05 · Цена и спрос
Считаем RFM по опросу покупателей категории — до того, как у вас появилась своя база. Частота покупки и средний чек для финансовой модели.
Демо на выдуманных брендах: работают фильтры, внутри — анкета, по которой собраны данные.Открыть демо-дашборд →Выводим продукт и собираем финансовую модель: нужны частота покупки и средний чек, а не догадки.
На прошлом месте работы маркетолог считал RFM по своей базе и хочет такие же показатели для нового проекта.
Нужно понять, как часто вообще покупают в категории и на какие суммы.
Планируем экономику удержания, а данных о повторных покупках взять неоткуда.
Давность, частоту и сумму покупок в категории — по тем, кто в ней покупает сегодня.
Группы покупателей по этим трём признакам: кто покупает часто и много, кто редко и понемногу, кто давно выпал из категории. С численностью каждой группы в процентах от аудитории.
Возраст, город, доход, где покупают сейчас, что для них важно при выборе. Отсюда видно, на какую группу целиться при запуске.
Средняя частота покупки и средний чек по категории и по группам. Это те самые цифры, которые обычно подставляют в финансовую модель наугад.
Всё строится на опросе покупателей категории. Мы спрашиваем про реальные покупки за понятный людям период, а не про намерения: когда покупали в последний раз, сколько раз за последние месяцы, сколько потратили.
Точность здесь ниже, чем у расчёта по кассовым данным: человек вспоминает, а не сверяется с чеками. Поэтому цифры мы даём как ориентиры по категории, а не как точный замер вашей будущей базы. Для финансовой модели этого обычно достаточно — там всё равно считают сценариями.
Мы не работаем с вашей клиентской базой и не просим выгрузок. Когда база появится, RFM по ней вы посчитаете сами — это несложная задача для вашего аналитика, и платить за неё агентству незачем.
Наша часть — дать те же показатели заранее, когда базы ещё нет, и сравнить вашу будущую аудиторию с тем, как ведёт себя категория в целом.
Замер можно взять отдельно, а можно объединить с Usage & Attitude или потенциалом спроса. Вместе они дают куда более полную картину: как покупают в категории сегодня, почему выбирают именно так и сколько людей готовы купить у вас. И это выгоднее — по сути получается одно исследование вместо трёх, поэтому на такой комплект мы даём скидку.
Данные в одном дашборде с фильтрами по городам и сегментам. Новый разрез через месяц после проекта открываете сами, без письма аналитику.
Повторный замер доливается в тот же дашборд: динамику видно без новой сборки отчёта.
Для совета директоров или головного офиса готовим презентацию с выводами, для отправки — офлайн-версию дашборда одним файлом.
RFM описывает покупателя тремя числами: как давно он покупал (Recency), как часто (Frequency) и на какую сумму (Monetary). Мы считаем их по опросу покупателей категории — когда собственной клиентской базы ещё нет.
Типичные ситуации: выводим продукт и собираем финансовую модель: нужны частота покупки и средний чек, а не догадки. На прошлом месте работы маркетолог считал RFM по своей базе и хочет такие же показатели для нового проекта.
Мы не работаем с вашей клиентской базой и не просим выгрузок. Когда база появится, RFM по ней вы посчитаете сами — это несложная задача для вашего аналитика, и платить за неё агентству незачем.
Расскажите про категорию и про то, какие показатели нужны в модели, — предложим состав вопросов.
Какая связка характеристик и цены выигрывает у конкурентов и какую долю займёт
Подробнее →Демо-дашбордСкидка, которая действительно меняет решение, а не просто съедает маржу
Подробнее →Демо-дашборд