Олег Брагинский. Digitale Love. Поток Продажи

Олег Брагинский. Digitale Love. Поток Продажи

Целевая модель продаж

A4798ca56ecfd1cda49f2ce19c769cde?s=128

Digitale

May 30, 2016
Tweet

Transcript

  1. None
  2. None
  3. Задача Провести сквозную сегментацию розничных клиентов без учета типов кредитных

    сделок, наличия и типа обеспечения Цель Выделить 5-7 сегментов типовых профилей клиентов Применение Маркировка клиентов с целью последующего адресного воздействия План работ 1. Сформировать сквозную выборку, произвести чистку, до- определение и связывание данных. 2. Определить пространство и методы сегментации. 3. Произвести множественные кластеризации. 4. Проверить практическую применимость полученных результатов. 5. Описать сегменты в бизнес-терминах. Обоснование мерности пространства 1. Кредит – одностороннее предложение Y продуктов реальному рынку. 2. Клиент – субъект конкретных характеристик, претендующий на Продукт Y. 3. Дисциплина – объективное исполнение обязательств Клиента перед Y. Кредит Клиент Дисциплина Сегмент 2 Сегмент 1 Сегмент 3
  4. Многомерное пространство создано трёхмерными группами координат: Кредит • размер •

    срок • валюта • обеспечение Клиент • возраст • пол • семейное положение • образование • трудовой стаж • доход • траты • кредиты в других банках • тип собственности жилья • наличие автомобиля Платёжная дисциплина • давность кредита (MOB) • % возврата тела кредита • % возврата кредита • уплаченные пеня и штрафы • дней просрочки всего • средняя глубина просрочки
  5. Укрупнение профилей – расширение их объёма до максимально не пересекаемого

    с окружающими позволит размещать новых клиентов без пересчёта. Каждый новый клиент попадает в заранее предрассчитанный шар, в котором сосредоточены максимально похожие известные нам клиенты. Укрупнение и нормирование сделало модель устойчивой к ошибкам и случайному поведению.
  6. 26% 13% 20% 21% 4% 16% 1 2 3 4

    5 6 Количество клиентов в кластере 0% 12% 15% 62% 3% 8% 1 2 3 4 5 6 Сумма депозитов в кластере NB! 4-й кластер • 21% по численности и • 62% по вкладу в портфель Цель Выявить параметры типовых депозитных клиентов Y Особенности Для кластеризации использовалось 17 переменных, характеризующих вкладчика, закрытые и действующие депозиты в Y Кластеры 1 54% мужчин. 38 лет. 1 депозит 230 К руб. Большая доля евро в малых открытых одномесячных депозитах. Не лояльная молодежь. 2 100% мужчин. 40 лет. 1 депозит 400 К руб. Колеблющиеся мужчины. Элита розницы. Цель № 2 3 100% женщин. 44 года. 1 депозит 340 К руб. Растет срок и сумма депозитов. Лояльные женщины. Цель № 3 4 52% женщин. 45 лет. 2 депозита суммой 2 350 К руб. Олигархи розницы. Депозиты растут по сумме, уменьшаются по сроку. Имеют по 2 крупных депозита. Цель № 1 5 64% мужчин. 48 лет. 1 депозит 620 К руб. Малый кластер и по количеству и по сумме Нелояльны. 6 90% мужчин. 52 года. 1 депозит 240 К руб. Удлиняют срок депозитов. Перекладывают рубль, наращивают евро. Взрослые лояльные мужчины.
  7. Золотая молодежь Депозиты 0,6% по 35 К Р/с 1,5% по

    17 CSF 75%, PIL 22%, Авто 1%. Сумма кредита 9 К CSF: мобильный 18%, хозтехника 9%, видео 10%, компьютер 9%. Закрытых кредитов 32%. Общий доход 4 К Мужчины 52%, женщины 48%. Доп. доход 1,5 К, родители 12%, муж 14%, жена 7%. Есть авто 5%, 89% возрастом 1-3 года. 32% брали кредит за последние 5 лет. Жилье в собственности 7%, аренда 25%. Способ приобретения: 20% покупка, 62% приватизация. Срок владения: 1-3 года 27%, 45% более 7 лет. Высшее образование 29%, незаконченное высшее 20%, среднее 50%. Не были в браке 55%, в браке 32%, разведены 2%. Детей нет. В браке 3 года. Муж/жена не работает 18%, найм 76%. 24% в гос. компаниях, 57% в частных. Сфера деятельности: строительство 6%, образование/наука 5%, административная 2%, торговля 23%, финансы 5%, питание 5%. Должность: руководитель 8%, менеджер 35%, служащий/инженер 36%, обслуживающий персонал 15%. Опыт работы 4 года. Мобильная связь: BeeLine 35%, МТС 21%. Контакт: близкий родственник 19%, друг 55%, мать 10%. Миграция 14%. Yuppie Депозиты 0,6% по 60 К Р/с 2,7% по 60 CSF 76%, PIL 22%, Авто 3%. Сумма кредита 14 К CSF: хозтехника 12%, видео 11%, компьютер 8%, мобильный 14%. Закрытых кредитов 32%. Общий доход 5 К Мужчины 55%, женщины 45%. Доп. доход 1,8 К, родители 5%, муж 19%, жена 14%. Есть авто 8%, 84% возрастом 1-3 года. 41% брали кредит за последние 5 лет. Жилье в полной собственности 14%, аренда 24%. Способ приобретения: 24% покупка, 57% приватизация. Срок владения: 28% в течение 1- 3 лет, 54% более 7 лет. Высшее образование 39%, незаконченное высшее 9%, среднее 51%. Не были в браке 25%, в браке 59%, разведены 7%. В браке 5 лет. Детей 1. Муж/жена не работает 17%, работает по найму 77%. 27% работают в государственных компаниях, 56% в частных. Сфера деятельности: административная 2%, строительство 7%, образование/наука 5%, торговля 22%, финансы 3%, питание 4%. Должность: руководитель 16%, менеджер 29%, служащий/инженер 28%, обслуживающий персонал 14%. Опыт работы 8 лет. Мобильная связь: BeeLine 43%, МТС 27%. Контакт: близкий родственник 19%, друг 49%, мать 12%. Миграция 11%. Семья Депозиты 0,7% по 104 К Р/с 3,4% по 218 CSF 78%, PIL 19%, Авто 3%. Сумма кредита 17 К CSF: хозтехника 13%, видео 13%, компьютер 8%, мобильный 13%. Закрытых кредитов 31%. Общий доход 6 К Мужчины 51%, женщины 49%. Доп. доход 2,0 К, родители 2%, муж 23%, жена 17%. Есть авто 9%, 78% возрастом 1-3 года. 41% брали кредит за последние 5 лет. Жилье в полной собственности 24%, аренда 18%. Способ приобретения: 26% покупка, 54% приватизация. Срок владения: 22% в течение 1- 3 лет, 59% более 7 лет. Высшее образование 30%, незаконченное высшее 5%, среднее 63%. Не были в браке 9%, в браке 68%, разведены 13%. В браке 9 лет. Детей 1. Муж/жена не работает 12%, работает по найму 82%. 31% работают в государственных компаниях, 54% в частных. Сфера деятельности: административная 2%, строительство 7%, образование/наука 6%, торговля 21%, финансы 2%, питание 3%. Должность: руководитель 24%, менеджер 21%, служащий/инженер 28%, обслуживающий персонал 17%. Опыт работы 13 лет. Мобильная связь: BeeLine 46%, МТС 29%. Контакт: близкий родственник 17%, друг 49%, мать 13%. Миграция 6%. Цель № 3 Средний возраст Депозиты 0,8% по 222 К Р/с 3,4% по 505 CSF 80%, PIL 15%, Авто 2%. Сумма кредита 17 К CSF: хозтехника 14%, видео 12%, компьютер 9%, мобильный 12%. Закрытых кредитов 31%. Общий доход 10 К Мужчины 44%, женщины 56%. Доп. доход 2,0 К, родители 1%, муж 25%, жена 16%. Есть авто 8%, 67% возрастом 1-3 года. 41% брали кредит за последние 5 лет. Жилье в полной собственности 31%, аренда 13%. Способ приобретения: 25% покупка, 54% приватизация. Срок владения: 15% в течение 1- 3 лет, 69% более 7 лет. Высшее образование 27%, незаконченное высшее 3%, среднее 69%. Не были в браке 4%, в браке 68%, разведены 17%. В браке 15 лет. Детей 1. Муж/жена не работает 8%, работает по найму 85%. 34% работают в государственных компаниях, 51% в частных. Сфера деятельности: административная 3%, строительство 7%, образование/наука 8%, торговля 19%, финансы 1%, питание 3%. Должность: руководитель 26%, менеджер 16%, служащий/инженер 29%, обслуживающий персонал 18%. Опыт работы 20 лет. Мобильная связь: BeeLine 45%, МТС 28%. Контакт: близкий родственник 15%, друг 53%, мать 10%. Миграция 6%. Цель № 2 Активные пенсионеры Депозиты 2,4% по 86 К Р/с 4,8% по 247 CSF 77%, PIL 14%, Авто 2%. Сумма кредита 14 К CSF: хозтехника 17%, видео 12%, компьютер 7%, мобильный 9%. Закрытых кредитов 32%. Общий доход 5 К Мужчины 38%, женщины 62%. Доп. доход 1,9 К, родители 0%, муж 23%, жена 14%. Есть авто 5%, 55% возрастом 1-3 года. 36% брали кредит за последние 5 лет. Жилье в полной собственности 38%, аренда 8%. Способ приобретения: 23% покупка, 59% приватизация. Срок владения: 12% в течение 1-3 лет, 77% более 7 лет. Высшее образование 29%, незаконченное высшее 2%, среднее 68%. Не были в браке 3%, в браке 66%, разведены 17%. В браке 23 года. Детей 2. Муж/жена не работает 8%, пенсия 7%, работает по найму 81%. 40% работают в государственных компаниях, 43% в частных. Сфера деятельности: административная 3%, строительство 6%, образование/наука 10%, торговля 15%, финансы 1%, питание 3%. Должность: руководитель 24%, менеджер 15%, служащий/инженер 31%, обслуживающий персонал 20%. Опыт работы 28 лет. Мобильная связь: BeeLine 43%, МТС 30%. Контакт: близкий родственник 14%, друг 53%, дочка или сестра 7%, мать 5%, сын или брат 4%. Миграция 2%. Цель № 1
  8. None
  9. Прибыль Еноты Кролики Хомяки Лемминги Сурикаты Средние Крупные Зайцы Чайки

    Соболи Целевые кластера Перспективные кластера Медведи Осётры Бобры Олени
  10. None
  11. 1% 1% 7% 8% 12% 11% Описание Рекомендации Осётры Средний

    кластер. Клиенты дольше всего в Y. Все имеют ЦПР. Мало филиалов, где есть счета. Средний уровень операционной прибыли и остатков на счетах. Отрицательная динамика операционной прибыли. Низкий % роста остатков. Отрицательная динамика прибыли по кредитам. Отрицательная динамика валовой прибыли по транзакционному бизнесу. Низкая рентабельность активов и низкая рентабельность капитала. Волгоградская обл., Кемеровская обл., Калининградская обл., Владимирская обл., Иркутская обл. Целевой кластер. Значительные Клиенты, но медленные и идут на дно. Долго в БY. Размеры остатков и суммы прибыли значительные. Падают прибыли по Клиенту, особенно прибыль от кредитов и транзакционного бизнеса. В бизнесе низкая рентабельность активов и капитала. Кол-во Клиентов Операционная прибыль Средние остатки Центроиды Кол-во Клиентов Операционная прибыль Центроиды Средние остатки Описание Рекомендации Чайки Средний Кластер. Региональный Клиент. Нет Крупных Клиентов. Нет ЦПР. Мало филиалов, где есть счета. Низкая валовая операционная прибыль. Низкая прибыль на 1 Клиента в мес. Маленькая сумма валовых остатков. Высокий процент операционной прибыли по депозитам к остаткам. Большой рост прибыли по депозитам. Мало пользуется кредитами. Маленькие остатки по кредитам. Отрицательная прибыль по кредитам. Маленькая сумма валовой прибыли по транзакционному бизнесу. Сфера деятельности Строительство, Вспомогательная транспортная деятельность. Регионы, мало из Москвы. Нецелевой кластер. Региональный Клиент с небольшими деньгами, с перспективой к депозитам. Региональный Клиент. Нет Крупных. Низкий уровень прибыли от Клиента. Небольшие остатки на счетах. Определённый интерес к депозитам. Большой рост прибыли от депозитов. Не интересуют кредиты: маленькие остатки, отрицательная прибыль от кредитов. Невысокая прибыль от транзакционного бизнеса. Строительство, Вспомогательный транспорт. Регионы, совсем мало Москвы. 21% 12% 8% 14% 1% 3% -10% 0% 0% -7% -2% 0%
  12. 16% 21% 33% 9% 13% 27% Описание Рекомендации Бобры Средний

    кластер. Нет Средних и SME Клиентов. Все с ЦПР. Средний уровень операционной прибыли и остатков на счетах. Высокая вариация средних остатков. Высокий процент роста средних остатков. Маленькая операционная прибыль по депозитам. Большой рост операционной прибыли по транзакционному бизнесу. Сфера деятельности Операции с недвижимостью, Строительство. Санкт-Петербург, Нижегородская обл. Перспективный кластер. Серьёзный Клиент, который накапливает ресурсы. Крупный и Региональный Клиент. Значительные Операционная прибыль и Остатки. Высокая скорость роста остатков (отсюда высокая вариация). Сильно растёт операционная прибыль от транзакционного бизнеса. Интерес к депозитам. Низкая прибыль от депозитов. Строительство и Недвижимость. Регионы. Кол-во Клиентов Операционная прибыль Центроиды Средние остатки Кол-во Клиентов Операционная прибыль Центроиды Средние остатки Описание Рекомендации Олени Большой кластер. Молодые Клиенты. Менее всех в Y. Много Средних клиентов. Нет региональных и крупных. Все с ЦПР. Маленькие средние остатки по депозитам. Высокий процент прибыли по кредитам к остаткам. Больше всех пользуются транзакционным бизнесом. Наименьшая средняя прибыль по 1 Клиенту в транзакционном бизнесе. Высокий коэффициент отношения собственного и заёмного капитала. Низкая рентабельность активов. Сфера деятельности Вспомогательная в финансовом посредничестве, Страхование, Розничная торговля, Торговля авто. ИП. Мало Закрытых акционерных обществ. Московская обл., Пермская обл. Перспективный кластер. Индивидуальный предприниматель средней руки, весь в долгах, с интересом в небольшом транзакционном обслуживании. Много Клиентов. Молодые. Средний Клиент. Недолго в Y, редко пользуются услугами. Прибыль и остатки на счетах небольшие. Депозиты маленькие. Интерес к транзакционному бизнесу, но прибыль от Клиента невысока. Ведут дела на заёмных средствах. Страхование, Финансовое посредничество, Розничная торговля. Индивидуальные предприниматели. 17% 7% 5% 27% 4% 7% +10% +6% +4% +6% +14% +12%
  13. None
  14. None
  15. Сентябрь 2012 Август 2013 7,9% 11,3% 23,8% 42,9% 12,8% 1,3%

    Осетры Чайки Бобры Олени Зайцы Медведи 5,4% 8,2% 25,4% 49,3% 10,6% 1,0% 72 103 217 392 117 12 913 58 88 272 528 114 11 1071 -19,4% -14,6% 25,3% 34,7% -2,6% -8,3% 17,3% -40% -20% 0% 20% 40% 0 240 480 720 960 1200 Осетры Чайки Бобры Олени Зайцы Медведи Всего Сен 12 Авг 13 Динамика, % Динамика численности Клиентов по кластерам РФ Сентябрь 2012 Кластеры Количество Клиентов СПб Изменения структуры, % Сен 2012 Авг 2013 Рост Рост, % Осетры 72 58 -14 -19,4 -2,5 Чайки 103 88 -15 -14,6 -3,1 Бобры 217 272 +55 +25,3 +1,6 Олени 392 528 +136 +34,7 +6,4 Зайцы 117 114 -3 -2,6 -2,2 Медведи 12 11 -1 -8,3 -0,3 Всего 913 1 071 +158 +17,3 - 11,3% 7,9% 24,3% 37,9% 16,6% 1,9% 9,4% 6,0% 23,1% 42,8% 17,0% 1,8% РФ Август 2013 • Увеличилось кластера Оленей (на 136 Клиентов или +34,7%) и Бобров (на 55 или +25,4%), остальные кластера уменьшились. • Осетры (на 14 Клиентов или -19,4%) и Чайки (на 15 или 14,6%) демонстрируют падение численности. • В структуре Клиентов доля целевых Медведей и Осетров уменьшилась, Бобров – увеличилась. Значительно выросла доля нецелевых Оленей. • Олени – наиболее динамично растущий кластер в СПб. +1,6% -2,5% -3,1% +6,4% -2,2% -0,3% -1,9% -1,9% -1,2% +4,9% +0,4% -0,1% • В СПб целевые Бобры (+1,6% в структуре) растут активнее, чем в РФ (-1,2%). • Медведи (-0,3%) и Осетры (-2,5%) сокращаются активнее (-0,1% и -1,9% по РФ). • Позитивно, что динамичные Олени (+6,4%) в СПб опережают рост в РФ (+4,9%). • В целом, тенденции СПб и РФ по количеству Клиентов похожи.
  16. 3 3 4 5 22 36 6 4 12 16

    31 67 93,0% 16,6% 220,7% 197,4% -8,8% 36,1% 86,9% -10% 40% 90% 140% 190% 240% 0 14 28 42 56 70 Осетры Чайки Бобры Олени Зайцы Медведи Всего Сен 12 Авг 13 Динамика, % Сентябрь 2012 Август 2013 Динамика прибыли Клиентов по кластерам, M $ Кластеры Сумма прибыли, М $ Изменения структуры, % Сен 2012 Авг 2013 Рост Рост, % Осетры 3,4 6,5 +3,1 +93,0 +0,3 Чайки 3,4 3,9 +0,6 +16,6 -3,6 Бобры 3,7 12,0 +8,3 +220,7 +7,5 Олени 5,4 16,1 +10,7 +197,4 +9,0 Зайцы -2,7 -2,5 +0,2 +8,8 +3,9 Медведи 22,5 30,6 +8,1 +36,1 -17,1 Всего 35,7 66,7 31,0 +86,9 - М 8,2% 8,2% 9,1% 13,2% -6,6% 54,7% Осетры Чайки Бобры Олени Зайцы Медведи 9,1% 5,5% 16,8% 22,5% -3,4% 42,7% РФ Сентябрь 2012 РФ Август 2013 +7,5% -3,6% +9,0% -17,1% +0,3% +3,9% 10,7% 1,4% 10,8% 14,5% 0,4% 62,2% 11,5% 1,4% 12,4% 19,7% 1,4% 53,7% 0,0% +5,2% -8,5% +0,8% +1,0% +1,6% • За 11 месяцев прибыль по всем кластерам выросла. Наиболее быстро росли Бобры (+220,7%) и Олени (+197,4%). • Не смотря на сокращение численности целевые Осетры (+93,0%) и Медведи (+36,1%) показывают рост прибыли. • Медведи (-17,1%) значительно уступили в структуре прибыли в пользу остальных кластеров. • Отрицательная прибыль у Зайцев (из-за кредитов) сократилась на $ 0,2 М, но все еще с минусом. • В СПб Медведи (-17,1% структуры) активнее теряют позиции по прибыли, чем в РФ (-8,5%). Доля прибыли Чаек сокращается, когда по РФ она остается стабильной. Менее активно растут Осетры (+0,3% против +0,8% в РФ). • Целевые Бобры по прибыли увеличиваются быстрее (+7,5% против +1,6% в РФ), как и Олени (+9,0% против +5,2%) и нецелевые Зайцы (+3,9% против +1,0%).
  17. 4,1 8,2 15,6 32,3 10,6 1,0 1,3 9,8 17,0 2,0

    25,3 0,8 0 10 20 30 40 50 Осетры Чайки Бобры Олени Зайцы Медведи 4,1 10,2 15,6 32,3 35,9 1,8 0 10 20 30 40 50 Осетры Чайки Бобры Олени Зайцы Медведи % % Зона потенциального развития Структура Клиентов на рынке, % Структура Клиентов в Y, % • Сравнение Клиентов СПб с Клиентами на рынке в этом городе показывает, что доля Оленей, целевых Бобров и целевых Осетров в Y выше. • Нецелевых Зайцев и Бобров меньше рынка. • Политика привлечения и работы Клиентов на рынке сбалансированная, ориентирована на целевые или перспективные кластеры. • Доля Медведей в Y меньше, чем на рынке. Сложный, малочисленный кластер, но самый ценный. • Зона потенциального развития клиентской базы в СПб – концентрация на Медведях: привлечение новых Клиентов, удержание и дозагрузка существующих.
  18. None
  19. None
  20. Соболи Еноты Хомяки Кролики Сурикаты Лемминги Нестандартный Клиент. Наибольшие прибыль

    и остатки. Широкий разброс по всем показателям. Операционная прибыль менее высокая. Значительные остатки «не купленных товаров». Значительный разброс по операционной прибыли. Более компактный по возрасту Клиент. Невыразительный, однородный, похожий Клиент. Прибыль и остатки близки к нулевому значению. Невысокие прибыль и остатки у основной части клиентов. Узкий возрастной диапазон. Часть отличается от основной массы возрастом и прибылью. Компактный однородный кластер.
  21. Прибыль Возраст Соболи Еноты Хомяки Кролики Сурикаты Лемминги Целевой Перспективный

    Кредитный Депозитный Транзакционный Москва Регионы Все Соболи Еноты Хомяки Кролики Сурикаты Лемминги
  22. Красноярск Омск Барнаул Казань Кемерово Пермь Краснодар Ростов-на-Дону Уфа Волгоград

    Магнитогорск Екатеринбург Владивосток Санкт-Петербург Самара Нижний Новгород Новосибирск Тюмень Иркутск Воронеж Челябинск Москва Кластер Структура клиентов в крупных городах, % РФ Москва Челябинск Воронеж Иркутск Тюмень Новосибирск Нижний Новгород Самара Санкт- Петербург Владивосток Екатеринбург Магнитогорск Волгоград Уфа Ростов-на- Дону Краснодар Пермь Кемерово Казань Барнаул Омск Красноярск Соболи 5,0 13,0 0,3 2,0 0,0 5,3 4,3 5,9 8,3 10,7 0,7 0,8 0,2 0,2 6,5 3,6 0,2 0,1 0,3 0,4 0,0 0,0 1,0 Еноты 5,0 2,4 4,5 6,8 6,0 5,3 6,8 4,0 5,8 1,7 1,7 3,1 4,3 8,6 5,4 5,0 5,2 6,9 3,7 6,3 6,6 6,6 6,0 Хомяки 17,1 20,0 21,1 17,4 16,6 21,2 19,2 14,6 15,6 18,5 21,9 18,7 16,7 15,0 12,2 10,3 12,0 18,2 17,3 17,5 14,1 14,5 15,5 Кролики 8,2 11,1 8,9 6,3 10,8 5,8 5,5 5,2 5,0 5,4 13,6 17,0 13,7 12,3 6,9 4,6 6,9 0,7 7,0 5,0 5,3 4,2 3,3 Сурикаты 34,6 36,6 37,9 39,3 38,3 37,6 41,7 43,0 43,5 41,9 38,0 39,8 25,1 28,7 28,6 32,2 32,6 39,8 34,4 34,2 37,7 35,8 37,0 Лемминги 30,1 16,9 27,3 28,3 28,4 24,7 22,5 27,3 21,8 21,8 24,1 20,6 40,0 35,4 40,4 44,2 43,1 34,2 37,3 36,7 36,3 39,0 37,2 Целевые 5,0 13,0 3,8 0,2 1,4 Перспективные 64,9 70,1 71,5 62,1 59,9 Нецелевые 30,1 16,9 24,7 37,7 38,7 Рейтинг 80 109 83 63 64 Дерево-граф классификации крупных городов по структуре клиентов МАСС Выводы: • Крупные города по структуре клиентов можно разделить на 4 группы. • Привлекательность группы определяется рейтингом, который учитывает доли целевых и перспективных клиентов в группе. • Москва формирует отдельную группу, которая является самой привлекательной (рейтинг 109) с точки зрения структуры клиентов Массового бизнеса: высока доля целевых клиентов, много перспективных. • Желтая группа - вторая по привлекательности (рейтинг 83): наибольшая доля перспективных клиентов Массового бизнеса. • Зеленая и Синяя группы (рейтинг 63 и 64 соответственно) – наименее привлекательны. Процент перспективных уменьшается за счет перетекания в долю нецелевых клиентов. Однако, более половины клиентов принадлежит к перспективному сегменту. • Данную сегментацию рекомендуется использовать при разработке региональных стратегий Массового бизнеса, объединении городов в однородные группы. • Санкт-Петербург имеет высокий процент Соболей – целевой категории клиентов, однако, отнесен ко второй по приоритетности группе, за счет большего представительства Леммингов (нецелевой категории) и Сурикатов (нижней подкатегории перспективных). • В Желтой группе можно выделить подкатегорию из Екатеринбурга и Владивостока, которые очень близки к отделению в отдельную группировку.
  23. Кластер Различие в структуре клиентов в крупных городах, Δ процентных

    пунктов РФ Москва Челябинск Воронеж Иркутск Тюмень Новосибирск Нижний Новгород Самара Санкт- Петербург Владивосток Екатеринбург Магнитогорск Волгоград Уфа Ростов-на- Дону Краснодар Пермь Кемерово Казань Барнаул Омск Красноярск Соболи 0,0 8,0 -4,7 -3,0 -5,0 0,3 -0,7 0,9 3,3 5,7 -4,3 -4,2 -4,8 -4,8 1,5 -1,4 -4,8 -4,9 -4,7 -4,6 -5,0 -5,0 -4,0 Еноты 0,0 -2,6 -0,5 1,8 1,0 0,3 1,8 -1,0 0,8 -3,3 -3,3 -1,9 -0,7 3,6 0,4 0,0 0,2 1,9 -1,3 1,3 1,6 1,6 1,0 Хомяки 0,0 2,9 4,0 0,3 -0,5 4,1 2,1 -2,5 -1,5 1,4 4,8 1,6 -0,4 -2,1 -4,9 -6,8 -5,1 1,1 0,2 0,4 -3,0 -2,6 -1,6 Кролики 0,0 2,9 0,7 -1,9 2,6 -2,4 -2,7 -3,0 -3,2 -2,8 5,4 8,8 5,5 4,1 -1,3 -3,6 -1,3 -7,5 -1,2 -3,2 -2,9 -4,0 -4,9 Сурикаты 0,0 2,0 3,3 4,7 3,7 3,0 7,1 8,4 8,9 7,3 3,4 5,2 -9,5 -5,9 -6,0 -2,4 -2,0 5,2 -0,2 -0,4 3,1 1,2 2,4 Лемминги 0,0 -13,2 -2,8 -1,8 -1,7 -5,4 -7,6 -2,8 -8,3 -8,3 -6,0 -9,5 9,9 5,3 10,3 14,1 13,0 4,1 7,2 6,6 6,2 8,9 7,1 Целевые 0,0 8,0 -4,7 -3,0 -5,0 0,3 -0,7 0,9 3,3 5,7 -4,3 -4,2 -4,8 -4,8 1,5 -1,4 -4,8 -4,9 -4,7 -4,6 -5,0 -5,0 -4,0 Перспективные 0,0 5,2 7,5 4,9 6,8 5,0 8,3 1,9 5,0 2,6 10,3 13,7 -5,1 -0,3 -11,8 -12,8 -8,2 0,7 -2,5 -1,9 -1,2 -3,8 -3,1 Нецелевые 0,0 -13,2 -2,8 -1,8 -1,7 -5,4 -7,6 -2,8 -8,3 -8,3 -6,0 -9,5 9,9 5,3 10,3 14,1 13,0 4,1 7,2 6,6 6,2 8,9 7,1 Группы городов различаются структурой клиентов Масс: • Москва, в сравнении со средним, имеет повышенный процент целевых (+8,0%) и перспективных кластеров (+5,2%), при этом нецелевые занижены (-13,2%). • Желтая группа отличается тем, что содержит более высокую долю перспективных кластеров (+6,6%) и более низкую – нецелевых (-5,4%). Процент целевых кластеров мало отличается от среднего (-1,2%). • Зеленая группа городов имеет низкий процент целевых (-4,8%) и перспективных (-2,7%) кластеров. Большее содержание нецелевых клиентов (+7,6%). • Синяя группа похожа на зеленую, только доля перспективных еще больше занижена (-5,0%), а нецелевых – еще более завышена (+8,6%). Дельта целевых (-3,7%). • В желтой группе Санкт-Петербург и Самара более привлекательны с точки зрения содержания целевых кластеров и отсутствия нецелевых. В общей линейке они направлены в сторону Москвы. • В синей группе Уфа отличается более высоким процентом целевых кластеров. Пермь, в сравнении о остальными синими, имеет повышенное содержание клиентов из перспективных кластеров. Уфа, Ростов-на-Дону и Краснодар в синей группе отличаются провалом по клиентам из перспективных кластеров и повышенным содержанием нецелевых клиентов. • NB! Нижний Новгород имеет наименьшее суммарное отклонение от средней структуры по стране. Этот город можно предложить в качестве площадки для испытания пилотных и экспериментальных проектов Масс, предполагая, что реакция и результаты будут похожими на потенциальную реакцию по стране. -15 -10 -5 0 5 10 15 Нецелевые Перспективные Целевые
  24. None
  25. Город ПМ A B C D Z Сложность Барнаул Х

    Х Х Х Х 5 Волгоград Х Х Х Х Х 5 Владивосток Х Х Х Х 4 Екатеринбург Х Х Х Х Х 5 Иркутск Х Х Х Х 4 Казань Х Х Х Х Х 5 Калининград Х Х Х Х Х 5 Краснодар Х Х Х Х Х 5 Красноярск Х Х Х Х Х Х 6 Москва Х Х Х Х Х 5 Мурманск Х Х Х Х Х 5 Липецк Х Х Х Х 4 Нижний Новгород Х Х Х Х Х 5 Новосибирск Х Х Х Х Х 5 Омск Х Х Х Х Х 5 Оренбург Х Х Х Х 4 Пермь Х Х Х Х Х Х 6 Ростов-на-Дону Х Х Х Х Х 5 Санкт-Петербург Х Х Х Х Х Х 6 Саратов Х Х Х Х Х 5 Тюмень Х Х Х Х Х 5 Уфа Х Х Х Х Х Х 6 Хабаровск Х Х Х Х Х 5 Челябинск Х Х Х Х Х 5 Ярославль Х Х Х Х 4 Куратор Клиент Существующие (текущие) Новые Инструмент Модель Продажи Сегмент Отраслевой $ Региональный A Z A Z A Z A Z A Z $ Средний B Z B Z B Z B Z B Z $ Масс C Z C Z C Z D Z D Z $ Текущий Новый Бывший Первичные Вторичные Первичные Списки Модели Карты Активация Удержание Догрузка Тор 5+5 СПАРК Open Market Возврат
  26. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

    0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Количество продуктов, шт. Клиенты, % 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Количество продуктов, шт. Клиенты, % 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Количество продуктов, шт. Клиенты, % 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Количество продуктов, шт. Клиенты, % 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Количество продуктов, шт. Клиенты, % 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Количество продуктов, шт. Клиенты, % Соболи Еноты Хомяки Кролики Сурикаты Лемминги Продукты для продаж 1) Кассовое обслуживание 2) Инкассация 3) Б/Н Конвертация 4) Валютный контроль Продукты для продаж 1) Коммерческие кредиты 2) Кассовое обслуживание 3) Инкассация 4) ЗП Продукты для продаж 1) Депозиты 2) Коммерческие кредиты 3) Кассовое обслуживание 4) Инкассация Продукты для продаж 1) Кассовое обслуживание 2) Инкассация 3) Коммерческие кредиты 4) ЗП Продукты для продаж 1) Кассовое обслуживание 2) Инкассация 3) Коммерческие кредиты 4) ЗП Продукты для продаж 1) Коммерческие кредиты 2) Кассовое обслуживание 3) Инкассация 4) ЗП +2 091 Клиента (51,2% кластера) Среднее: 2,6 +1 968 Клиента (47,9% кластера) Среднее: 2,5 Среднее: 2,7 +1 +2 +6 977 Клиентов (50,2% кластера) +1 +2 +2 479 Клиентов (37,3% кластера) Среднее: 3,0 +1 +2 +2 915 Клиентов (45,8% кластера) Среднее: 2,7 +2 +13 254 Клиентов (54,1% кластера) Среднее: 2,5 +2 +1 +1 +2 +1
  27. Продукт 2, % Продукт 1, % 14,2 19,0 25,2 10,9

    11,2 43,8 36,2 9,3 37,4 26,5 25,4 11,4 15,3 21,8 28,6 11,3 12,1 28,8 40,4 5,7 36,2 26,9 27,7 13,6 0,0 0,3 0,0 0,0 0,0 0,1 10,5 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 1,1 0,5 0,5 0,4 0,8 3,4 0,2 0,7 1,0 1,2 1,8 54,8 74,2 84,3 68,5 54,5 34,5 49,9 29,3 55,2 57,7 79,6 93,6 0,1 0,3 0,0 0,0 0,0 0,3 0,2 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 1,0 6,8 1,9 2,3 0,0 2,6 31,6 0,2 3,0 2,4 0,4 3,6 1,0 10,5 1,4 3,2 0,3 3,4 34,7 0,3 3,9 3,6 5,2 4,5 0,6 2,3 0,0 0,9 0,2 1,0 1,1 0,3 0,4 0,9 8,2 4,1 7,7 26,3 1,4 3,2 0,6 12,5 5,3 0,0 3,6 6,1 24,4 9,1 12,6 30,0 18,6 24,5 10,1 7,2 28,2 14,4 32,6 25,0 32,4 42,3 17,0 32,0 21,4 22,9 10,7 19,8 26,7 7,4 39,7 32,6 44,2 25,5 0,6 23,8 12,9 34,1 9,3 2,2 12,4 1,7 12,0 10,5 24,9 97,7 0,0 0,6 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,2 0,3 0,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 88,4 96,6 94,3 94,0 83,9 93,3 93,5 83,5 90,3 91,6 96,9 99,5 Текущие счета и Расчетное обслуживание – обязательны для функционирования Клиента Масс. Текущих счетов у 1-го Клиента может быть несколько. Если у Клиента есть Продукт 1, то он склонен купить Продукт 2 с указанной вероятностью. Обратно правило не действует. Сочетание двух продуктов встречается редко. Использовать, чтобы избежать предложения Клиенту с низкой вероятностью вторичной покупки продукта. Сочетание двух продуктов встречается среди клиентов Масс часто. Использовать для поиска Клиента с высокой вероятностью покупки вторичного предложения.
  28. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

    0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Количество продуктов, шт. Клиенты, % Среднее кол-во продуктов: 2,6 75% клиентов 25% клиентов 50% клиентов • Вторичными продажами могут быть охвачены 68 523 клиента (75,3% всех клиентов Масс). • Общее количество потенциальных вторичных продаж – 81 263. +1 продукт Клиентов 24 752 (27,2% ) Список продуктов: 1) Расчетное обслуживание 2) Коммерческие кредиты 3) Кассовое обслуживание 4) Инкассация • 76% клиентов имеют 3 продукта и менее. • Среднее кол-во продуктов – 2,6. Точка насыщения Клиента – 3 продукта. До этого количества можно допродать с минимальными затратами. +1 продукт Клиентов 31 031 (34,1% ) +2 продукта Клиентов 12 740 (14,3%) Клиенты Масс по количеству продуктов, % 1 пр. 14,3% 2 пр. 34,1% 3 пр. 27,2% 4 пр. 17,0% 5 пр. 3,4% 6 пр. 2,3%
  29. Продукт 1 (Вероятность продажи) Продукт 2 (Вероятность продажи) Продукт 3

    (Вероятность продажи) Комментарии ООО «Новая Заря» ЗП 64% Инкассация 52% Факторинг 31% Клиенту предлагается 3 продукта в порядке убывания вероятности продажи. ЮЛ скорее купит ЗП – вероятность продажи наивысшая из всех. Наиболее эффективное решение – в первую очередь предложить Клиенту ЗП. ООО «Красный Октябрь» Кассовое обслуживание 81% ЗП 48% Б/Н конвертация 24% Клиент склонен купить Кассовое обслуживание, но вероятность заключить сделку по ЗП достаточно высока. В случае эффективных переговоров можно продать 2 и более продукта. Вероятность продать: • два первых предложения – 39%; • одно из двух первых – 90%. ООО «Балчуг» Расчетное обслуживание 63% Кассовое обслуживание 57% ЗП 28% Несмотря на то, что ЗП стоит третьим в приоритете, его надо предложить, т.к. каждый четвертый Клиент согласится купить. Вероятность продать: • все три продукта – 10%; • одно из трех предложений – 95%. Продукт ЮЛ
  30. 01. 01-07.07 03. 15-21.07 05. 29-04.08 07. 12-18.08 09. 26-01.09

    11. 09-15.09 13. 23-29.09 15. 07-13.10 17. 21-27.10 19. 04-10.11 21. 18-24.11 23. 02-08.12 25. 16-22.12 27. 30-05.01 29. 13-19.01 31. 27-02.02 33. 10-16.02 35. 24-02.03 37. 10-16.03 39. 24-30.03 41. 07-13.04 43. 21-27.04 45. 05-11.05 47. 19-25.05 49. 02-08.06 51. 16-22.06 53. 30-30.07 0 5 10 15 20 25 План Факт 01. 01-07.07 03. 15-21.07 05. 29-04.08 07. 12-18.08 09. 26-01.09 11. 09-15.09 13. 23-29.09 15. 07-13.10 17. 21-27.10 19. 04-10.11 21. 18-24.11 23. 02-08.12 25. 16-22.12 27. 30-05.01 29. 13-19.01 31. 27-02.02 33. 10-16.02 35. 24-02.03 37. 10-16.03 39. 24-30.03 41. 07-13.04 43. 21-27.04 45. 05-11.05 47. 19-25.05 49. 02-08.06 51. 16-22.06 53. 30-30.07 0,0 1,2 2,4 3,6 4,8 6,0 План Факт 01. 01-07.07 03. 15-21.07 05. 29-04.08 07. 12-18.08 09. 26-01.09 11. 09-15.09 13. 23-29.09 15. 07-13.10 17. 21-27.10 19. 04-10.11 21. 18-24.11 23. 02-08.12 25. 16-22.12 27. 30-05.01 29. 13-19.01 31. 27-02.02 33. 10-16.02 35. 24-02.03 37. 10-16.03 39. 24-30.03 41. 07-13.04 43. 21-27.04 45. 05-11.05 47. 19-25.05 49. 02-08.06 51. 16-22.06 53. 30-30.07 0 11 22 33 44 55 План Факт 01. 01-07.07 03. 15-21.07 05. 29-04.08 07. 12-18.08 09. 26-01.09 11. 09-15.09 13. 23-29.09 15. 07-13.10 17. 21-27.10 19. 04-10.11 21. 18-24.11 23. 02-08.12 25. 16-22.12 27. 30-05.01 29. 13-19.01 31. 27-02.02 33. 10-16.02 35. 24-02.03 37. 10-16.03 39. 24-30.03 41. 07-13.04 43. 21-27.04 45. 05-11.05 47. 19-25.05 49. 02-08.06 51. 16-22.06 53. 30-30.07 0 15 30 45 60 75 План Факт Динамика подключения, шт. Динамика проданных продуктов, К шт. Динамика подключения городов, шт. Динамика типов продуктов, шт. Опережение плана: 412 продукт (8,1%) 70 5 086 50 22 22 51 70 5 498 2013 2014 2013 2014 2013 2014 2013 2014 Опережение плана: 1 город (2,0%) Выполнение плана Выполнение плана
  31. None
  32. 0 140 280 420 560 700 Медведи Зайцы Олени Бобры

    Чайки Осетры 0 340 680 1 020 1 360 1 700 0,0 3,2 6,4 9,6 12,8 16,0 Кластера. Численность в конце периода, кл. Кластера. Количество новых клиентов за период, кл. Кластера. Количество клиентов убывших за период, кл. Выводы анализа численности клиентской базы по кластерам К • Динамика численности Клиентов по кластерам указывает, что количество Осетров сократилось на -25.6%, Медведей на -17.2%. За этот же период выросла численность Чаек на +7.6%, Оленей – на +275.2%, Зайцев – на +197.5%, Бобров на +175.1%. Численность Клиентов увеличилась на +106.1%. • Новые Клиенты состояли из Оленей (40.2%), Зайцев (25.1%) и Бобров (23.2%). Медленнее всех приходят Медведи (0.5% в потоке новичков) и Осётры (4.8%). • Для новых Клиентов наблюдается тенденция к сезонности: в первом квартале каждого года происходит некоторый спад, который растёт в последующих кварталах, достигая максимума в четвёртом. Тенденция – увеличение потока новых Клиентов на +2.5% ежеквартально. • Убывшие Клиенты, в основном, состоят из Зайцев (25.0%) и Оленей (24.7%). Наименьшая доля у Медведей (1.6%). • Отток имеет тенденцию увеличиваться.
  33. Признаки увеличивающие эффективность поиска новых клиентов по СПАРК (в порядке

    убывания силы признака) № Влияние, % Правило 1 30,1 Код ОКВЭД начинается с: • 71 – Аренда машин и оборудования, прокат; • 62 – Деятельность воздушного транспорта 2 29,8 Правило 4 + Нет расчётного обслуживания в X 3 28,2 Правило 5 + Нет текущего счета в Y 4 7,4 Код ОКВЭД начинается с: • 05 – Рыбоводство, рыболовство; • 10 – Добыча угля; • 13 – Добыча металлических руд; • 14 – Добыча прочих полезных ископаемых; • 24 – Химическое производство; • 26 – Производство прочих неметаллических минеральных продуктов; • 27 – Металлургическое производство; • 34 – Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов; • 35 – Производство судов, летательных и космических аппаратов и прочих транспортных средств; • 41 – Сбор, очистка и распространение воды; • 60 – Деятельность сухопутного транспорта; • 61 – Деятельность воздушного транспорта; • 63 – Вспомогательная и дополнительная транспортная деятельность; • 75 – Государственное управление и обеспечение военной безопасности, обязательное социальное обеспечение 5 3,5 Код ОКВЭД начинается с: • 15 – Производство пищевых продуктов; • 25 – Производство резиновых и пластиковых изделий; • 40 – Производство, передача и распределение электроэнергии, газа, пара и горячей воды; • 45 – Строительство; • 91 – Деятельность общественных объединений Доля Клиентов с лизингом, соответствующих правилам, % 0,5 3,5 0,0 0,8 1,6 2,4 3,2 4,0 Вне правил С правилами % Применение правил при поиске Клиентов в разы повышает вероятность продажи. Однако уровень «попадания» без кластеров остается невысоким (3,5%).
  34. Олег Брагинский С 1995 – Альфа-Капитал, с 2000 по 2015

    – Альфа-Банк. С 2015 – Бюро Брагинского и Школа траблшутеров. Работал в Германии, Украине, Белоруссии, Казахстане, России: • потребительское кредитование – кредитный процесс, сеть продаж, контакт-центр и служба заботы о клиентах • операционный блок – процессный подход, технологии бережливого производства, управление эффективностью • инвестиционный банк – многофакторное моделирование и информационно-аналитическая поддержка решений • розничный банк – развёртывание сети отделений и повышение пропускной способности • корпоративный банк – кластеризация клиентов и целевая модель продаж. Эксперт математического и ситуационного моделирования, интеллектуального анализа данных и кластеризации клиентских баз, программ лояльности и многопартнёрских коалиций, интернет-банкинга и виртуальных магазинов, онлайн и офлайн- продаж, экономической и информационной безопасности, инноваций и трансферинга технологий. Кандидат технических наук. Доцент. Автор 2 учебников, 8 видео-курсов и 550 статей. Подробнее на ------ linkedin.com/in/olegbraginsky/ru