Клиент никогда не уйдет. Up-sell и Cross-sell основанные на данных.

компании третьего уровня делают чуть лучше они во-первых все эти данные Лиды и конверсии средне чека маржинальности количества сделок обсчитывают статистическими методами я сейчас не буду вам рассказывать про статистические методы там корреляционный анализ регрессионный анализ фактор анализ кластер анализ дискриминантный анализ я вам в конце расскажу где про это можно если вам Вдруг это нужно послушать Но самое главное Чего они делают они промер взаимные вероятности Я говорю В данном случае как минимум о трёх типах взаимных вероятностей первый тип взаимной вероятности - это ну я его называю ин вероятность о чём я то есть ин В смысле мгновенно возникающая это по сути то что называется россел Существуют ли в нашей ассортиментной матрице такие пары сю которые обладают тенденцией быть проданы совместно чаще всех да у есть например клиент - это сеть баров которую мы научили что делать у них есть кассовое оборудование у них есть CRM клиент приходит они его идентифицируют Перед заказом рко связывается с CRM клиент заказывает например Newcastle Brown L CRM анализирует Какие закуски чаще всего берут с Newcastle Brown L не абстрактно не ходите для сухариков к пиву а Конкретно с Newcastle Brown L Какие закуски чаще всего берут выясняется что это не знаю там Яблочная нарезка и голова омуля мы говорим не хотите ли яблочную нарезку и голово омуля держа в голове Что 72% людей почему-то так и берут и да В таком случае мы почти наверняка Ну то есть в 72% случаях в среднем получим согласие на такой вот собственно росл тоже самое можно строить для асла например классическая история Да у нас клиент задался вопросом Стоит ли например для Айфона на 16 гигов осели в iPhone в 32 гига или сразу в iPhone 128 гигов Это тоже вопрос статистики И мы знаем все попарные вещи мы знаем 16 гиго афона в гиговые не засели никогда Ну то есть вероятность там примерно там 3 что ли 4% А из 16 в 32 около 60% Да И вот все такие вероятности сонно эти компании обсчитывают вро это вероятности отложенных во времени покупок условно говоря есть нека и через какое-то время допустим через 200 дней человек придёт за sk2 тот кто купил sk1 С какой 65% это второй тип вероятно кото они считают Когда я буду говорить про компании четвёртого уровня я покаж этот эно считают это вероятности посещения точек после точек поясню У нас есть клиент У него есть два магазина один там ковры и предметы интерьера а в другом только мебель мы выяснили что 100% лояльных клиентов А это 37,2 про клиентской базы после того как купили что-то в коврах или интерьере гарантированно придут в течение 3х дней в мебельный магазин у них единая карта лояльности А вы представьте себе если мы знаем Кай он купил ковёр мы почти наверняка знаем С каким он идёт диваном Ну по крайней мере на уровне колора и стилистики Но если он купил ковёр с царём киром он вряд ли Купит себе диван в стиле там я не знаю Мадам де помпадур Да скорее всего он будет искать себе тоже что-то такое с персидским мотивом да И если мы знаем что после потения точки Один он посещает наибольше такую-то точку два это даёт нам больше возможностей понять какого рода данные нам нужно собирать о поведении клиента чтобы с ним работать это тоже очень важная мысль Вы наверняка слышали что клиентам важно давать классный сервис вот классный сервис - это не лизать клиента не целовать его в попочку это не знаю приносить ему вот знаете есть такой усатый лысый мужчина он говорит надо обещать клиенту меньше а давать клиенту больше Да и так далее и тому подобное Вот это всё просто болтовня на постном масле которая никакого отношения не имеет к клиентскому сервису клиентский сервис У меня есть замечательный приятель может быть кто-то читал его книжку его зовут Мика Соломон он замечательный кейс описывает чтобы Какое клиентский сервис Он говорит я приезжаю в гостиницу там продаются сигарета Я не курю сигареты я курю сигары Я подхожу к Барма говорю можно найти мне моих сигар Он говорит Да найдём находит приносит Через 3 месяца Говорит заселяются в эту гостиницу вхожу в номер а там уже лежат мои любимые сигары Ну ладно бы это он говорит Через год я приезжаю в эту гостиницу в другой совершенно стране захожу в номер а там лежат мои любимые сигары вот что такое клиентский сервис А Он невозможен Если вы не собираете данные о клиентах об их

Да тоже самое клиент Я в Барнауле был не просто так есть клиент баня вообще небольшой клиент баня Она реально маленькая но мы про каждого клиента знаем что он любит пить во время и после Ну и перед он букит интервал приезжает в баню а его уже ждут его любимые баранки самовар любимым алтайским чаем и его конфеты вы думаете такой нни ба поже потому что здесь в этой бане и ИТ реальный клиентский сервис то что мы называем customer City Мы про каждого клиента знаем всё количественно и можем предсказать чего он захочет вот что такое клиентский сервис