استمرار سلسلة من المقالات حول تحليل المنتج ( البداية )
في مقال سابق ، انغمست في تحليل الإيرادات وقسمته إلى مكونين - MRPU وعدد العملاء. سننظر اليوم في المزيد من الخطوات في التحليل ونحللها إلى مكونات وعدد العملاء وديناميكياتهم.
الآن يبدو مخطط التحليل العام كما يلي:
يتيح لك التحليل الجماعي شرح الاتجاهات في قاعدة العملاء وإلقاء جسر مباشر في مسار المبيعات وإجراءات الاحتفاظ بالعملاء وإعادتهم.
ما هو التحليل الجماعي؟ هذا هو تحلل العملاء وفقًا لتواريخ "وصولهم". بالنسبة إلى المنتجات المختلفة ، يمكن أن تكون هذه أحداثًا مختلفة ، على سبيل المثال:
- أول شراء
- توقيع عقد خدمة الاشتراك
- خدمة مدفوعة مزينة في التطبيق الذي تم تنزيله.
- الإيداع الأول للمال في حساب شخصي
كل هذا يتوقف على تصميمك عندما تفكر في أن لديك عميل. من المنطقي أكثر أن تكون مرتبطًا بلحظة استلام الدخل أو ظهور التزامات على العميل بدفع شيء. على الرغم من أن كل منتج قد يكون له خصائصه الخاصة ويمكن اعتبار العميل بالفعل الشخص الذي وقع على نوع من العقد دون إيداع الأموال.
إذا قمنا بتقسيم جميع العملاء وفقًا لتواريخ وصولهم ، فقم بتجميعهم حسب الأشهر (أو الأسابيع ، والأيام ، وفقًا لدورات حياة العميل النموذجية) وحساب عدد العملاء الذين لا يزالون عملاء (لا يزالون يدفعون ، ولم ينهوا العقد) ، سنحصل شيء من هذا القبيل:
من أجل بساطة التحليل ، غالبًا ما يتم الجمع بين المجموعات النموذجية القريبة في تواريخ البدء بحيث لا يبدو الرسم البياني مثل المعكرونة.
في المثال الخاص بي ، مع اكتساب العملاء ، كل شيء على ما يرام وتنمو قاعدة العملاء من خلال جذب عملاء جدد. في الوقت نفسه ، في مرحلة ما ، من الممكن إرجاع العملاء القدامى (نرى أن أكبر مجموعة نموذجية تزداد بنهاية الفترة).
في تحليل المجموعات النموذجية ، لدينا عدد من الخصائص المشتقة المهمة التي تستحق الانتباه إلى:
- إن حجم المجموعات النموذجية الجديدة هو سمة مباشرة لجهودك لجذب العملاء. يتم تشكيل مجموعات نموذجية جديدة من عملاء جدد
- معدل الاضمحلال النموذجي هو متوسط القيمة التي ينخفض بها عملاؤك الجدد بمرور الوقت مع زيادة فترات حياتهم. عادة ما تكون هذه هي النسبة المئوية التي تنخفض بها الفوج طوال فترة الحياة.
- أبعاد الأفواج "القديمة". عادةً ما يتم وضع العملاء الذين لم تعد تعتبرهم جددًا في المجموعة "القديمة". هؤلاء هم الأشخاص الذين ينبغي نظريًا أن يكونوا عملاءك المنتظمين. في معظم الأحيان ، تشكل هذه المجموعة النموذجية الجزء الأكبر من الإيرادات والأكبر من حيث العدد. ديناميات حجم "الفوج القديم" تحدد آفاقك كمنتج. إن تقليل "المجموعة القديمة" أو ركودها هو جرس لديك مشاكل مع المنتج ، مع المبيعات أو الولاء.
أريد أن أشير إلى أنه عادة لا يوجد "عمر" للعميل ، لأنه غالبًا ما تكون الجماعات النموذجية الأخيرة والأخيرة ، لديهم عدد أقل من العملاء. وبهذا المعنى ، يتبين أن المعنى اليومي لكلمة "مدى الحياة" هو تفسير غير صحيح لانهيار الجماعات. إذا تحدثنا عن "متوسط العمر" لمدة 3 أشهر ، فليس من الصحيح أن نفهم أنه لم يعد لديك عملاء غادروا بعد 3 أشهر. يصبح استخدام مصطلح "متوسط الحياة" بعض الخدع الرياضية. والحقيقة هي أن انهيار الفوج يميز بدقة معدل الانخفاض في العملاء. ويمكنك ترجمة هذه الوتيرة إلى مصطلحات: أفقد 50٪ من المجموعة في 3 أشهر. أو حتى أصعب - أفقد 95٪ من المجموعة في 12 شهرًا. ولكن من الممكن تمديد فترة الخسارة النموذجية للفوج بأكمله إلى سنوات. لذلك ، من الجيد أن توضح في تحليلاتك المقياس الذي تريد استخدامه.
يعد استخدام مقياس "X٪ لفترات Y" طريقة كمية جيدة لمقارنة جودة المجموعات النموذجية مع بعضها البعض. الحقيقة هي أن أي مجموعة نموذجية "تجربة" صغيرة. يلتقي الأشخاص في كل مجموعة نموذجية ويتعرفون على منتجك من البداية. ويظهر الأثر الاستعادي التاريخي للجماعات نجاحاتك وإخفاقاتك فيما يتعلق بالتدريب ، ثم فيما يتعلق بالاحتفاظ / التغيير. إذا كنت تسعى بشكل منهجي لتحسين أداء Y ، فهذا يعني أنك تقوم بتطوير علاقات المنتج والعملاء بشكل جيد. بشكل عام ، هذه مسألة ذوق ، يمكنك إما العمل مع "متوسط عمر" بالمعنى الذي أشرت إليه أعلاه ، أو استخدام النسبة المئوية لتحلل الفوج.
طريقة أخرى جيدة للنظر إلى المجموعات النموذجية هي تحليل تدفقات قاعدة العملاء. هذه مجموعة أكثر وضوحًا من البيانات في المجموعات النموذجية. نربط مجموعاتنا وديناميكياتها على النحو التالي:
- عدد العملاء الجدد الذين حضروا في الفترة المشمولة بالتقرير (مجموعات نموذجية جديدة فقط)
- عدد العملاء القدامى الذين عادوا في الفترة المشمولة بالتقرير (العملاء من المجموعات النموذجية القديمة ثم استأنفوا العلاقات)
- عدد العملاء في قاعدة البيانات الحالية (كانوا وما زالوا)
- عدد العملاء الذين تركوا المجموعات النموذجية القديمة
تظهر هذه الصورة بوضوح توازن التدفقات الداخلة والخارجة لقاعدة العملاء. وإذا كان تدفقك أعلى من التدفق ، فأنت تدرك على الفور أن لديك مشاكل.
في هذا المثال ، فإن ميزان تدفقات العملاء يسير بقوة في اتجاه التدفقات الداخلية ، وبالتالي فإن قاعدة العملاء تنمو بسرعة.
ما يمنحنا تحلل العملاء إلى مجموعات نموذجية:
- يمكننا أن نرى مدى سرعة تحديث قاعدة عملائنا ، ومقدار "الوافدين الجدد" فيها ، و "الأشياء القديمة" الموجودة فيها.
- إذا كان أساس قاعدة العملاء هو كبار السن ويعطي عملاؤك الجدد 1 ٪ للقاعدة شهريًا ، فمن الغريب أن تتوقع نمو العملاء بنسبة 50 ٪ بحلول نهاية العام. يجب عليك إما زيادة تدفق العملاء واردة (وهو أسهل عادة) أو إرجاع جزء كبير من العملاء الذين فقدوا في السابق (والذي عادة ما يكون أكثر صعوبة).
- إذا كان العمر الافتراضي لعملائك قصيرًا وليس لديك تقريبًا "كبار السن" في التراكم ، فإن هذا على العكس يعني أن جهودك فيما يتعلق بكبار السن يجب أن تكون في الخلفية. وتحتاج إلى العمل لزيادة عمر العميل ، بالاستمرار أو الاستمرار في زيادة التدفق الوارد.
- يمنحك التحليل الجماعي الفرصة للتنبؤ بالحالة المستقبلية لاقتصادك والإجابة على السؤال "هل يمكنك تنفيذ الخطة ، إذا كنت ستعمل على زيادة معدلات الاستحواذ بمعدل مرتين؟"
- يمكننا تحديد مدى نجاح جهودنا لجذب العملاء والاحتفاظ بهم من خلال مقارنة معدلات التحلل الجماعي.
- بناءً على نتائج التحليل ، يمكنك فهم مكان المشكلة في المنتج فيما يتعلق بقاعدة العملاء (الجذب ، الاحتفاظ ، "العمر الافتراضي" ، إلخ.)
لقد لاحظت بالفعل أنه بينما نحن في تحليل جميع المتوسطات. ولكن قد تحتوي قاعدة العملاء الخاصة بك على قطاعات ومجموعات مختلفة. سيصبح تحليل المجموعة النموذجية أكثر إنتاجية إذا قمت بتقسيم قاعدة عملائك وتجميعها.
في المادتين التاليتين سأكتب عن إعداد البيانات لتحليل الفوج والتنبؤ بالفوج في المستقبل للتنبؤ بديناميكيات قاعدة العملاء.