Análise previsível ou como você pode ajudar seus clientes a fazer seus pedidos

Como lojista comum, sempre tive curiosidade sobre quanto vou ganhar amanhã, como posso melhorar essas vendas e quando devo ou não dar descontos aos meus clientes. Por que meus e-mails têm baixo índice de abertura, mesmo se eu escrever e-mails úteis com produtos ou informações relacionadas ao comprador?

Foi nessa época que comecei a perguntar. Como posso prever o comportamento do meu cliente? Quando devo enviar-lhe um e-mail ou fazer uma chamada? Quando devo lembrar aos usuários que “Aqui estou” e quando devo empurrá-los para a interação? Foi quando encontrei o Latency Matrix. É uma bola mágica olhar e prever quando um cliente específico deve fazer a próxima interação e o que devo fazer nessa situação.

P – Devemos oferecer descontos aos usuários com a maior frequência possível para obter mais vendas

A- Errado

O desconto não deve ser usado para trazer os compradores de volta o tempo todo. Você deve ser a pessoa que oferece o que eles precisam em cada momento específico e deve manter um dedo no pulso para garantir que seus clientes voltem para você na próxima vez. O desconto oferecido não é o método correto para conseguir isso.

Vamos dar uma olhada como o feitiço previsível funciona com a Matriz de Latência

Parece assustador no começo, mas vamos verificar passo a passo e você saberá como ler e construir o mesmo por conta própria.

A primeira coisa que precisamos fazer é agrupar nossos compradores por 2 dimensões – o número de dias que eles levaram entre os pedidos (dias entre interações) e quantos pedidos o cliente exato fez. Ao filtrá-los, usaremos essas 2 dimensões para ver o comportamento normal dos clientes na loja e prever suas ações futuras.

Vamos tentar construir nossa matriz de latência agora.

Quando exportamos todos os clientes junto com seus pedidos, precisamos encontrar aqueles que fizeram apenas um pedido. Contamos quantos dias levaram para os clientes fazerem seu primeiro e único pedido após o registro. Ignore os compradores com 2 ou mais pedidos, retornaremos a eles mais tarde. Este valor, dias entre o registo e a primeira encomenda, deverá ser colocado na primeira célula junto à 1ª encomenda efectuada por clientes com apenas uma encomenda (contagem de encomendas).

Dias que o cliente levou para fazer 1 pedido após o registro

No nosso exemplo, levou 2 dias (em média) a partir da data de registro para fazer o primeiro pedido.

Da mesma forma, filtramos os clientes que fizeram seu primeiro pedido, dependendo do número de pedidos que fizeram em sua loja. Desta forma, obtemos o número ou dias necessários para fazer o primeiro pedido se o cliente já tiver 2 pedidos, o mesmo para 3, 4, 5 e mais de 11 pedidos por cliente. Obtemos a seguinte imagem:

Dias que os compradores levaram para fazer o primeiro pedido, dependendo do número total de pedidos que eles fizeram em sua loja

É o ponto onde podemos começar nossa previsão. Se o número total de clientes que foram usados ​​para calcular o número (no nosso caso são 694 clientes) for alto o suficiente, podemos dizer que é o período em que todos os usuários cadastrados que vão fazer a única compra devem fazer sua primeira interação dentro de 2 dias (máximo), caso contrário, com alto grau de probabilidade, eles não farão isso. Tendo isso em mente, podemos configurar alguns lembretes automatizados que informarão aos compradores algo interessante para atraí-los para sua loja.

O tempo máximo que os clientes levam para fazer seu primeiro pedido é 12 e 17, embora o número de clientes com esse comportamento seja 49 e comparando com todos os clientes você pode ignorá-los. O tempo mínimo que os compradores levam para fazer seu primeiro pedido é 0, significa que eles fizeram o pedido no mesmo dia em que o registro aconteceu.

Qual é a hora correta para o primeiro lembrete?

Você espera que os clientes façam seu pedido em 2 dias, se você tiver tempo médio para clientes com um pedido e pode levar até 4 dias levando em consideração todos os compradores. É uma boa ideia nos definir seu lembrete para ser enviado no 5º dia para permitir que eles mesmos dêem o primeiro passo.

Seus números certamente mudarão com o tempo, pois você ajudará seus clientes a se comportarem conforme o esperado.

Por que você não deve enviar a carta para todos os clientes em potencial

Se você usar qualquer sistema de e-mail de terceiros, esse método poderá economizar tempo e dinheiro. Seus compradores não o tratarão como um spam, pois você não enviará e-mails para todos eles muito rápido ou muito tarde quando eles já perderam o interesse em sua loja. Você não perderá lucro potencial se oferecer um desconto para esses usuários em 2 dias, pois provavelmente eles próprios farão essa interação (em média até 4 dias).

Assim, obtemos a lista de usuários registrados sem nenhum pedido e enviamos um lembrete em 5 dias.

Esse é o cenário do primeiro lembrete, mas e os clientes existentes? Os compradores ocasionais são os mais caros para os lojistas, portanto, esse grupo é muito importante e você deve prever quando eles farão sua próxima interação e quando devem fazê-lo.

Para entender isso, precisamos coletar dados sobre todos os segundos pedidos feitos por seus clientes. Assim, obtemos a lista de compradores com 2 pedidos e calculamos em quantos dias eles fizeram o segundo pedido a partir do primeiro pedido e filtrando-os pelo número de pedidos que eles têm em sua loja. Portanto, 120 é o número de dias que o cliente levou para fazer o segundo pedido a partir do primeiro e o comprador fez apenas 2 pedidos e assim por diante.

2º – Número de dias que os clientes demoraram a fazer a segunda encomenda

Além disso, você precisa calcular o número médio de dias para todos os clientes entre o primeiro e o segundo pedido para ver as estatísticas médias. Lembre-se também de que esses números são menos precisos, pois o número de clientes que fizeram mais de 2 pedidos é menor do que aqueles com apenas um pedido. É uma situação normal para uma loja de comércio eletrônico comum, e este relatório deve ajudá-lo a atrair compradores ocasionais e fazer outras interações.

Em nosso exemplo, levou 120 dias para fazer o segundo pedido para compradores com 2 pedidos e, em média, levou 110 dias para fazer o segundo pedido para todos os clientes. Assim, podemos prever que os compradores com apenas um pedido devem fazer sua segunda compra dentro de 110 a 120 dias. Faça um lembrete para eles em 121 dias e empurre-os para a segunda compra.

É hora de oferecer descontos neste momento, pois um desconto é mais barato que um novo usuário. Você pode transformar seus compradores ocasionais em clientes fiéis agora.

Da mesma forma que você está fazendo com a terceira ordem, quarta ordem, etc. Você pode fazer quantas contagens de pedidos forem necessárias para a previsão. Basicamente, clientes fiéis que fazem mais de 10 pedidos devem ser tratados de maneira diferente, para que você possa parar nesses números.

Como resultado dos cálculos você obtém a seguinte nota chamada Matriz de Latência.

Matriz de latência

Basicamente, o que você precisa aqui é a última ordem de cada grupo e todos os números médios. Portanto, a previsão da próxima venda para clientes com 2 pedidos é o número de dias que levou para fazer o 3º pedido no grupo de clientes com 3 pedidos (96 no nosso caso) e seu número médio é 110. a previsão da próxima interação para compradores com 3 pedidos é de 87 a 59 dias, etc.

Além disso, você pode oferecer ótimas ofertas para trazer os usuários de volta à sua loja agendando respostas automáticas em 3, 7, 30 dias de inatividade de todos os grupos de clientes tendo nossas previsões como “ponto inicial” do gatilho de e-mail.

Com o tempo, esse organismo vivo mudará e os números serão mais precisos e a % de vendas aumentará.

Além disso, para sua conveniência, é melhor obter os totais de clientes em cada grupo, pois você confiará nos totais e eles podem se referir a um pequeno número de compradores e podem não ser precisos.

Além disso, caso você filtre clientes com base no tempo da última transação, você pode obter a lista de clientes para enviar e-mails e compradores potencialmente perdidos com mais de 12 meses de inatividade.

Com que frequência devo verificar esta matriz?

É uma boa ideia verificá-lo uma vez por mês para lojas recém-criadas, uma vez a cada 3 meses para lojas com boa reputação e vendas bastante estáveis ​​e pelo menos uma vez por ano para lojas com grande histórico e boas classificações.

O que não está contemplado nesta matriz?

Você não leva em consideração o tempo em que a interação foi feita, então todos os pedidos feitos há 2 anos e os pedidos recém-criados são levados em consideração. O comportamento mudará com o tempo, acelerando suas novas vendas, embora os números antigos reduzam suas estatísticas.

Prever o comportamento dos clientes pode ajudá-lo com suas estratégias de marketing e marketing por e-mail nos quais você começará a confiar. Não deixe seus clientes sozinhos quando eles estiverem prestes a deixar sua loja para sempre.

Este relatório é demorado, mas pode ser feito no Excel ou com o aplicativo Store Manager for Magento, Enterprise Edition (suporta tanto Magento Community quanto EE).

Encontre mais relatórios Magento da eMagicOne em – https://www.mag-manager.com/magento-report/

Espero que você cresça rápido e nosso artigo seja uma pequena porta abrindo seu grande futuro.

Esta postagem é fornecida pela colaboradora convidada Oksana Semenyuk, CMO da eMagicOne – empresa que oferece soluções de comércio eletrônico inteligentes e convenientes que tornam a manutenção de negócios on-line muito fácil e sem esforço.