บล็อกการปรับแต่งอีคอมเมิร์ซ

การปรับปรุงอัตราการรักษาลูกค้า เพิ่มผลกำไร

วันนี้ เรากำลังแจกแจงวิธีการทำงานของการเก็บข้อมูลอีคอมเมิร์ซ เราจะพิจารณาสองวิธีที่แข่งขันกันในการ คำนวณอัตราการรักษาลูกค้าอีคอมเมิร์ซของคุณ และให้ความเห็นเกี่ยวกับวิธีที่คุณควรใช้

สุดท้าย เราสำรวจวิธีที่ Amazon, Starbucks และอื่นๆ ใช้กลยุทธ์ในการปรับปรุงอัตราการคงอยู่ของพวกเขา หากต้องการข้ามไปยังตัวอย่างโดยตรง คลิกที่นี่

เครดิตภาพ

อัตราการรักษาลูกค้าจะวัดว่าลูกค้ายังคงซื้อต่อเนื่องกี่เปอร์เซ็นต์ในช่วงเวลาที่กำหนด

เป็นอัตราผกผันของอัตราการปั่น แม้ว่าอัตราการเลิกใช้งานจะวัดเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่สูญเสีย การรักษาลูกค้าจะดูที่ข้อมูลและถามว่าอยู่กี่คน

อัตราการเลิกใช้งานและอัตราการรักษาจะวัดความสามารถของบริษัทในการรักษาลูกค้าไว้ตลอดเวลา ตัวชี้วัดนั้นผกผันซึ่งกันและกัน

อัตราการเลิกจ้างจะวัดเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่สูญเสีย ซึ่งโดยทั่วไปจะแสดงเป็น # ของลูกค้าที่สูญเสียมากกว่าลูกค้าทั้งหมด หรือจำนวนการสูญเสียรายได้เมื่อเวลาผ่านไปจากกลุ่มลูกค้าเฉพาะกลุ่ม คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีลดอัตราการเลิกบุหรี่ได้ที่นี่

ในทางตรงกันข้าม การรักษาลูกค้าจะประเมินจำนวนลูกค้าที่เข้าพัก โพสต์นี้เน้นที่อัตราการคงอยู่ของอีคอมเมิร์ซ แต่สามารถใช้กลยุทธ์เดียวกันเพื่อลดการเลิกราได้

สุดท้าย คุณต้องการกำหนดล่วงหน้าว่าคุณสามารถสร้างกลุ่มใดได้

หวังว่าร้านค้าของคุณกำลังใช้ แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลการซื้อระหว่างช่องทางต่างๆ ถ้าไม่เช่นนั้น คุณจะต้องดาวน์โหลดข้อมูลธุรกรรมจากแต่ละช่องทางและเชื่อมโยงเข้าด้วยกัน

เมื่อคุณมีชุดข้อมูลที่สมบูรณ์แล้ว คุณสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าของคุณในมิติต่างๆ ได้ ที่นิยมมากที่สุดคือ:

มีสองวิธีหลักที่ร้านค้าอีคอมเมิร์ซสามารถวัดอัตราการรักษาลูกค้าได้

วิธีแรกให้มุมมองทั่วไปมากขึ้นว่าร้านค้าของคุณรักษาลูกค้าไว้อย่างไรในช่วงเวลาที่กำหนด

มันใช้สามตัวแปร

สมการสุดท้ายมีลักษณะดังนี้:

(ลูกค้าสิ้นสุด - ลูกค้าใหม่) / ลูกค้าเริ่ม

ฉันได้ระบุวิธีการนี้ว่า "สแนปชอต" เพราะมันช่วยให้คุณเห็นภาพของการคงอยู่ของคุณในช่วงเวลาหนึ่ง

บันทึก:

สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามที่สำคัญ เลือกช่วงเวลาไหนดี

ในที่สุด ช่วงเวลาของคุณควรขึ้นอยู่กับวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ของคุณ ผลิตภัณฑ์บางอย่าง เช่น เครื่องใช้ไฟฟ้าหรือเฟอร์นิเจอร์ มีความถี่ในการซื้อต่ำกว่า อื่นๆ เช่น สินค้าเน่าเสียง่ายหรือแบรนด์แฟชั่นมีความถี่ผู้ซื้อที่สั้นกว่ามาก

การใช้การวิเคราะห์ตามการได้มาช่วยเพิ่มสิ่งที่คุณทำได้ด้วยอัตราการคงลูกค้าไว้

แม้ว่าวิธีแรกจะช่วยให้คุณมีแนวคิดทั่วไปเกี่ยวกับการรักษาลูกค้าไว้ได้ แต่ก็ไม่สามารถดำเนินการได้

การรวมกลุ่มตามกลุ่มประชากรตามรุ่นในการวิเคราะห์การเก็บข้อมูลของคุณช่วยให้คุณเข้าใจลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าร้านอีคอมเมิร์ซของคุณประสบความสำเร็จที่ไหนและล้มเหลวที่ใด

กลุ่มประชากรตามรุ่นที่มีการรักษาระดับต่ำจะปรากฏขึ้น

คุณจะรู้ว่าคุณต้องปรับปรุงตรงไหน นอกจากนี้คุณยังจะค้นพบพื้นที่ที่คุณทำได้ดี และอาจระบุกลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่ประสบความสำเร็จเพื่อนำไปใช้กับหมวดหมู่และสายผลิตภัณฑ์อื่นๆ

การสร้างการวิเคราะห์ตามการได้มานั้นเป็นกระบวนการที่มีการจัดทำเป็นเอกสารอย่างดี คุณสามารถหา

ต่อไป ฉันต้องการแจกแจงว่าร้านค้าอีคอมเมิร์ซที่ประสบความสำเร็จนั้นเพิ่มอัตราการรักษาลูกค้าได้อย่างไร เราเริ่มต้นด้วยอเมซอน

เครดิตภาพ

เราได้ครอบคลุมอุปสรรคในการจัดส่งมาก่อน

ความจริงก็คือ ค่าจัดส่งป้องกัน Conversion และเป็น สาเหตุหลักที่ทำให้รถเข็นละทิ้ง

การสร้างนโยบายการจัดส่งฟรีจะช่วยขจัดอุปสรรคนี้ และให้รางวัลแก่ลูกค้าสำหรับการสั่งซื้อซ้ำบ่อยๆ

ในกรณีของ Amazon คำสั่งซื้อใดๆ ที่มีมูลค่ามากกว่า 25 เหรียญสหรัฐฯ มีสิทธิ์ได้รับค่าจัดส่งฟรี ยิ่งไปกว่านั้น การจัดส่งฟรีเป็นข้อดีหลักในการเป็นสมาชิก Amazon Prime

ยิ่งมีคนซื้อจากร้านค้าของคุณเป็นคนใหม่ๆ มากเท่าไร พวกเขาก็จะยิ่งมีโอกาสซื้อซ้ำมากขึ้นเท่านั้น

เราได้อ่านปรากฏการณ์นี้ในคู่มือของเราเกี่ยวกับ การแบ่งกลุ่ม RFM แต่ไม่มีเวลาไหนที่จะดีไปกว่าการข้ามและเพิ่มยอดขายให้ลูกค้ามากไปกว่าทันทีหลังจากที่พวกเขาได้เปิดเผยเจตนาของผู้ซื้อสำหรับปัญหาเฉพาะ

ที่นี่ Amazon ทำงานได้ดีมากในการใช้ คำแนะนำแบบไดนามิก

ร่วมกับการแบ่งปันรายละเอียดการจัดส่ง Amazon เสนอผลิตภัณฑ์ฟรีจำนวนหนึ่ง ซึ่งกระตุ้นให้เกิดการซื้อซ้ำและเพิ่มอัตราการรักษาลูกค้าให้สูงสุด

โปรโมชั่นข้ามไม่ใช่เรื่องใหม่

แต่ฉันชอบวิธีที่ Amazon ใช้ประโยชน์จากผลิตภัณฑ์บริการของตนเพื่อปรับปรุงข้อเสนอที่มีอยู่

Amazon Music เป็นตัวอย่างที่ดี

Amazon จูงใจลูกค้าให้ซื้อผลิตภัณฑ์ของ Amazon โดยจับคู่กับการสมัครรับข้อมูลเพลง Amazon ฟรี 90 วัน

หลังจากซื้อ ลูกค้าจะได้รับอีเมลโดยตรง กล่าวขอบคุณและกระตุ้นให้พวกเขาลองใช้ Amazon Music

ในที่นี้ การโปรโมตข้ามช่องไม่เพียงแต่เป็นวิธีการรักษาลูกค้าเท่านั้น แต่ยังทำหน้าที่เป็นข้อเสนอโบนัสสำหรับการซื้อครั้งแรกอีกด้วย

โปรแกรมความภักดีเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการนำลูกค้ากลับมา

ความท้าทายคือการดึงดูดผู้เข้าชมและลูกค้าใหม่ให้เข้าร่วม Starbucks ให้ตัวอย่างเป็นตัวอย่าง พวกเขารู้ว่าเมื่อลูกค้ากลายเป็นสมาชิก Rewards พวกเขาไม่เพียงแต่ใช้จ่ายมากขึ้นต่อการซื้อ แต่ยังมีความถี่ในการซื้อที่สูงขึ้นอีกด้วย

แต่ลูกค้าจำนวนมากเลือกที่จะไม่ลงทะเบียนระหว่างขั้นตอนการชำระเงิน สตาร์บัคส์มีทางออกที่ดี

ประการแรก ลูกค้าต้องสร้างบัญชีฟรีเพื่อเข้าถึง Wi-Fi

เมื่อลูกค้าอนุญาตให้ทำสัญญาผ่านอีเมล พวกเขาก็เริ่มสร้างข้อเสนอเพื่อนำลูกค้ากลับมา บ่อยครั้ง ข้อเสนอเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการเป็นสมาชิกรางวัล

ด้วยวิธีนี้ Starbucks สามารถลดความขัดแย้งในการเป็นสมาชิก Rewards และปรับแต่งเนื้อหาอีเมลให้เป็นที่อยู่อีเมลที่ยังไม่ได้ลงทะเบียนกับโปรแกรมรางวัลของพวกเขา

ความจริงก็คือ ลูกค้าของคุณได้รับข้อเสนอนับพันรายการต่อปี วิธีหนึ่งที่จะโดดเด่นคือสร้างความเร่งด่วน ด้านบน Mint Julep ทำสำเร็จด้วยการขายแฟลช ข้อเสนอของพวกเขามีให้เพียง 24 ชั่วโมงเท่านั้น และหากลูกค้าต้องการใช้ประโยชน์ พวกเขาต้องดำเนินการทันที

Barilliance ช่วยให้ร้านค้าอีคอมเมิร์ซหลายร้อยแห่งปรับปรุงการรักษาลูกค้า

เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพบางอย่างที่ลูกค้าของเราใช้คือ

หากต้องการดูว่า Barilliance เป็นพันธมิตรในการปรับแต่งร้านค้าของคุณให้เหมาะสมหรือไม่ โปรด ขอตัวอย่างที่นี่