Loginom для маркетологов: преимущества и кейсы

• Эффективность рекламных кампаний
• Сегментация клиентской базы
• Прогнозирование
• Self-service маркетолога
• Прикладные решения и библиотеки компонентов
• Преимущества Loginom

В этой статье расскажем о том, чем аналитическая платформа Loginom может быть полезна специалистам отдела маркетинга. Сначала опишем типичные будни маркетолога практически в любой компании.

Эффективность рекламных кампаний

Общеизвестно, что одна из задач службы маркетинга — оценка эффективности рекламных кампаний и промо-акций в части влияния на показатели продаж. У трейд-маркетологов подобная аналитика занимает до 70% рабочего времени. При этом, казалось бы, тривиальная задача — в реальности объемный, многоуровневый, трудоемкий процесс, состоящий из следующих этапов:

• сбор данных из гетерогенных источников;
• кросс-сопоставление показателей продаж и рекламных акций по нескольким измерениям: категориям товаров, территориям, временному периоду;
• сравнение динамики прошлых периодов с текущим, включающим рекламную или промо-активность;
• формирование результирующей части, подготовка отчетов по эффективности мероприятий;
• выводы и планирование действий будущих периодов.

Построение моделей, сложная аналитика и обширная отчетность отрывает маркетолога от стратегически важных задач: поиска эффективных рекламных каналов, генерации новых идей продвижения продукта — от всего творческого, экспериментального и креативного, за что так любят эту профессию. При небольшом объеме данных расчеты в Excel оправданы, но как быть при их увеличении? Ведь в Excel невозможно загрузить выборку более чем с 1 048 576 строк.

Сегментация клиентской базы

Вторая «боль» маркетологов-аналитиков — сегментация клиентской базы с целью релевантного предложения товаров и услуг, наиболее полно отвечающим запросам той или иной группы потребителей. Традиционно сегментирование проводится в интерфейсе CRM-системы. Например, клиентам присваиваются статусы «VIP», «middle», «econom» согласно объему их покупок. Попробуем детально описать этот процесс:

• выгрузка базы из СRM или бизнес-приложения, например, 1С;
• расчет совокупного объема потребления по каждому клиенту в деньгах или товарных единицах;
• сортировка базы от наиболее к наименее «ценным» потребителям;
• условная группировка клиентов при достижении какого-то объема покупок.

Следует отметить, что подобное ранжирование отражает очень упрощенное понимание ценности клиентов. Во-первых, оно совершенно не учитывает их товарные предпочтения. Во-вторых, не берется в расчет регулярность потребления и лояльность, то есть, имеет место только примитивный ABC-анализ. Об RFM и XYZ-аналитике речь совершенно не идет. В-третьих, при таком подходе невозможно сформировать текущий профиль клиента и отследить динамику его перетока из одного сегмента в другой.

Прогнозирование

Еще один тренд современного маркетинга — переход от отчетности по историческим данным к прогнозированию вероятности будущих событий. Например, как можно определить потребителей, которые планируют уйти? Какими способами их удержать? Стоят ли они того, чтобы их сохранять? Эти вопросы не риторические, а вполне прикладные: маркетологи и специалисты по работе с клиентами сталкиваются с ними ежедневно. Процесс прогнозирования в данном случае может выглядеть так:

• сбор данных по числу активностей потребителей, например, по числу покупок;
• сортировка базы от наиболее к наименее активным покупателям;
• группировка клиентов при количестве потребления ниже определенного порога;
• cбор информации по дате последней покупки;
• сортировка базы от новых к старым активностям;
• группировка клиентов при дате покупки ранее определенного порога;
• сопоставление группировок: наименее активных с наименее «свежими»;
• общие для 2-х групп клиенты и будут считаться потенциально склонными к оттоку.

Даже в кратком описании процесс выглядит трудоемким и тяжеловесным. А если представить, что маркетолог проводит его вручную, с помощью Excel-таблиц, при достаточно большой клиентской базе...

Мы описали только 3 типичные задачи, которые маркетологи-аналитики достаточно часто решают. Здесь не упоминаются исследования рынка, выбор каналов продвижения, анализ ассортимента, организация работы с дилерами, планирование контента и т.д.

Из всего сказанного выше следует вывод: для эффективной работы нужна максимальная автоматизация. В данном случае использование аналитической low-code платформы Loginom может помочь специалисту-маркетологу радикально сократить рутинные операции, легко реализовать сложную аналитику, исключить досадные ошибки, обусловленные влиянием человеческого фактора.

Self-service маркетолога

При помощи Loginom маркетологи могут самостоятельно, без привлечения IT-специалистов, без настройки отчетов в 1С, проводить глубокую аналитику продаж, промо, онлайн и оффлайн рекламы, профиля клиентов:

1. Консолидировать информацию из распределенных ресурсов (файлы, базы и хранилища данных, веб-сервисы, бизнес-приложения, ODBC-источники) для последующего анализа.
2. Сопоставлять рекламные и/или промо активности и их результат буквально за пару кликов.
3. Составлять разнообразные сценарии обработки данных и многократно использовать их в дальнейшем на новых вводных.
4. Проводить ABC, XYZ, RFM-анализ клиентской базы.
5. Формировать единый поведенческий профиль клиента.
6. Реализовывать ретроспективный анализ потребителей.
7. Выявлять пользователей, склонных к оттоку.
8. Рассчитывать индивидуальную ценность клиента (LTV).
9. Вычислять пожизненную ценность клиента (CLV).
10. Определять метрики удержания.
11. Моделировать поведение потребителей с помощью описательной и предсказательной аналитики.
12. Осуществлять объемные расчеты на больших наборах данных.
13. Автоматизировать стратегию e-mail маркетинга с помощью интеграции с сервисами рассылок.
14. Настраивать интеграцию с мессенджерами для таргетинга.

Применение Loginom радикально снижает временные затраты на аналитику данных, высвобождая его для более креативных задач.

Прикладные решения и библиотеки компонентов

На базе платформы Loginom создано несколько прикладных решений и библиотек готовых компонентов, которые могут существенно упростить работу маркетолога. Рассмотрим их подробнее:

1. Loginom Customer Segmentation — автоматизированная система сегментации клиентской базы на основе ключевых метрик. Предназначена для выполнения ABC, RFM, XYZ-анализа и формирования единого поведенческого профиля потребителя 360 градусов. Решение рассчитывает более 50 ключевых метрик удержания и пожизненную ценность (CLV) клиента. Loginom Customer Segmentation отслеживает жизненный цикл и формирует исторический профиль клиента.
2. Loginom Churn Kit — библиотека компонентов, предназначенных для анализа активности, удержания и оттока клиентов по когортам в динамике.
3. Loginom RFM Kit — набор готовых компонентов для построения модели сегментации клиентской базы одним из наиболее популярных методов.
4. Loginom Single View Kit — библиотека для описательного и предсказательного моделирования поведения потребителей.

Преимущества Loginom

Аналитическая платформа Loginom как инструмент оптимизации работы службы маркетинга обладает рядом преимуществ:

1. Low-code архитектура — обеспечивает низкий порог входа для бизнес-пользователей при помощи визуального проектирования из уже готовых компонентов в интуитивно понятном интерфейсе.
2. Работа с большими данными — анализ наборов в сотни миллионов строк, выходящий далеко за границы возможностей Excel.
3. Развитая визуализация (статистика, OLAP-куб, диаграммы) — быстрое использование результата аналитики для подготовки отчетов, презентаций, оперативного предоставления данных руководству или смежным подразделениям.
4. Универсальность — один инструмент для множества разнородных маркетинговых задач: сегментация и профилирование клиентов, оценка эффективности и планирование рекламных кампаний, построение клиентского профиля и тд.
5. Эффективность — автоматизированный процесс анализа объемных данных может быть реализован силами одного специалиста.
6. Быстродействие — сокращение времени рутинных операций, высвобождение сотрудников.
7. Точность — полное исключение влияния человеческого фактора.

Loginom делает продвинутую аналитику клиентов и продаж доступной для рядового маркетолога. Платформа реализует сложные математические вычисления, освобождая время для решения творческих и стратегических задач продвижения продукта.

Если ваша компания заинтересована в автоматизации работы службы маркетинга, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

Сегментация клиентов по лояльности или RFM-анализ

Сегментация клиентов и автоматизация рассылок в Loginom

ABC XYZ — анализ продаж для умного управления бизнесом