На продвижение.

Посредством вычитания расходов по приобретению клиента в тех отраслях, где они будут значительны, эта формула легко может быть объединена с формулой ПЖЦ Однако для многих видов бизнеса, связанных с ВП-товарами, например торговли по почтовым заказам и продажам через универмаги, эти расходы минимальны.)

Важность распределения покупок во времени. Более сложный вариант формулы ОЧС был предложен Шмиттляйном и Моррисоном ^|0. В нем наряду с частотой поку­пок в данный период учитывалось их распределение во времени. Эта формула помо­жет правильно учесть или свести к некоему среднему уровню покупки, стоимость которых значительно разнится. Основной фокус этой формулы — вероятность по­вторной покупки продукта или услуги, другими словами, вероятность того, что поку­патель будет оставаться «активным» и сможет делать приобретения в будущем. Эта формула выглядит очень просто:

p(Active) = tⁿ,

где p(Active) — это вероятность того, что клиент сделает повторную покупку и оста­нется в числе потенциальных покупателей; t — это промежуток времени между нача­лом рассматриваемого периода и последней покупкой {выраженный в десятых долях от общей продолжительности анализируемого периода), an — это число покупок, совершенных заданный период. Под рассматриваемым периодом обычно понимается календарный или финансовый год, хотя для ВП-товаров, подразумевающих менее ча­стые покупки, должен использоваться более длинный период.

Эта простая, но очень полезная формула позволяет получить несколько важных, и на первый взгляд неочевидных, результатов, которые приведены на рис. 14.1. В верхней части рисунка отражено поведение двух гипотетических покупателей, А и Б, каждый из которых делает по четыре покупки, причем время совершения покупок существенно различается. В случае клиента А значение! равно 0,9. Это означает, что он делал свои покупки в течение 12 х 0,9 - 10,8 месяцев. В свою очередь, покупатель Б делал покупки в течение 12 х 0,3 - 3,6 месяцев. Хотя оба они приобретали товар по четыре раза, покупатель А может считаться гораздо более активным, а вероятность того, что он станет делать покупки в будущем, выше (p(Active) = 0,656), чем у поку­пателя Б (p(Active) = 0,008). В нижней части рисунка приведены данные о поведении двух других покупателей. Оба они совершали свои покупки в течение шести месяцев с начала года, но покупатель В сделал шесть покупок, а покупатель Г — только две. Кто из них, по-вашему, может считаться более активным? На первый взгляд, активнее покупатель В, так как он сделал больше покупок. Однако формула показывает, что для него значение p(Active) = 0,016, в то время как для покупателя Г p(Active) = = 0,250, Объяснить этот результат можно тем, что Г более инертнее, но в то же время «регулярнее» и надежнее, чем В, который после взрыва активности может изменить свои пристрастия.

В тех случаях, когда денежная оценка покупок меняется в широких пределах, «ai это бывает при покупках по каталогам или кредитным карточкам, формула ОЧС при нимаетследующий вид ":

p(Repeat) = (F + ! )(R-')[(M + 1Н

гдеР — число покупок, сделанных за последние 12 месяцев (частотаН единица доба ляется в случае, если первая покупка произошла более года тому назад, что позво.тя ет избежать получения нулевого результата); R — число месяцев, прошедших с к

мента последней покупки, при этом R ' или 1/R определяет ее «новизну»; М — чис­тая стоимость покупок данного клиента в денежных единицах с добавлением 1, что­бы избежать нулевого результата в тех случаях, когда клиент возвращает купленную вещь; наконец, г — это показатель степени, который меняется в предел ах от 0 и до 1, причем г = 1 означает, что последняя крупная покупка значительно задержит совер­шение следующей. Например, для читательских клубов значение г будет низким в силу невысокой стоимости книг и коротких интервалов межу их покупками, а для предприятий автосервиса значение г будет высоким, так обслуживание может длить­ся довольно дол го.

перевод клиентов в более активные покупательские группы. При осуществлении маркетинговой деятельности с использованием баз данных все покупатели могут быть разбиты на несколько категорий. Консультант по вопросам прямого маркетинга Грэм МакКоркелл ¹² разделил опрошенных им респондентов на шесть групп. В табл. 14.1 эти группы клиентов расположены по степени их важности для компании.

Первую составляют так называемые «предполагаемые клиенты», которые не реаги­руют на обращения по почте или по телефону, но чьи имена занесены в банк данных. Если в течение года от адресата не поступает никакого ответа, то информация о таком несостоявшемся клиенте стирается. Вторую группу составляют «потенциальные» клиенты, сделавшие запрос о товарах фирмы. В третью входят «опробователи», од­нажды (недавно) купившие продукцию компании. Четвертую образуют «повторные» клиенты, сделавшие несколько покупок а течение непродолжительного времени. Пятую группу составляют «постоянные покупатели», которые совершили несколько приобретений, в том числе и в последнее время. Наконец, существует контингент так называемых «сторонников» — постоянных клиентов, вербующих новых опробовате-лей. Задачей фирмы является перемещение возможно большего числа людей из пер­вой группы в шестую.

14.1. Иллюстрация основной формулы Шмиттляйна и Моррисона для определения активности покупателя. p(Active) = t". (См. текст и прим. 15.| Совершение покупки

Таблица 14.1. Классификация потенциальных клиентов в байке данных в зависимости от ответной реакции на методы прямого маркетинга

1. Предполагаемые клиенты (ответная реакция отсутствует)

2. Потенциальные клиенты (только запрос)

3. Опробователи (одна покупка, сделанная недавно)

4. Повторные клиенты

5. Постоянные клиенты

6. Сторонники (постоянные клиенты, вербующие новых опробователей)

При этом ожидаемая прибыль может быть вычислена для последних четырех кате­горий. Перемещение в последние две группы сулит компании наибольшие выгоды. Для этой цели могут использоваться различные методы. Например, покупателям Б и В, поведение которых отражено на рис. 14.1 и которые, по-видимому, являются «по­вторными» клиентами, могут быть сделаны специальные особо привлекательные предложения с целью попытаться повысить их активность. Для клиентов А и Г, чья активность и так достаточно высока, достаточно обычных средств стимулирования их покупательского поведения.

Сегментирование списка клиентов может быть выполнено с высокой степенью точ­ности при использовании метода регрессионного анализа ¹³.