Кратко и по шагам.
1) Цель и метрики
- Формализовать цель: снизить отток клиентов с текущих $15\%$ в год.
- Основные метрики: коэффициент оттока (churn), коэффициент удержания (retention), средняя частота визитов, средний чек (AOV), LTV. Формула оттока:
$$\text{Churn}=\frac{{\text{клиенты}}_{\text{начало периода}}-{\text{клиенты}}_{\text{конец периода}}}{{\text{клиенты}}_{\text{начало периода}}}$$ и retention = $1-$ churn.
2) Этапы исследования
- 1) Быстрая диагностическая аналитика (1–2 недели).
Цель — найти «горячие точки» (какие магазины/сегменты/коhort'ы теряют клиентов).
- 2) Сбор и объединение данных (2–4 недели).
Подготовить единую базу транзакций, CRM и внешних данных.
- 3) Глубокий анализ и сегментация (2–4 недели).
Cohort-анализ, RFM, survival-анализ, картирование трафика по локациям.
- 4) Качественные исследования (параллельно, 2–6 недель).
Опросы, exit-интервью, mystery shopping, интервью с персоналом.
- 5) Проверка гипотез через A/B-тесты и пилоты (4–12 недель).
Измерять изменение ключевых метрик.
- 6) Внедрение решений и мониторинг (постоянно).
3) Какие данные собрать
- Внутренние:
- Транзакции: дата/время, магазин, сумма, позиции, способ оплаты, id клиента (если есть).
- Лояльность/CRM: история посещений, накопления, сегментация.
- POS/кассы: возвраты, отмены.
- Операционные: время обслуживания, очереди, смены персонала.
- Жалобы/обзоры/отзывы: текст + оценки.
- Внешние:
- Данные конкурентных цен/акций в радиусе магазинов.
- Данные агрегаторов доставки и рейтинги.
- Пешеходный трафик/Wi‑Fi/счетчики посетителей, транспортная доступность.
- Сезонность/погода/туристический поток по районам.
- Метаданные: акции/коммуникации (когда какие рассылки/рекламы были).
4) Аналитические методы и метрики
- Cohort-анализ (по дате первого посещения) — смотреть retention по когорте.
- RFM (recency, frequency, monetary) — выделить топ- и уязвимые сегменты.
- Survival-анализ — спрогнозировать время до оттока.
- Store-level diagnostics — сравнить по магазинам: churn, средний чек, конверсия трафик→покупка.
- Текстовый анализ отзывов/NPS для выявления причин.
- Экономические метрики: LTV, CAC; формула простого LTV:
$$\text{LTV}\approx \text{ARPU}\times \frac{1}{\text{churn}}$$ (упрощённо, для оценки приоритетов).
5) Первые гипотезы для проверки (приоритеты и как тестировать)
- Гипотеза A (высокий приоритет): отток локализован в отдельных точках — причина локация/операции.
Проверка: store-level churn, footfall → транзакции; mystery shopping; оперативные метрики (время обслуживания). Если подтверждение — оперативные улучшения, смена формата или закрытие.
- Гипотеза B (высокий приоритет): падает повторная посещаемость у лояльных клиентов (проблема продукта/качества).
Проверка: cohort/RFM, анализ возвратов и жалоб, дегустации/тесты качества. Тест: улучшение рецептуры/стандартизации в пилотных точках.
- Гипотеза C: потеря туристов/сезонность в Питере.
Проверка: сравнить churn по туристическим и жилым районам, сезонные когорты, данные агрегаторов. Меры: сезонные промо, ориентированные на местных.
- Гипотеза D: цены/акции конкурентов забирают клиентов.
Проверка: конкурентный прайс‑мэп, анализ реакции на акции. Тест: временные промо/прайс‑matching в отдельных точках.
- Гипотеза E: слабая программа лояльности / коммуникация.
Проверка: сегменты с/без карты, отклик на рассылки, A/B рассылки и офферов.
- Гипотеза F: ухудшение опыта (очереди, дизайн, часы работы).
Проверка: таймстади, метрики очередей, опросы клиентов.
6) Быстрые действия (quick wins)
- Сделать cohort-анализ и store-level dashboard за $1$–$2$ дня — локализовать проблему.
- Запустить короткие exit-опросы на кассе/QR после покупки ($30$–$60$ сек).
- Пилот изменений в $1$–$3$ проблемных магазинах (операции/меню/цена) с контролем метрик.
7) Критерии успешной проверки
- Снижение оттока в тестовых когортах/точках на статистически значимое значение (например, уменьшение churn с $15\%$ до $10\%$ — цель примерная). Проверять через A/B test и p‑значение/доверительные интервалы.
Если нужно, могу сразу предложить конкретный список SQL‑запросов/коhort‑диаграмм или шаблон опроса для exit‑интервью.