?

Log in

No account? Create an account
новый

Реальная Вселенная всегда, пусть на один шаг, опережает логику

Previous Entry Share Next Entry
"Естественный" уровень лояльности клиентов
новый
ray_idaho

Чтобы создать результативную организацию,
нужно заменить власть ответственностью.
Питер Друкер


В одном из проектов я столкнулся с необходимостью сделать анализ эффективности программы лояльности. Очевидно, что такая программа неизбежно накладывается на существующий "естественный" уровень лояльности, который зависит только от доли рынка и не зависит от каких-либо методов привлечения клиентов.

Для оценки этого вида лояльности я построил небольшую математическую модель, описывающую действия клиентов. Она включает в себя
- среднее число покупок клиентов за анализируемый период N, например за месяц
- долю рынка компании p
В этом случае вероятность клиента P(n), сделавшего n покупок будет рассчитываться по формуле бинома Ньютона

P(n) = F(n, N, p)

Например, при N=7 и p = 10% (значения можно посмотреть на графике)

P(1) = 71,3%
P(2) = 23,8%


Очевидно, что выручка клиентов, купивших 2 и более раза будет заметно выше, чем у случайных клиентов, при данных значениях выручка случайных будет 53%, а повторных 47%.

Таким образом, мы получили методику оценки естественной лояльности компании и теперь зная ее величину можно оценивать эффект от программы реального привлечения клиентов. Заодно можно оценить и отток людей, которые принципиально не хотят иметь дел с вашей компанией.

Естественная лояльность клиентов и их доля в выручке при доле рынка в 10%

График (нажмите для увеличения)


  • 1
(Deleted comment)
какой динамики? я пока только хочу доделать в модели учет лояльных и нелояльных клиентов

(Deleted comment)
это наверно и есть то, что я хочу добавить - к чему будет приводить рост доли истинно лояльных клиентов и как это будет менять график

(Deleted comment)
можно конечно привести поточнее термин, в данном по сути получается полная система событий посещения точек продаж выбранной компании и всех остальных
вероятность однократного или многократного попадания считается как произведение независимых событий - отсюда и выходит бином Ньютона
при N = 7 (например число посещений Ашана в месяц) и p = 0,1
p(1)=7*0,1=0,7
но нас события, при которым клиенты вообще не посещают наши точки не интересуют, поэтому распределение лояльности идет только по остатку полной суммы событий

формула неточная, там еще нужно умножить на вероятности (1-p) в нужной степени, как и p тоже, поточнее чуть позже распишу

Edited at 2012-05-28 03:53 pm (UTC)

(Deleted comment)
более простую формулу - для независимых событий
p(AB)=p(A)p(B)

в итоге

(p + (1-p))^N=1

Что-то я пока не понял, что вы называете лояльнстью

лояльность - доля лояльных клиентов из общего числа, а лояльные клиенты - это клиенты, которые неоднократно посещают точки продаж компании

Edited at 2012-07-07 05:55 am (UTC)

Спасибо за ответ, можно уточнить?
"Клиенты, которые неоднократно посещают точки продаж компании", которая торгует дешевле конкурентов. При этом для клиентов основная причина выбора именно этой компании - лучшее соответствие цена/качество товара - лояльные?

Edited at 2012-07-07 07:51 am (UTC)

причины лояльности в тексте не анализируется, это только методика оценки их числа, более того, задача, для которой я ее разработал состоит скорее в снижении времени обслуживания и привлечении людей, интересующихся новым

М... ну это совсем разные вещи.
ОК, идея понятна, спасибо

  • 1