Výzkum CLV

Píši disertační práci na téma „Využití modelu celoživotní hodnoty zákazníka v rámci řízení výkonnosti maloobchodních společností“ a hledám (internetové) obchody, nad jejichž daty bych mohl demonstrovat přínosy takových modelů.

—— Pavel Jašek

Celoživotní nebo dlouhodobá hodnota zákazníka (Customer Lifetime Value, CLV) je odhad budoucích zisků, které od zákazníka očekáváte. Ze zkušeností s mnoha e-shopy vím, že pro ně byla dlouhodobá hodnota zákazníka okrajovým tématem, se kterým si nikdo nevěděl rady. Jen pár čestných výjimek zná pravděpodobnost opakovaného nákupu svých zákazníků a umí takové věci zapojit do konkrétních marketingových a obchodních aktivit. Přitom pro řízení a vyhodnocování kampaní jde o klíčové téma, zda první objednávka zákazníka bude zároveň jeho poslední, což výrazně ovlivňuje, koho se vyplatí oslovovat a do kterých kampaní investovat, abyste maximalizovali své zisky.

Cíl výzkumu

Rád bych v těchto věcech udělal jasno jak akademikům, tak zejména provozovatelům e-shopů. Chci, aby věděli:

Nejde mi tedy o to, aby někdo řekl „zajímavé“, ale aby se od úvodního „to zní užitečně“ dostalo také na „fíha, to se vyplatilo!“ Mám k tomu rukáv plný dalších nápadů, které mohu servírovat.

Přínosy spolupráce

Co vám to přinese

Analýzy, které jste ve firmě zatím ještě nezkoušeli. CLV, RFM, MRR, kohorty a jiné zkratky, o kterých jste dosud neslyšeli. Ve srozumitelných grafech s výkladem.

Diskusi, jak přemýšlet nad získáváním nových zákazníků a udržováním těch stávajících.

Konkrétní rady a postupy, jak změnit současné vyhodnocování kampaní.

Co vás to bude stát

Čas někoho z firmy na schůzky.

Čas na přípravu dat. Exportování do CSV, přidělení přístupů do Google Analytics.

Co vám to nepřinese

Instantní zázraky — jde o reporty a analýzy, na základě kterých se teprve musí něco změnit.

Právní problémy — nechci žádné osobní údaje vašich klientů.

Zmínku ve článcích — pokud vyloženě nebudete chtít, budete ve výstupech figurovat jen např. jako „středně velký prodejce sportovního vybavení“.

Co vás to stát nebude

Peníze za práci a konzultace.

Jak by měla spolupráce probíhat

  1. Schůzka nebo telefonát — více popíšu svůj výzkumný závěr, vy vaši situaci v byznysu a problematická místa.
  2. Získám od vás anonymizovaná data nebo si vytáhnu z Google Analytics, co půjde.
  3. Připravím analýzy a výstupy, které budu moci používat v článcích.
  4. Výstupy pro vás i do článků vám budu prezentovat.
  5. Společně prodiskutujeme praktické použití výsledků.

Spolupráce bude trvat po malých kouscích určitě jeden rok.

Koho sháním na spolupráci

Chci spolupracovat s 5 – 10 obchody, které mi dají přístup k obchodním datům, a já jim budu servírovat analýzy průběžně dle postupu svých univerzitních činností.

Pár zajímavých výstupů už můžete vidět v článku srovnávajícím tři statistické modely pro výpočet CLV. Nebo si projděte mou přednášku z Marketing Festivalu 2013.

Podmínky pro výběr obchodu

Pro mé zaměření dávají smysl obchody, které:

Publikační výstupy

Disertační práce se píše dlouho. Mezitím se publikují různé články do akademických časopisů a na konference, kvůli čemuž spolupracuji s jinými studenty.

V roce 2015 plánuji psát tato témata:

Jaká data budu zhruba chtít

To nejnutnější Seznam objednávek.

Dost údajů si dokáži vytáhnout také z přidělených přístupů do Google Analytics. Tam však nebudete mít údaje o zákaznících, takže budu chtít přes identifikátor objednávky kombinovat více zdrojů dat. Počítá se s tím, že v datech bude nepořádek a nebude možné spojit údaje o všech zákaznících.

Časové období Ideálně od vás chci údaje za několik let. Minimálně však za období, ve kterém měl váš zákazník šanci objednat aspoň dvakrát: prodáváte-li vánoční stromky, tak to znamená dva roky.

Důvěryhodnost

Zaručuji se přísnou důvěrností, žádná vaše data se nedostanou do cizích rukou, ani na žádné dropboxy. Můžeme sepsat NDA. Připravené výstupy (ať již s uvedením jména firmy či bez ní) pro články a disertačku dostanete ke schválení.

Tým

Disertační práci píši sám. Za školitele mám doc. Ing. Otu Novotného, Ph.D., kapacitu v oboru Business Intelligence. Některé články budu ovšem psát s kolegyněmi a kolegy doktorandy na Fakultě informatiky a statistiky na VŠE. Ti všichni budou o vašich datech držet jazyk za zuby. Zařídím, aby nevěděli, čí přesně data analyzují.

Pavel Jašek

Pavel Jašek Linkedin, Twitter

Zdeněk Smutný

Zdeněk Smutný Linkedin

Lenka Vraná

Lenka Vraná Linkedin

Lucie Šperková

Lucie Šperková Linkedin

Disclaimer Dělám také na projektu Farfalia, který pro e-shopy buduje analytickou službu, a občas školím Google Analytics. Podobné zkušenosti mají i kolegové. Ani jednu z těch aktivit však nechceme spojovat s touto akademickou libůstkou.

Kontakt

Napište mi na pavel.jasek@vse.cz, pokud máte chuť spolupracovat, nebo jsem něco napsal nedostatečně. Zavoláme si, sejdeme se a nezávazně probereme detaily.