• Úvod
  • Aktuality
  • [Podcast] Business Intelligence 3: BI ve spojení s věrnostními systémy

[Podcast] Business Intelligence 3: BI ve spojení s věrnostními systémy

Objem dat neustále roste a tím, jak se trh retailu rychle vyvíjí, rostou taky nároky na jejich zpracování. Manažeři musí denně provádět mnoho rozhodnutí, takže se zvyšuje i poptávka po aplikacích, které by dokázaly jejich práci podpořit. Přesně do tohoto segmentu spadá BI neboli Business Intelligence, jeden z nástrojů manažerského informačního systému. Co umožňuje a jak firmám prospívá, na to se zaměříme v této nové série podcastů.




Přepis podcastu:

Jak nám analytické služby typu Business Intelligence pomáhají ve spojení s věrnostními systémy? To je tématem třetího dílu této podcastové série.

Efektivita věrnostního systému je velkým tématem. Odměny pro věrnostní zákazníky jsou mnohdy ze strany obchodníka dotované a celkově jde o nemalé náklady. Proti tomu stojí navýšení prodejů, marže. Otázka tedy je, co vychází lépe? Máme vyšší náklady nebo těžíme z navýšení prodejů a marže? Díky nástroji BI to můžeme přesně změřit, ale také porovnat, jaké bychom měli tržby, kdybychom věrnostní systém neměli nebo ho měli nastavený jinak. V přímé konkurenci, kdy obchodní domy dnes stojí jen několik set metrů od sebe, je věrnostní systém velmi důležitým jazýčkem na vahách. Výsledky nám pomohou rozlišit i přínos jednotlivých skupin zákazníků k celkové tržbě a podle toho pak můžeme nastavit nová pravidla věrnostních systémů tak, aby byly motivační a zajímavé pro obě strany. Obchodníka i zákazníky.

U věrnostního systému nás v prvé řadě zajímá, co věrnostní zákazníci kupují a jakou míru u nich tvoří impulzivní nákup. Jedním z výstupů pak může být porovnání skupin zákazníků nebo vysledování nějakého negativního jevu, jako jsou míra reklamací nebo poměr vráceného zboží mezi věrnostními a nevěrnostními zákazníky, tedy zákazníky, o kterých nic moc nevíme. Můžeme sledovat, zda fakt, že věrnostní zákazníky dokážeme identifikovat, je odradí od nějakého napůl nelegálního chování ve smyslu umělých reklamací, kdy si závadu vymyslí.

Další důležitý sledovaný údaj, který vypovídá o efektivitě věrnostního systému, je podíl tržby realizované věrnostními zákazníky. Srovnat můžeme, jaký je počet položek v košíku u věrnostních zákazníků a těch anonymních, nevěrnostních. Existuje i tzv. scoring, který nám pomáhá v určení, kteří zákazníci stojí za další oslovení. Zkoumáme zde, jak často, za jaké peníze a kde naposledy zákazníci nakupovali. Hledaným výstupem je perspektivní střed, zákazníci, kteří nejsou na maximu toho, co u nás dokážou proinvestovat, ale zároveň nejde ani o příležitostné nakupující, kteří přijdou třeba jen jednou za měsíc.

Zajímavou věcí, která souvisí s marketingem, je identifikace věrnostních zákazníků pro různé typy kampaní. Mezi obchodníky jsou totiž velké rozdíly v závislosti na typu sortimentu. Zatímco potraviny jsou rychloobrátkové zboží, když se podíváme např. na elektro, podobný sortiment jdou zákazníci nakupovat jednou za několik let. Nový notebook nebo kolo si zákazníci nekupují každý týden nebo rok, alespoň tedy většina. Zde pro nás přichází do úvahy hledání zákazníků, kteří odpovídají poměrně náročným kritériím a kteří by mohli mít zájem o určité specifické zboží. Když si u nás zákazník letos koupil notebook, nebudeme mu do emailu posílat nabídku nových produktů z této kategorie, protože to evidentně nemá smysl. Můžeme se ale podívat na zákazníky, kteří si notebook kupovali před třemi lety. K tomu navíc lze udělat další profilaci a podívat se, jaký parametr byl pro ně důležitý. Jestli hledali levný, ale funkční model, nebo drahé, možná až luxusní zboží. Podle toho jim můžeme nabídnout zboží na míru. Nejde o úplně triviální podmínky, a právě tyto skupiny zákazníků nám pomůže Business Intelligence najít a rozlišit.

Nástroje BI nám mimochodem umožňují také dobře detekovat tzv. lovce promocí. Lidi, kteří obrážejí jednotlivé obchody a kupují jen to, co je v akci a nic víc. Potom je otázka, co s takovými zákazníky můžeme dělat? Jednou z možností je nastavit věrnostní systém tak, že se výhoda sbírá jen za zboží, které není v akci.

Analytiku samozřejmě dobře využijeme u emailových kampaní, kde je už z principu uživatel identifikovaný svým přihlášením. E-shop se v tomto případě chová velmi podobně jako věrnostní systémy v kamenných prodejnách a zajímají nás tedy podobné otázky. Dalším prvkem, který můžeme sledovat, jsou pak vouchery. Můžeme pozorovat jejich přínos pro marketing, pro efektivitu věrnostního systému. Pokud zákazník voucher dostal, ale nevyužil ho, něco očividně nehraje. To nás mimochodem ještě přivádí k problematice odchodu zákazníků, což je také oblast, která se často řeší. V tomto ohledu mimo jiné sledujeme, s jakou frekvenci zákazník do prodejny chodí, jak často nakupuje. Pokud jsou návštěvy čím dál méně časté, frekvence se snižuje, máme díky BI včasné varování, že nás jistá množina zákazníků opouští a můžeme tedy podniknout potřebné kroky.

To jsou tedy zásadní oblasti, kde nám analytika nástroje Business Intelligence v rámci věrnostních systémů může poskytnout velmi přínosné údaje. Díky jeho zapojení získáme odpovědi na důležité otázky: V čem jsou věrnostní zákazníci jiní? Dochází ke zneužívání systému? A je náš věrnostní systém skutečně efektivní?

16. 9. 2020

Máte zájem o více informací?Domluvte si s námi nezávaznou schůzku

Jsme připraveni zodpovědět Vaše dotazy týkající se naší společnosti, aktivit, nabízených řešení a produktů a podat Vám maximum informací. Neváhejte nás kontaktovat, naše služby jsou tu pro Vás.

Telefonní kontakt: +420 596 101 511

Kontaktní formulář

Nahoru

© 2015 - 2020 Created by people in ARSY line