Кратко и по делу: план исследований, данные и методы + пошаговый план восстановления.
1) Что исследовать (гипотезы)
- Клиентский churn (покинули магазины) vs сезонность/тренды.
- Утечка по локациям/конкурентам (открытия, акции).
- Проблемы операционной эффективности (очереди, качество, доступность).
- Снижение маркетинга/видимости (рекламный бюджет, отзывы).
- Изменения в ассортименте/ценах.
- Изменения в целевой аудитории или доходах клиентов.
2) Какие данные собрать
- POS: транзакции с датой/временем, чек, товары, цена, скидки, способ оплаты.
- Клиенты/лояльность: идентификаторы, частота посещений, средний чек.
- Футфол/конверсия: посетители в магазин vs покупки (счетчики или Wi‑Fi/датчики).
- Маркетинг: расходы, каналы, кампании, CTR, конверсии.
- Операции: часы работы, смены персонала, время обслуживания, жалобы, инвентарь.
- Отзывы и соцсети: оценки, тексты, даты.
- Конкуренты/рынок: новые точки, промо у конкурентов, цены.
- Внешние факторы: погода, мероприятия, транспортные изменения, макроэкономика.
- Качественные данные: опросы клиентов (N), интервью, mystery shopping.
(Если указываете численность опроса, рассчитывайте n по формуле для доли: $$n=\frac{Z^{2}p(1-p)}{E^2}$$, где $Z$ — z‑критическое, $p$ — ожидаемая доля, $E$ — допустимая ошибка.)
3) Ключевые метрики и вычисления
- Убыль клиентов (churn): $$\text{churn}=\frac{N_{\text{start}}-N_{\text{end}}}{N_{\text{start}}}.$$ Проверить, действительно ли $20\%$ — агрегированное или по когортам.
- Retention по когортам: строить кривые удержания по дате первого визита.
- Средний чек, частота покупок, ARPU, CLV: пример CLV приближённо $$\text{CLV}=\sum _{t=1}^T\frac{M_t}{(1+i{)}^t}$$ или упрощённо $\text{avg\_ticket}\times \text{frequency}\times \text{expected\_lifespan}.$
- NPS / CSAT из опросов.
- Воронка: проход/посещения → покупки → повторные покупки.
4) Аналитические методы
- Описательная аналитика: временные ряды продаж по дням/неделям/картам, сезонность, аномалии.
- Когортный анализ и survival analysis для времени до оттока.
- Сегментация клиентов (RFM, k‑means, кластеризация) — кто ушёл?
- Регрессии/модели влияния (OLS/GLM) для драйверов продаж: цена, погода, конкуренты, промо.
- Причинно‑следственный анализ: A/B‑тесты для промо/цен/сервисов; difference‑in‑differences при контролируемых событиях; при необходимости synthetic control.
- Текстовая аналитика / sentiment analysis отзывов.
- Геоанализ: heatmap, радиусы охвата, трафик вокруг точек.
- Анализ эффективности каналов маркетинга (attribution).
5) План действий по восстановлению (приоритизация и метрики)
- Быстрое (0–30 дней):
- Выявить критические точки (2–3 магазина/час пиков), запустить win‑back кампанию для ушедших клиентов (персональные скидки, push/email). Метрика успеха: рост повторных покупок на целевую когорту на $+X\%$.
- Исправить явные операционные проблемы (увеличить смены, сократить очереди). KPI: время обслуживания, % пропущенных покупателей.
- Собрать быстрые отзывы в точках (QR‑опросы).
- Среднесрочное (30–90 дней):
- A/B‑тесты промо/цен/новых продуктов; оптимизировать меню и таргетинг. Условие значимости: p<0.05.
- Перезапуск маркетинга на эффективные каналы (таргетированные кампании по сегментам). KPI: CAC, ROI по каналу.
- Внедрить/улучшить программу лояльности (стимулы за возврат). Отслеживать retention lift.
- Долгосрочное (90+ дней):
- Реорганизация ассортимента/ценовой политики по результатам тестов.
- Оптимизация точек: либо усиление успешных, либо закрытие/перенос слабых. Geo/трафик‑анализ и модель захвата.
- Постоянный аналитический дашборд для быстрого мониторинга: продажи, транзакции, retention, NPS.
6) Эксперименты и критерии успеха
- Запуск A/B с контрольной группой; минимальный размер выборки считать по формуле выше. Целевые lift: например увеличение повторных покупок на $10\%-20\%$ в тесте.
- Win‑back: открыть сегмент ушедших за последние $6$ месяцев — цель вернуть $X\%$ в $30$ дней.
- Если причина — конкуренты/место, запуск промо/партнёрств с локальными бизнесами и изменение графика.
7) Риски и ресурсы
- Требуется доступ к POS/CRM/данным персонально, ресурсы на опросы и A/B тестирование, подготовка персонала для изменений.
- Статистическая значимость и контроль сезонности/факторов (праздники, погода).
Резюме: начните с верификации $20\%$ через когортный анализ и сегментацию, параллельно снимите оперативную обратную связь (опросы, mystery shopping), затем последовательно проводить A/B‑тесты и внедрять win‑back и операционные улучшения, отслеживая ключевые метрики (retention, avg ticket, транзакции) на ежедневной/недельной основе.