ФОРМИРОВАНИЕ ПРОГРАММЫ ЛОЯЛЬНОСТИ КЛИЕНТОВ на примере
, IV курс, Институт информатики, инноваций и бизнес-систем
- научный руководитель, доцент кафедры ММ
ФГБОУ ВПО Владивостокский государственный университет экономики и сервиса, Владивосток
Перспективная, уверенно развивающаяся компания «Хабиба», известная в качестве официального дистрибьютора компании «ExxonMobil» с 1997 года, является лидером продажи лучших смазочных материалов в Дальневосточном регионе. Среди продукции, которую продвигает на российском рынке компания «Хабиба», присутствуют товары под брендом Esso, а также знаменитая продукция Mobil. Компания отличается от прочих наличием богатейшего ассортимента продукции для автомобилей, среди которой автомобильные моторные масла занимают особое достойное место. Компания «Хабиба» уже давно сумела завоевать звание лидера в автомобильном бизнесе: здесь работают только лучшие квалифицированные специалисты, которые действительно знают свое дело.. Компания не просто продаёт высококачественный продукт – автомобильные масла «Mobil», но мы также оказываем весь комплекс сопутствующих услуг на станциях замены масла, в случае необходимости консультируем наших клиентов на предмет выбора той или иной марки продукта. В данный момент компании принадлежат станции по замене масла в разных районах Владивостока – на ул. Снеговой, Добровольского, Постышева. Также компания организовала сеть автоматических автомоек в г. Владивостоке, расположенные на улицах Светланской, Постышева и на Крыгина. На сегодняшний день компания занята реализацией планов по расширению как ассортимента, так и направлений работы. Сейчас в рамках работы компании проводится реализация автозапчастей, масел, аксессуаров, а также автомобилей. Продажей автомобилей марки Ford, а также их техническим обслуживанием компания успешно занимается с 2006 года.
Данная тема является темой исследования бакалаврской работы. Цель дальнейшего исследования – изучение работы с клиентами и применение программы лояльности на примере . Задачи, которые предстоит выполнить по окончанию исследования:
1) Собрать и обработать статистику посещений клиентами предприятия за 2года.
2) Написание модели программы в GPSS.
3) Предложение по модели. Описать как модель будет работать, определить лестницу по скидкам.
4) Составить аналитическую таблицу в Excel.
5) Составить бюджет проекта. Рассчитать окупаемость проекта.
Программа лояльности — комплекс мероприятий, основанный на применении различных маркетинговых инструментов, для повторной продажи услуги в будущем, либо продажи дополнительных услуг для клиентов, однажды воспользовавшихся услугами компании. Программа лояльности должна быть направлена на глубокое понимание потребителей и поиск их слабых мест.
Задачи программы лояльности:
- привлечение новых клиентов;
- удержание существующих клиентов.
Модель программы лояльности строится с помощью GPSS. GPSS — язык, используемый для имитационного моделирования различных систем, в основном систем массового обслуживания.
Возможности GPSS:
- оценить эффективность конструкторских решений в чрезвычайно сложных системах
- визуальное представление информации позволяет наблюдать и фиксировать внутренние механизмы функционирования моделей
- одновременно выполнять множество задач
- переход из дискретной фазы моделирования в непрерывную фазу и обратно обеспечивает тесную связь с непрерывным моделированием
- учитывать большое количество переменных
- многократное воспроизведение моделируемых процессов с последующей их статистической обработкой
На начальном этапе было необходимо обработать отчет и собрать статистику за 2012 год. Эти данные будут служить входными данными для написания модели в GPSS.
В отчете за 2010 – 2012 гг. имеется дата посещения клиентом компании, время обслуживания, сумма по чеку на приобретаемый товар, либо за оплату услуг, также марка автомобиля клиента и государственный номер транспортного средства. Мной была проделана работа по обработке этих данных. Необходимо было разбить все данные по годам. В каждом году посчитать количество клиентов, отток клиентов, сумму по чеку. В 2010 году сумма чека составила 1700 руб., отток клиентов – 87%, количество посещений – 10000 клиентов. В 2011 году сумма чека равна 2400 руб., при этом отток клиентов – 74%, количество посещений – 12000 клиентов. В 2012 году средняя сумма чека – 3200 руб., отток клиентов составил 66%, количество клиентов – 16400. Для моделирования за основу мы взяли только 2012 год, так как показатели за этот год выше, чем за все предыдущие года, и в этом году было меньше погрешностей в составлении отчета.
Таблица 1. Время обслуживания клиентов
время обслуживания клиентов | ||
время | количество клиентов | % соотношение |
<10 мин | 6 | 3% |
20 мин | 36 | 17% |
30 мин | 51 | 24% |
40 мин | 48 | 23% |
1 час | 37 | 18% |
2 час | 24 | 11% |
3 час | 4 | 2% |
3,4 час | 3 | 1% |
Зная время обслуживания удалось посчитать среднее время обслуживания – 40 мин., количество клиентов, которые обслуживаются в течение разного времени.
Таблица 2. Распределение суммы по чеку
сумма | количество клиентов | % соотношение клиентов |
<1000 | 29880 | 32% |
22595 | 24% | |
15081 | 16% | |
8771 | 9% | |
5175 | 6% | |
3157 | 3% | |
1976 | 2% | |
3310 | 4% | |
1641 | 2% | |
539 | 1% | |
373 | 0% | |
>25000 | 850 | 1% |
Также сделали распределение по чеку, в котором разделили сумму по чеку от 1000 руб. до 7000 руб. с шагом 1000, от руб. с шагом 3000, от 10000 до 25000 с шагом 5000. Посчитали количество клиентов, которые оплачивали чек на определенную сумму и их процентное соотношение.
Взяв во внимание только постоянных клиентов смогли посчитать повторное посещение клиентом компании.
Таблица 3. Повторное возвращение клиентов
количество повторного возвращения | количество раз за год | % соотношение |
3 | 186 | 53% |
4 | 89 | 26% |
5 | 40 | 11% |
6 | 15 | 4% |
7 | 10 | 3% |
8 | 6 | 2% |
9 | 3 | 1% |
Все эти данные будут служить входными данными для написания модели повторного возвращения клиентов после получения определенного процента скидки.
Создаем вероятностную модель на основе собранных и обработанных данных.
Рисунок 1 – модель GPSS повторного возвращения клиента после получения определенной скидки.
На данный момент мною решены следующие задачи с помощью GPSS
- Построение вероятностной модели повторного возвращения клиента после предоставления скидки
- Определение:
1) количества клиентов, которые приобрели карты
2) оттока клиентов
3) количества клиентов, которых удалось удержать
4) затраты и прибыль
Количество клиентов, которые обслужились за год – 14600. Из них удалось удержать – 12066 человек.
Также удалось узнать какая сумма скидки будет фиксироваться на карте при оплате товара или услуги и получении определенной скидки.
Проанализировав цены на изготовление дисконтных
карт и на оборудование, которое понадобится для их внедрения, посчитаны затраты:
Рисунок 2 – Расчет расходов до внедрения системы и после.
При помощи модели мы смогли посчитать:
- количество клиентов, которые обслуживаются в течение года
- доход за год
Рисунок 3 – Расчет прибыли до и после внедрения системы
В ближайшее время планируется определить наиболее выгодную лестницу по скидкам, а также модельное время 1 год продлить до 3-х лет и разбить по месяцам, чтобы посмотреть как будет выглядеть график модели в каждом месяце и не будет ли того что предприятие уйдет в убыток.
