Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
17:44, 20 Октября
Приложение «Кошелёк»: кто, как и зачем покупает сертификаты на покупку
17:29, 20 Октября
Как с помощью динамического ремаркетинга увеличить продажи в интернет-магазине даже в плохой сезон
16:52, 20 Октября
Новый продукт от сети итальянских ресторанов Osteria Mario можно заказать через сервис NOW
15:36, 20 Октября
AliExpress открывает «Школу продаж» для российских продавцов
14:48, 20 Октября
ВсеИнструменты.ру за полгода вывели на маркетплейс более 850 компаний DIY-бизнеса
14:42, 20 Октября
СберИндекс: спрос на продукты и лекарства растет
14:21, 20 Октября
Яндекс.Еда и ФРИО объявляют программу поддержки для ресторанов
14:15, 20 Октября
Ритейл по-умному: как О’КЕЙ достигает успеха с помощью высоких технологий
12:27, 20 Октября
Низкая вакантность на складском рынке Петербурга привела к росту арендных ставок
11:53, 20 Октября
Сокращение ассортимента как метод планирования в кризис
13 Октября 2020, 18:42
404

Игорь Гусев, La Redoute: как большие данные помогают сэкономить 100 тысяч евро в год

Гусев.png

Завершился Седьмой Международный ПЛАС-Форум Online & Offline Retail выступлением Игоря Гусева, генерального директора La Redoute, который поделился интересным кейсом по использованию больших данных.

Поскольку в задачи российского La Redoute входят не только темпы роста, но и получение прибыли, в компании привыкли считать экономический эффект от каждого шага. И здесь как раз на первый план выходят большие данные. Так, в компании очень внимательно анализируют Жизненный цикл клиентов, который рассчитывается по следующей формуле: LTV = Валовая Маржаsales + Сервисный Сборsales + Ретробонусыsales – Логистика ­­– Дистрибуция – Маркетинговые затраты.

Оказалось, что 12% активных клиентов дают 4% убытков, сумма которых превышала 1 млн евро. Анализ показал, что большая часть этих клиентов активно пользовалась возможностью возврата либо вообще не приходила за покупками, а также выявил прямую зависимость между уровнем возврата и способами оплаты. Очевидным решением стал перевод клиентов на предоплату. Однако не ковровый, а точечный. Клиентов с негативной историей покупок и отрицательным LTV перевели на предоплату в первом квартале (таких было более 2 тыс.). Из них 35% сделали заказ во втором квартале. При этом важно понимать, что точно так же сократилось число обычных клиентов во втором квартале – до 38%.

Как итог – экономия составила 600 тыс. руб. в месяц, в перспективе это будет 100 тыс. евро в год.

Подписывайтесь на наши группы,
чтобы быть в курсе событий отрасли.
Понравился материал? Поделись.


ЖУРНАЛ RETAIL&LOYALTY №6 (93) 2020


будь в курсе
новостей индустрии