Формируем понимание клиентской базы с Power BI

2354

Что такое клиентская база для компании? К этому термину в интернетах можно найти 100500 различных формулировок – от академических до юмористических.
Позволю себе сказать, что это сад-огород компании, в котором куча растений. И овощи, и фрукты) У них разные жизненные циклы – есть многолетние, есть однолетние. У них разная потребность в солнце, воде, тепле и удобрениях. Разная скорость созревания. Разная стоимость семян, и, конечно же, разная питательная ценность и вкус.

Но на сколько часто руководители компаний заглядывают в свой “огород”?
Как правило, им либо не хватает времени, либо до него сложно добраться технически, либо “..я смотрю, конечно, но не пойму, что там выросло – то ли редис, то ли ананас, нужно в лабораторию отвезти на анализ”

Всё это ведёт к тому, что на огород мягко говоря перестают обращать внимание, а просто тратят деньги на новые семена.

Да, современные хозяйства используют очень эффективные и удобные системы для ведения плантаций и теплиц.
Но от этих систем довольно трудно получить нестандартную информацию. Как правило, они дают либо общие сведения об огороде, либо полную опись в .CSV.
Потом придётся лезть в Excel и пилить отчёт, либо нанимать аналитика. Это долго, дорого и ненадёжно.

Скорее всего, по этой причине руководители стараются не лезть в эти дебри, и как следствие, мало что знают о своей клиентской базе.

Хорошие новости в том, что в компании mybi есть решение такой задачи на основании выгрузки данных mybi connect.

Можно сказать, что это своеобразный зонд с кучей видеокамер в разных спектрах, различными приборами и датчиками, который подсоединяется к плантации и парит над ней в прямом эфире.

Он не зависит от менеджеров, погоды и настроения аналитиков. И, конечно же, он надёжный, недорогой и безотказный.

Он довольно прост, но он и должен быть таким. Потому что, его цель – наблюдать и быстро давать представление о состоянии плантации.
Его целью не является орошение или, к примеру, освещение плантации, не стоит ждать этого функционала (конечно, его можно добавить, но зачем!?).
Он предназначен именно для наблюдения, постоянного, удобного и результативного.

Для потенциальной страховой компании отчёт выполнен в формате прямого подключения к CRM системе. Используются базовые знания о клиентах и их вкладе в компании:

В верхней части выведены ключевые показатели мощности клиентской базы. Они же одновременно выполняют функцию слайсеров-иконок:
Slice_measures

4 базовых показателя: о количестве клиентов, количестве заключенных договоров, суммах страховых взносов и процентному доходу.
Каждый из них выводит информацию о себе, и о среднем значении данного показателя на одного клиента компании.

Помимо прочего, они управляют тем, что отображается ниже этих основных иконок, а именно:
если выбрать, к примеру, количество страховок, то весь отчёт развернётся именно в показатель количества страховок, мы сможем посмотреть на это количество сквозь сегменты автомобилей, продуктов, возраста и пола клиента.

В нашем случае, для функциональности, таким же образом был реализован слайсер с полом клиента.
Он выводит как саму информацию из выбранного сверху показателя, так и является слайсером для фильтрации.
То есть все иконки, присутствующие в отчёте являются слайсерами.

Кликнем на иконку девушки:
Insurances

Теперь же, к примеру, мы хотим посмотреть, каким образом у нас выглядит база с точки зрения доходности.

Выберем в верхнем слайсере “Полученный доход”, а также снимаем выбор с пола клиента, чтобы посмотреть на всех.

Profit

Видно, что при общем полученном доходе в 25 тыс. евро мужчины принесли компании на 5 тыс. больше женщин.

Теперь, переключаясь между мужчинами и женщинами на слайсере, можем заметить, как меняется доходность по автомобильным брендам:

mw-profit

Далее взглянем как заключенные договоры распределяются по автомобильным брендам в зависимости от типа продукта. Выбираем “Количество страховок”, кликаем на “КАСКО”
и смотрим на левую диаграмму:

Product-CASCO

Видно, что у FORD есть особенность – у этой марки вообще отсутствуют заключенные договоры по КАСКО.
Это должно вызывать определённую озабоченность.

В связи с этим, посмотрим, как меняется средний доход на клиента по автомобильным маркам.
Возьмём MERCEDES-BENZ ))

Mercedes profit

Итак, всего у нас 139 клиентов на “мерседесах”, при этом они заключают в среднем 3,72 страховки и каждый клиент в среднем приносит 8,16 евро. Всего они принесли 1 1365 евро.

Также, видно, что большая часть дохода – 752 евро идёт с КАСКО.

Теперь взглянем на FORD, который приносит нам почти столько же, сколько и MERCEDES – 999 евро:

FORD profit

Сразу видно, что здесь совершенно другой сегмент клиентов и другая доходность, в среднем 3,86 евро на клиента.
Для получения результата по доходу в 999 евро потребовалось заключить договоры с 259 клиентами, что почти в двое больше, чем по MERCEDES.

Напоследок посмотрим как распределено количество автомобилей по возрастным группам, возьмём сегмент 21-25 лет:

21-25

Здесь находятся любители AUDI и BMW.

Теперь взглянем на сегмент 31-35 лет:

31-35

А здесь уже больше предпочтения отдаётся VW.

Кстати, для каждого автомобиля мы знаем не только марку, но и модель, для этого углубимся на уровень моделей, кликнув двойную стрелочку вниз, слева на диаграмме автомобилей, либо, перейдя в режим детализации – стрелочка справа на диаграмме. Посмотрим, какие модели предпочитают девушки в возрасте 21-25:

w21-25

И то же самое для мужчин:

Ь21-25

В общем, этот инструмент позволяет быстро и подробно получить информацию о своём огороде:
Понять, какие фрукты и на каких грядках растут.
Увидеть, в каком месте семена так и не взошли.
Задуматься, а не слишком ли много у вас огурцов, при том, что вы ориентированы на томаты.

И иметь этот отчёт всегда в актуальном состоянии и под рукой, в том числе, в смартфоне.


Смотрите, также, пост про маркетинговую воронку от MyBI.ru

Всем привет. Меня зовут Бикаев Альберт. Уже более 13 лет я успешно занимаюсь Business Intelligence, Data Minig, Data Science, OLAP, и т.д. Являюсь основателем магазина кастомных визуализаций для Power BI, а также исполнительным директором компании myBI.