予測可能な分析または顧客の注文を支援する方法
公開: 2015-08-05
平均的な店主として、私は明日どれだけの収入が得られるのか、どうすればそれらの売り上げを改善できるのか、そしていつ顧客に割引を与えるべきか、与えるべきでないのかを常に知りたいと思っていました。 買い物客に関連する商品や情報を含む有用なメールを書いたのに、なぜ私のメールの開封指数が低いのですか？
それが私が尋ね始めた時です。 クライアントの動作をどのように予測できますか？ いつ彼/彼女に電子メールを送るべきですか、それとも彼らに電話をかけるべきですか？ 「HereIAm」をユーザーに通知する必要があるのはいつですか。また、ユーザーをインタラクションにプッシュする必要があるのはいつですか。 その時、LatencyMatrixを見つけました。 特定の顧客が次のやり取りをいつ行うべきか、そしてその状況で私が何をすべきかを調べて予測するのは魔法のボールです。
Q –売り上げを伸ばすために、できるだけ頻繁にユーザーに割引を提供する必要があります
A –間違っています
割引は、買い物客を常に呼び戻すために使用されるべきではありません。 あなたは特定の瞬間に必要なものを提供する人である必要があり、あなたの顧客が次回あなたに戻ってくることを確実にするためにあなたは脈打つように指を保つべきです。 提供される割引は、それを達成するための正しい方法ではありません。
予測可能なチャームがレイテンシーマトリックスでどのように機能するかを見てみましょう
最初は怖いように見えますが、段階的に確認していくと、同じものを自分で読んで作成する方法がわかります。
最初に行う必要があるのは、購入者を2つのディメンションでグループ化することです。つまり、注文から注文までにかかった日数（インタラクション間の日数）と、正確な顧客が行った注文の数です。 それらをフィルタリングするとき、これらの2つのディメンションを使用して、店舗での通常の顧客の行動を確認し、将来の行動を予測します。
それでは、レイテンシーマトリックスを作成してみましょう。
すべての顧客を注文とともにエクスポートしたら、1つの注文のみを行った顧客を見つける必要があります。 登録後、お客様が最初で唯一の注文を行うまでにかかった日数をカウントします。 2つ以上の注文がある買い物客をスキップします。後で戻ってきます。 この値（登録から最初の注文までの日数）は、1回の注文（注文数）のみの顧客による最初の注文の隣の最初のセルに配置する必要があります。
登録後、クライアントが1回注文するのにかかった日数
この例では、登録日から最初の注文までに（平均で）2日かかりました。
同様に、店舗での注文数に応じて、最初の注文を行った顧客をフィルタリングします。 このようにして、顧客がすでに2つの注文を持っている場合、最初の注文にかかった数または日数を取得します。これは、顧客ごとに3、4、5、および11以上の注文の場合と同じです。 次の画像が表示されます。
購入者がストアで行った注文の総数に応じて、最初の注文にかかった日数
それは私たちが予測を始めることができるポイントです。 計算に使用した顧客の総数（この場合は694人の顧客）が十分に多い場合、1回だけ購入するすべての登録ユーザーが購入する必要がある期間であると言えます。 2日以内（最大）の最初のインタラクション、そうでない場合は高い確率で、彼らはそれをまったく行いません。 そのことを念頭に置いて、購入者にあなたの店に引き付けるために何か面白いことを伝える自動リマインダーを設定できます。
顧客が最初の注文を行うのにかかった最大時間は12と17ですが、そのような動作をするクライアントの数は49であり、すべての顧客と比較すると無視できます。 買い物客が最初の注文を行うのにかかった最小時間は0です。これは、登録が行われた同じ日に注文したことを意味します。
最初のリマインダーの正しい時間は何ですか？
1回の注文で顧客の平均時間があり、すべての買い物客を考慮に入れると最大4日かかる場合は、クライアントが2日で注文することを期待します。 5日目に送信されるようにリマインダーを設定して、最初のステップを自分で実行できるようにすることをお勧めします。
あなたはあなたのクライアントがあなたが期待するように彼ら自身を実行するのを助けるので、あなたの数は確かに時間とともに変わるでしょう。
すべての潜在的な顧客に手紙を送るべきではない理由
サードパーティのメールシステムを使用している場合、この方法で時間とお金を節約できる可能性があります。 あなたの買い物客はあなたをスパムのように扱いません。あなたが彼ら全員にあなたの店への興味をすでに失ったときにあまりにも速くまたは遅すぎてメールを送ることはないからです。 このようなユーザーに2日以内に割引を提供しても、潜在的な利益を失うことはありません。これは、ユーザーがこのインタラクションを自分で行う可能性が最も高いためです（平均で最大4日）。
そのため、注文なしで登録ユーザーのリストを取得し、5日以内にリマインダーを送信します。
これが最初のリマインダーのシナリオですが、既存の顧客はどうでしょうか。 一度限りの購入者は店舗の所有者にとって最も高額であるため、このグループは非常に重要であり、次のやり取りをいつ行うか、いつ行うかを予測する必要があります。
それを理解するには、お客様からのすべての2番目の注文に関するデータを収集する必要があります。 したがって、2つの注文がある買い物客のリストを取得し、最初の注文から2番目の注文を何日で行ったかを計算し、店舗での注文数でフィルタリングします。 つまり、120は、顧客が最初の注文から2番目の注文を行うのにかかった日数であり、買い物客は2回の注文しか行っていません。
2番目–顧客が2番目の注文を行うのにかかった日数
また、平均統計を表示するには、最初の注文から2番目の注文までのすべての顧客の平均日数を計算する必要があります。 また、2回以上の注文を行ったクライアントの数は、1回の注文のみのクライアントの数よりも少ないため、これらの数は正確ではないことに注意してください。 これは平均的なeコマースストアの通常の状況であり、このレポートは、1回限りの購入者をプッシュし、さらにやり取りするのに役立ちます。
この例では、2つの注文がある買い物客の2番目の注文に120日かかり、すべての顧客の2番目の注文に平均110日かかりました。 したがって、注文が1つしかない買い物客は、110〜120日以内に2回目の購入を行う必要があると予測できます。 121日以内にリマインダーを作成し、2回目の購入にプッシュします。
割引は新規ユーザーよりも安いので、この時点で割引を提供する時が来ました。 これで、1回限りの購入者を忠実な顧客に変えることができます。
3次、4次などで行うのと同じ方法です。予測に必要な数の注文カウントを取得できます。 基本的に、10を超える注文を行う忠実な顧客は、異なる方法で処理する必要があります。そうすれば、それらの数にとどまることができます。
計算の結果、レイテンシーマトリックスと呼ばれる次のグレードが得られます。
レイテンシーマトリックス
基本的に、ここで必要なのは、各グループの最後のすべての順序とすべての平均数です。 したがって、2つの注文がある顧客の今後の販売の予測は、3つの注文がある顧客のグループ（この場合は96）で3番目の注文を行うのにかかった日数であり、その平均数は110です。 3つの注文がある買い物客の次のインタラクションの予測は、87〜59日などです。
さらに、メールトリガーの「開始点」として予測されているすべての顧客グループが3、7、30日間非アクティブになるまで自動返信をスケジュールすることで、ユーザーを店舗に呼び戻すための大きな取引を提供できます。
やがてこの生きた生物は変化し、数はより正確になり、売上高の割合は増加します。
また、合計に依存するため、各グループの顧客の合計を取得することをお勧めします。顧客は少数の購入者を参照している可能性があり、正確ではない可能性があります。
また、前回のトランザクションからの時間に基づいてクライアントをフィルタリングする場合、メールを送信する顧客のリストを取得し、12か月以上活動していない買い物客を失う可能性があります。
このマトリックスをどのくらいの頻度でチェックする必要がありますか？
新しくできたお店は月に1回、評判が良く売れ行きが安定しているお店は3か月に1回、歴史がありランキングも良いお店は少なくとも年に1回はチェックすることをお勧めします。
このマトリックスでカバーされていないものは何ですか？
インタラクションが行われた時間を考慮しないため、2年前に行われたすべての注文と、新しく作成された注文が考慮されます。 古い数字はあなたの統計を下げるでしょうが、行動はあなたの新しい販売をスピードアップすることによって時間とともに変化します。
顧客の行動を予測することで、信頼できるマーケティング戦略とメールマーケティングを手に入れることができます。 彼らがあなたの店を永遠に去ろうとしているとき、あなたのクライアントを彼ら自身で去らないでください。
このレポートには時間がかかりますが、ExcelまたはStore Manager forMagentoアプリケーションのEnterpriseEdition（Magento CommunityとEEの両方をサポート）の両方で作成できます。
eMagicOneによるMagentoレポートの詳細については、https：//www.mag-manager.com/magento-report/をご覧ください。
あなたが急速に成長し、私たちの記事があなたの大きな未来を開く小さな扉になることを願っています。
この投稿は、eMagicOneのCMOであるゲスト寄稿者のOksana Semenyukによって提供されています。この会社は、オンラインビジネスの維持を非常に簡単かつ簡単にするスマートで便利なeコマースソリューションを提供しています。