Historia klienta
Zamówienia, daty, kwoty, statusy i identyfikatory. Łączymy dostępne transakcje tego samego klienta i sprawdzamy, jak daleko sięga historia.
LTV i retencja klientów
Łączymy historię zakupów, żeby pokazać, kto wraca, kto kupuje regularnie i kogo warto odzyskać. Czytelny kokpit z regułami wartości klienta dopasowanymi do Twojej firmy.
Kokpit dopasowany do Twojej firmy — od reguł liczenia po wygląd i zakres dostępu.
| Segment | Ostatni zakup | Zakupy | Wartość |
|---|---|---|---|
| Stali klienci | 14 dni temu | 4 | 1 420 zł |
| Nowi | 7 dni temu | 1 | 320 zł |
| Do reaktywacji | 210 dni temu | 3 | 980 zł |
Dwie kampanie mogą sprowadzać klientów z takim samym koszykiem. Z jednej klienci wracają, z drugiej kończą na pierwszym zamówieniu. Warto zobaczyć tę różnicę, zanim ponownie podzielisz budżet.
Zobacz klientów kupujących regularnie oraz wartościowe grupy, które przestały wracać. To punkt wyjścia do oceny działań retencyjnych i oferty.
Porównuj zachowanie grup klientów w czasie. Zniżka na pierwszy zakup może dawać inny efekt niż produkt kupowany bez promocji.
Historia zakupów i odstępy między nimi pomagają dobrać moment kontaktu. Sam dzienny ROAS tego nie opisuje.
Zamówienia, daty, kwoty, statusy i identyfikatory. Łączymy dostępne transakcje tego samego klienta i sprawdzamy, jak daleko sięga historia.
Ustalamy brutto czy netto, obsługę zwrotów, zakres dat i grupowanie klientów. RFM opisuje czas od zakupu, liczbę zakupów i ich wartość.
Wybierasz grupy do utrzymania, reaktywacji lub dalszej analizy. Własny kokpit pokazuje dokładnie te segmenty, z których korzysta Twój zespół.
Historyczny LTV nie jest obietnicą przyszłego przychodu. W demonstracji pokazujemy wartość zakupów brutto z dostępnej historii. Jeśli raport obejmuje tylko wybrany okres, nazywamy go wartością zakupów w tym okresie.
Syntetyczna aranżacja funkcji wykorzystywanych we wdrożeniach. Pokazuje różnice między grupami klientów i czytelny widok dla osoby, która podejmuje decyzję.
Dane i nazwy są przykładowe. To demonstracja możliwości, nie wynik biznesowy konkretnej firmy.
Gotowe narzędzia też mają LTV i kohorty. Własny model ma sens, gdy trzeba połączyć dodatkowe źródła, własne segmenty, wiele miejsc zakupu lub reguły, których standardowy raport nie obejmuje.
Marża klienta, koszty pozyskania i okres ich pokrycia wymagają danych o kosztach oraz osobnego uzgodnienia modelu. Pokazany przykład RFM nie jest dowodem wdrożenia prognozowanego LTV ani pełnego modelu zysku klienta.
Zakres analizy, wdrożenia i opieki dopasowujemy do Twojej firmy. Warunki ustalamy przed rozpoczęciem prac.
Historia zakupów może zawierać dane identyfikujące klientów. W kokpicie zarządczym domyślnie wystarczają segmenty i zagregowane wartości. Zakres danych osobowych i dostęp do szczegółów uzgadniamy podczas analizy.
Wdrożenie na Twoim koncie lub w naszej opiece. Możemy postawić bazę i aplikację na Twojej infrastrukturze albo w uzgodnionym środowisku, którym się opiekujemy. Ustalamy dostęp, kopie zapasowe, aktualizacje i odpowiedzialność za utrzymanie.
Otrzymujesz kod, dokumentację i możliwość eksportu danych. Dostęp do szczegółów dopasowujemy do roli właściciela, marketingu i zespołu.
Nie. Średni koszyk dotyczy zamówienia. Historyczna wartość klienta uwzględnia jego zakupy w dostępnej historii. Definicja kwoty i zakres zwrotów muszą być opisane przy wyniku.
Pokażemy dostępny zakres i jego ograniczenia. Nie nazwiemy krótkiego okna pełną historią klienta. Grupy porównujemy z uwzględnieniem czasu, jaki miały na ponowny zakup.
Jeśli mamy wiarygodny wspólny identyfikator i właściwy zakres dostępu. Zakupy bez możliwości powiązania pozostają odrębną, jawnie opisaną grupą.
W rozmowie sprawdzimy, jakie masz dane i na jakie pytanie chcesz odpowiedzieć. Płatną analizę zaczynamy dopiero po uzgodnieniu jej zakresu.