Некоторые методы, которые компании применяют для оценки эффективности программ лояльности:

• Анализ показателей участия. 1 Включает количество зарегистрированных участников, активных участников и процент повторных покупок среди участников программы. 1 Высокий уровень участия свидетельствует о привлекательности программы для клиентов. 1
• Измерение возврата инвестиций (ROI). 1 Позволяет оценить, насколько вложенные средства в программу лояльности приносят прибыль. 1 Для расчёта ROI необходимо сравнить дополнительные доходы, полученные благодаря программе, с затратами на её внедрение и поддержание. 1
• Анализ поведения клиентов. 1 Изучение изменений в поведении клиентов после вступления в программу лояльности помогает понять её влияние. 1 Важно анализировать такие параметры, как частота покупок, средний чек, ассортимент приобретаемых товаров и общая вовлечённость. 1
• Оценка удовлетворённости клиентов. 1 Регулярные опросы и сбор обратной связи от участников программы позволяют оценить уровень их удовлетворённости. 1 Клиенты могут делиться своими впечатлениями, предлагать улучшения и указывать на недостатки. 1
• Сегментация участников. 1 Сегментация клиентов по различным критериям, таким как возраст, география, покупательские привычки и уровень дохода, помогает более точно анализировать эффективность программы для разных групп. 1
• Использование пилотного проекта. 2 Запустить программу в одной или паре торговых точек сети, чтобы получить возможность сравнить показатели. 2 Измерить активность клиентов и оценить длину среднего чека до и после внедрения бонусной системы. 2
• Применение CRM-систем. 3 Анализируют данные о поведении потребителей: как часто они покупают, какие товары выбирают, как реагируют на бонусы. 3
• Использование Google Analytics или Яндекс.Метрики. 3 Отслеживают вовлечённость на сайте и в мобильном приложении. 3 Оценивают, насколько активно клиенты изучают доступные предложения. 3
• Применение A/B-тестов. 3 Помогают понять, какие изменения дают лучший результат. 3
• Использование AI-аналитики. 3 Прогнозирует потребительское поведение, на основе чего можно делать персонализированные предложения. 3