11 ตัวชี้วัดการรักษาคีย์ที่คุณต้องรู้
เผยแพร่แล้ว: 2023-09-01การรักษาผู้ใช้อีคอมเมิร์ซมีความสำคัญเช่นเคยด้วยต้นทุนการได้มาสูง ปัญหาทางเศรษฐกิจ และการแข่งขันแบรนด์ที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากต้นทุนการโฆษณาดิจิทัลยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การตลาดแบบคงผู้ใช้จึงเริ่มขยายตัวทั่วทั้งอุตสาหกรรมการตลาด
เพื่อเพิ่มความพยายามในการรักษาลูกค้าให้สูงสุด คุณต้องเข้าใจวิธีติดตามและวัดผลเมตริกการรักษาลูกค้าหลักๆ บางอย่าง เมื่อคุณรู้วิธีการคำนวณแล้ว คุณสามารถเริ่มนำพวกมันไปใช้งานในร้านของคุณเองเพื่อผลลัพธ์ที่ยั่งยืนและทำกำไรได้ ต่อไปนี้เป็นเมตริกการรักษาคีย์ 11 ประการที่นักการตลาดอีคอมเมิร์ซควรทราบ
รากฐานของกลยุทธ์การรักษาลูกค้าคือความปรารถนาที่จะนำลูกค้ากลับมา ไม่ว่าพวกเขาจะทำการซื้อเพียงครั้งเดียวหรือห้าครั้ง การตลาดแบบรักษาลูกค้าจะช่วยให้คุณดึงลูกค้าทุกรายกลับมาทำการซื้อครั้งถัดไปได้ เมตริกการรักษาลูกค้า 3 รายการต่อไปนี้กำหนดเป้าหมายพฤติกรรมการซื้อซ้ำ
1. อัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้า (CCR)
เหตุใดอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าจึงมีความสำคัญ
การทราบอัตราการเปลี่ยนใจของคุณจะช่วยให้คุณกำหนดขั้นตอนที่ต้องดำเนินการเมื่อพัฒนากลยุทธ์การรักษาลูกค้า เนื่องจากคุณต้องการให้หน่วยวัดนี้ต่ำมาก จึงเป็นเหตุผลที่ยิ่งต่ำ กลยุทธ์การรักษาลูกค้าของคุณก็จะยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น!
คุณคำนวณอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าอย่างไร?
ในการคำนวณอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้า คุณต้องกำหนดกรอบเวลาที่จะวัด เป็นความคิดที่ดีที่จะประเมินอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าของคุณเป็นประจำเพื่อติดตามดูว่าลูกค้าของคุณตอบสนองต่อความพยายามทางการตลาดแบบรักษาลูกค้าของคุณอย่างไร ด้วยเหตุนี้ เราจึงขอแนะนำให้วัดเมตริกนี้แบบเดือนต่อเดือน
เมื่อคุณมีช่วงวันที่แล้ว คุณก็เริ่มคำนวณได้เลย! สูตรอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าเป็นดังนี้:
ด้วยการกำหนดจำนวนลูกค้าที่คุณสูญเสียไปและหารด้วยจำนวนลูกค้าที่คุณมี คุณจะสามารถดูเปอร์เซ็นต์ของผู้ซื้อที่เลือกที่จะไม่กลับมาทุกเดือน
ปรับปรุงอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าด้วยประสบการณ์ลูกค้าที่โดดเด่น
กุญแจสำคัญในการปรับปรุงอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าคือการมอบประสบการณ์ที่โดดเด่นให้กับลูกค้า ประมาณว่า 61% ของผู้บริโภคกล่าวว่าพวกเขาจะเปลี่ยนไปหาคู่แข่งหลังจากประสบการณ์ที่ไม่ดีแก่ลูกค้าครั้งหนึ่ง ซึ่งหมายความว่าคุณต้องนำ A-game ของคุณไปในทุกธุรกรรม
ประเด็นร้อนของเราคือการใช้โปรแกรมความภักดีที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง การมอบสิ่งจูงใจอันมีค่าให้ลูกค้าเข้าพัก ถือเป็นการสร้างต้นทุนในการเปลี่ยนที่ไม่อาจมองข้ามได้
2. ความน่าจะเป็นในการซื้อซ้ำ (RPP)
เหตุใดความน่าจะเป็นในการซื้อซ้ำจึงมีความสำคัญ
อัตราความน่าจะเป็นในการซื้อซ้ำของแบรนด์ของคุณมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้า ยิ่งมีโอกาสน้อยที่พวกเขาจะซื้อสินค้าอีกครั้ง โอกาสที่จะเลิกใช้ก็จะมากขึ้นตามไปด้วย การติดตามตัวชี้วัดนี้ช่วยให้คุณสามารถประเมินได้ว่าลูกค้าล้มลงที่จุดใดตลอดเส้นทางของลูกค้า ทำให้คุณมีโอกาสที่จะวางมาตรการป้องกัน
คุณจะคำนวณความน่าจะเป็นของการซื้อซ้ำได้อย่างไร?
การคำนวณความน่าจะเป็นในการซื้อซ้ำของร้านค้าของคุณนั้นซับซ้อนกว่าอัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าเล็กน้อย เนื่องจากต้องทำเป็นขั้นตอน สิ่งนี้สมเหตุสมผลเมื่อคุณดูสูตร:
อย่างที่คุณเห็น คุณต้องกำหนดจำนวนการซื้อที่จะใช้ เพื่อให้เกิดผลกระทบสูงสุด เราขอแนะนำให้คำนวณอัตราความน่าจะเป็นในการซื้อซ้ำด้วยจำนวนการซื้อที่แตกต่างกัน เพื่อให้เข้าใจการเดินทางของลูกค้าได้ดีขึ้นตั้งแต่ต้นจนจบ
ด้วยสูตรนี้ คุณสามารถระบุช่วงเวลาที่แน่ชัดที่ลูกค้าเริ่มหลงรักแบรนด์ของคุณ และเปิดตัวกลยุทธ์การรักษาลูกค้าเพื่อให้พวกเขากลับมาดำเนินการได้ตามปกติ
ปรับปรุงความน่าจะเป็นในการซื้อซ้ำของคุณด้วย gamification
หากคุณต้องการให้ลูกค้ากลับมา คุณต้องให้เหตุผลแก่ลูกค้าที่จะกลับมา การเพิ่มองค์ประกอบของเกมให้กับโปรแกรมสะสมคะแนนของลูกค้าของคุณจะแสดงให้ลูกค้าเห็นว่าเหตุใดแบรนด์ของคุณจึงมีคุณค่า และพวกเขาจะได้รับมากเพียงใดจากการกลับมา Vasanti ช่วยให้ลูกค้าได้รับคะแนนสะสมจากการมีส่วนร่วมบนโปรไฟล์ Facebook และ Instagram ของแบรนด์ ขณะเดียวกันก็ให้รางวัลลูกค้าสำหรับการรีวิวผลิตภัณฑ์ด้วย
3. อัตราการซื้อซ้ำ (RPR)
เหตุใดอัตราการซื้อซ้ำจึงมีความสำคัญ
ลูกค้าที่ซื้อซ้ำจะสร้างผลกำไรให้กับแบรนด์อีคอมเมิร์ซ จากข้อมูลของเรา 41% ของรายได้ของร้านค้าอีคอมเมิร์ซสร้างขึ้นโดยลูกค้าเพียง 8% และ 35% สร้างขึ้นโดยลูกค้า 5% แรกของคุณ 5% นี้ประกอบด้วยลูกค้าที่ภักดีที่สุดของคุณ ความเป็นจริงที่น่าตกใจนี้คือสิ่งที่ทำให้อัตราการซื้อซ้ำของร้านค้าของคุณมีคุณค่ามาก อัตราการซื้อซ้ำช่วยให้คุณเห็นภาพรวมที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิผลของกลยุทธ์การรักษาลูกค้าทั้งหมดของคุณ ซึ่งเป็นข้อพิสูจน์ว่าแต่ละกลยุทธ์ของคุณใช้ได้ผล
คุณจะคำนวณอัตราการซื้อซ้ำได้อย่างไร?
ในการคำนวณอัตราการซื้อซ้ำ คุณจะต้องมีข้อมูลเพียงสองชิ้น ได้แก่ จำนวนลูกค้าที่ซื้อมากกว่าหนึ่งครั้งและจำนวนลูกค้าทั้งหมดของคุณ เมื่อหารจำนวนลูกค้าที่ซื้อสินค้าจากร้านค้าของคุณมากกว่าหนึ่งครั้งด้วยจำนวนลูกค้าทั้งหมด คุณจะเข้าใจได้ดีขึ้นว่าประสบการณ์ของลูกค้าส่งผลต่อพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าอย่างไร
ปรับปรุงอัตราการซื้อซ้ำของคุณด้วยรางวัลที่หลากหลาย
ในฐานะหัวใจสำคัญของกลยุทธ์การรักษาลูกค้า อัตราลูกค้าที่ทำซ้ำจะทำให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการซื้อของกลุ่มประชากรเฉพาะ การดึงดูดลูกค้ากลุ่มประชากรที่แตกต่างกันด้วยรางวัลจากประสบการณ์และธุรกรรมสามารถช่วยให้คุณเพิ่มจำนวนการซื้อที่กลุ่มประชากรตามรุ่นแต่ละกลุ่มทำได้
New Zealand Honey Co. ให้รางวัลแก่ลูกค้าโดยให้ลูกค้าแลกคะแนนเป็นรางวัลที่มีความหมาย เช่น ส่วนลดตามราคาตั้งแต่คูปองส่วนลด $10 ถึง $80 นั่นเป็นรางวัลสำคัญที่จะจูงใจให้ลูกค้าปลดล็อกส่วนลดจำนวนมากจากการซื้อซ้ำ
4. มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV)
เหตุใดมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยจึงมีความสำคัญ
เมตริกนี้มีความสำคัญด้วยเหตุผลง่ายๆ ประการเดียว ซึ่งช่วยให้คุณเห็นว่าลูกค้าแต่ละรายของคุณมีมูลค่าเท่าใด ยิ่งลูกค้าแต่ละรายใช้จ่ายต่อธุรกรรมมากเท่าใด คุณก็ยิ่งต้องใช้จ่ายน้อยลงเพื่อพยายามหาลูกค้าใหม่มาซื้อสินค้ากับคุณ ซึ่งเท่ากับการมีเงินในกระเป๋ามากขึ้นและใช้จ่ายน้อยลงในเกมโฆษณาที่มีการแข่งขันสูง
คุณจะคำนวณมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยได้อย่างไร?
ในการคำนวณ AOV คุณต้องดูจำนวนรายได้ทั้งหมดที่คุณได้รับและจำนวนคำสั่งซื้อที่ได้รับ เมื่อคำนวณหน่วยวัดการรักษาลูกค้านี้ สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าสิ่งนี้ไม่ได้สะท้อนถึงมาร์จิ้นที่คุณกำลังสร้างต่อคำสั่งซื้อ เพื่อให้ได้อัตราที่แม่นยำที่สุด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้หักค่าใช้จ่ายและต้นทุนสินค้าที่ขายออกด้วย
ปรับปรุง AOV ของคุณด้วยการขายต่อเนื่อง
ไม่ว่าคุณจะมุ่งเน้นไปที่การได้มาหรือการรักษาลูกค้า เป้าหมายหลักก็คือการทำให้ลูกค้าใช้จ่ายมากขึ้นเสมอ การขายต่อผลิตภัณฑ์เป็นวิธีที่ดีในการกระตุ้นให้ลูกค้าเพิ่ม AOV และลองผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ตัวอย่างจาก Hydrant นี้แสดงผลิตภัณฑ์ที่มีเพิ่มเติม ซึ่งลูกค้าสามารถซื้อได้
5. การทำกำไรต่อคำสั่งซื้อ (PPO)
เหตุใดการทำกำไรต่อคำสั่งซื้อจึงมีความสำคัญ
อันนี้ควรจะเป็นเกมง่ายๆ ยิ่งความสามารถในการทำกำไรต่อคำสั่งซื้อ (PPO) ของคุณสูงเท่าใด กำไรโดยรวมก็จะสูงขึ้นเท่านั้น และยิ่งกำไรของคุณสูงขึ้นเท่าใด คุณก็จะยิ่งประสบความสำเร็จมากขึ้นเท่านั้น ไม่มีอะไรจะเพิ่มจริงๆ!
คุณคำนวณความสามารถในการทำกำไรต่อคำสั่งซื้ออย่างไร
ในการคำนวณความสามารถในการทำกำไรต่อคำสั่งซื้อ คุณจะต้องทราบอัตรากำไรเฉลี่ยของคุณ เมื่อคุณทราบแล้ว คุณก็แค่คูณด้วยรายได้รวมของคุณและหารด้วยจำนวนคำสั่งซื้อ
ปรับปรุงความสามารถในการทำกำไรต่อคำสั่งซื้อของคุณด้วยบทวิจารณ์ของลูกค้า
วิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่มผลกำไรต่อคำสั่งซื้อคือการผลักดันผลิตภัณฑ์ที่มีอัตรากำไรสูง และวิธีที่ดีที่สุดในการดำเนินการดังกล่าวคือการได้รับคำวิจารณ์จากลูกค้า ประมาณว่า 93% ของผู้บริโภคอ่านรีวิวออนไลน์ก่อนตัดสินใจซื้อ การใช้โปรแกรมสะสมคะแนนของคุณเพื่อให้รางวัลแก่ลูกค้าที่เขียนรีวิวจะทำให้คุณมีกระสุนที่คุณต้องการเพื่อช่วยลูกค้าสร้างตะกร้าของพวกเขา
6. ความถี่ในการซื้อ (PF)
เหตุใดความถี่ในการซื้อจึงมีความสำคัญ
นี่เป็นอีกเกมง่ายๆ รายได้ของคุณสามารถเพิ่มได้เฉพาะเมื่อลูกค้าซื้อสินค้ากับคุณเท่านั้น ดังนั้นความถี่ในการซื้อที่เพิ่มขึ้นส่งผลให้มีรายได้เพิ่มขึ้นและมีความสามารถในการทำกำไรสูงขึ้น
คุณคำนวณความถี่ในการซื้ออย่างไร?
คุณสามารถคำนวณความถี่ในการซื้อของคุณได้อย่างง่ายดายโดยการหารจำนวนคำสั่งซื้อทั้งหมดที่เกิดขึ้นใน 365 วันด้วยจำนวนลูกค้าที่ไม่ซ้ำที่คุณมีในช่วงเวลาเดียวกัน
หัวใจสำคัญในการคำนวณความถี่ในการซื้อร้านค้าของคุณคือการใช้จำนวนลูกค้าที่ไม่ซ้ำ มิฉะนั้นคุณอาจบิดเบือนข้อมูลและได้รับการคำนวณที่ไม่ถูกต้อง
ปรับปรุงความถี่ในการซื้อของคุณด้วยอีเมลการรักษาความเป็นส่วนตัว
ลูกค้าส่วนใหญ่จะไม่ใช้จ่ายเงินมากขึ้นเพียงเพื่อใช้จ่ายเงิน ซึ่งหมายความว่าคุณจำเป็นต้องสร้างประสบการณ์ที่พวกเขาไม่อาจปฏิเสธได้ การส่งข้อความส่วนบุคคลและเกี่ยวข้องไปยังผู้ซื้อเป็นประจำจะช่วยให้ธุรกิจของคุณเป็นที่หนึ่งในใจและช่วยสร้างความสัมพันธ์ทางอารมณ์ระหว่างคุณกับลูกค้า ความสัมพันธ์นี้เป็นสิ่งที่จะนำพวกเขากลับมาและให้พวกเขาคลิกปุ่ม "ซื้อเลย" บ่อยขึ้น
7. เวลาระหว่างการซื้อ (TBP)
เหตุใดเวลาระหว่างการซื้อจึงมีความสำคัญ
เมื่อคุณรู้ว่าลูกค้าโดยเฉลี่ยใช้เวลานานแค่ไหนในการซื้ออีกครั้ง คุณสามารถเริ่มกำหนดเป้าหมายรูปแบบการซื้อของพวกเขาด้วยกลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความปรารถนาที่จะซื้อ ความรู้นี้ส่งผลเชิงบวกต่อความสามารถในการเพิ่มรายได้สูงสุด
คุณคำนวณเวลาระหว่างการซื้ออย่างไร?
เวลาระหว่างการซื้อและความถี่ในการซื้อเป็นของคู่กัน คุณไม่สามารถมีสิ่งใดสิ่งหนึ่งได้หากไม่มีสิ่งอื่น! ในการคำนวณเวลาระหว่างอัตราการซื้อ คุณจะต้องทราบความถี่ในการซื้อของคุณ เมื่อคุณคำนวณแล้ว คุณสามารถคำนวณเวลาเฉลี่ยระหว่างการซื้อได้โดยการหาร 365 วันด้วยความถี่ในการซื้อของคุณ
ปรับปรุงเวลาระหว่างการซื้อด้วยโฟลว์อัตโนมัติ
ระบบอัตโนมัติถือเป็นพลังลับสำหรับแบรนด์อีคอมเมิร์ซรายใหญ่ ไม่ว่าจะเป็นการทำให้เนื้อหา อีเมล หรือ SMS ส่งถึงลูกค้าของคุณโดยอัตโนมัติ ระบบอัตโนมัติสามารถช่วยคุณประหยัดเวลาและปรับปรุงเวลาระหว่างการซื้อได้ การทำความเข้าใจเส้นทางของลูกค้ามีความสำคัญต่อการปรับปรุงการวัดผลการรักษาประเภทนี้
การใช้ SMS และโฟลว์อัตโนมัติเพื่อสื่อสารกับลูกค้าทั้งในอดีตและปัจจุบันจะเตือนพวกเขาเมื่อถึงเวลาที่ต้องสั่งซื้อผลิตภัณฑ์ใหม่ หรือเพียงช่วยคุณประเมินความพึงพอใจของลูกค้าจากประสบการณ์ของพวกเขา ท้ายที่สุดแล้ว การสร้างวงจรการสื่อสารสองทางที่สร้างความไว้วางใจและกระชับความสัมพันธ์กับแบรนด์ของคุณ แบรนด์ความงาม Blume ใช้ SMS เพื่อสื่อสารกับลูกค้าโดยอัตโนมัติ และชี้ไปที่ผลิตภัณฑ์ของตน
8. มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (CLV)
เหตุใดมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าจึงมีความสำคัญ
เมตริกการรักษาผู้ใช้นี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีที่สุดว่าคุณควรใช้จ่ายเท่าใดกับต้นทุนการได้มา ยิ่งมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าสูงเท่าใด ต้นทุนการได้มาของคุณจะต้องต่ำลงเท่านั้น วิธีนี้ช่วยให้คุณปรับสมดุลงบประมาณการตลาดเพื่อมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่ทำกำไรได้ แทนที่จะเน้นไปที่การซื้อกิจการที่มีราคาแพง
คุณคำนวณมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าอย่างไร
มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าเป็นหนึ่งในตัวชี้วัดการรักษาลูกค้าที่ต้องใช้สองสามส่วนในการคำนวณ ชิ้นส่วนเหล่านี้เป็นมูลค่าของลูกค้าและอายุขัยเฉลี่ยของร้านค้า
เมื่อคุณมีตัวแปรเหล่านั้นอยู่ในมือแล้ว การคำนวณก็ง่ายอย่างน่าประหลาดใจ:
ด้วยการรวมข้อมูลจากมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยและความถี่ในการซื้อ มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าจะทำให้คุณมีความคิดที่ดีว่าลูกค้าใช้จ่ายมากขึ้นและซื้อบ่อยขึ้นหรือไม่ หากอัตรามูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป แสดงว่าคุณอยู่ในจุดที่ดี!
เพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าด้วยการทำให้แบรนด์ของคุณสะดวกสบาย
ลูกค้าจะมีแนวโน้มที่จะเลือกแบรนด์ของคุณมากขึ้น หากคุณเข้าถึงได้ง่ายและช็อปได้รวดเร็ว นี่คือสาเหตุที่การค้าบนมือถือกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการเปิดตัวแบรนด์อีคอมเมิร์ซ คุณควรให้ความสำคัญกับการมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้กับลูกค้าจากมุมมองของอุปกรณ์เคลื่อนที่
ในปีนี้ ผู้คน 2 พันล้านคนจะซื้อสินค้าผ่านมือถือ ดังนั้นการมีเว็บไซต์บนมือถือที่ออกแบบมาอย่างดีซึ่งรวมเข้ากับโปรแกรมสะสมคะแนนของคุณจะทำให้แบรนด์ของคุณเป็นตัวเลือกที่สะดวกอย่างยิ่งสำหรับนักช้อปในตลาดขนาดใหญ่แห่งนี้
ลูกค้าจะมีแนวโน้มที่จะเลือกแบรนด์ของคุณมากขึ้น หากคุณเข้าถึงได้ง่ายและช็อปได้รวดเร็ว ตัวอย่างจากแบรนด์กาแฟ Pod Co มีไซต์บนมือถือที่ลูกค้าใช้งานง่าย ในปีนี้คาดว่าผู้คน 2 พันล้านคนจะซื้อสินค้าผ่านมือถือ ดังนั้นการมีเว็บไซต์บนมือถือที่ออกแบบมาอย่างดีซึ่งรวมเข้ากับโปรแกรมสะสมคะแนนของคุณจะทำให้แบรนด์ของคุณเป็นตัวเลือกที่สะดวกอย่างยิ่งสำหรับนักช้อปในตลาดขนาดใหญ่แห่งนี้
9. อัตราการไถ่ถอน (RR)
เหตุใดอัตราการไถ่ถอนจึงมีความสำคัญ
ตัวชี้วัดการรักษาผู้ใช้นี้เป็นตัวบ่งชี้ที่ดีที่สุดว่าโปรแกรมสะสมคะแนนของคุณมีประสิทธิภาพเพียงใด ลูกค้าจะแลกคะแนนสะสมเป็นรางวัลก็ต่อเมื่อพวกเขาเห็นว่ารางวัลมีค่า ดังนั้นอัตราการแลกของแบรนด์ของคุณจึงมีความเชื่อมโยงกับการมีส่วนร่วมของโปรแกรมอย่างใกล้ชิด ความรู้นี้มีค่าอย่างยิ่งเมื่อต้องประเมินและปรับปรุงโปรแกรมสะสมคะแนนของคุณ
คุณคำนวณอัตราการไถ่ถอนอย่างไร?
ในการคำนวณอัตราการแลกรับของคุณ สิ่งที่คุณต้องทำคือหารจำนวนคะแนนสะสมที่ได้รับการแลกด้วยจำนวนคะแนนที่คุณได้ออก
ปรับปรุงอัตราการไถ่ถอนของคุณด้วยวิธีการรับรางวัลมากมาย
โดยทั่วไปอัตราการไถ่ถอนที่ดีควรอยู่ที่ประมาณ 20% หลังจาก 6 เดือน หากอัตรานี้ต่ำกว่า คุณจะต้องประเมินว่ารางวัลที่คุณเสนอและวิธีการรับรางวัลนั้นมีคุณค่าต่อลูกค้าอย่างแท้จริงหรือไม่ การนำเสนอวิธีรับรางวัลเพิ่มเติมสามารถช่วยให้คุณต่อสู้กับอัตราการแลกรางวัลที่ซบเซา และสร้างโปรแกรมที่เพิ่มมูลค่าให้กับประสบการณ์ของลูกค้าอย่างแท้จริง
10. อัตราการรักษาลูกค้า (CRR)
เหตุใดอัตราการรักษาลูกค้าจึงมีความสำคัญ
ยิ่งอัตราการรักษาลูกค้าของคุณสูงเท่าไร กลยุทธ์การรักษาลูกค้าของคุณก็จะยิ่งประสบความสำเร็จมากขึ้นเท่านั้น ทำให้คุณรู้ว่าคุณบรรลุเป้าหมายทางการตลาดในการรักษาลูกค้าแล้ว
คุณคำนวณอัตราการรักษาลูกค้าอย่างไร?
การคำนวณนี้เป็นหนึ่งในการคำนวณที่ยุ่งยากกว่าในรายการ เพียงเพราะมีตัวแปรมากกว่า อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณรู้ว่าตัวแปรเหล่านั้นคืออะไร คุณจะเห็นว่าไม่มีอะไรต้องกังวล!
แม้ว่าคุณสามารถใช้ช่วงเวลาใดก็ได้ที่ต้องการ แต่เราขอแนะนำให้ใช้หนึ่งปี (365 วัน) จัดการได้ง่ายกว่ามากและช่วยให้คุณมีแนวคิดที่กว้างขึ้นว่าการตลาดแบบรักษาลูกค้าของคุณทำงานได้ดีเพียงใด
แม้ว่าอัตราที่ต้องการจะแตกต่างกันไปในแต่ละอุตสาหกรรม แต่คุณต้องการตั้งเป้าหมายที่อัตราการรักษาลูกค้าไว้ที่ 85-90%
ปรับปรุงอัตราการรักษาลูกค้าของคุณด้วยการตลาดเพื่อการรักษาลูกค้า
คุณสามารถปรับปรุงอัตราการรักษาลูกค้าของคุณได้โดยใช้เครื่องมือและกลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่เราได้พูดถึงไปแล้ว การตลาดแบบรักษาลูกค้าจะเพิ่มทั้งจำนวนลูกค้าที่กลับมาและความสามารถในการทำกำไรของลูกค้าปัจจุบัน
11. อัตราลูกค้าประจำ (LCR)
เหตุใดอัตราลูกค้าประจำจึงมีความสำคัญ
ตัวชี้วัดนี้เป็นเหตุผลที่แท้จริงที่คุณเริ่มการรักษาการตลาดตั้งแต่แรก! เมื่อการรักษาความภักดีต่อแบรนด์เป็นเรื่องยากขึ้นเรื่อยๆ คุณต้องแน่ใจว่าความพยายามในการรักษาลูกค้ากำลังทำงานเพื่อให้ได้และรักษาลูกค้าที่มุ่งมั่นต่อแบรนด์ของคุณอย่างแท้จริง ในระยะยาว ลูกค้าประจำเหล่านี้คือผู้ที่จะช่วยดึงดูดและเปลี่ยนผู้ซื้อรายใหม่ให้กลายเป็นผู้ซื้อตลอดชีวิต ทำให้พวกเขามีคุณค่าต่อความสำเร็จของธุรกิจของคุณ
คุณจะคำนวณอัตราลูกค้าประจำได้อย่างไร?
ลูกค้าประจำสามารถกำหนดได้ว่าเป็นคนที่ซื้อสินค้ามากกว่าสี่ครั้งในร้านค้าของคุณ จากคำอธิบายดังกล่าว คุณสามารถคำนวณอัตราลูกค้าประจำของร้านค้าของคุณได้โดยใช้สูตรต่อไปนี้:
ความสำคัญของตัวชี้วัดการเก็บรักษา
เมื่อพูดถึงการพัฒนาลูกค้าประจำ ไม่มีอะไรจะมีประสิทธิภาพมากไปกว่าโปรแกรมสะสมคะแนน โปรแกรมสะสมคะแนนเป็นโซลูชั่นที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการเพิ่มผลกำไรและการรักษาลูกค้าไว้ ใช้โปรแกรมความภักดีเชิงกลยุทธ์ที่เป็นศูนย์กลางของกลยุทธ์การรักษาลูกค้าของคุณ เพื่อให้คุณก้าวไปสู่เส้นทางของลูกค้าที่ภักดีมากขึ้นและประสบความสำเร็จมากขึ้นในปีต่อๆ ไป
การทำความเข้าใจวิธีการติดตามและวัดผลตัวชี้วัดการรักษาลูกค้าทั้ง 11 ประการจะช่วยให้คุณประสบความสำเร็จอย่างมากกับแคมเปญการตลาดเพื่อการรักษาลูกค้า ดังนั้นไม่ว่าคุณจะยังใหม่ต่อเกมการรักษาลูกค้าหรือมือโปรเก่า ตอนนี้คุณก็พร้อมที่จะบุกอุตสาหกรรมของคุณอย่างก้าวกระโดด เพื่อรักษาลูกค้าที่ทำกำไรไว้เป็นเวลาหลายปีและปีต่อ ๆ ไป
หมายเหตุบรรณาธิการ: โพสต์นี้เผยแพร่ครั้งแรกเมื่อวันที่ 10 มกราคม 2017 และได้รับการอัปเดตเพื่อความถูกต้องและครอบคลุมในวันที่ 1 กันยายน 2023