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
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. Dokładna charakterystyka segmentów jest dostępna w artykule RFM Segments.
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.