Методы анализа клиентской базы

Универсальное правило Парето применительно к анализу структуры клиентской базы означает, что 20% клиентов приносят 80% продаж. Анализ клиентской базы позволяет в первую очередь выявить группы клиентов с различной степенью прибыльности. Он дает ответы и на другие важные вопросы:

• каковы характеристики клиентов?

• каковы особенности их поведения?

• какие продукты или услуги предпочитает клиент?

• как клиент реагирует на различные маркетинговые акции?

• какие клиенты и почему покидают компанию? Можно выделить два вида анализа клиентской базы: описательный и прогнозный [2].

Описательный анализ — исследование прошлого и настоящего, служащее для предоставления полного описания истории, моделей поведения и действий клиента. Выявляются шаблоны в рамках имеющихся данных о покупательском поведении. Другими словами, описывается работа компании и показатели клиента, так что можно установить успех или неудачу маркетинговых кампаний. В чисто описательном анализе трудно разглядеть будущее, однако он обеспечивает надежную основу для предсказательной аналитики [2].

Прогнозный анализ используется для прогнозирования будущего поведения клиента. Имея клиентскую базу и историю поведения клиентов, основываясь на их поведении, можно определить, поступит ли клиент определенным образом. Например, можно с достаточно большой точностью предсказывать уход клиента из компании. Прогнозирование оттока клиентов (Churn Prediction) позволяет рассчитывать вероятности ухода клиентов. Это дает возможность компаниям своевременно проводить маркетинговые мероприятия по удержанию клиентов, склонных к уходу. В настоящее время уже существуют программные продукты, позволяющие проводить многомерные анализы с помощью методов дерева решений и нейронных сетей и выдавать определенную вероятность наступления события. Они позволяют определить ценность клиентов в долгосрочной перспективе; выделить клиентов, наиболее склонных к покупке определенных продуктов.

К описательным методам анализа клиентской базы относятся АБС-анализ, XYZ-анализ, интегрированный ABC-XYZ-анализ, RFM-анализ, многофакторные модели анализа.

АВС-анализ — один из самых простых и наиболее распространенных методов анализа клиентской базы. Он заключается в распределении клиентов на категории в зависимости от размера их оборота, прибыли или какого-либо другого показателя. На основе такого анализа клиентам присваиваются приоритеты (А, В и С), согласно которому распределяются бюджеты на обслуживание и сервис.

Классический АВС-анализ по обороту включает следующие этапы:

1) определение поступлений от каждого из клиентов за отчетный период;

2) определение доли каждого клиента в общей сумме поступлений;

3) распределение клиентов в порядке убывания по доле финансовых поступлений;

4) определение компаний, которые попадают в категорию А, В и С. Например, в соотношении 50:30:20 (табл. 6.1);

5) группировка клиентов по группам (табл. 6.2);

6) анализ причин, по которым компания работает с клиентами группы В и С;

7) разработка предложений и рекомендаций.

Таблица 6.1. Ранжирование клиентов по валовой выручке

Таблица 6.2. Результаты АВС-анализа

Группа	Объем продаж	Доля	Количество клиентов	Доля
А	2954,0	74	3	30
В	916,0	23	3	30
С	126	3	4	40
Итого	3996,0	100	100	100

Как видно из таблиц, 74% продаж приходится на клиентов группы А. В данном условном примере они составляют 30%. 23% продаж приносят клиенты группы В, что в совокупности составляет 97%. И наибольшая по количеству клиентов — группа С приносит лишь 3%. Клиенты группы А — костяк клиентской базы, приносящие основную долю прибыли и выручки.

Модели АВС-анализа используют единственный признак для распределения клиентов на группы. Этот метод обладает очевидной простотой, однако во многих случаях требует дополнительного рассмотрения причин, по которым компания работает с клиентами групп В и С. Например, клиент может занимать небольшую долю в обороте, однако он находится на начальном этапе сотрудничества с компанией и имеет большой потенциал роста. Клиент может показать успешные результаты в целом за отчетный период, однако в последние месяцы он может прекратить закупки, оказавшись неплатежеспособным и близким к банкротству. AВС-анализ этого "не улавливает".