🤶🏾 ⭕️ 😨 Cara menghitung model keuangan dari program loyalitas 🗽 🕧 🍓

Tahun ini, untuk pertama kalinya, kami mempertimbangkan model keuangan dari program loyalitas. Agar program loyalitas benar-benar berfungsi, proyek harus didekati dengan sangat hati-hati.

Jenis Program Loyalitas

Mencetak - untuk setiap pembelian, klien menerima poin, yang kemudian dapat ia belanjakan.
Mendapatkan cashback sama dengan poin, hanya untuk pembelian, pelanggan menerima cashback, biasanya dalam bentuk kupon untuk jumlah tertentu yang dapat digunakan secara eksklusif dari pengecer yang sama.
Kartu dengan tanda - pada pembelian pertama, pelanggan menerima kartu, pada setiap pembelian berikutnya - perangko ditempel di atasnya, stiker dilem atau lubang dilubangi. Ketika kartu penuh, pembeli menerima hadiah atau kartu diskon.
Sistem diskon multi-level - setelah mencapai jumlah pembelian tertentu, klien beralih ke status baru. Lebih banyak status - diskon lebih tinggi.
Hadiah dari mitra - untuk pembelian, klien menerima diskon / poin, yang dapat dia gunakan dari mitra merek.
Bonus berbayar - klien membayar untuk berpartisipasi dalam program loyalitas. Untuk pembayaran menerima pengiriman cepat / gratis, diskon tambahan, dll.
Kombinasi hadiah - program semacam itu disebut hybrid. Misalnya, sistem poin + sistem multi-level, ketika tergantung pada level, poin yang berbeda diberikan untuk pembelian: tingkat yang lebih tinggi berarti lebih banyak poin.
Imbalan non-moneter. Pelanggan setia menerima bonus tidak berwujud. Misalnya, pertemuan dengan kapten untuk penumpang reguler maskapai.

Dalam artikel, kami menganalisis perhitungan untuk opsi 4 dari daftar di mana diskon tumbuh tergantung pada jumlah akumulasi pembelian.

Kumpulkan data dari periode sebelumnya

Ada program loyalitas untuk mendorong pelanggan membeli lebih banyak. Jika mereka akan membeli 3600 rubel tanpa program loyalitas, dan 4000 dengan program, perusahaan menghasilkan uang. Tetapi kebetulan bahwa program loyalitas dihitung dan diimplementasikan, tetapi Gambar akan memahami mengapa orang membeli: baik karena mereka sudah loyal dan siap untuk membeli, atau program loyalitas benar-benar merangsang mereka.

Karena itu, dalam perhitungan, penting untuk membangun dua perkiraan:

apa yang akan menjadi penjualan tanpa program loyalitas;
apa peningkatan penjualan akan memberikan program loyalitas.

Ini membutuhkan data penjualan retrospektif.

Pertama-tama, Anda perlu menganalisis bagaimana penjualan berjalan tanpa program loyalitas - unggah data dan pelajari. Ada fitur di sini.

. - -. , , , . , : .
, . , . , , , , , . , .
Kemungkinan besar, data harus diproses, kecil kemungkinan Anda akan menerimanya dalam bentuk yang sempurna: duplikasi pembelian atau jumlah yang terlalu besar dari pedagang grosir - semua ini harus dibersihkan.

Jelajahi perilaku pelanggan

Data dikumpulkan dan dibersihkan. Maka Anda bisa mendapatkan informasi berharga dari mereka:

jumlah total pelanggan;
jumlah pelanggan setia yang membeli lebih dari sekali, dan jumlah pelanggan "satu kali";
berapa banyak pelanggan membeli.

Untuk lebih jelasnya, kami telah menyusun diagram ini di Power BI. Ini menunjukkan rasio pelanggan setia dan yang "satu kali":

Dan kemudian kita melihat lebih dekat pada pelanggan setia: berapa banyak yang mereka beli, berapa kali, kapan.

Vertikal di sini adalah periode di mana pelanggan melakukan pembelian; angka pada kolom dan panjang kolom menunjukkan jumlah pelanggan, warna - jumlah pembelian.

Cara memahami diagram ini:

2874 pelanggan melakukan 2 pembelian dalam satu bulan, 783 pelanggan melakukan 3 pembelian dalam satu bulan;
1145 pelanggan melakukan 2 pembelian dalam dua bulan, dan 487 - 3 pembelian dalam dua bulan;
dll.

Jumlah pembelian dapat ditetapkan oleh filter terpisah:

Di masa mendatang, data ini ditransfer ke tabel, tetapi lebih lanjut tentang itu nanti.

Berdasarkan data untuk membangun ramalan tanpa program loyalitas

Perkiraan itu menjawab pertanyaan tentang seperti apa bentuk penjualan, jika Anda pergi, semuanya seperti apa adanya. Dalam kasus kami, penjualan offline tumbuh, sementara penjualan online turun. Kami menerapkan data pada pelanggan setia / "satu kali" dan jumlah pembelian untuk tren tahun lalu dan mendapatkan perkiraan untuk tahun berikutnya:

Dalam paragraf ini, nuansanya adalah ini: Anda harus memperhitungkan tren periode sebelumnya dan musiman. Anda tidak dapat mengandalkan program loyalitas, dengan asumsi penjualan akan tumbuh. Kita perlu melihat bilangan real dan membangun perkiraan berdasarkan itu.

Asumsikan Model Program Loyalitas

Pada awal pekerjaan, ketika kita masih tidak tahu program mana yang akan kita pilih: jenis apa, bagaimana diskon akan dikenakan dan dalam kondisi apa, kita harus mengasumsikan sesuatu, jika tidak maka tidak akan ada yang perlu dipertimbangkan. Dalam contoh kami, jenis ketika diskon meningkat tergantung pada jumlah pembelian. Baginya, kami mengusulkan empat model untuk menghitung diskon.

Tetapi, seperti yang telah kami katakan, seseorang tidak dapat melanjutkan hanya dari asumsi bahwa penjualan akan tumbuh, dan pelanggan baru datang berbondong-bondong. Oleh karena itu, kami menyarankan tiga opsi untuk meningkatkan jumlah pelanggan: pesimis, moderat, dan optimis. Tetapi ada kemungkinan bahwa jumlah pelanggan baru akan tergantung pada diskon. Oleh karena itu, perkiraan ini bervariasi tergantung pada model akrual diskon.

Kami mempertimbangkan 4 model program loyalitas dalam tiga versi (pesimistis, moderat, optimis) secara terpisah untuk offline dan online:

Tetapi tentu saja, kami akan memberikan contoh hanya untuk satu model, online.

Hitung berapa banyak pelanggan yang sudah pada status program loyalitas prospektif

Kami memiliki data tentang pelanggan dan pembelian, kami memiliki model program loyalitas. Sekarang Anda perlu mentransfer data ke program loyalitas. Kami menyusun tabel dan menghitung persentase pelanggan di mana status program loyalitas sudah berada dan bagaimana persentase ini akan berubah menurut bulan:

Sebenarnya, nilai di dalamnya dihitung selama 12 bulan, tetapi hanya dua yang ditampilkan di sini agar tidak membebani Anda dengan informasi yang tidak perlu. Hal utama yang harus diperhatikan adalah persentase klien dalam status yang berbeda. Status mulai dari 5.000 rubel, tetapi kami juga menghitung hingga 3.000, karena ketika membeli untuk 3.000, pembeli menerima hadiah.

Hitung berapa banyak pelanggan yang termotivasi dengan mudah untuk beralih ke status baru

Langkah selanjutnya adalah memeriksa berapa banyak klien dalam nilai status perbatasan. Mereka adalah pembeli yang perlu membeli sedikit sebelum hadiah atau transisi ke status baru. Artinya, jika seorang klien telah membeli 2800 rubel, maka menjualnya dengan sesuatu yang lain hingga 3000 akan mudah - bayar hanya 200 rubel dan Anda akan menerima hadiah. Inilah yang kami sebut nilai batas.

Tapi itu satu hal ketika pelanggan membeli 700 rubel. Maka Anda tidak mungkin bisa meyakinkan dia untuk membeli 2.300 rubel lagi demi hadiah. Tetapi jika dia membeli 23.000 rubel, maka membeli 2.000 lagi dan mendapatkan diskon yang lebih besar tidak begitu sulit baginya.

Oleh karena itu, untuk status yang berbeda, kami mempertimbangkan nilai batas yang berbeda. Untuk status pertama, yang dimulai dengan 5000 rubel, ada beberapa nilai batas: kami menemukan proporsi pelanggan yang berada dalam kisaran jumlah 3500-3999 rubel, 4000-4499 rubel, 4500-4999 rubel. Untuk status terakhir, dimulai dengan 25.000 rubel, kisarannya adalah satu - 21.000–24.999 rubel.

Prediksikan peningkatan dari program loyalitas

Dan di sini artikelnya mulai menyerupai film "The Wolf of Wall Street". Anda lihat, Anda lihat, alur ceritanya dipenuhi dengan banyak peristiwa, tampaknya bagi Anda bahwa film itu akan segera berakhir, dan kemudian - sekali - dan adegan tabrakan helikopter tempat film dimulai. Dan Anda mengerti bahwa selama ini saya menonton backstory.

Jadi, semua yang telah dijelaskan sejauh ini telah menjadi prasejarah untuk tujuan utama - perhitungan peningkatan. Artinya, apa peningkatan omset akan memberikan program loyalitas.

Nuansa saat menghitung aplift

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

Perhitungan berbulan-bulan terlihat seperti ini: Beberapa penjelasan: Tabel kiri adalah bantu, di dalamnya adalah distribusi klien berdasarkan status. Di sebelah kanan - distribusi pelanggan mendekati nilai status. Bergantung pada status apa dan seberapa dekat mereka, kami mengasumsikan konversi yang berbeda untuk transisi ke status baru. Kami telah mengatakan bahwa rata-rata cek penjualan dianggap lebih dari 80% dari rata-rata cek biasa. Kurangi nilai hadiah, persentase diskon dari itu, dan pengiriman online juga. Jumlah pelanggan pada berbagai langkah kedekatan dengan status baru dikalikan dengan cek rata-rata dan estimasi konversi. Kami mendapatkan berapa banyak yang bisa kami jual - terangkat. Kami menghitung semua ini:

untuk 4 model program loyalitas;
3 perkiraan menarik pelanggan baru (pesimistis, sedang, optimis);
Secara terpisah untuk offline dan online;
12 bulan untuk setiap model, secara terpisah untuk yang baru dan loyal;
Secara terpisah, kategori pelanggan hingga 3000 rubel, mereka dianggap segera selama setahun, bukan berbulan-bulan.

Ternyata 312 tabel di Excel.

Ini adalah perhitungan bulanan, tetapi untuk memilih model optimal dari program loyalitas, Anda perlu mengumpulkan semua data dalam perkiraan tahunan. Jadi untuk setiap model kapal selam, kami merangkum nilai-nilai ini dan membuat perkiraan untuk tahun ini dalam versi pesimistis, moderat, dan optimis. Dan dibandingkan dengan ramalan tanpa program loyalitas. Dalam tabel ini, data offline dan online dirangkum.

Pilih model terbaik

Dan kemudian, jika Anda mempertimbangkan beberapa model, tetap hanya memilih yang optimal: peningkatan terbesar dengan biaya terendah untuk mendorong pelanggan.

Dalam perhitungan kami, yang ini menang:

Diskon 0%, 10%, 15%, 20%, dengan jumlah 5.000 rubel, 12.000 rubel, dan 25.000 rubel.

Kata perpisahan

Kami telah menjelaskan hanya satu opsi perhitungan untuk hanya satu jenis program loyalitas. Tipe lain akan memiliki kesulitan yang berbeda, tetapi prinsipnya sama di mana-mana:

Kalkulasinya harus seteliti mungkin, atau bahkan terbakar sebentar.
Anda perlu menghitung program loyalitas pada data nyata dan memperhitungkan tren penjualan pada periode sebelumnya.
Pola online berbeda dari offline, Anda perlu mempertimbangkan model kapal selam secara terpisah.
Anda perlu mempertimbangkan harga hadiah yang memotivasi Anda untuk beralih ke status baru, dan online, Anda mungkin juga perlu mempertimbangkan pengiriman;
Setelah menghitung model keuangan, pekerjaan tidak berakhir, karena perkiraan apa pun adalah hipotesis. Kami menerapkan, memeriksa cara kerjanya, apakah perkiraan menjadi kenyataan. Mungkin sesuatu akan berubah, jadi Anda perlu mengubah model itu sendiri.

Cara menghitung model keuangan dari program loyalitas