Analüütikaettevõtte Newbase asutaja ja turundusanalüütika konsultant Raul Leppik räägib sellest, millised pärlid klientide ostuajaloos peituvad ja kuidas neid ettevõtte kasumlikkuse tõstmiseks paremini ära kasutada.
- Raul Leppik Foto: erakogu
Astun poodi, spordipoodi. Lähen ja ostan oma lemmikbrändist miskit toredat selga. Ja nii iga kord, kas midagi lemmikbrändist või lemmikspordialast. Ma ei osta igat kaubamärki, mis pihku hakkab. Ma ei sõida täna tõuksiga ja homme jahiga ja ülehomme murdmaad. Ma surfan ja purjetan, aga spordipoed saadavad mulle infot, nagu ma oleks tulihingeline tõuksimees, usin jalgrattavahetaja ning nagu Adidas ja Nike oleksid mu lemmikbrändid. Ja vahel arvavad poed, et ma olen naine, et ehk kuluvad mulle marjaks ära ägedad retuusid või sportrinnahoidjad.
Iga pood tegelikult teab, mida ma ostan, aga kõik saadavad mulle pakkumisi, mida peaks saatma mu vanaemale. Me käiksime tihedamini poes, kui teaksime, et meie lemmikbrändist on uudiseid või meie spordialast uusi tehnoloogiaid. Kui kuuleksime, et meie lemmikžanrist on uusi raamatuid või oluline toidukategooria alati parema hinnaga. Personaalsus töötab – tehtud, mõõdetud.
Kui klient on tuvastatav, on firmadel oma klientide kohta meeletul hulgal infot. Aastaid on seda kogutud, tegelikult oleks kõik teada – kes klientidest on hinnatundlik, kes mingit tootekategooriat eelistab, kes ostab harva, kes tihti jne jne. Vaid ääretult vähesed on jõudnud pärliteni, mis peituvad nende klientide ostuajaloos.
Me oleme tänaseks lähedalt analüüsinud 18 Eestis tegutseva suure ja keskmise firma klientide ostukäitumisi. Oleme leidnud väikeseid ja suuri erisusi, mida müügis ja turunduses kasutada; istunud juhatustega laua taga ja raputanud ettevõttesiseseid paradigmasid, kus arvati, et kliendid ostavad ühtmoodi, aga analüüsist tuleb välja, et hoopis teisiti.
Ettevõttesiseselt ütleb kõhutunne, et lojaalseid kliente on rohkem, et ostukordade arvud on suuremad, et kampaaniad töötavad paremini, et lojaalsusprogramm pärast facelift'i hakkas kliente rohkem kõnetama. Numbrid näitavad aga armutult tegelikku olukorda. Teistsugused kõhutunded on rääkinud sellest, et kliendibaasi ei ole võimalik segmentida, sest tootevalik ja kauba vahetumine on nii tihe. Et ostja jaoks on prioriteet allahindlus või et partnerketi kliendikaardi kasutamine toob meile olulisi kliente juurde. Või et Facebook on üks paganama hästi töötav kanal.
Alustame Facebookist. Me viisime kokku viie ettevõtte kliendibaasid ja Facebooki fännibaasid. Plaan oli aru saada, mitu protsenti kliendikaardiomanikest on ka Facebooki fännid. Ühel ettevõttel oli Facebooki fännidest kliendikaardi omanikud 40%. Ülejäänud neljal ettevõttel oli kliendibaasi ja Facebooki fännibaasi kattuvus 3% ja 9% vahel. Kui faktid on teada, saab lihtsasti otsustada, kas tasub Facebookis teha nalja või on see koht, kuhu raha sisse pannes ka raha tagasi tuleb. See, et konkurent teeb, ei ole äriliselt mõistlik argument sama asja tegemiseks… eriti kui tulemusi mõõta kannatab.
Kui ettevõttes on kasutusel lisakaardid, näiteks Ühiskaart, pangakaardid, Club One või mõne suure jaeketi kliendikaardid, siis tuleb lisakaartide ostukäitumist analüüsides välja, et enamikel juhtudel on lisakaardiga ostudel väiksemad ostukorvid, harvemad ja kaootilisemad ostud. On siiski üllatusi – üksikuid ettevõtteid, kelle juures lisakaart käitub sama hästi või isegi paremini kui põhikaart.
Personaalsus töötab täie auruga
Segmentimise korral tuleb alustuseks läbi minna üldisest „tõest“: et segmentimine ja sihitud kliendisuhtlus Eesti tingimustes ei tasu ära, segmendid on liiga väikesed ja rahaliselt pole see mõttekas. Me oleme tänaseks korduvalt katsetanud, et sihitud kliendisuhtlus toob rahaliselt kordi paremaid tulemusi, kui kõikidele kõike reklaamida ja loota, et kliendid tulevad ostma. Personaalsus töötab meie kõigi jaoks täie auruga.
Segmentimisega on ikka üllatusi. Alati ei saa ette arvata, mille järgi ostukäitumises erisused tekivad. Andmete kvaliteet mängib olulist rolli, nii et isegi sama valdkonna ettevõtetel ei teki samasuguseid segmentimise võimalusi. Ühel juhul tekivad ostude erisused tootegruppide lõikes, teisel juhul brändide lõikes. Millalgi tekivad selged mustrid elukohtade lõikes, näiteks maainimesed ostavad ühtmoodi, suurlinna inimesed teistmoodi ja alevike rahvas kolmandat moodi.
Alati saab segmendid paika panna ostutihedusest ja käibest lähtuvalt. Selleks on hea otsida üles olulised erinevused VIP-klientide ja ebalojaalsete klientide ostukorvides, et saada aru, mis on need tootegrupid, mida ebalojaalne ostab. Sellega saab aimu, milliste toodetega ebalojaalsed kliendid oma ostusid kasvatavad, mida võiks neile lisaks pakkuda, et neid ebalojaalse kliendi staatusest VIPiks meelitada.
Kui klient on tuvastatav, on ettevõttel olemas meeletul hulgal väärt infot, seda nii B2B kui ka B2C sektoris. Vaid vähesed firmad on seda analüüsinud, et müüki ja turundust paremaks muuta. Seal on peidus kahtmoodi pärleid – ühed on need teadmised, mis tekivad ostukäitumist analüüsides, saades tegelikult teada, kes on klient ja kuidas ta ostab. Teised pärlid tulevad välja siis, kui need teadmised sihitud müüki ja turundusse rakendada ning tulemusi mõõtma hakata.
TULEKUL
12. oktoobril Bliss Maja konverentsikeskuses
Tutvu kavaga ja registreeri
SIIN!
Autor: Raul Leppik, Newbase'i asutaja ja turundusanalüütika konsultant
Seotud lood
Tehnoloogia areneb kiires tempos ja see tähendab, et ka õigusloome peab katsuma sellega sammu pidada, kirjutavad Triniti advokaadid Karmen Turk, Marten Kaevats ja Maarja Pild.
Kaks aastat järjest TripAdvisori poolt kaheks parimaks Tallinna hotelliks valitud Hotell Palace ja Savoy Boutique Hotell kuuluvad ettevõtte TallinnHotels alla. TallinnHotelsi tegevjuht Ain Käpp rääkis, kuidas robotist müügijuht on aidanud sellise tunnustuseni ja suurenenud käibeni jõuda.
Ettevõtetes on väga palju andmeid, aga enamikke neist ei kasutata. Kasutatakse ainult seda osa, mis tundub kaugelt vaadates väärtuslik ja mis on kohe kättesaadav ning Excelisse kantav, lausub Nortali suurandmete ja masinõppe valdkonna juht Lauri Ilison.
Järgmisel aastal kehtima hakkav määrus tähendab ulatuslikke kohustusi kõikidele isikuandmeid töötlevatele firmadele, nõuete rikkumine võib tuua kuni 20 miljoni euro suuruse trahvi.
Eesti ja kogu Baltikumi suurim kasutatud autode jaemüüja AS Longo Group pakub kõigis kolmes Balti riigis võlakirju summas 10 miljonit eurot, mille aastane fikseeritud intressimäär on 10% ja tähtaeg kolm aastat. Võlakirjade märkimisperiood kestab kuni 25. novembrini ning on avatud nii jae- kui ka kutselistele investoritele.