Куда уходят покупатели после сезонного пика? 📉 В сезон высокого спроса ритейлер привлекает новых клиентов, растут продажи и количество заказов. Но сколько из этих покупателей возвращаются за следующей покупкой? Ответ помогает найти когортный анализ. Он позволяет проследить, как меняется активность клиентов, совершивших первую покупку в определённый период, и сравнить их возвращаемость. Например, покупатели, впервые пришедшие в июле и декабре, могут совершенно по-разному вести себя в последующие месяцы. Поэтому рост клиентской базы в пиковый сезон ещё не гарантирует сопоставимого роста повторных продаж. 🎥 В видео Анастасия Третьякова сравнивает июльскую и декабрьскую когорты на реальных данных ритейлера и показывает, как анализ повторных покупок помогает оценивать удержание клиентов после сезонных всплесков спроса.

Средний чек — 11 659 ₽. Что скрывается за этой цифрой? Средний чек помогает оценивать динамику продаж, сравнивать магазины и клиентские сегменты. Но одинаковые или близкие значения этого показателя могут складываться из совершенно разных покупок. Посмотрим на данные fashion-ритейлера. Средний чек по всей клиентской базе составляет 11 659 ₽, а средняя глубина чека — 2 товара. При детализации по возрастным группам картина становится интереснее 🔽 Сравним два сегмента: 🔹 43-47 лет: средний чек — 13 417 ₽, глубина чека — 2,08, средняя стоимость товара — 6 481 ₽. 🔹 58-62 года: средний чек — 13 121 ₽, глубина чека — 1,90, средняя стоимость товара — 6 865 ₽. Разница в среднем чеке — всего 296 ₽. Однако покупатели 43-47 лет в среднем приобретают больше товаров за одну покупку, а в группе 58–62 года выше средняя стоимость единицы товара. 📍Что это меняет для бизнеса? Если ориентироваться только на средний чек, эти сегменты могут выглядеть практически одинаково. Но детализация позволяет сформулировать разные гипотезы для дальнейшей работы. Например, для покупателей 58-62 лет можно проверить потенциал увеличения количества товаров в корзине за счёт сопутствующих категорий. Для группы 43-47 лет — изучить возможности роста среднего чека через ассортимент более дорогих товаров. При этом важно учитывать и другие показатели: частоту покупок, структуру ассортимента, скидки и маржинальность. Без них нельзя определить, какие предложения действительно принесут дополнительную прибыль. Один KPI показывает результат. Детализация помогает понять, за счет чего он формируется. На скриншоте — BI-дашборд с анализом возрастных групп: от среднего чека и глубины корзины до стоимости товаров и вклада каждого сегмента в оборот. Хотите узнать, какие различия в покупательском поведении скрываются за средними показателями вашей клиентской базы? 🔽 Поставьте «+» в комментариях — свяжемся с вами и расскажем, как провести углублённый анализ клиентских данных и найти возможности для роста продаж.

Два магазина одной сети. Почему в один покупатели возвращаются чаще, чем в другой? 🛒 В одном магазине значительную часть клиентской базы составляют постоянные покупатели. В другом — заметно выше доля новых клиентов. Означает ли это, что первый магазин лучше удерживает аудиторию, а второй эффективнее привлекает новых покупателей? Не обязательно. На показатели могут влиять расположение, срок работы магазина и особенности клиентского потока. Чтобы разобраться в причинах, важно смотреть на динамику новых и возвращающихся клиентов, а не только на общую выручку. 🎥 В видео Анастасия Третьякова, тимлид BI-направления Lasmart, на реальных данных ритейлера сравнивает два магазина одной сети и показывает, какие вопросы помогает поставить клиентская аналитика.