Анализ распределений трат — Wallet Allocation

27.02.2017

Мы привыкли считать, что довольный клиент — залог увеличения продаж, клиентской базы и, в конечном итоге, рыночной доли и выручки. Сядьте. Оказывается, это не так. Вернее, не совсем так.

Как оказалось, высокая готовность рекомендовать слабо коррелирует с количеством денег, которое тратит респондент на ваш товар или услугу. Другими словами, удовлетворенность клиента не объясняет его предпочтения в выборе марки. Мне может безумно нравится обслуживание и выбор в “Азбуке Вкуса”, но каждую неделю за продуктами я поеду в “Ашан”, просто потому, что там все дешевле.

Методика анализа распределений трат работает следующим образом — учитывается не только оценка потребителем нашей марки, но и оценка наших конкурентов.

Например, за продуктами Респондент Х ходит в 3 супермаркета: А, Б и В. Свою готовность рекомендовать А он оценивает на 9 баллов из 10, Б — на 7, В — на 8.

Респондент Y ходит также в эти три магазина, но оценивает их так: А на 9 баллов из 10, Б — на 9, В — на 10.

Если бы мы сравнивали только NPS, то оказалось бы, что респонденты оценивают магазин А одинаково — они оба промоутеры. Однако, посмотрев на оценки конкурентов магазина А, мы видим, что для респондента Х  магазин А является основным, занимает первое место в его списке предпочтений, в то время как для респондента Y это номер 2, наряду с магазином Б.

Где респондент X потратит больше денег и насколько?

Недавно разработанная методика WAR (Wallet Allocation Rule) способна с высокой вероятностью предсказать что именно и насколько повлияет на долю трат. Для этого на основе оценок каждой марки одним респондентом рассчитывается ранг, который затем нормируется на количество марок, используемых респондентом в категории.  Полученный процент с высокой долей вероятности (коэффициент корреляции 0.8-0.9) показывает долю расходов на эту марку в общей массе трат респондента (т.н. Share of Wallet).

Посчитаем показатель Share of Wallet для нашего примера.

Исходя из оценок, которые поставили респонденты магазинам, посчитаем ранги этих оценок:

Репондент Супермаркет А Супермаркет Б Супермаркет В
Респондент X 9 7 8
Ранг оценки 1 3 2
Респондент Y 9 9 10
Ранг оценки 2,5 2,5 1

Далее, по формуле (1-(ранг/количество оцениваемых марок +1))*(2/количество оцениваемых марок))посчитаем Share of Wallet:

 

Репондент Супермаркет А Супермаркет Б Супермаркет В
Share of Wallet для Респондента X 50% 17% 33%
Share of Wallet для Респондента Y 25% 25% 50%

В магазине А респондент X потратит в 2 раза больше денег, чем респондент Y, хотя они одинаково удовлетворены этими магазинами (поставили одинаковые оценки).

Подробнее про методику можно почитать здесь.

placeholder-shopping

Добавить комментарий

Яндекс.Метрика