تحلیل داده مشتریان

تحلیل رفتار مشتریان

هر مشتری که در سیستم شما ثبت می‌شود، مجموعه‌ای از داده را با خود به همراه می‌آورد؛ از اطلاعات شناسایی گرفته تا علاقمندی‌ها و رفتار خرید. با تحلیل این داده‌ها می‌توانید رفتار مشتریان را زیر نظر گرفته و برای آینده، هوشمندانه تصمیم بگیرید.
تحلیل داده‌های مشتریان به شما کمک می‌کند کمپین‌های هدفمند و کارآمد برگزار کرده و درآمد خود را افزایش دهید.

درخواست دمو

تقسیم‌بندی مشتریان با روش RFM

مشتریان وفادار و قدیمی شما با مشتریان تازه‌وارد تفاوت دارند! مشتریان قدیمی قبلا به شما اعتماد کرده‌اند. حفظ کردن این مشتریان هزینه کمتری دارد اما سود بیشتری برایتان می‌آورد.
اما چطور می‌توانید چند هزار مشتری را از هم تشخیص دهید و تقسیم‌بندی کنید؟!
ابزار تقسیم‌بندی مشتریان به روش RFM، با استفاده از هوش مصنوعی داده‌های مشتریان را بر اساس 3 معیار تحلیل می‌کند:

   - تعدد خرید
   - تازگی خرید
   - مبلغ خرید
​​​​​​​
سپس مشتریان را به 11 دسته تقسیم می‌کند. با فشردن یک دکمه می‌توانید شاخص‌های عملکرد (KPI) هر دسته را ببینید. این ابزار به شما کمک می‌کند تا متناسب با میزان وفاداری هر دسته، پیام‌های شخصی‌سازی‌شده ارسال کنید. مثلا شاید نیاز نباشد هزینه گزافی را صرف اطلاع‌رسانی محصول جدید به مشتریان جدید کنید! شاید هدف گرفتن دسته مشتریان وفادار کافی باشد.

شرایط اقتصادی روی رفتار خرید مشتریان تاثیر می‌گذارد. کاملا طبیعی است که مشتریان وفادار شما به خواب زمستانی فرو بروند! تغییر دستۀ مشتریان یک مساله طبیعی است، مسالۀ غیرطبیعی این است که شما رفتار خود را تغییر ندهید. تغییر مشتریان در هر سطحی برای مدیران و بازارایابان حرفه‌ای مهم است. آنها می‌خواهند بدانند که رفتار کدام مشتریان تغییر کرده تا بتوانند به‌سرعت تصمیم‌های هوشمندانه بگیرند.
​​​​​​​
 سکان تغییرات مشتریان در هر دسته را در یک محیط گرافیکی با نمودارهای متنوع به شما نشان می‌دهد. شما می‌توانید بازه زمانی دلخواه را برای نمایش آمار انتخاب کنید.

رصد تغییر رفتار خرید مشتریان ​​​​​​​(RFM Transition)

محاسبه نرخ بازگشت مشتریان جدید
​​​​​​​(New Customer Retention)

یک ویژگی جدید و قدرتمند که گزارشی از تحلیل رفتار مشتریان جدید را در بازه‌های زمانی مختلف (روز، هفته، ماه، فصل یا سال) به شما نشان می‌دهد. با استفاده از این ویژگی می‌توانید مقایسه کنید که مشتریان جذب‌شده در کدام بازه زمانی یا کدام کمپین تبلیغاتی، ریزش کمتری نسبت به سایر مشتریان جدید داشته‌اند.

این گزینه نجات‌بخش کسب‌وکار شماست! با استفاده از این ابزار می‌توانید نرخ بازگشت مشتریان خود را مشاهده کرده و پیشنهادهای موثر به آنها ارائه کنید. این قابلیت سکان چراغیست که مسیر شما را برای نگهداری از مشتریانتان، روشن می‌کند. متوسط زمان ریزش مشتریان جدید را مشاهده کنید و پیش از آن‌که خداحافظی کنند، اقدامی موثر انجام دهید!

مشتریان جدیدتان چقدر دوستتان دارند؟! این قابلیت به شما امکان می‌دهد تا سهم مشتریان جدید را از سبد خرید بسنجید و بررسی کنید که در یک سال گذشته، در هر ماه چه درصدی از درآمد شما، توسط مشتریان جدید تامین شده است.
​​​​​​​
این گزارش یکی از کاربردی‌ترین گزارش‌های سکان است زیرا به شما کمک می‌کند تا برای این دسته از مشتریان متناسب با رفتار خریدشان، پیشنهادهای جذاب طراحی کرده و کمپین‌های هدفمند برگزار کنید.

محاسبه سهم مشتریان جدید از فروش سازمان
​​​​​​​(New Customer Share)

محاسبه ارزش طول عمر مشتری
​​​​​​​(Customer Lifetime Value)

از هر دسته از مشتریانتان تا چه اندازه می‌توانید انتظار درآمدزایی داشته باشید؟ این ویژگی سکان به شما کمک می‌کند تا ارزشمندترین مشتریان خود را شناسایی کرده و تخمین بزنید که هر کدام از مشتریان شما در دوره طول عمر خود، به‌طور متوسط چه میزان برایتان درآمدزایی داشته‌اند.
در پلتفرم سکان با فشردن یک دکمه می‌توانید چهار مورد حساس را محاسبه کنید:

   - میانگین بهای کل سفارشات (AOV)
   - میانگین تعداد خرید در هر بازه زمانی (Purchase Frequency) (F/D)
   - طول عمر مشتری (Lifespan)
   - دوره طول عمر مشتری (Customer Lifetime Period)
   - ارزش طول عمر مشتری (Customer Life Time Value)
​​​​​​​
همچنین این امکان سکان به شما نشان می‌دهد که در هر دسته از مشتریان شما، کدام عامل نقش موثر و متفاوتی دارد.

تقسیم‌بندی RFM ممکن است برای همه کسب‌وکارها مناسب نباشد زیرا معیارهای تقسیم‌بندی هر کسب‌وکار با دیگری متفاوت است. اگر می‌خواهید با توجه به نیازهای کسب‌وکارتان دسته‌بندی‌های کاملا اختصاصی داشته باشید، خوشه‌بندی بهترین گزینه برای شماست.

​​​​​​​ممکن است برای آنها، اولویت نداشته باشد. با امکان خوشه‌بندی می‌توانید تقسیم‌بندی را با معیارهای اختصاصی خود انجام دهید. مثلا برای کسب‌وکارهایی در زمینه FMCG، محصولات خوراکی برگشت‌خورده، یک عامل مهم در تقسیم‌بندی مشتریان است. یکی دیگر از ویژگی‌های مهم خوشه‌بندی، مشاهده تاثیرگذارترین معیارها در هر دسته است.​​​​​​​

خوشه‌بندی مشتریان (Customer Clustering)