Все клиенты выглядят одинаково
В отчётах есть выручка и число заказов, но не видно, кто купит ещё раз, а кто уже ушёл. Реклама одинаково давит и на тех, и на других.
Кто из клиентов приносит деньги дальше
Valkiria считает прогнозный LTV по каждому покупателю, показывает, как когорты возвращаются месяц за месяцем, и раскладывает базу на семь RFM-сегментов. Всё это на ваших заказах из подключённого магазина, без ручных выгрузок.
Почему бюджет уходит на клиентов, которые больше не вернутся
Удержание никто не измеряет
Понятно, сколько клиентов пришло в этом месяце. Непонятно, сколько из пришедших в марте всё ещё покупают — а это и есть настоящая экономика.
Уход замечают слишком поздно
Постоянный покупатель перестаёт заказывать, и это остаётся незамеченным, пока не просядет месячная выручка. Момент для возврата уже упущен.
Три шага до понятной клиентской базы
Подключить магазин
Shopify подключается по OAuth, WooCommerce — по ключам магазина. Заказы и клиенты синхронизируются в Valkiria и становятся основой расчётов.
Посмотреть прогнозный LTV
Модуль считает средний чек, частоту покупок и ожидаемый срок жизни каждого клиента и раскладывает базу на сегменты по ценности.
Прочитать когорты и RFM
Тепловая карта показывает, как возвращается каждая когорта, а RFM — кого удерживать, кого возвращать и кого уже не догонять.
Что вы получаете по клиентской базе
Прогнозный LTV по каждому клиенту
Средний чек, частота покупок и ожидаемый срок жизни превращаются в одну цифру, с которой можно сравнивать стоимость привлечения.
Суммарный прогноз выручки
Сколько денег ожидается от текущей базы и как эта сумма распределена по сегментам ценности.
Когорты по месяцу первого заказа
Тепловая карта удержания: какой процент когорты возвращается в первый, второй и десятый период после покупки.
Семь RFM-сегментов
Чемпионы, лояльные, перспективные, новые, под риском, засыпающие и потерянные — с долей каждого в базе.
Портрет сегмента в цифрах
По каждому сегменту видно среднюю давность заказа в днях, среднюю частоту и среднюю сумму покупок.
Ранний сигнал об уходе
Клиент без заказа больше 90 дней автоматически помечается как под риском — до того, как это увидит месячный отчёт.
В цифрах
- 7
- RFM-сегментов, на которые раскладывается база
- 3
- разреза клиентов: LTV, когорты и RFM
- 0
- изменений в магазине: модуль только читает заказы
Вопросы про аналитику клиентов
Откуда берутся данные о клиентах?
Из подключённого интернет-магазина: Shopify авторизуется по OAuth, WooCommerce — по ключам доступа. Valkiria синхронизирует заказы и карточки клиентов, и все расчёты идут по ним. Пока источник не подключён, модуль честно показывает пустое состояние со ссылкой на подключение.
Как именно считается LTV?
Для каждого клиента берётся средний чек, частота покупок за прожитый срок и прогноз оставшегося срока жизни: их произведение и есть прогнозный LTV. Дальше база делится на сегменты по перцентилям, а клиент без заказа дольше 90 дней уходит в сегмент под риском.
Что означает сегмент «под риском»?
Это клиент, который раньше покупал, но не сделал ни одного заказа за последние 90 дней. Он вынесен в отдельный сегмент независимо от суммы его прошлых покупок — именно там обычно и находятся деньги, которые ещё можно вернуть.
Чем RFM отличается от сегментов по LTV?
Сегменты по LTV отвечают на вопрос «сколько этот клиент принесёт». RFM отвечает на вопрос «в каком он сейчас состоянии»: давность последнего заказа, частота и сумма переводятся в оценки от 1 до 5, а из них складываются семь понятных групп — от чемпионов до потерянных.
Какая глубина у когортного анализа?
Когорты собираются по месяцу первого заказа, и по каждой видно, сколько клиентов вернулось в каждый следующий период. Удержание считается от размера когорты в нулевом периоде, поэтому строки сравнимы между собой независимо от размера набора.
Узнайте, кто вернётся, а кто уже ушёл
Модуль только читает заказы подключённого магазина и ничего в нём не меняет. Подключение занимает несколько минут.