Формулы расчета:

Апсейл:

Средний доход на клиента (ARPU) = Общий доход от апсейла / Количество клиентов

Кросс-продажа:

Коэффициент конверсии кросс-продаж = Количество клиентов, совершивших кросс-продажу / Общее количество клиентов

Методика расчета:

Сбор данных о покупках, чтобы выделить категории товаров и услуг для апсейла и кросс-продаж.

Анализ поведения клиентов для определения целевых сегментов.

Применение техники A/B тестирования для оценки эффективности предложений.

Тема 1: Программы лояльности

[Роль]: Какую роль лучше выбрать?

[Контекст]: В каком контексте запускается программа?

[Цель]: Какова основная цель программы?

[Формат]: В каком формате представить решение?

[Ограничения]: Какие ограничения нужно учесть?

[Аудитория]: Кто является целевой аудиторией?

[Время]: Сколько времени потребуется на реализацию?

[KPI]: Какие KPI будут отслеживаться?

[Аналитика]: Какие данные нужно анализировать?

[Сегментация]: Как сегментировать аудиторию?

[Частота коммуникации]: Как часто контактировать с клиентами?

[Контент-стратегия]: Какой тип контента использовать?

[Технологии]: Какие технологии применять?

[Обучение]: Как обучать команду?

[Поддержка]: Как организовать поддержку?

[Тестирование]: Как проводить тестирование?

[Масштабирование]: Как планировать масштабирование?

Пример :

[Роль]: Маркетолог с опытом loyalty-программ

[Контекст]: Запуск в федеральной розничной сети

[Цель]: Увеличение Retention Rate на 20%

[Формат]: Пошаговая инструкция

[Ограничения]: РФ, интеграция с 1С-Bitrix

[Аудитория]: 25-45 лет, города-миллионники

[Время]: 6 месяцев на запуск

[KPI]: Retention Rate >60%, CLV +30%

[Бюджет]: 15 млн руб. (5% от маркетингового бюджета)

Тема 2: Персонализированные предложения

[Роль]: Какие данные критичны для анализа?

[Контекст]: В каком контексте используется персонализация?

[Источник данных]: Откуда брать данные?

[Цель]: Какова конечная цель персонализации?

[Формат]: В каком формате делать рекомендации?

[Частота]: Как часто отправлять предложения?

[Время]: Сколько времени нужно на анализ?

[KPI]: Какие показатели эффективности важны?

[Аналитика]: Какие данные анализировать?

[Бюджет]: Какой бюджет нужен для аналитики?

Пример:

[Роль]: Аналитик данных с ML-навыками

[Контекст]: Онлайн-ритейлер одежды

[Источник данных]: CRM Битрикс24, история покупок

[Цель]: Рост Conversion Rate до 3.5%

[Частота]: Еженедельные email-рассылки

[Время]: 2 недели на анализ

[Метрики]: Purchase Frequency +25%

[Бюджет]: 800,000 руб./месяц

Тема 3: Специальные скидки и акции

[Роль]: Какие навыки важны для менеджера по удержанию?

[Контекст]: Как вернуть неактивных клиентов?

[Периодичность]: Как часто проводить кампании?

[Целевая группа]: Кто считается неактивным клиентом?

[Бюджет]: Как распределить 500,000 рублей?

[Метрики]: Какие показатели ROI отслеживать?

[Время]: Сколько времени нужно на подготовку?

[Риски]: Как избежать каннибализации продаж?

[KPI]: Какой Customer Return Rate считать успешным?

Пример:

[Роль]: Менеджер по удержанию с CRM-опытом

[Целевая группа]: Неактивные 6+ месяцев клиенты

[Периодичность]: 4 кампании в год

[Бюджет]: 500,000 руб./кампания

[Метрики]: ROI >1:3, Retention Rate >40%

[Время]: 1 месяц подготовка

[KPI]: Customer Return Rate >15%

Тема 4: Геймификация

[Роль]: Какие компетенции нужны product owner'у?

[Контекст]: Как вовлечь пользователей через геймификацию?

[Механика]: Какие механики баллов/уровней использовать?

[Платформа]: Какие особенности iOS/Android учесть?

[Время внедрения]: Как реализовать за 3 месяца?

[Уникальность]: Как выделиться среди конкурентов?

[Риски]: Какие технические риски возможны?