Начните с анализа продаж:
Анализируйте данные кассового оборудования
Розничные продавцы накапливают большой объем данных о реальном поведении клиентов: сведения о дате, времени покупки, содержании этой покупки, среднем чеке, глубине и т. д. Если у розничной точки есть программа лояльности, то есть и возможность персонализировать клиента и строить по нему всю историю его покупок. Эти данные можно использовать для решения следующих задач:
Разбивать клиентов на сегменты. Здесь можно задействовать классическую RFM-сегментацию, чтобы определить наиболее и наименее приоритетные сегменты клиентов — тех, у кого высока вероятность следующей покупки, а кто находится на грани ухода. Выгрузив соответствующие этим сегментам ID клиентов, можно использовать их номера телефонов в базах ретаргетинга и выстраивать по ним персонализированную коммуникацию.
Управлять customer journey каждого клиентского сегмента на основе кластеризации всех клиентов по JTBD. Это превращает социальные медиа в инструмент, стимулирующий клиента принимать решения сразу на нескольких этапах путешествия:
а) на этапе сделки — информируя клиента о специальных бонусах и предложениях
б) на этапе пост-покупочного опыта — обучая клиента более качественному использованию приобретенных товаров и услуг
в) на этапе лояльности — адресуя коммуникации тем, кто в этой точке уже ранее совершал сделку
Грамотнее подходить к тематике коммуникаций. Знать, на каких SKU необходимо делать акцент в коммуникации; понимать комбинаторику между разными SKU — причем как мгновенную комбинаторику, когда два SKU приобретаются в рамках одного чека, так и отложенную, когда покупка одного SKU через некоторое время влечет за собой покупку другого.
Понимая устойчивые предпочтения потребителей, можно дополнительно создавать сегменты ретаргетинга по устойчивым SKU, входящим в чеки, и, исходя из этого, лучше понимать, какие SKU предъявлять в следующей коммуникации.