हमने एक प्रणाली कैसे बनाई जो ग्राहकों को व्यक्तिगत विशेषताओं के आधार पर छूट प्रदान करती है

विपणन में पाठ्यपुस्तक के उदाहरण हैं: दूसरी खरीदारी के बाद पहली बार की तुलना में बहुत अधिक होने के बाद एक व्यक्ति की दुकान पर वापसी की संभावना। इसलिए, मनीमैन (आईडी फाइनेंस में शामिल एक ऑनलाइन ऋण सेवा) में, दूसरे ऋण पर 30%, तीसरे पर 10% और चौथे पर केवल 5% की छूट लागू होती है। आमतौर पर, इस बिंदु पर, ग्राहक वफादारी अधिकतम तक पहुंच जाती है, और वह सेवा का उपयोग आदत से बाहर करना शुरू कर देता है। सबसे बड़ी छूट (50%) हम उन ग्राहकों को देते हैं जिन्होंने 90 दिनों के लिए सेवा का उपयोग नहीं किया है। यह हमारे व्यवसाय के लिए कोई वापसी नहीं है: अतिरिक्त प्रोत्साहन के बिना, सभी उपयोगकर्ताओं का केवल 1% इस अवधि के बाद सेवा में लौटता है।



छूट, सामान्य रूप से, बहुत अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं: कई ग्राहकों ने पहले से ही एक उत्पाद या सेवा खरीदी होगी, दूसरों को कम छूट से आकर्षित किया होगा, दूसरों को अधिक प्रेरणा की आवश्यकता होगी। किसी को सप्ताह के अंत में छूट चाहिए, किसी को वेतन से पहले, और किसी को नए iPhone मॉडल के रिलीज होने से पहले। लेकिन, छूट जारी करना, एक नियम के रूप में, किसी भी तरह से विनियमित नहीं होता है और कंपनियों का पैसा बर्बाद होता है। इसी समय, वे व्यापार मार्जिन के 30-40% तक खा सकते हैं।

पहले, जब कोई छूट प्रदान करता है, तो हमने सामाजिक-जनसांख्यिकीय सिद्धांत (लिंग, आयु) के अनुसार आरएफएम विश्लेषण (समय, संचालन की आवृत्ति और ग्राहकों की नकदी लागत) द्वारा ग्राहकों को खंडित किया। ये मॉडल पुराने हैं और अप्रासंगिक परिणाम दिखाते हैं। लगभग 40% उधारकर्ता पुनर्भुगतान के बाद पहले सप्ताह में एक नया ऋण लेते हैं। हमने ऐसे ग्राहकों को बाकी की तुलना में कम छूट दी। क्या वे उसके बिना कर सकते थे? शायद। लेकिन हम पहले पक्के तौर पर नहीं कह सकते थे। इसलिए, हमने एक नई छूट प्रणाली का निर्माण किया है

हमने क्या किया है?

हमने एक निश्चित अवधि के लिए उधारकर्ताओं के पूरे आधार का मूल्यांकन किया: उन्होंने छूट का उपयोग कैसे किया और उनके आकार ने भुगतान अनुशासन को कैसे प्रभावित किया। फिर हमने सभी नए ग्राहकों को छह फोकस समूहों में विभाजित किया और कई परीक्षण किए। प्रत्येक समूह को 0 से 75% तक अलग-अलग छूट दी गई और रूपांतरण पर ध्यान दिया गया। परीक्षण में दो महीने लगे। हमने 50 रूपांतरणों द्वारा प्राप्त रूपांतरण विश्लेषण को एक गणितीय मॉडल में बदल दिया। डेटा की एक सरणी पर आधारित कार्यक्रम ने उधारकर्ता को एक विशेष स्कोर सौंपा, जिसने सेवा में लौटने के लिए इसकी प्रवृत्ति का आकलन किया। दूसरे शब्दों में, सिस्टम ने स्वयं क्रेडिट इतिहास डेटा, सामाजिक नेटवर्क और उधारकर्ता के व्यवहार की जानकारी के आधार पर इष्टतम छूट दी है। हमने सिस्टम को मार्केटिंग टूल से जोड़ा, डायरेक्ट मेल, मेलिंग लिस्ट, पुश नोटिफिकेशन सेट किया और डेटा को सपोर्ट सर्विस में ट्रांसमिट किया।

अब यह कैसे काम करता है

पायलट को नवंबर 2017 में रूस और कजाकिस्तान में मनीमैन सेवा में पेश किया गया था। 2018 के बाद से, मॉडल को कंपनी (सोलवा, अम्मोपे और प्लाजो) और अन्य देशों (जॉर्जिया, पोलैंड, स्पेन, ब्राजील, मैक्सिको) की अन्य परियोजनाओं में पेश किया गया है। सबसे अधिक बार, नई प्रणाली ने 10% की छूट दी। इसमें सभी नए मुद्दों का लगभग 75% हिस्सा था। सभी मुद्दों के 1.5% से कम के लिए 50% से अधिक की छूट। औसत छूट, जो, उदाहरण के लिए, मनीमैन द्वारा अध्ययन से पहले 24% की पेशकश की गई थी।



नई प्रणाली की शुरूआत के परिणामस्वरूप, ऋण राशि को लौटाए गए धन का हिस्सा 3.2 प्रतिशत अंक बढ़ गया। प्रति माह 24.7% तक। दोहराने वाले ग्राहकों की संख्या में 27% की वृद्धि हुई, जबकि ग्राहक प्रवाह की गुणवत्ता नहीं बिगड़ी। आर्थिक प्रभाव 110 मिलियन रूबल का अनुमान है। 2018 के अंत तक आईडी वित्त समूह के लिए - 2018 के अंत तक लगभग 4 मिलियन डॉलर

जो लोग इस तरह की व्यवस्था लागू करना चाहते हैं, उनके लिए सलाह

• इस तरह के सिस्टम को ओपन-सोर्स समाधानों के आधार पर बनाया जा सकता है।
• डेटा की ताजगी पर ध्यान दें। उधारकर्ताओं का व्यवहार तेजी से बदल रहा है, जानकारी अप्रासंगिक होती जा रही है। विकसित प्रणाली नवीनतम आंकड़ों को प्राथमिकता देती है।
• सेवा के भीतर ग्राहक के व्यवहार (वित्तीय अनुशासन, ऋण राशि, आदि) के बारे में जानकारी बाह्य डेटा की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है, जिसमें क्रेडिट ब्यूरो का इतिहास भी शामिल है।
• सूचना वितरण के स्रोतों पर नज़र रखें: यह महत्वपूर्ण है कि कई हैं। सबसे प्रभावी अभी भी एसएमएस और पुश सूचनाएं हैं
• 10:00 से 15:00 तक नए ऑफ़र के साथ ई-मेल भेजना बेहतर है, ग्राहक 15:00 से 18:00 तक एसएमएस का बेहतर जवाब देते हैं
• छूट सूचनाओं के साथ भाग नहीं लेना बेहतर है। एक व्यक्ति को प्रति सप्ताह दो से अधिक संदेश नहीं मिलने चाहिए
• यदि छूट बड़ी है - यह पत्र की विषय पंक्ति में इंगित किया जाना चाहिए, यदि छोटा - यह पाठ में होना चाहिए, और विषय पंक्ति क्लिक करने योग्य होनी चाहिए