Dashboard predykcji churnu i dokonania zakupu

Zmniejsz ryzyko utraty klienta, przewidując jego działania na podstawie zgromadzonych  danych transakcyjnych i behawioralnych. Dzięki zastosowaniu Big Data, możesz w szybki oraz skuteczny sposób zareagować na spadek zainteresowania klientów Twoim produktem, odpowiednio dostosowując działania marketingowe. Analityka predyktywna pozwoli oszacować ryzyko odejścia klientów oraz prawdopodobieństwo dokonania przez nich kolejnego zakupu.

Aby przejść do dashboardu analityki  predykcji wystąpienia zakupu i churnu, należy przejść do

Artificial Intelligence → Analityka predyktywna 


SPIS TREŚCI

  1. Analiza Customer Lifetime Value  
  2. Wartość predykcji wystąpienia zakupu
  3. Wartość predykcji wystąpienia zakupu ze źródła 
  4. Wartość predykcji wystąpienia churnu

1. ANALIZA CUSTOMER LIFETIME VALUE

Dane prezentowane są na podstawie całej bazy kontaktów, które zwarte są na koncie klienta. Dane te  oparte są na historycznym (aż do dziś) zachowaniu kontaktów w bazie.

[1] Średnie customer lifetime value – średnia kwota za jaką kontakt dokonuje zakupu podczas „bycia aktywnym klientem / aktywnym kontaktem w bazie”. 

[2] Średni czas pomiędzy zakupami klienta – średni czas pomiędzy zakupami klientów 

[3] Średnia liczba zakupów klienta – czyli ile jeden klient średnio robi zakupów, zanim całkowicie zrezygnuje z naszych usług

[4] Średni czas od ostatniego zakupu klienta – ile średnio mija czasu od ostatniego zakupu dla jednego kontaktu 

[5] Średni czas życia klienta – średnio ile mija czasu między pierwszym, a ostatnim zakupem klienta 

[6] Średni wiek klienta – średnio ile mija czas między pierwszym zakupem, aż do teraz. 


2. WARTOŚĆ PREDYKCJI WYSTĄPIENIA ZAKUPU

Przedstawia informacje będące wynikiem analizy wszystkich danych klienta od 2018 roku. Stąd wielkość badanej próby może być większa niż obecna liczba kontaktów w bazie. Na podstawie wszystkich historycznych danych o kontaktach (aktywności na stronie, dokonywania zakupów) analizowana jest baza kontaktów i określana średnia wartość predykcji wystąpienia zakupu dla badanej próby. 

[1] Wielkość badanej próby – ilość klientów z bazy kontaktów (od roku 2018), na której zostało przeprowadzone badanie

[2] Średnia wartość predykcji wystąpienia zakupu dla danej próby – średnia wartość dla danej grupy kontaków, określająca prawdopodobieństwo dokonania ponownego zakupu 

[3] Legenda wartości

[4] Diagram przedstawiający oszacowaną wartość predykcji wystąpienia zakupu dla danej próby


3. WARTOŚĆ PREDYKCJI WYSTĄPIENIA ZAKUPU ZE ŹRÓDŁA

Moduł predykcji wystąpienia zakupu, przedstawia szacunkowe dane, określające prawdopodobieństwo, ze wskazaniem na źródło które przynosi nam największe prawdopodobieństwo dokonania zakupu przez kontakt.

Dane obliczane są na podstawie danych transakcyjnych danego kontaktu oraz jego wizyt na stronie. Moduł podzielony został na 4 przedziały, ze wskazaniem na wysokość wartości prawdopodobieństwa.

[1] Ramka rekomendacji [kliknięcie] –  dokonanie zakupu poprzez kliknięcie w produkt znajdujący się w ramce rekomendacji 

[2] Referral – dokonanie zakupu po wejściu na stronę z innej strony; 

[3] Reklama – dokonanie zakupu po wejściu na stronę  poprzez kliknięcie w reklamę Google Ads;

[4] Search – dokonanie zakupu po wejściu na stronę poprzez kliknięcie  w link będący wynikiem wyszukiwania (w wyszukiwarce);

[5] Web Push z reguły [kliknięty] – dokonanie zakupu po wejściu na stronę poprzez kliknięcie w powiadomienie Web Push wysłane przy pomocy reguł automatyzacji;

[6] Masowy SMS [wysłany] – dokonanie zakupu poprzez wejście na stronę po otrzymaniu wiadomości SMS wysłanej masowo;

[7] Masowy Web Push [kliknięty] – dokonanie zakupu po wejściu na stronę poprzez  kliknięcie w powiadomienie Web Push wysyłane masowo;

[8] E-mail z reguły [kliknięcie] – dokonanie zakupu po wejściu na stronę poprzez kliknięcie w e-mail wysłany z reguł automatyzacji;

[9] UTM – dokonanie zakupu poprzez wejście na stronę z linku zawierającego parametr UTM;

[10] E-mail masowy [kliknięcie] –  dokonanie zakupu po wejściu na stronę poprzez kliknięcie w e-mail wysłany masowo;

[11] Web Push z reguły [otwarty] – dokonanie zakupu poprzez wejście na stronę po otwarciu powiadomienia Web Push wysłanego przy pomocy reguł automatyzacji;

[12] SMS z reguły [wysłany] – dokonanie zakupu poprzez wejście na stronę po otrzymaniu wiadomości SMS wysłanej przy pomocy reguł automatyzacji;

[13] SMS z Workflow [wysłany] – dokonanie zakupu po otrzymaniu wiadomości SMS wysłanej z Workflow;

[14] E-mail z Workflow [kliknięcie] – dokonanie zakupu po kliknięciu w e-mail wysłany z Workflow;

[15] E-mail – dokonanie zakupu po wejściu w wiadomość e-mail;

[16] Legenda – znaczenie procentowej wartości w kontekście prawdopodobieństwa wystąpienia transakcji


4. WARTOŚĆ PREDYKCJI WYSTĄPIENIA CHURNU

Przedstawia analizę wszystkich danych klienta od 2018 roku. Stąd wielkość badanej próby może być większa, niż obecna liczba kontaktów w bazie.  Wartość predykcji churnu kontaktu  określana  jest na podstawie historycznych danych, czyli obrazuje jaka część badanej próby nie dokona ponownie transakcji. Dane wyliczane są na podstawie historycznych zakupów dokonanych przez kontakt.

[1] Wielkość badanej próby

[2] Średnia wartość predykcji churnu dla badanej próby

[3] Legenda wartości

[4] Diagram przedstawiający oszacowaną wartość predykcji wystąpienia churnu klienta dla danej próby

Jeżeli potrzebujesz więcej informacji na powyższy temat skontaktuj się z nami: bok@salesmanago.pl +48 533 600 808