Как узнать, где живут ваши клиенты, и что с этим делать — инструкция по геоаналитике

Какую пользу могут принести геоданные о ваших клиентах — то есть адреса их проживания. Как их собрать, проанализировать и сделать правильные выводы — своим опытом делится руководитель консалтинговой компании «Лаборатория клиентского опыта» Сергей Шопик.

Эта простая инструкция подойдет розничным магазинам офлайн и онлайн, службам доставки, компаниям из сферы общепита и другим видам бизнеса.

— Если у нас пользователи чаще ищут «заказать что-то с доставкой на дом» или «купить что-то в Минске», то в других странах самым популярным запросом будет: «купить что-то возле меня». А это значит, что местный ритейл вовсю работает с геоданными.

Сегодня нет проблемы собрать данные о клиенте. Вопрос в том, что с этой информацией делать. Я постараюсь на простых примерах показать, как работать с геоданными и какую практическую пользу они могут принести бизнесу.

Как собрать и использовать геоданные

Три простых варианта, как можно собрать данные:

1. Через анкету офлайн/онлайн (например, созданные в рамках программы лояльности).

2. Из профиля клиента в личном кабинете на сайте.

3. Задав вопрос при заказе онлайн. Больше всего здесь повезло службам доставки и всем тем, у кого большая часть продаж идет именно через доставку.

Заранее предусмотрите корректность сбора информации и минимизацию человеческого фактора. Чем меньше в процессе участия человека, тем меньше ошибок. Например, вместо заполнения бумажной анкеты сделайте веб-интерфейс, который будет подсказывать адрес при заполнении.

Клиенты могут неохотно делиться данными. Поэтому попробуйте превратить процесс сбора данных в игру:

• Пообещайте клиенту дополнительный бонус или небольшую скидку, если он заполнит все данные в анкете
• За каждые Х собранных адресов давайте сотрудникам дополнительную премию. Такая мотивация вполне успешно работает в некоторых крупных российских сетях

Как быть, если клиентской базе уже несколько лет и информации в ней накопилось достаточно много? Каждый, кто сталкивался с процессом на практике, знает, как будут выглядеть эти геоданные: пр-т Победителей, проспект Победителей, улица Победителей, п. Победителей — речь идет об одном и том же месте, однако это будет 4 разных проспекта/улицы при анализе.

Для корректной работы с таким массивом его необходимо отчистить. Есть много способов на программном уровне вычистить дубли и склеить несколько адресов, написанных по-разному:

• Через самописные решения
• Если массив данных относительно небольшой, хватит и Excel (например, чтобы выделить уникальные или повторяющиеся значения, используйте команду «Условное форматирование» в группе «Стиль» на вкладке «Главная»)
• Яндекс.Карты. При передаче данных на карту процесс происходит автоматически, но может занять время. Для базы из 400 000 клиентов передача данных может длиться две-три недели. В своей работе мы пользуемся именно Яндекс.Картами.

По API Яндексу передаются данные, он их преобразовывает в координаты (на этом этапе происходит их чистка) и отдает обратно в виде координат, которые можно потом использовать в работе.

Наложив на карту адреса магазинов и адреса проживания клиентов, вы определите их «ареал обитания». Это фактическое расстояние, которое они готовы пройти до вашей точки.

Даже магазины одинаковых форматов могут иметь разный ареал обитания клиентов. Например, магазин формата «у дома» может иметь ареал в 500 метров в обе стороны. А может — 1,2 и даже 3 км. Это зависит от «транзитного потока», проходящего через магазин. Автомобильные развязки, выход из метро — все это может существенно расширить расстояние, которые готовы пройти покупатели.

На ареал обитания также влияют формат магазина-конкурента и плотность расположения конкурентов. Например, ареал среднего продуктового магазина может быть значительно расширен (до 3−4 километров) даже при высокой плотности конкурентов, если у него больший формат. И наоборот, только два конкурента формата «гипермаркет», расположенные неподалеку, смогут существенно сузить зону влияния магазина меньшего формата.

Что вы сможете сделать, определив «ареал обитания»

«Ареал обитания» розничного магазина может выглядеть примерно так:

Подписанная точка «вы» — место расположения вашего магазина.

Другие точки красного цвета — это конкуренты разных сетей.

Синие точки — это клиенты, сгруппированные по адресам. Одна точка — "энное" количество клиентов, которые проживают в конкретном доме.

На карте мы видим, что основная концентрация клиентов находится к северу и югу от магазина. В левой части карты клиентов значительно меньше. Следовательно, именно туда мы направим маркетинговые усилия.

Зная формат конкурентов, мы можем понять, как он влияет на итоговый поток в нашу сторону и сколько клиентов забирает на себя.

На стратегическом уровне.

1. Если вы дополнительно владеете данными о продажах (если они привязаны к дисконтным картам), и можете проследить, как меняется средний чек, частота покупок и общая сумма, которую покупатель готов потратить за определенный период, вы можете сопоставить эти показатели с удаленностью покупателя от торговой точки.

2. Объединив эти данные с общим количеством проживающих в «ареале обитания» семей (домохозяйств), вы поймете уровень конверсии района: сколько людей к вам фактически придет, как часто они будут ходить и как много будут тратить.

3. Если мы добавим к анализу общее экономическое состояние региона, проходимость места и сможем установить взаимосвязь между одним показателем и другим, то мы с большой точностью сможем оценить потенциальное место для открытия новой торговой точки.

Конечно, остается еще много информации в «черном ящике»: от маркетинговой активности конкурентов до погодных условий. Однако такой подход позволяет более взвешенно планировать развитие действующей сети.

На тактическом, «ежедневном» уровне. По ареалу обитания вы поймете, из каких кварталов/домов клиенты приходят, а из каких нет. Так вы сможете планировать офлайн-мероприятия с привязкой к тем местам, откуда клиенты пока не доходят. Например:

• Раздадите флаеры (лифлетинг)
• Закажете размещение рекламы в лифтах
• Организуете совместное промо в местном гипермаркете
• Через неделю или две посмотрите, появились ли на карте новые точки.

Даже эффективность наружной рекламы можно косвенно оценить по геоданным. Мне доводилось видеть, когда за поставленным бордом на въезде в район через несколько дней стали появляться новые клиенты на протяжении всей улицы за ним.

Резюме: что может дать геоаналитика

1. Взвешенный подход к организации тактического маркетинга (лифлетинг, продвижение в районе, медиапланирование).

2. Лучшее понимание районов и мест для приложения маркетинговых усилий.

3. Понимание возможных точек роста.

4. При более детальной проработке транзитных потоков, информация может быть применима при строительстве новых объектов.

В мире есть множество интересных решений, которые позволяют отправить человеку промо-код на покупку товара именно в тот момент, когда он будет проходить мимо вашей торговой точки. Причем мы его сможем распознать, понять, как давно он к нам не заходил и какая его история покупок. На основании этого сделать ему специальное предложение.

Это будущее. Но уже сегодня мы можем получить хорошую отдачу от тех данных, которые у нас уже есть.