Przejdź do głównej zawartości

Schemat Modelu - Clients

R
Napisane przez Rafał Idzik - Data Octopus
Zaktualizowano ponad miesiąc temu

Model Clients zawiera kompleksowe dane dotyczące klientów oraz ich zachowań zakupowych, służące do przeprowadzenia analizy RFM (Recency, Frequency, Monetary) oraz segmentacji klientów. Data Ocotpus pobiera wszystkie dane od początku istnienia sklepu

Wymagania:

Silnik sklepu internetowego: IdoSell. W Q2 i Q3 2025 pojawią się integracje z kolejnymi silnikami.

Struktura i opis danych:

Dane identyfikacyjne

  • Client Email - Adres email

  • Client Phone - Numer telefonu

  • Client First Name - Imię

  • Client Last Name - Nazwisko

Dane zanonimizowane w systemie Data Octopus

  • Hashed Client Email - Zanonimizowany adres email

  • Hashed Client Phone - Zanonimizowany numer telefonu

  • Hashed Client First Name - Zanonimizowane imię

  • Hashed Client Last Name - Zanonimizowane nazwisko

Dane adresowe

  • Client Delivery Address Zip Code - Kod pocztowy

  • Client Delivery Address Country Code - Kod kraju

Wskaźniki zamówień

  • Days Since First Order - Liczba dni od pierwszego zamówienia

  • Days Since Last Order - Liczba dni od ostatniego zamówienia

  • Order Count - Liczba unikalnych zamówień

  • Unique Item Count - Liczba unikalnych zakupionych produktów

Wskaźniki finansowe

  • Min Product Net Price - Cena netto najtańszego zakupionego produktu

  • Max Product Net Price - Cena netto najdroższego zakupionego produktu

  • Total Net Revenue - Łączna wartość netto wszystkich zakupów

  • Has Invoice - Flaga informująca o wystawieniu faktury (true/false)

Wskaźniki RFM i segmentacja

  • Recency Score - Segment określający czas od ostatniego zakupu

  • Frequency Score - Ocena częstotliwości zakupów w skali RFM

  • Monetary Score - Segment wartości zakupów

  • Customer Segment - Segment klienta określony na podstawie analizy RFM przez Data Octopus

Wskaźniki preferencji zakupowych

  • Quantity Of Purchased Brands - Liczba unikalnych zakupionych marek

  • Purchased Brands - Lista nazw wszystkich zakupionych marek

  • Quantity Of Purchased Categories - Liczba unikalnych zakupionych kategorii

  • Purchased Categories - Lista wszystkich zakupionych kategorii

RFM - segmenty klientów

Model Clients wykorzystuje analizę RFM do automatycznej kategoryzacji klientów według ich wartości i zachowań zakupowych. Poniżej znajduje się charakterystyka poszczególnych segmentów klientów zdefiniowanych w modelu:

  • Champions (Recency 5, Frequency 5, Monetary 5)
    Najcenniejsi klienci, którzy dokonali zakupów niedawno, kupują często i wydają znaczne kwoty. Aktywni entuzjaści marki, którzy regularnie wracają i generują wysokie przychody.

  • Loyal Customers (Recency 4-5, Frequency 4-5, Monetary 3-5)
    Stali klienci o wysokiej częstotliwości zakupów i dobrej wartości zamówień. Nie zawsze wydają najwięcej, ale regularnie wracają i stanowią solidną bazę klientów.

  • Potential Loyalists (Recency 4-5, Frequency 3-4, Monetary 2-4)
    Niedawno aktywni klienci o rosnącej częstotliwości zakupów. Wykazują potencjał do stania się lojalnymi klientami przy odpowiedniej pielęgnacji relacji.

  • New Customers (Recency 5, Frequency 1-2, Monetary 1-2)
    Nowi klienci, którzy dopiero rozpoczęli swoją podróż z marką. Dokonali zakupu bardzo niedawno, ale mają niską częstotliwość i wartość zakupów ze względu na krótką historię.

  • Promising Customers (Recency 4, Frequency 2-3, Monetary 1-2)
    Klienci, którzy wykazują zainteresowanie, kupując stosunkowo niedawno z umiarkowaną częstotliwością. Wydają mniej, ale posiadają potencjał rozwoju.

  • At Risk (Recency 2-3, Frequency 3-5, Monetary 3-5)
    Wcześniej lojalni klienci, którzy nie kupowali od pewnego czasu. Historycznie wykazywali wysoką wartość i częstotliwość zakupów, ale ich aktywność zaczyna spadać.

  • Slipping Champions (Recency 1-2, Frequency 4-5, Monetary 4-5)
    Byli Champions, którzy przestali kupować. Historycznie bardzo wartościowi klienci o wysokiej częstotliwości i wartości zakupów, których aktywność znacząco spadła.

  • Hibernating (Recency 1-2, Frequency 1-2, Monetary 1-2)
    Nieaktywni klienci, którzy wcześniej kupowali rzadko i wydawali niewiele. Nie dokonali zakupu od dłuższego czasu i mają niską ogólną wartość dla biznesu.

  • Lost (Recency 1, Frequency 1, Monetary 1)
    Klienci, którzy najprawdopodobniej odeszli na stałe. Najniższe oceny we wszystkich kategoriach RFM – minęło bardzo dużo czasu od ostatniego zakupu, kupowali rzadko i wydawali niewiele.

  • Others
    Klienci, którzy nie pasują do żadnego z powyższych segmentów i mogą wymagać indywidualnej analizy.

Zastosowanie

Dane zawarte w modelu Clients służą przede wszystkim do:

  • Przeprowadzenia analizy RFM i segmentacji klientów na podstawie recency (aktualności), frequency (częstotliwości) i monetary (wartości zakupów)

  • Analizy preferencji zakupowych względem marek i kategorii produktów

  • Budowania grup odbiorców, którzy zakupili konkretne marki lub kategorie produktów do wykorzystania w działaniach reklamowych (np. overselling)

  • Projektowania strategii utrzymania klientów o wysokiej wartości

Segmenty przygotowane na podstawie modelu Clients mogą zostać wykorzystane jako listy odbiorców lub listy podobnych odbiorców w systemach reklamowych takich jak Google Ads, Meta Ads czy Programmatic. Pozwala to na precyzyjne targetowanie kampanii reklamowych do:

  • Klientów o wysokiej wartości i częstotliwości zakupów (np. Champions)

  • Klientów dokonujących regularnych, częstych zakupów

  • Klientów, którzy niedawno dokonali zakupu (New Customers)

  • Klientów wykazujących zainteresowanie konkretnymi kategoriami lub markami

  • Aktywację segmentów klientów takich jak Slipping Champions - wartościowych klientów, którzy nie dokonali zakupu przez dłuższy okres

Model Clients umożliwia efektywne kierowanie przekazu reklamowego bezpośrednio do wybranych grup klientów lub tworzenie na ich podstawie grup podobnych odbiorców w systemach reklamowych, co przekłada się na lepszą skuteczność działań marketingowych.

Czy to odpowiedziało na twoje pytanie?