🧥 🙏 🥣 एक वफादारी कार्यक्रम के वित्तीय मॉडल की गणना कैसे करें 💈 🔌 🧑🏿‍🤝‍🧑🏻

इस साल, पहली बार, हमने एक वफादारी कार्यक्रम के वित्तीय मॉडल पर विचार किया। वास्तव में काम करने के लिए वफादारी कार्यक्रम के लिए, परियोजना को बहुत सावधानी से संपर्क किया जाना चाहिए।

वफादारी कार्यक्रम के प्रकार

स्कोरिंग - प्रत्येक खरीद के लिए, ग्राहक को अंक मिलते हैं, जिसे वह तब खर्च कर सकता है।
कैशबैक प्राप्त करना अंकों के साथ ही है, केवल खरीद के लिए ग्राहकों को कैशबैक मिलता है, आमतौर पर कुछ राशि के लिए कूपन के रूप में जो विशेष रूप से एक ही रिटेलर से उपयोग किया जा सकता है।
निशान वाले कार्ड - पहली खरीद पर, ग्राहक को एक कार्ड प्राप्त होता है, प्रत्येक बाद की खरीदारी पर - उस पर स्टैम्प लगाए जाते हैं, स्टिकर चिपके होते हैं या छेद छिद्रित होते हैं। जब कार्ड भरा होता है, तो खरीदार को इनाम या रियायती कार्ड मिलता है।
छूट की बहु-स्तरीय प्रणाली - कुछ निश्चित मात्रा में खरीदारी करने पर, ग्राहक नई स्थितियों में बदल जाता है। अधिक स्थिति - उच्च छूट।
भागीदारों से पुरस्कार - खरीद के लिए, ग्राहक को छूट / अंक प्राप्त होते हैं, जिसका उपयोग वह ब्रांड भागीदारों से कर सकता है।
पेड बोनस - क्लाइंट लॉयल्टी प्रोग्राम में भाग लेने के लिए भुगतान करता है। भुगतान के लिए तेजी से / मुफ्त वितरण, अतिरिक्त छूट आदि प्राप्त होती है।
पुरस्कारों का एक संयोजन - ऐसे कार्यक्रमों को संकर कहा जाता है। उदाहरण के लिए, एक बिंदु प्रणाली + एक बहु-स्तरीय प्रणाली, जब स्तर के आधार पर, विभिन्न बिंदुओं को खरीद के लिए सम्मानित किया जाता है: एक उच्च स्तर का मतलब है अधिक अंक।
गैर-मौद्रिक पुरस्कार। वफादार ग्राहकों को अमूर्त बोनस मिलता है। उदाहरण के लिए, एयरलाइन के एक नियमित यात्री के लिए कप्तान के साथ एक बैठक।

लेख में, हम उस सूची से विकल्प 4 के लिए गणनाओं का विश्लेषण करते हैं जिसमें खरीद की संचित राशि के आधार पर छूट बढ़ती है।

पिछली अवधि से डेटा एकत्र करें

ग्राहकों को अधिक खरीदने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए वफादारी कार्यक्रम मौजूद हैं। यदि वे एक वफादारी कार्यक्रम के बिना 3600 रूबल खरीदते हैं, और एक कार्यक्रम के साथ 4000, कंपनी उस पर पैसा बनाती है। लेकिन ऐसा होता है कि वफादारी कार्यक्रम की गणना की गई थी और इसे लागू किया गया था, लेकिन एफआईजी समझेंगे कि लोग क्यों खरीदते हैं: या तो क्योंकि वे पहले से ही वफादार हैं और खरीदने के लिए तैयार हैं, या वफादारी कार्यक्रम वास्तव में उन्हें उत्तेजित करता है।

इसलिए, गणना में दो पूर्वानुमानों का निर्माण करना महत्वपूर्ण है:

वफादारी कार्यक्रम के बिना बिक्री क्या होगी;
क्या बिक्री में वृद्धि वफादारी कार्यक्रम दे देंगे।

इसके लिए पूर्वव्यापी बिक्री डेटा की आवश्यकता होती है।

सबसे पहले, आपको यह विश्लेषण करने की आवश्यकता है कि बिक्री कैसे एक वफादारी कार्यक्रम के बिना जाती है - डेटा अपलोड करें और उसका अध्ययन करें। यहां विशेषताएं हैं।

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सबसे अधिक संभावना है, डेटा को संसाधित करना होगा, यह संभावना नहीं है कि आप इसे सही रूप में प्राप्त करेंगे: थोक विक्रेताओं से खरीद या बहुत बड़ी मात्रा का दोहराव - यह सब साफ करना होगा।

ग्राहक व्यवहार का अन्वेषण करें

डेटा एकत्र किया गया और साफ किया गया। तब आप उनसे बहुमूल्य जानकारी प्राप्त कर सकते हैं:

ग्राहकों की कुल संख्या;
एक से अधिक बार खरीदने वाले वफादार ग्राहकों की संख्या, और "एक बार" ग्राहकों की संख्या;
ग्राहक कितना खरीदते हैं।

स्पष्टता के लिए, हमने इस आरेख को Power BI में संकलित किया है। यह वफादार ग्राहकों और "एक बार" वाले लोगों के अनुपात को दिखाता है:

और फिर हम वफादार ग्राहकों पर करीब से नज़र डालते हैं : वे कितना खरीदते हैं, कितनी बार, कब।

यहां कार्यक्षेत्र वह अवधि है जिसके लिए ग्राहकों ने खरीदारी की; स्तंभों की संख्या और स्तंभ की लंबाई ग्राहकों की संख्या, रंग - खरीद की संख्या को दर्शाती है।

इस चित्र को कैसे समझें:

2874 ग्राहकों ने एक महीने में 2 खरीदारी की, 783 ग्राहकों ने एक महीने में 3 खरीदारी की;
1145 ग्राहकों ने दो महीने में 2 खरीदारी की, और 487 - दो महीने में 3 खरीद;
आदि।

खरीद की मात्रा एक अलग फिल्टर द्वारा निर्धारित की जा सकती है:

भविष्य में, इन आंकड़ों को एक तालिका में स्थानांतरित किया गया था, लेकिन बाद में उस पर और अधिक।

एक वफादारी कार्यक्रम के बिना पूर्वानुमान बनाने के लिए आंकड़ों के आधार पर

पूर्वानुमान इस सवाल का जवाब देता है कि बिक्री कैसी दिखेगी, यदि आप छोड़ देते हैं, तो सब कुछ वैसा ही है। हमारे मामले में, ऑफ़लाइन बिक्री बढ़ी, जबकि ऑनलाइन बिक्री गिर गई। हम वफादार / "वन-टाइम" ग्राहकों पर डेटा लागू करते हैं और पिछले वर्ष की प्रवृत्ति के लिए राशि खरीदते हैं और अगले वर्ष के लिए पूर्वानुमान प्राप्त करते हैं:

इस पैराग्राफ में, बारीकियों यह है: आपको पिछली अवधि और मौसमी के रुझान को ध्यान में रखना होगा। आप एक वफादारी कार्यक्रम पर भरोसा नहीं कर सकते, यह मानते हुए कि बिक्री बढ़ेगी। हमें वास्तविक संख्याओं को देखने और उनके आधार पर पूर्वानुमान बनाने की आवश्यकता है।

वफादारी कार्यक्रम मॉडल मान लें

काम की शुरुआत में, जब हम अभी भी नहीं जानते हैं कि हम किस कार्यक्रम का चयन करेंगे: किस प्रकार, कैसे छूट अर्जित की जाएगी और किन शर्तों के तहत, हमें कुछ मान लेना चाहिए, अन्यथा विचार करने के लिए कुछ भी नहीं होगा। हमारे उदाहरण में, प्रकार जब खरीद की मात्रा के आधार पर छूट बढ़ जाती है। उसके लिए, हमने छूट की गणना के लिए चार मॉडल प्रस्तावित किए।

लेकिन, जैसा कि हमने पहले ही कहा है, कोई केवल इस धारणा से आगे नहीं बढ़ सकता है कि बिक्री बढ़ेगी, और नए ग्राहक आ जाएंगे। इसलिए, हमने ग्राहकों की संख्या बढ़ाने के लिए तीन विकल्प सुझाए: निराशावादी, मध्यम और आशावादी। लेकिन यह संभव है कि नए ग्राहकों की संख्या छूट पर निर्भर करेगी। इसलिए, इन पूर्वानुमानों में छूट accrual मॉडल के आधार पर भिन्न होती है।

हमने ऑफ़लाइन और ऑनलाइन के लिए अलग-अलग तीन संस्करणों (वफादारी, उदारवादी, आशावादी) में वफादारी कार्यक्रम के 4 मॉडल पर विचार किया:

लेकिन निश्चित रूप से, हम केवल एक मॉडल के लिए उदाहरण देंगे, ऑनलाइन।

गणना करें कि कितने ग्राहक पहले से ही संभावित लॉयल्टी प्रोग्राम स्टेटस पर हैं

हमारे पास ग्राहकों और खरीद पर डेटा है, हमारे पास एक वफादारी कार्यक्रम का एक मॉडल है। अब आपको डेटा को लॉयल्टी प्रोग्राम में ट्रांसफर करना होगा। हम एक तालिका संकलित करते हैं और गणना करते हैं कि वफादारी कार्यक्रम के किस स्थिति में कितने प्रतिशत ग्राहक पहले से ही स्थित हैं और यह प्रतिशत महीने से कैसे बदल जाएगा:

वास्तव में, इसमें मूल्यों की गणना 12 महीनों के लिए की जाती है, लेकिन केवल दो यहां दिखाए गए हैं ताकि अनावश्यक जानकारी के साथ अधिभार न डालें। विभिन्न स्थितियों में ग्राहकों का प्रतिशत ध्यान देने योग्य है। स्टेटस 5,000 रूबल से शुरू होता है, लेकिन हमने 3,000 तक भी गिना, क्योंकि 3,000 के लिए खरीदते समय खरीदार को एक उपहार मिलता है।

गणना करें कि कितने ग्राहकों को आसानी से एक नई स्थिति में संक्रमण के लिए प्रेरित किया जाता है

अगला चरण यह जांचना है कि कितने ग्राहक सीमा स्थिति मूल्यों में हैं। ये वे खरीदार हैं जिन्हें उपहार या नई स्थिति के लिए संक्रमण से पहले काफी कुछ खरीदने की आवश्यकता है। यही है, अगर एक ग्राहक ने पहले से ही 2800 रूबल के लिए खरीदा है, तो उसे 3000 तक कुछ और बेचना आसान होगा - केवल 200 रूबल का भुगतान करें और आपको एक उपहार मिलेगा। इसे ही हम सीमा-मूल्य कहते हैं।

लेकिन यह एक बात है जब एक ग्राहक ने 700 रूबल खरीदे। फिर आपको उपहार के लिए एक और 2300 रूबल खरीदने के लिए उसे समझाने में सक्षम होने की संभावना नहीं है। लेकिन अगर उसने 23,000 रूबल के लिए खरीदा है, तो एक और 2,000 खरीदना और बड़ी छूट प्राप्त करना उसके लिए इतना मुश्किल नहीं है।

इसलिए, विभिन्न स्थितियों के लिए हम विभिन्न सीमा मूल्यों पर विचार करते हैं। पहली स्थिति के लिए, जो 5000 रूबल से शुरू होती है, कई सीमावर्ती मूल्य हैं: हम उन ग्राहकों के अनुपात का पता लगाते हैं जो 3500–3999 रूबल, 4000-4499 रूबल, 4500-4999 रूबल की मात्रा में हैं। अंतिम स्थिति के लिए, 25,000 रूबल से शुरू होकर, रेंज एक है - 21,000–24,999 रूबल।

वफादारी कार्यक्रम से उत्थान की भविष्यवाणी

और यहां लेख "द वुल्फ ऑफ वॉल स्ट्रीट" फिल्म जैसा दिखता है। आप देखते हैं, आप देखते हैं, कथानक कई घटनाओं से भरा है, यह पहले से ही आपको लगता है कि फिल्म समाप्त हो रही है, और फिर - एक बार - और हेलीकाप्टर दुर्घटना दृश्य जिसके साथ फिल्म शुरू हुई। और आप समझते हैं कि इस समय मैं बैकस्टोरी देख रहा था।

इसलिए, अब तक वर्णित सब कुछ मुख्य लक्ष्य के लिए एक प्रागितिहास रहा है - उत्थान की गणना। यही है, टर्नओवर में वृद्धि क्या वफादारी कार्यक्रम देगी।

उत्थान की गणना करते समय बारीकियों

. , 2030 3000 , . . 970 , . . 5% ( — 150 ) , — 350 . , 350 150 970 = 470 . 470 2030 23% — .
, . , , . , , , , . , , , . 80% .

महीनों की गणना इस तरह से दिखती है: कुछ स्पष्टीकरण: बाएं टेबल सहायक हैं, उनमें ग्राहकों द्वारा स्थिति का वितरण किया जाता है। दाईं ओर - स्थिति मानों के करीब ग्राहकों का वितरण। वे किस स्थिति और कितने करीब हैं, इस पर निर्भर करते हुए, हम एक नए रूपांतरण को एक नई स्थिति में परिवर्तित करते हैं। हम पहले ही कह चुके हैं कि औसत बिक्री चेक को सामान्य औसत चेक का 80% से अधिक माना जाता है। उपहार का मूल्य, उससे छूट का प्रतिशत और ऑनलाइन डिलीवरी भी घटाएं। नई स्थिति में निकटता के विभिन्न चरणों में ग्राहकों की संख्या औसत चेक और अनुमानित रूपांतरण से कई गुना अधिक है। हमें कितना मिलता है - हम उत्थान कर सकते हैं। हमने यह सब गणना की:

वफादारी कार्यक्रम के 4 मॉडल के लिए;
नए ग्राहकों को आकर्षित करने के 3 पूर्वानुमान (निराशावादी, मध्यम, आशावादी);
ऑफ़लाइन और ऑनलाइन के लिए अलग-अलग;
प्रत्येक मॉडल के लिए 12 महीने, अलग से नए और वफादार;
अलग-अलग, ग्राहकों की श्रेणी 3000 रूबल तक है, उन्हें तुरंत एक साल के लिए माना जाता था, महीनों के लिए नहीं।

यह एक्सेल में 312 टेबल निकला।

ये मासिक गणनाएं थीं, लेकिन वफादारी कार्यक्रम के इष्टतम मॉडल को चुनने के लिए, आपको वार्षिक पूर्वानुमान में सभी डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है। इसलिए प्रत्येक पनडुब्बी मॉडल के लिए, हमने इन मूल्यों को संक्षेप में प्रस्तुत किया और वर्ष के लिए एक निराशावादी, मध्यम और आशावादी संस्करण में एक पूर्वानुमान लगाया। और एक वफादारी कार्यक्रम के बिना पूर्वानुमान की तुलना में। इस तालिका में, ऑफ़लाइन और ऑनलाइन डेटा संक्षेप हैं।

सबसे अच्छा मॉडल चुनें

और फिर, यदि आपने कई मॉडल पर विचार किया है, तो यह केवल इष्टतम को चुनने के लिए बना हुआ है: ग्राहकों को प्रोत्साहित करने के लिए सबसे कम लागत पर सबसे बड़ा उत्थान।

हमारी गणना में, यह एक जीतता है:

5,000 रूबल, 12,000 रूबल और 25,000 रूबल की मात्रा के साथ 0%, 10%, 15%, 20% की छूट।

बिदाई शब्द

हमने केवल एक प्रकार की वफादारी कार्यक्रम के लिए केवल एक गणना विकल्प का वर्णन किया है। अन्य प्रकारों में अलग-अलग कठिनाइयां होंगी, लेकिन सिद्धांत हर जगह समान हैं:

गणना यथासंभव स्क्रूपुलस होनी चाहिए, या यहां तक कि बाहर संक्षेप में जलाएं।
आपको वास्तविक डेटा पर वफादारी कार्यक्रम की गणना करने और पिछली अवधि की बिक्री के रुझानों को ध्यान में रखने की आवश्यकता है।
ऑनलाइन पैटर्न ऑफ़लाइन से अलग हैं, आपको पनडुब्बी मॉडल पर अलग से विचार करने की आवश्यकता है।
आपको उपहार की कीमत पर विचार करने की आवश्यकता है जो आपको नई स्थितियों में संक्रमण के लिए प्रेरित करती है, और ऑनलाइन, आपको डिलीवरी पर भी विचार करने की आवश्यकता हो सकती है;
वित्तीय मॉडल की गणना के बाद, कार्य समाप्त नहीं होता है, क्योंकि किसी भी पूर्वानुमान एक परिकल्पना है। हम कार्यान्वित करते हैं, जांचते हैं कि यह कैसे काम करता है, चाहे पूर्वानुमान सच हो। शायद कुछ बदल जाएगा, इसलिए आपको खुद को मॉडल बदलने की आवश्यकता है।

एक वफादारी कार्यक्रम के वित्तीय मॉडल की गणना कैसे करें