Clients jetables. Segmentation pour les achats répétés

Chaque client a ses propres habitudes et traditions répétitives. Que ce soit une journée préférée pour faire du shopping, des préférences pour le coût moyen des marchandises ou pour des options supplémentaires pour le produit. Toutes ces informations nous aideront à stimuler le client pour effectuer un deuxième achat et passer d'un nouvel utilisateur à un client régulier.


Nous passons des achats uniques aux clients réguliers

Eh bien, vous avez réussi à convertir le client. C'est cool, mais quelle est la prochaine? Selon les statistiques, de 30% à 80% des acheteurs de l'industrie du commerce électronique passent une commande une seule fois dans leur cycle de vie. Dans le domaine des jeux, la deuxième commande est effectuée par 60% des clients. Comment obtenir des clients réguliers avec des données numériques aussi décevantes?

Cette question inquiète les commerçants du monde entier. Ils travaillent dur et mettent tout en œuvre pour transférer les clients des produits jetables aux clients réguliers. Qu'il s'agisse de commandes initiales dans le commerce de détail ou de dépôts dans des jeux en ligne. Pourquoi le deuxième ordre est-il si important? Si un client effectue sa deuxième commande ou effectue un deuxième dépôt, la probabilité de passer une troisième commande est décuplée par rapport aux clients qui n'ont passé qu'une seule commande.

Le tableau ci-dessous combine les données de dix sociétés de commerce électronique de premier plan en Europe et aux États-Unis. Comme vous pouvez le voir sur le graphique, la probabilité de la prochaine transaction augmente avec le nombre de transactions en cours.


La probabilité de la prochaine transaction en fonction du nombre de transactions en cours

De nombreuses entreprises combinent des clients uniques dans un groupe et utilisent différentes techniques et messages pour stimuler un deuxième achat. Cela ressemble à un bon plan, non? D'une manière ou d'une autre, tous les clients du groupe sont des clients uniques. Mais nous sommes ici pour discuter d'une approche différente. Cette deuxième méthode consiste à diviser un groupe de clients ponctuels en différents segments en fonction des caractéristiques de leur première transaction. Plonger plus profondément et considérer les conditions préalables à une telle segmentation.

Jour de la semaine

Nous commencerons par analyser le comportement de plusieurs acheteurs de 10 grandes entreprises et essayer de comprendre s'il existe une relation entre le jour de la première commande et le jour de la deuxième commande. Commençons par analyser les paris sportifs. Dans ce sujet, le client effectue un dépôt le jour où se produisent le plus de matches de son équipe préférée, généralement le samedi ou le dimanche. La probabilité que de tels clients reviennent et fassent des paris de nos jours est suffisamment élevée.

Nous avons collecté des données et testé, les résultats étaient les mêmes que prévu. Fondamentalement, le deuxième dépôt a été déposé le même jour de la semaine que le premier. Cela peut être vu à partir de la valeur de probabilité maximale située sur la diagonale du carré.


La probabilité d'une transaction de la deuxième transaction en fonction du jour de la semaine de la première transaction dans les paris sportifs

La relation entre ces deux transactions peut aider à mieux cibler les activités publicitaires sur différentes cohortes de clients uniques (dans ce cas, nous avons 7 groupes en fonction du jour de la première transaction) et vous rappeler la deuxième transaction à des jours appropriés. Une étape plus intéressante consiste à tester cette hypothèse dans le commerce de détail.


La probabilité d'une transaction d'une deuxième transaction en fonction du jour de la semaine de la première transaction dans le commerce de détail

Nous pouvons voir une situation similaire. Les acheteurs effectuent un deuxième achat le même jour de la semaine que le premier. Il est important de noter que l'écart dans le commerce de détail était plus élevé que dans les paris sportifs. Mais la dépendance elle-même s'est manifestée pour chaque entreprise. Le jour de shopping le plus populaire est le lundi, le plus impopulaire est le dimanche. Si nous considérons les dépendances entre les commandes pour une seule marque, nous obtenons cela.


La probabilité d'une transaction de la deuxième transaction en fonction du jour de la semaine de la première transaction en détail pour une marque

Nous avons une explication simple de ce comportement pour les paris sportifs, mais pourquoi voyons-nous un tel résultat dans le commerce de détail? La raison peut être que les acheteurs ont certains schémas de vie. Vous allez au gymnase les jeudis et vendredis, vous marchez avec votre famille le week-end, vous vous réveillez tard au travail le lundi et vous rencontrez des amis le vendredi. Le modèle d'achat ne semble pas étrange, compte tenu de tous les autres.

Moment de la journée

Comme vous l'avez peut-être deviné, nous avons testé des hypothèses similaires pour l'heure de la journée. Existe-t-il une corrélation entre l'heure de la première commande et la seconde, si la deuxième commande a été effectuée au moins sept jours plus tard? Nous avons divisé la journée en 4 périodes: nuit, matin, soir et midi - et vérifié la répartition des secondes commandes pour chaque période pour 6 marques.


La probabilité du deuxième ordre en fonction de l'heure de la première commande

La relation entre les premier et deuxième ordres selon l'heure du jour semble évidente. Les clients qui passent une commande tard dans la nuit pour la première fois sont susceptibles de passer une deuxième commande en même temps.

Coût des marchandises en ordre

En tant que spécialistes du marketing, nous nous efforçons d'augmenter le nombre de produits dans l'ordre. La revente dans le monde du marketing est un mode de vie, et sinon, elle le devrait. Mais devrions-nous toujours essayer de vendre les marchandises? Une telle solution est-elle la meilleure pour tous nos clients? Dans notre analyse, nous avons cherché à savoir si le coût des marchandises du deuxième ordre augmentait par rapport au premier.

Différentes marques sont utilisées comme sources de données, par conséquent, pour chaque marque, des segments distincts avec la valeur des marchandises ont été attribués. Il s'est avéré 6 groupes de prix.


La probabilité du coût du deuxième ordre en fonction du coût du premier ordre

La plupart des clients dont les commandes ont été passées dans la fourchette de prix bas sont restés dans la même fourchette lors de la deuxième commande.

Conclusion

Notre analyse ci-dessus montre ce que nous pouvons apprendre des premières commandes. La principale chose dont nous devons nous souvenir est que nous ne devons pas regrouper tous les clients non récurrents dans un même groupe. Il convient de segmenter les clients en fonction de leur jour de la semaine et de l'heure d'achat, de la valeur de la commande.
L'utilisation de ces méthodes et étapes vous aidera à mieux comprendre comment augmenter le LTV et fidéliser vos clients.