CDP Analytics
Proč by každého markeťáka měla písmena CDP zajímat a neměl by je brát jen jako další buzzword?
CDP Analytics slouží k hlubšímu pochopení zákaznického chování pro efektivnější a snazší segmentaci i cílení nejen běžných kampaní, ale i přesnější nastavení automatizací. Každý z přípravených nástrojů poskytuje jiný úhel pohledu na data vašich kontaktů:
aktivitu (RFM analýza),
budoucnost (CLV analytika),
výkon (Konverzní analýza),
obsah (Produktová analýza).
💡 Funkce CDP Analytics jsou pro vás v Ecomailu dostupné v nejvyšším tarifu CDP.
V tomto článku naleznete:
CDP: Mozek vašeho e-mail marketingu a nejen jeho
Customer Data Platform (CDP) v Ecomailu není jen úložiště dat vašich kontaktů. Je to inteligentní systém, který sbírá střípky chování vašich zákazníků a skládá z nich ucelený obraz, a to s pokročilými modelovacími nástroji využívajícími strojové učení. Data můžete využít k lepšímu pochopení zákazníků a skrz segmentaci a automatizace ke zvýšení obratu z retenčních nástrojů. Poslouží ale i pro případnou úpravu celkové business strategie.
Tento rozcestník vás provede čtyřmi klíčovými nástroji/reporty CDP Analytics, které vám pomohou zacílit vaše kampaně správnému člověku ve správný čas s relevantním obsahem.
📖 CDP Slovníček pojmů: než se do toho pustíme
AOV (Average Order Value) – průměrná hodnota objednávky. Vypočítá se jako celkové tržby vydělené počtem objednávek. Pomáhá sledovat, zda zákazníci v reakci na kampaně utrácí v rámci jedné objednávky více či méně peněz.
CAC (Customer Acquisition Cost) – náklady na získání jednoho nového zákazníka. Klíčová metrika pro porovnání s CLV: pokud je CAC vyšší než CLV, je váš marketing dlouhodobě ztrátový.
CLV (Customer Lifetime Value) – celková peněžní hodnota (historická + predikovaná), kterou zákazník přinese za celou dobu svého vztahu s vaším e-shopem.
Churn Rate (Míra odchodu) – procento zákazníků, kteří u vás pravděpodobně přestanou nakupovat. Vysoký Churn Rate signalizuje problém s loajalitou zákazníků nebo s kvalitou produktů.
Cross-sell (Křížový prodej) – strategie nabízení doplňkových produktů k tomu, co už zákazník nakoupil (např. k elektronice nabídnete powerbanku).
Konverze (jak je chápeme v Ecomailu) – nákup, který lze přímo připsat k e-mailové kampani nebo automatizaci (zákazník klikl v e-mailu / otevřel e-mail a nakoupil v rámci atribučního okna, více viz zde).
Nákupní cyklus (medián opětovného nákupu) – typická doba (počet dní), po které se zákazník vrací pro stejný nebo podobný produkt. Tento parametr je zásadní pro časování automatických připomínek pro opětovný nákup.
Prediktivní model – výpočet založený na strojovém učení (machine learning), který na základě minulého chování odhaduje, co zákazník udělá v budoucnu (např. kolik utratí nebo kdy ztratí o nákupy u vás zájem).
RFM skóre – číselné vyjádření (obvykle 1 až 5) ve třech kategoriích: Recency (jak nedávno zákazník nakoupil), Frequency (jak často nakupuje) a Monetary (kolik celkem utratil).
Upsell (Navýšení prodeje) – strategie, jak motivovat zákazníka k nákupu dražší nebo lepší verze produktu, o který má zájem.
1. RFM Analýza (segmentace v reálném čase)
RFM analýza rozděluje vaši databázi na skupiny podle toho, jak aktuální (Recency), časté (Frequency) a hodnotné (Monetary) jsou nákupy vašich zákazníků. Usnadní vám tak tvorbu segmentů i automatizací – díky RFM analýze nebudete muset vymýšlet složité segmentační podmínky pro rozdělení zákazníků. RFM analýza to udělá za vás podle ověřeného modelu.
Co se dozvíte: Kdo jsou vaši „Šampioni“, koho je třeba „Probudit“ a kteří zákazníci jsou „Ztracení“.
Hlavní přínos: Každá skupina zákazníků dostane personalizovanou nabídku, která odpovídá jejímu aktuální vztahu k vašemu e-shopu / značce. Identifikujete tak například zákazníky, u kterých je riziko odchodu – a na ty můžete spustit jednoduché reaktivační scénáře.
2. CLV Analytika (budoucnost vašeho zisku)
Tento nástroj využívá strojové učení k tomu, aby předpověděl, kolik peněz vám zákazník přinese v budoucnu. Neřeší jen to, co se stalo, ale modeluje také budoucí vývoj. Díky CLV analytice si můžete udělat představu o budoucím růstu obratu z celé vaší zákaznické databáze. Podle toho pak můžete zvolit vhodnou strategii pro plánování automatizací a akčních kampaní.
Co se dozvíte: Kdo jsou vaši budoucí VIP zákazníci a u koho hrozí, že nadobro odejde (Churn Risk).
Hlavní přínos: Přesné plánování marketingových nákladů na základě predikované hodnoty a okamžitá možnost pokusit se reaktivovat zákazníky, u kterých hrozí riziko odchodu.
3. Konverzní analýza (tvrdá data o výkonu)
Analýza konverzí propojuje vaše e-mailingové kampaně s tržbami vašeho
e-shopu, a ukazuje tak reálnou návratnost každé odeslané zprávy.
Co se dozvíte: Jaký podíl na vašich celkových tržbách má Ecomail a jak se mění průměrná hodnota objednávky (AOV) v čase. Můžete přehledně sledovat výkon běžných rozesílek i automatizací.
Hlavní přínos: Okamžitý přehled o tom, které automatizace nebo běžné kampaně vám vydělávají a kde je naopak prostor pro zlepšení (zvažte např. zkusit jiný scénář nebo ten stávající upravit).
4. Produktová analýza (Obsah, který prodává)
Už žádné náhodné vybírání produktů do newsletteru. Produktová analýza zkoumá jednotlivé objednávky (nákupní košíky) a ukazuje vám, jaké produkty zákazníci nejčastěji nakupují společně a kdy se pro daný produkt vrací.
Co se dozvíte: Jaký je nákupní cyklus vašich bestsellerů, které produkty tvoří ideální dvojice i co bude pravděpodobně v další objednávce vašeho zákazníka (Cross-sell).
Hlavní přínos: Automatizace postavené na reálné spotřebě produktů (např. připomenutí nákupu krmiva po 30 dnech, respektive včas předtím, než by k danému nákupu mělo dojít). Možnost přesněji propagovat produkty, které jsou relevantní pro daného zákazníka.
Skutečná synergie nastává v momentě, kdy se jednotlivé reporty zkombinují. Například když pro segment Champions z RFM analýzy vytvoříte VIP kampaň na produkty, které jsou nejrelevantnější pro daného zákazníka.
💭 Nenašli jste odpověď? Napište nám na chat nebo e-mail support@ecomail.cz.
😊