1с анализ лояльности клиентов значение параметра классификации. Как настроить АВС и XYZ классификацию клиентов в программе Управление торговлей, ред.11

Лояльность клиентов следует рассматривать как комплекс параметров, характеризующих их поведение (объем и постоянство закупок) и восприятие поставщика товаров и услуг. Измерение этих параметров требует не только накопления значительных объемов информации о продажах и клиентах, но и применения различных инструментов обработки данных. Вследствие этого поставщики программных продуктов встраивают в них различные механизмы, позволяющие накапливать и обобщать информацию, необходимую для анализа лояльности клиентов и формирования необходимых управленческих решений. Рассмотрим их на примере новой (10.2) редакции конфигурации «Управление торговлей» системы программ «1С:Предприятие 8.0».

Е. Шуремов, д.э. н.

Поведенческая лояльность

Основой для измерения поведенческой лояльности являются учетные данные о продажах. Конфигурация «Управление торговлей» имеет различные инструменты для накопления и обобщения таких данных. В этой связи особо следует выделить реализованные в ней средства проведения ABC- и XYZ-анализа.

ABC-анализ применяется для разбиения клиентов на три группы по степени их важности. В первую группу выделяются те из них, которые в совокупности приносят основную часть выручки (прибыли). Ко второй группе относятся те клиенты, закупки которых относительно невелики , но все же приносят значимую часть выручки. В третью группу выделяются клиенты, которые осуществляют незначительные или разовые закупки. Разделение клиентов на группы может быть использовано как ориентир для принятия решений по дифференциации предоставляемых им скидок, размеров товарного кредита, установке специальных бонусов и т.д.

Клиенты могут классифицироваться также по стадиям взаимоотношений с ними, например, потенциальный, разовый, постоянный и потерянный клиент.

Если клиент за анализируемый период совершил малое число покупок, то он относится в класс «Разовый покупатель». При превышении определенного порога закупок клиент переходит в класс постоянных покупателей. Реализованными в конфигурации средствами проведения XYZ-анализа постоянные покупатели разделяются на три подкласса в зависимости от значения коэффициента вариации выбранного показателя (выручка, прибыль, количество покупок и др.), вычисленного за определенный период времени. Малые значения коэффициента вариации свидетельствуют о стабильности закупок и, следовательно, о высокой поведенческой лояльности клиента за выбранный интервал времени. Высокие значения, наоборот, указывают на определенные проблемы во взаимоотношениях с данным клиентом.

С точки зрения оценки лояльности клиента особенно интересно изучение истории изменения взаимоотношений с ним. Так, например, по данным XYZ-анализа, полученным за разные периоды, можно проследить динамику перемещения клиентов из одной категории в другую. Кто-то становится постоянным клиентом – его лояльность повышается, а у кого-то, наоборот, лояльность падает, и закупки становятся менее стабильными. В последнем случае необходимо принять дополнительные меры для повышения заинтересованности клиента во взаимоотношениях с компанией.

Для того, чтобы облегчить пользователям решение задач контроля динамики изменения поведенческой лояльности клиентов в новую редакцию конфигурации «Управление торговлей» встроена возможность документального оформления и хранения истории изменения АВС- и XYZ-классификации покупателей. Это позволяет накапливать информацию об изменении поведенческой лояльности клиентов непосредственно в информационной базе системы и облегчает ее анализ на временных длительных интервалах.

Воспринимаемая лояльность

При оценке этого вида лояльности основным инструментом являются специальные методики опроса потребителей и обработки соответствующих анкетных данных . Применение подобного рода инструментов, например, методики оценки качества обслуживания SERVQUAL и ее разновидностей, может дать интересные и практически важные выводы. Так, например, по данным различных исследований удовлетворенность не прямо влияет на лояльность: неудовлетворенность гарантирует нелояльность, но обеспечивает лояльность только максимальная удовлетворенность. При этом частично удовлетворенные клиенты с высоко вероятностью могут сменить поставщика. И это несмотря на то, что их поведение (объемы и постоянство закупок в данном периоде) вроде бы свидетельствует о лояльности.

Анкетирование клиентов требует сбора и обработки значительных объемов информации. Поэтому регулярное использование методик типа SERVQUAL возможно только в том случае, когда процесс анкетирования поставлен на промышленную основу и поддерживается информационными технологиями.

Учитывая это обстоятельство, в новую редакцию конфигурации «Управление торговлей» встроены специальные инструменты, например, средства автоматизации формирования анкет, их рассылки и получения результатов по электронной почте. Для этого предусмотрены возможности формирования и хранения списков вопросов и типовых анкет, автоматической рассылки анкет по заданным спискам, выборки присланных клиентами анкет из потока электронной корреспонденции, их регистрации и проведения анализа результатов анкетирования.

Таким образом, конфигурация «Управление торговлей» системы программ «1С:Предприятие 8.0» предоставляет маркетинговым службам предприятия развитые средства, необходимые для анализа лояльности клиентов и выработки управленческих решений, направленных на повышение эффективности взаимодействия с ними.

Мы рассказали о том, как проводить анализ эффективности продаж различных товаров и как выделить приоритетные позиции номенклатуры вашего интернет-магазина, приносящие наибольшую выручку. Однако анализом номенклатуры возможности УТ 11 не ограничиваются.

В конфигурации 1С УТ 11 есть возможность классифицировать и клиентов по тем же самым критериям: привлекательности (ABC) и лояльности (XYZ). И вы в любой момент сможете определить, работа с какими клиентами на текущем этапе является наиболее прибыльным делом, и какие клиенты совершают покупки наиболее стабильно.

Как же из общего списка клиентов выделить тех, кто покупает наиболее стабильно и приносит наибольшую прибыль?

В основе АВС-анализа лежит принцип Парето, или закон 20/80: 20% действий дают 80% результата.

В случае интернет-магазина правило для продаж прозвучит так: 20% клиентов совершают покупки, приносящие владельцу магазина 80% прибыли, остальные 80% клиентов дают лишь 20% прибыли.

XYZ-анализ классифицирует клиентов по степени лояльности, оценка которой основана на стабильности совершения покупок. Различают несколько стадий взаимоотношений с клиентами:

• Потенциальный клиент
• Разовый клиент
• Постоянный клиент
• Потерянный клиент

После проведения одновременной классификации по двум критериям строится Матрица BCG — которая покажет комплексный анализ клиентской базы. В этом отчете клиенты делятся на несколько групп (подробнее расскажем ниже).

Для настройки обеих классификаций откройте вкладку «Маркетинг» и в поле «Сервис» выберите «Классификация клиентов», укажите вариант отображения «Полные возможности»:

Рисунок 1.
Нажмите кнопку «Настройка»:

Рисунок 2.
Укажите параметры классификации (Выручка, валовая прибыль, количество документов продаж) и периоды для каждой из классификаций. Сохраните настройки.

После каждого изменения настроек необходимо очистить все данные по классификациям, основанным на предыдущих параметрах. Сделайте это с помощью кнопок «Очистить ABC классификацию за все периоды» и «Очистить XYZ классификацию за все периоды».

После этого нажмите «Выполнить ABC классификацию за все периоды» и «Выполнить XYZ классификацию за все периоды».

На этом настройка классификаций завершена, перейдем к результатам.

На вкладке «Маркетинг» в блоке «Отчеты по маркетингу и планированию» выберите «Матрица BCG» и сформируйте отчет, выбрав дату построения. Пиктограммы, отображающие группы комплексного анализа клиентов пока пропустим, мы к ним вернемся чуть позже.

Рассмотрим полученный результат:

Рисунок 3.
Таблица «ABC/XYZ распределение» показывает распределение клиентов одновременно по обеим классификациям. Непосредственно в строках указывается количество клиентов, попадающих в определенный класс. Чтобы узнать, какие именно клиенты относятся к данной категории, достаточно щелкнуть в соответствующей клетке таблицы:

Рисунок 4.
Две нижние таблицы показывают динамику изменений отдельно по каждой классификации – здесь отображаются переходы клиентов между категориями в рамках выбранного периода времени.

Зеленым отмечаются положительные переходы (с повышением класса), красным – отрицательные (с понижением класса).

Аналогично общему срезу щелчок по каждой из клеток таблицы отобразит список клиентов с двумя значениями параметра построения классификации – на текущий и предыдущий срезы.

Вернемся теперь к BCG матрице и рассмотрим комплексную классификацию клиентов:

Рисунок 5.
Данный вид анализа клиентской базы позволяет автоматически выделить несколько категорий клиентов, для наглядности определяя каждую в отдельную группу:

• «Звезды» – клиенты, которые купили неожиданно много. Сюда попадают клиенты, относящиеся к A и Z классам одновременно. Т.е. клиент совершает крупные покупки, но не отличается стабильностью. Главная цель работы с такими клиентами – перевод их в группу постоянных клиентов, на это следует бросить лучшие кадры и столько ресурсов, сколько потребуется.

• «Коровы» – самый важный пласт клиентов и опора работы интернет-магазина. Сюда попадают клиенты, которые относятся к A и X классам. Стратегия работы с ними – выполнение всех обязательств в срок и без накладок без необходимости прыгать выше головы, чтобы завоевывать их. Они уже и так ваши.

• «Собаки» – клиенты, которые делают покупки регулярно, но на небольшие суммы. Это С и X классы клиентов соответственно. С них можно перебросить ресурсы на предыдущие два класса, особых потерь это не вызовет.

• «Вопросы» – это все остальные клиенты, которые не попали ни в одну из вышеописанных категорий. К ним стоит относиться внимательнее, так как в перспективе они могут вырасти до «звезды» или даже «коровы».

Наиболее выигрышным для владельцев магазина является переход клиентов из группы «звезд» в группу «коров», что позволяет придать их дорогим покупкам большую стабильность.

Вовлечение потерянных клиентов обратно в процесс также может быть одним из важных направлений развития бизнеса.

Такой анализ клиентов, если проводится с достаточной частотой, позволит отследить, как развивается клиентская база вашего интернет-магазина и оперативно отреагировать на изменения и переход клиентов из одной группы в другую.

Поведенческая лояльность клиентов может быть оценена с помощью анализа данных о продажах. В типовой конфигурации 1С: Управление торговлей 8 реализованы различные инструменты для накопления и обработки подобных данных. Одно из них ABC- и XYZ-анализ.

ABC-анализ используется для классификации клиентов по степени важности. Работает он следующим образом. Все клиенты делятся на три группы:

• в первую вносятся те, которые приносят значительную часть выручки;
• во вторую – которые совершают небольшие покупки, но регулярно;
• в третью – которые незначительные или разовые покупки.

Этот инструмент можно использовать а качестве ориентира для формирования системы скидок, определения размера товарного кредита и т. д.

Помимо этого, клиенты могут классифицироваться по стадиям взаимоотношений с ними:

• постоянный,
• потенциальный,
• разовый,
• или потерянный клиент.

Если клиент за определенный период времени совершил незначительное количество покупок, то его можно отнести в группу «Разовый покупатель». При превышении обозначенного количества покупок за анализируемый период покупатель переходит из группы «Разовый клиент» в группу «Постоянный клиент».

XYZ-анализ, реализованный в программе 1С: Управление торговлей 8 , позволяет разделить клиентов на три класса в зависимости от значения коэффициента отражающего относительный показатель выручки, количества покупок и т. п.

Именно данные XYZ-анализа интересны для изучения в различные периоды времени, поскольку позволяют наглядно оценить изменение поведенческой лояльности клиентов по их перемещению из группы в группу, а также разработать комплекс мер, нацеленных на повышение заинтересованности клиентов в товаре.

Воспринимаемая лояльность клиентов

Этот показатель оценивается с помощью проведения различных опросов потребителей и обработки данных из полученных ответов. И такие инструменты есть в программе 1С: Управление торговлей 8 , позволяющие автоматизировать:

• формирование анкет,
• рассылку их и получение ответов посредством электронной посты,
• обработки полученных результатов.

Таким образом, программный продукт 1С: Управление торговлей 8 является не только эффективным средством товарно-складского учета, но и незаменимым средством в разработке и проведении маркетинговых исследований, позволяющих в последствии разработать грамотную стратегию деятельности, нацеленную на повышение эффективности взаимодействия с клиентами, а значит - и прибыли.

Владельцы небольших и средних интернет-магазинов для ведения учета и организации бизнес-процессов часто используют «1С». Но не все знают, что у программы есть и другие возможности, в том числе и для поддержки маркетинговых кампаний. С учетом нашего опыта внедрений расскажем, как можно использовать конфигурацию «1С: Управление торговлей» (редакция 11) для продвижения интернет-магазина и повышения вовлеченности клиентов.

Виктор Вертиев

1. Ищем клиентов, действительно приносящих прибыль

Как владельцу интернет-магазина определить, приносит ли прибыль обслуживание той или иной группы клиентов? Провести сегментацию клиентской базы и выделить группы можно с помощью нескольких отчетов в 1С, настроив ABC- и XYZ-классификации.

В основе АВС-анализа лежит принцип Парето: 20% клиентов совершают покупки, приносящие владельцу магазина 80% прибыли, остальные 80% клиентов дают лишь 20% прибыли.

XYZ-анализ классифицирует клиентов по степени лояльности, оценка которой основана на стабильности совершения покупок. Вы сможете выделить группы разовых, постоянных и потерянных клиентов.

ABC/XYZ - классификация клиентов

Такой анализ помогает разделить клиентов магазина на отдельные группы для адресного использования маркетинговых инструментов и увеличения их эффективности.

BCG-матрица – комплексный анализ клиентской базы

Построение BCG-матрицы в 1С позволяет автоматически выделить несколько категорий клиентов:

• «Звезды» – клиенты, которые купили неожиданно много. Сюда попадают клиенты, относящиеся к A и Z классам одновременно. Они совершают крупные покупки, но их интерес не отличается стабильностью. Главная цель работы с такими клиентами – перевод их в группу постоянных, на это следует бросить столько ресурсов, сколько потребуется.
• «Коровы» – самая важная категория покупателей и опора работы интернет-магазина. Сюда попадают клиенты, которые относятся к A и X классам. Стратегия работы с ними – выполнение всех обязательств в срок и без накладок. Они уже и так ваши – нет необходимости «прыгать выше головы», чтобы их завоевать.
• «Собаки» – клиенты, которые делают покупки регулярно и на небольшие суммы. Это С и X классы по результатам классификаций. Им можно предложить специальные условия, чтобы стимулировать к более дорогим покупкам.
• «Вопросы» – это все остальные клиенты, которые не попали ни в одну из вышеописанных категорий. К ним стоит относиться с особым вниманием, так как в перспективе такие покупатели могут вырасти до «звезды» или даже «коровы».

Наиболее выигрышным для владельцев магазина является переход клиентов из группы «звезд» в группу «коров», когда дорогие покупки становятся стабильными. Группе потерянных клиентов можно предложить скидку или подарок за новые покупки в вашем магазине. А, например, планируя запуск акции «Приведи друга – получи скидку», следует ориентироваться на наиболее лояльных магазину клиентов («Коровы» и «Собаки»).

Выполнив детальную расшифровку отчетов, можно разделить клиентов на более узкие сегменты, например, по приоритетному бренду товаров. И вы сможете придумывать специальные маркетинговые акции, интересные конкретной узкой аудитории.

2. Привлекаем клиентов с помощью e-mail рассылки

Когда клиентская база интернет-магазина динамично наполняется при обработке заказов в «1С», то в ваших руках собраны все возможности для взаимодействия с покупателями через электронную почту.

Как вы можете привлечь клиентов:

• Сообщить об акциях и предложениях.
• Рассказать о новых поступлениях.
• Пригласить сделать повторную покупку.
• И множество других вариантов.

«1С» позволяет гибко настраивать списки получателей электронных писем. Например, можно напомнить о себе клиентам, которые уже месяц не совершали покупок, или предложить скидку любимым постоянным покупателям. Подобным образом можно отбирать контакты по любым условиям, а затем выгружать их в выбранный вами сервис для e-mail рассылок.

Один из наших клиентов – интернет-магазин «Зеленый офис» – использует e-mail рассылки для увеличения лояльности и получения обратной связи от клиентов. После оформления заказа, покупатель получает необходимую информацию о статусе его выполнения, а после доставки товара ему отправляются рекомендации по уходу за растением и другая полезная информация.

Также клиенту предлагают оставить отзыв и оценить уровень сервиса, ответив на несколько простых вопросов. Адрес клиента включают в целевую рассылку, в которой интернет-магазин анонсирует акции и спецпредложения, рассказывает о новых тенденциях в озеленении помещений.

3. Выделяем товары, приносящие наибольший доход

Огромный товарный ассортимент интернет-магазина оправдан, прежде всего, желанием предоставить клиентам широкий выбор. Но формула «больше разных товаров – больше продаж» не всегда работает. И для анализа товарной базы магазина прекрасно подходит упомянутое выше правило Парето, которое относит 80% прибыли лишь на пятую часть ваших товарных позиций. Это те 20%, продажи которых приносят интернет-магазину доход зачастую много больший, чем все остальные товары вместе взятые.

В «1С» есть удобный механизм для сегментации товарной базы по количеству проданных единиц, обороту и выручке. И вы сможете провести классификацию по двум основным направлениям – доходу (ABC-анализ) и стабильности продаж (XYZ-анализ) товарной позиции.

ABC/XYZ – классификация товаров

Заметим, что использование итогов классификации товаров по разным критериям не ограничивается очевидными способами, например, отказом от работы с номенклатурой, не приносящей прибыль или не пользующейся спросом.

Приведем пример из нашего опыта:

Интернет-магазин товаров для новорожденных применил результаты проведенной классификации необычным образом. Выделив из перечня товаров пользующиеся наибольшим спросом и достаточно дорогие единицы, на них умышленно снизили цены, понимая, что продажа этих товаров не будет приносить максимум прибыли. А на сопутствующие популярные товары установили повышенную наценку. Также в магазине действовала акция по бесплатной доставке при заказе на определенную сумму.

В результате количество клиентов увеличилось на четверть, а средний чек вырос на 15%. Покупателей притягивала разница в ценах на основной товар по сравнению с другими магазинами, а стоимость сопутствующих товаров (с большой наценкой, но приемлемая для клиентов) не являлась сдерживающим фактором для совершения покупок.

4. Работаем с программами лояльности

Количество интернет-магазинов растет, и одна из главных задач для владельца – выделиться из массы похожих предложений. Хорошим помощником здесь становятся различные программы лояльности, львиную долю которых составляют бонусные и скидочно-накопительные программы. Владельцы бизнеса ожидают от таких программ повышения количества повторных заказов, увеличения размера среднего чека и числа постоянных покупателей.

Небольшие интернет-магазины, которые не используют отдельную учетную систему, традиционно хранят данные по программе лояльности на сайте. По мере роста, сталкиваясь с необходимостью ведения полноценного учета, многие из них отказываются от данного функционала, якобы не реализуемого в «1С».

Спешим развеять этот миф. Интеграция «1С» с сайтом интернет-магазина и правильная настройка позволяют все действия по предоставлению скидок, добавлению и списанию бонусных баллов за совершенные покупки встроить в единый процесс обработки заказа покупателя.

Вы сможете:

• Начислять бонусы за покупки.
• Давать возможность клиенту расплачиваться бонусами за покупки.
• Предоставлять скидки покупателям по накопительным дисконтным картам.
• Оперативно контролировать и гибко изменять настройки программы лояльности.
• Предоставить покупателю информацию по его скидкам и бонусам в личном кабинете на сайте.
• Анализировать статистику по работе программы лояльности.

Так, интернет-магазин зоотоваров «ЮниЗОО» ввел для своих клиентов программу лояльности, включающую накопительную систему скидок, привязанную к уровню клиентов, и начисление бонусных рублей за сделанные покупки. Мы настроили связку всех операций по программе лояльности с общей обработкой заказов в «1С».

На сайте в личном кабинете клиент в режиме реального времени может видеть актуальную информацию по своему текущему уровню, бонусному балансу и полагающейся скидке.

При проведении обмена между «1С» и сайтом вся необходимая информация передается вместе с заказами клиентов.

Со стороны «1С» учет скидок, уровней клиентов и бонусов настроен максимально прозрачно.

Уже на этапе заказа менеджер видит все необходимые ему данные, скидки, а списанные и начисленные бонусы рассчитываются автоматически.

Через три месяца после внедрения программы лояльности (бонусная и скидочная программы) средний чек в интернет-магазине вырос на 7%. Люди старались докупать товар на недостающую до нового уровня сумму. Количество же постоянных клиентов выросло за два месяца на 15%.

5. Проводим конкурентный анализ

Сбор данных о ценах и условиях поставок конкурентов – неотъемлемая составляющая маркетинга интернет-магазина.

В «1С» можно фиксировать всю информацию об условиях продаж конкурентов, проводить сравнительный анализ, чтобы находить компромисс между низкими ценами конкурентов и желаемой прибылью.

Аналитические возможности «1С» можно дополнить автоматическим сбором информации о ценах конкурентов из доступных источников. И вы получите инструмент, который позволит регулировать цены интернет-магазина при малейшем изменении ситуации на рынке.

Игнорирование конкурентного анализа и мониторинга цен на товары может привести к значительному сокращению прибыли интернет-магазина.

Директор одного из интернет-магазинов обратился к нам с проблемой: случайно выяснилось, что товары, которые раньше пользовались небольшим спросом, вдруг начали активно продаваться. После проведения анализа выяснилось, что уже больше месяца эта группа товаров продается по закупочным ценам – ответственный менеджер ошибся в установке цен реализации. Таким образом, из-за «человеческого фактора» интернет-магазин понес значительные убытки. Причем не было уверенности, что это единственная группа товаров, приносящая убытки интернет-магазину.

Для решения проблемы мы настроили и доработали программу:

• При изменении в «1С» цен продажи автоматически производится контроль на прибыльность, т.е. установленные наценки на товар должны обеспечивать маржинальность больше минимально допустимого значения. И менеджер не может назначить цены, которые приносят убытки интернет-магазину.
• Автоматически собираются цены конкурентов, и эта информация учитывается при изменении цен на товары интернет-магазина.
• По заданному расписанию автоматически производится проверка цен магазина по ряду параметров. Отчет с результатами мониторинга рассылается всем заинтересованным лицам на e-mail. И руководитель интернет-магазина всегда обладает достаточной информацией для принятия решений.

Будем рады, если приведенные в статье примеры окажутся вам полезными и вы сможете использовать возможности учетной системы интернет-магазина и для маркетинговых целей.

В программе можно провести комплексный анализ работы с клиентами и определить список тех клиентов, которые стабильно работают с предприятием и работа с которыми приносит наибольшую прибыль. Также можно определить список потенциальных клиентов и список потерянных клиентов.

Все эти данные формируются в программе на основании АВС/XYZ-классификации клиентов. АВС/XYZ-классификация клиентов производится на основании данных о продажах товаров клиентов за определенный период времени, автоматически с помощью регламентного задания. В программе хранится вся история классификации клиентов. Анализ данных о клиентах производится с учетом истории классификации клиентов за предыдущие периоды.

Период, за который должна проводиться АВС/XYZ-классификация клиентов, указывается в настройках параметров классификации клиентов (раздел Маркетинг и планирование, Сервис, Классификация клиентов).

Также в настройках отмечаются те параметры, по которым будет проводиться АВС/XYZ-классификация клиентов. Программа позволяет проводить АВС/XYZ-классификацию клиентов сразу по группе параметров: по выручке, валовой прибыли, количеству документов продажи.

АВС/XYZ-классификация клиентов выполняется с помощью соответствующих регламентных заданий АВС-классификация клиентов и XYZ-классификация клиентов. Поскольку в программе используется комплексный анализ клиентов по их принадлежности к определенным группам классификации, то рекомендуется эти регламентные задания выполнять одновременно.

Выполнение регламентных заданий можно инициировать непосредственно из формы Классификация клиентов.

Регламентные задания можно выполнять с определенной периодичностью по заданному расписанию. Расписание выполнения задается для каждого регламентного задания. При проведении АВС/XYZ-классификации клиентов рекомендуется задавать одинаковое расписание для выполнения обоих регламентных заданий.

Если необходимо проводить классификацию клиентов периодически, то следует указать то расписание, по которому будет выполняться классификация клиентов.

При создании расписания выполнения регламентных заданий нужно учитывать следующие факторы.

Периодичность выполнения регламентного задания должна совпадать с той периодичностью, которая указана в настройках классификации. При выполнении регламентного задания будут рассчитываться данные в соответствии с указанной периодичностью в настройках классификации.

Пример

В настройках классификации указан период - месяц, количество периодов для XYZ-классификации – 2. Если мы будем выполнять регламентное задание 10 декабря, то при проведении АВС-классификации будут анализироваться данные за предыдущий месяц – ноябрь, а для проведения XYZ-классификации будут учитываться данные за два предыдущих месяца – октябрь, ноябрь.

После проведения регламентных заданий по АВС/XYZ-классификации клиентов для каждого клиента будет определена та группа классификации, к которой он относится.

ABC-классификация применяется для разбиения клиентов на три группы по степени их важности. В первую группу выделяются те из них, которые в совокупности приносят основную часть выручки (прибыли). Ко второй группе относятся те клиенты, закупки которых относительно невелики, но все же приносят значимую часть выручки. В третью группу выделяются клиенты, которые осуществляют незначительные или разовые закупки.

Реализованными в конфигурации средствами проведения XYZ-анализа клиенты разделяются на три подкласса в зависимости от значения коэффициента вариации выбранного показателя (выручка, прибыль, количество покупок и др.), вычисленного за определенный период времени. Малые значения коэффициента вариации свидетельствуют о стабильности закупок и, следовательно, о высокой поведенческой лояльности клиента за выбранный интервал времени. Высокие значения, наоборот, указывают на определенные проблемы во взаимоотношениях с данным клиентом. Следует отметить, что при разбиении клиентов на классы используется метод сравнения удельных показателей, аналогично тому, как это происходит при АВС/XYZ-классификации номенклатуры.

В программе предусмотрена возможность как получения отдельных отчетов по АВС- и XYZ-классификации клиентов, так и проведения комплексного анализа BCG-анализа клиентов. Отчет Матрица BCG разделяет клиентов на определенные классы в соответствии с проведенной классификацией. В отчете необходимо выбрать один из тех параметров, по которому мы хотим произвести классификацию клиентов. Например, выберем в качестве такого параметра прибыль, полученную от продаж товаров клиентам (Валовая прибыль).

Наиболее стабильными покупателями являются Коровы. К ним относятся те клиенты, которые принадлежат к классу АХ. Эти клиенты приносят наибольшую прибыль и стабильно покупают у нас товары.

В категорию Звезды входят те клиенты, которые купили неожиданно много, но покупают нестабильно. К ним относятся те клиенты, которые принадлежат к классу АZ. Наша задача – сделать так, чтобы эти клиенты перешли в группу Коровы. То есть мы должны очень внимательно относиться к таким клиентам и стремиться к тому, чтобы они покупали товар постоянно и в больших объемах.

В группу Собаки входят те клиенты, которые покупают редко и в маленьких объемах. К ним относятся клиенты, которые принадлежат к группе CZ. Нужно проанализировать список таких клиентов и решить, стоит ли нам продолжать работу с ними.

Особое внимание следует обратить на клиентов, которые входят в группу Вопросы. Эти клиенты не принадлежат ни к одной из предыдущих групп. То есть в соответствии с проведенной классификацией они относятся к группам ВХ, ВY, AY, ВZ.

Отдельно выделена группа потенциальных клиентов, которые не совершили ни одной покупки.

Для просмотра списка клиентов, которые относятся к той или иной группе, достаточно активизировать картинку с изображением группы.

В списке АВС/XYZ-распределение клиентов показывается текущее распределение клиентов в соответствии с проведенной АВС/XYZ-классификацией клиентов.

Особое внимание следует обратить на группу Потерянные клиенты. К ней будут относиться те клиенты, которые покупали у нас товары в прошлом анализируемом периоде и не совершили ни одной покупки в текущем периоде.

В отчете можно также проанализировать, клиенты какой группы перестали покупать у нас товар. Для этих целей используется таблица, в которой показываются произошедшие изменения в классификации клиентов. Так, например, в таблице показано, что в текущем периоде мы потеряли одного наиболее важного клиента из категории А (он перешел в С-класс), двух клиентов из категории X и Y класса (перешли в категорию Z-класса). Список этих клиентов мы можем проанализировать, используя расшифровку в ячейках таблицы. Данные изменения помечены красным цветом, поскольку это изменения к худшему в наших отношениях с клиентами.

В то же время в наших отношениях с клиентами есть и позитивные изменения. В таблице они отмечены зеленым цветом. Мы смогли уговорить четырех потенциальных клиентов купить у нас товар. Два клиента совершили разовые покупки (клиенты отнесены к Z-классу), а два клиента уже начали стабильно покупать наш товар (клиенты отнесены к X-классу). Внушает оптимизм то, что один из потенциальных клиентов купил товаров на достаточно большую сумму (перешел в класс А). Следует обратить внимание на этого клиента, активизировать работу с ним, чтобы в дальнейшем обеспечить более стабильные продажи товаров данному клиенту.

Достаточно хорошо за анализируемый период мы поработали с потерянными клиентами: клиенты снова стали закупать у нас товар и часть из них вышла на достаточно большой и стабильный объем продаж: (АХ –классификация).

Таким образом, хочется отметить, что, проводя регулярно АВС/XYZ-классификацию клиентов и анализируя работу клиентов с помощью отчета Матрица BCG, мы сможем повысить эффективность работы с клиентами и обеспечить индивидуальный подход к каждому клиенту.