Ar susiduriate su šia problema?
Mai valdo dviejų kosmetikos parduotuvių tinklą. Ji nuolat pritraukia naujų klientų per reklamas, tačiau pajamos stovi vietoje – nes klientai, nusipirkę vieną kartą, dingsta, o jos buvę nuolatiniai, dosnūs klientai tyliai nustoja lankytis, ir ji to net nepastebi. Ji norėtų apdovanoti VIP klientus ir sugrąžinti senus klientus, tačiau CRM sistemoje visi klientai atrodo vienodai: ji nežino, kas yra kas. Kai ji suvokia, kad nuolatinis klientas nesilankė tris mėnesius, dažnai būna per vėlu.
Tai daugelio mažmeninės prekybos ir paslaugų įmonių spąstai: pinigai metami ieškant naujų klientų, tuo tarpu tyliai prarandami seni – klientų grupė, kurią daug pigiau išlaikyti ir kurie perka daugiau, jei jais tinkamai rūpinamasi.
Ką jūs iš tikrųjų norite pasiekti
Mai nereikia dar vienos reklamos kampanijos. Jai reikia žinoti, kas yra vertas prioritetinio dėmesio ir kas ketina išeiti – ir automatiškai rūpintis tinkamais žmonėmis, tinkamu laiku, be poreikio naršyti po dokumentus ar viską atsiminti galvoje. Ji nori, kad dosnūs klientai būtų apdovanoti, kad jie pirktų toliau, o klientai, kurių susidomėjimas blėsta, būtų sugrąžinti, kol jie visiškai neišnyko.
Kaip GTG CRM padeda tai padaryti
GTG CRM sujungia Lojalumo programos funkcijas su automatizavimu, kad sukurtų automatinį klientų išlaikymo ciklą:
- Automatinis kiekvieno kliento vertinimas – remiantis pirkimo dažnumu, vertės ir naujausio pirkimo artumu. Mai nereikia rūšiuoti rankiniu būdu: sistema tai daro kiekvieną naktį.
- Aiškus skirstymas į kategorijas, pasirinktas pavadinimas ir spalva – Bronza / Sidabras / Auksas / Deimantas (arba bet koks kitas norimas pavadinimas), rodantis ženklelį tiesiai kliento sąraše. Vienu žvilgsniu matysite, kas yra vertingas klientas.
- Nuopelnų mažėjimas laikui bėgant – klientai, kurie ilgai neperka, automatiškai praranda taškus ir patenka į žemesnę kategoriją, todėl jūs anksti pastebite juos blėstančius, o ne laukiate, kol kris pajamos, ir tik tada tai sužinote.
- Priežiūros scenarijai, automatiškai paleidžiami keičiant kategoriją – klientai, pakilę į aukštesnę kategoriją, gauna padėką/prizą; klientai, kritę žemyn, automatiškai patenka į sugrąžinimo scenarijų (win-back). Jums nereikia jų rankiniu būdu stebėti.
- Vadovų skydelis sprendimų priėmimui – klientų skaičius kiekvienoje kategorijoje, geriausių klientų grupė reitingų lentelėje, tendencijos – kad galėtumėte sutelkti išteklius į tinkamas klientų grupes.
Visą funkcionalumą rasite straipsnyje Lojalumo Programa su CRM, atlikite žingsnis po žingsnio nustatymo vadovą arba sužinokite kaip optimizuoti klientų duomenis CRM sistemoje.
Rezultatai, kuriuos gausite
- Išsaugokite vertingus klientus: apdovanokite tinkamus žmones tinkamu laiku – pigiausią grupę, kurią verta išlaikyti ir kuri perka daugiausiai.
- Anksti pastebėkite klientus, ketinančius išeiti: taškų mažinimo mechanizmas padeda susigrąžinti klientus prieš juos visai prarandant, o ne sužinoti, kai jau per vėlu.
- Nuolatinė, automatinė priežiūra: scenarijai, veikiantys pagal kategorijos pakeitimus, niekas nepraleidžiamas, nepriklausomai nuo atminties.
- Priimkite sprendimus remdamiesi duomenimis: vadovų skydelis parodo, kur sutelkti išteklius, kad būtų efektyviausia.
Dažnai užduodami klausimai
Ar turėsiu klientus vertinti rankiniu būdu? Ne. Sistema automatiškai vertina ir suskirsto į kategorijas kiekvieną naktį pagal faktinį kliento pirkimo elgesį.
Ar turėsiu pats kurti priežiūros scenarijus? Neprivaloma. Įjungus Lojalumo programą, pateikiami paruošti scenarijai – galite juos naudoti iš karto arba pakoreguoti pagal savo poreikius.
Ar taškų skaičiavimas atitinka mano verslo modelį? Yra paruoštų nustatymų pagal verslo modelius (mažmeninė prekyba, paslaugos, periodinės prenumeratos ir kt.), kuriuos galite pasirinkti, o vėliau pritaikyti svorius, jei pageidaujate.
Ką daryti, jei nenoriu, kad klientai kristų į žemesnes kategorijas? Galite įjungti/išjungti kategorijų kritimo parinktį – jei išjungsite, klientai tik kils.
Ar reikalingas kredito kortelės duomenų pateikimas, norint pradėti? Ne. Pirmiausia galite išbandyti nemokamai.
