Полная детальная модель
К оглавлению1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1617 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82
В предыдущем сюжете, рассматривая пример авиакомпании, мы опирались лишь на один из трех компонентов, составляющих пожизненную ценность, – изменение дохода в будущем (увеличение или снижение). Порой, когда вытаскиваешь какие-то ключевые данные из имеющейся клиентской базы, требуется создание модели, включающей в себя еще две переменные – ценность индивидуального клиента и продолжительность связи с компанией. Я расскажу, как это делается, на примере нашей работы с крупной розничной сетью. Предположим, эта сеть (назовем ее Retailco) наняла нас для оценки качества своей клиентской базы. Мы начали с классификации каждого домохозяйства по показателю пожизненной ценности, чтобы дать Retailco возможность индивидуального обращения к каждому из них. (Клиенты с самым высоким показателем потенциальной пожизненной ценности по вполне понятным причинам должны были получать от компании больше внимания.)
В то время, когда мы начали работать с Retailco, у нее было около полутора тысяч магазинов. И покупатели, как вы можете понять, снабжали компанию невероятно большими объемами данных. В базе данных содержалась информация почти о двадцати миллионах домохозяйств. Компания знала, что именно приобретало каждое из них, как часто и где. Размер базы данных мог показаться пугающим, но тем, кто любит копаться в цифрах, было где развернуться!
Прежде Retailco уже нанимала на работу опытных маркетологов и поручала им выжимать максимум из своей клиентской базы. Специалистам удалось внедрить некоторые из самых крупных и сложных программ лояльности в розничной отрасли. Теперь Retailco хотела разобраться с показателями пожизненной ценности клиентов, чтобы полностью сосредоточить внимание на лучших для торговой сети покупателях (как настоящих, так и потенциальных) и со временем еще сильнее увеличить их ценность. Модель позволяла нам понять простую, но важную вещь: с ее помощью мы могли знать, сколько денег потратит каждое отдельно взятое домохозяйство на отношения с Retailco в течение следующих трех лет – именно таков срок «всей жизни» в динамичном мире розничной торговли!
Цель была простой, но для ее реализации потребовался сложный и запутанный математический аппарат. Для начала мы выяснили, что означает пожизненная ценность для Retailco на концептуальном уровне, а результат представили в виде диаграммы (см. ниже). Хочу предупредить, что чуть далее приводится самая сложная статистическая модель в этой книге. Если вам удастся понять смысл следующих двух абзацев, то вы не только можете считать себя большим молодцом, но и вправе гордиться, что понимаете суть принципа цепей Маркова.
Как вы можете заметить, мы поместили клиентов в четыре различные группы в зависимости от уровня их расходов. «Отсутствие» означало домохозяйства, не совершавшие в любом из магазинов сети покупок в течение двенадцати месяцев.
Затем мы определили пожизненную ценность домохозяйств следующим образом:
В предыдущем сюжете, рассматривая пример авиакомпании, мы опирались лишь на один из трех компонентов, составляющих пожизненную ценность, – изменение дохода в будущем (увеличение или снижение). Порой, когда вытаскиваешь какие-то ключевые данные из имеющейся клиентской базы, требуется создание модели, включающей в себя еще две переменные – ценность индивидуального клиента и продолжительность связи с компанией. Я расскажу, как это делается, на примере нашей работы с крупной розничной сетью. Предположим, эта сеть (назовем ее Retailco) наняла нас для оценки качества своей клиентской базы. Мы начали с классификации каждого домохозяйства по показателю пожизненной ценности, чтобы дать Retailco возможность индивидуального обращения к каждому из них. (Клиенты с самым высоким показателем потенциальной пожизненной ценности по вполне понятным причинам должны были получать от компании больше внимания.)
В то время, когда мы начали работать с Retailco, у нее было около полутора тысяч магазинов. И покупатели, как вы можете понять, снабжали компанию невероятно большими объемами данных. В базе данных содержалась информация почти о двадцати миллионах домохозяйств. Компания знала, что именно приобретало каждое из них, как часто и где. Размер базы данных мог показаться пугающим, но тем, кто любит копаться в цифрах, было где развернуться!
Прежде Retailco уже нанимала на работу опытных маркетологов и поручала им выжимать максимум из своей клиентской базы. Специалистам удалось внедрить некоторые из самых крупных и сложных программ лояльности в розничной отрасли. Теперь Retailco хотела разобраться с показателями пожизненной ценности клиентов, чтобы полностью сосредоточить внимание на лучших для торговой сети покупателях (как настоящих, так и потенциальных) и со временем еще сильнее увеличить их ценность. Модель позволяла нам понять простую, но важную вещь: с ее помощью мы могли знать, сколько денег потратит каждое отдельно взятое домохозяйство на отношения с Retailco в течение следующих трех лет – именно таков срок «всей жизни» в динамичном мире розничной торговли!
Цель была простой, но для ее реализации потребовался сложный и запутанный математический аппарат. Для начала мы выяснили, что означает пожизненная ценность для Retailco на концептуальном уровне, а результат представили в виде диаграммы (см. ниже). Хочу предупредить, что чуть далее приводится самая сложная статистическая модель в этой книге. Если вам удастся понять смысл следующих двух абзацев, то вы не только можете считать себя большим молодцом, но и вправе гордиться, что понимаете суть принципа цепей Маркова.
Как вы можете заметить, мы поместили клиентов в четыре различные группы в зависимости от уровня их расходов. «Отсутствие» означало домохозяйства, не совершавшие в любом из магазинов сети покупок в течение двенадцати месяцев.
Затем мы определили пожизненную ценность домохозяйств следующим образом: