ритейлери можуть будувати ефективні програми лояльності, персоналізувати промо та адаптувати асортимент. Прогнозна аналітика дозволяє заздалегідь визначати ризик відтоку клієнтів і пропонувати дії для його зниження. Завдяки цьому можна збільшити кількість повторних візитів, підвищити середній чек і зробити клієнта більш прибутковим для мережі.
Сегментація даних за локаціями допомагає ритейлерам врахувати регіональні відмінності у звичках покупців. Порівнюючи історію покупок, склад кошиків і результати продажів у різних магазинах, можна визначити, які категорії чи промо працюють у конкретному регіоні. Такий аналіз підтримує точніше планування асортименту, більш прицільні маркетингові кампанії та оптимальний розподіл запасів. У результаті магазини краще відповідають очікуванням локальної аудиторії та підвищують рівень задоволеності клієнтів.
