Исследование точек роста сервиса Всё.из.кафе

Об исследовании

В рамках данного исследования исследованы точки роста сервиса Всё.из.кафе.

Цель исследования: сформировать рекомендации для компании Всё.из.кафе по развитию ее сервиса доставки в июле 2021 года. Для достижения поставленной цели был проведен анализ пользовательского пути (User Journey), RFM и ABC-XYZ анализ.

Данные предоставлены Практикумом Яндекса. В рамках исследования была использована выборка данных за период 26.04-01.07.2021. В выборке использованы срезы данных:

• каналы привлечения: organic, Source_A, Source_B, Source_C;
• города: Барнаул, Владивосток, Мурино, Новосибирск, Саранск, Сочи;
• платформы: Desktop, Mobile.

Материалы проекта

Для проекта получены и исследованы данные в PostgreSQL, а результаты исследования визуализированы в двух дашбордах:

1. Дашборд Пользовательский путь сервиса Всё.из.кафе
2. Дашборд RFM и ABC-XYZ анализ сервиса Всё.из.кафе
3. Исследование точек роста сервиса Всё.из.кафе с помощью PostgreSQL содержит:
   • Распределение числа пользовательских сессий
   • Распределение первых покупок по номерам сессий
   • Изучение последовательности действий пользователей
   • User journey
   • RFM-анализ
   • ABC-XYZ-анализ

Выводы из анализа и рекомендации кратко

В пользовательском пути сервиса Всё.из.кафе наблюдается обратная зависимость между увеличением времени и уменьшением количества пользователей на каждом последующем шаге.

Рекомендуется сначала для всех сегментов найти причину оттока пользователей и увеличения времени между шагами пути. Затем снизить отток пользователей между шагами посещения главной и регистрационной страницы во всех сегментах и посещение страницы регистрации и страниц блюд. Также рекомендуется найти возможность уменьшения времени между шагами добавления блюд в корзину и ввода логина и между шагами подтверждения телефона и покупки.

Рекомендуется использовать стратегии:

1. Стимулирование увеличения количества покупок и среднего чека для половины пользователей больших сегментов, покупающих редко и на маленькие суммы.
2. Удержание той трети всех пользователей больших сегментов, которые покупали недавно часто и на большие суммы.

Рекомендуется развивать сотрудничество с четырьмя прибыльными сетями Гурманский Шторм, Гурманское Наслаждение, Завтраки на любой вкус и Шоколадный рай, но, при этом, иметь запас оборотного капитала для компенсации нестабильности прибыли.

Содержание

1. Анализ пользовательского пути сервиса Всё.из.кафе
   1. Цветовая модель пользовательского пути
   2. Количество пользовательских сессий
   3. Сессии первых покупок
   4. Типичный пользовательский путь первой сессии
   5. Пользовательский путь первой сессии по сегментам
   6. Шаги типичного пользовательского пути до первой покупки
   7. Шаги пользовательского пути в разных сегментах
   8. Пользовательский путь в разрезе по платформам
   9. Выводы из анализа пользовательского пути
2. RFM и ABC-XYZ анализ сервиса Всё.из.кафе
   1. Цветовая модель RFM и ABC-XYZ анализа
   2. RFM-анализ всех пользователей сервиса Всё.из.кафе
   3. RFM-анализ пользовательских сегментов сервиса
   4. ABC-XYZ анализ ресторанных сетей
   5. Выводы из RFM и ABC-XYZ анализа
   6. Рекомендации по результатам анализа

1. Анализ пользовательского пути сервиса Всё.из.кафе

Дашборд анализа пользовательского пути содержит:

1. Гистограмма распределения числа сессий.
2. Диаграмма распределения сессий первых покупок.
3. Диаграмма распределения пользовательских событий по источникам привлечения и сессиям.
4. Воронка пользовательского пути по источникам привлечения.
5. Элементы управления сегментацией.

1.1. Цветовая модель пользовательского пути

Цветовая модель дашборда построена на шагах пользовательского пути. Каждый шаг, имеющий свой идентификатор в базе данных проекта, обозначен одинаковым цветом на всех диаграммах дашборда:

1. ■ Вход в продукт (authorization);
2. ■ Главная страница (main_page);
3. ■ Страница регистрации (reg_page);
4. ■ Страница блюда (object_page);
5. ■ Страница ресторана (rest_page);
6. ■ Добавление блюда в корзину (add_to_cart);
7. ■ Ввод логина (login);
8. ■ Подтверждение телефона (confirm_phone);
9. ■ Покупка (order).

1.2. Количество пользовательских сессий

У более чем 45 тысяч пользователей, что составляет абсолютное большинство по всем сегментам, наблюдается 1 сессия. У около 5 тысяч пользователей всего 2 сессии.

У остального статистически не значимого количества пользователей от 3 до 40 сессий.

1.3. Сессии первых покупок

Первая и вторая сессия является медианой для первой покупки по всем сегментам. При этом, часть сегментов обладают резко выраженными выбросами:

• Каналы: Source_B до 17 сессий;
• Города: Саранск до 17 сессий;
• Платформы: Desktop до 17 сессий.

Сегменты Desktop и Саранск помимо больших выбросов имеют больший, чем в других сегментах, разброс значений у 95% пользователей.

1.4. Типичный пользовательский путь первой сессии

Во всех сегментах первым действием первой сессии является либо чаще авторизация, либо реже посещение регистрационной страницы сервиса.

Эти же действия характерны для второго действия. Однако, со 2 по 10 действие доминируют посещения главной страницы сервиса. Также постепенно с каждым действием растет по мере уменьшения количества действий: заходы на страницы ресторанов и блюд, добавление блюд в корзину.

1.5. Пользовательский путь первой сессии по сегментам

 

Чем больше сегмент, тем больше он повторяет типичный пользовательский путь.

Например, количество пользователей разделено почти одинаково между источниками привлечения. В силу этого во всех источниках привлечения схожий пользовательский путь.

В городах Барнаул, Владивосток, Мурино и Новосибирске пользователей меньше чем в Сочи и Саранске. Поэтому, в этих городах, особенно во Владивостоке, сильно отличается пользовательский путь. Тоже с мобильными устройствами, которых меньше.

1.6. Шаги типичного пользовательского пути до первой покупки

Типичный пользовательский путь до первой покупки состоит из 9 основных шагов. Если предположить, что на каждом следующем шаге пользователей становится меньше, а время между шагами в среднем увеличивается, то образуется следующая цепочка шагов:

1. ■ Вход в продукт (authorization);
2. ■ Главная страница (main_page);
3. ■ Страница регистрации (reg_page);
4. ■ Страница блюда (object_page);
5. ■ Страница ресторана (rest_page);
6. ■ Добавление блюда в корзину (add_to_cart);
7. ■ Ввод логина (login);
8. ■ Подтверждение телефона (confirm_phone);
9. ■ Покупка (order).

1.7. Шаги пользовательского пути в разных сегментах

Во всех сегментах наблюдается схожее количество пользователей на шагах входа в продукт и посещения главной страницы. Далее во всех сегментах следует большой разрыв до посещения страницы регистрации при не большом увеличении времени между шагами.

Далее наблюдаются различия между сегментами с постепенным снижением количества пользователей на каждом шаге и увеличением времени между шагами. Увеличение временного разрыва ведет к уменьшению размера сегмента между шагами добавления блюд в корзину и ввода логина, и между подтверждением телефона и покупкой.

1.8. Пользовательский путь в разрезе по платформам

В разрезе сегментов пользователей по платформам наблюдается в Desktop:

1. Большее количество сессий;
2. Большая вариабельность номеров сессий первых пользовательских покупок;
3. Более плавная последовательность событий. Постепенное снижение количества посещений главной страницы происходит за счет увеличения количества посещений страниц блюд и ресторанов, а также добавления блюд в корзину;
4. Количество посещений страницы регистрации меньше, чем страниц блюд и ресторанов. Это может свидетельствовать о то, что на Desktop больше учтено ранее зарегистрированных пользователей, которые сразу авторизуются и просматривают страницы блюд и ресторанов.

1.9. Выводы из анализа пользовательского пути

В пользовательском пути сервиса Всё.из.кафе наблюдается обратная зависимость между увеличением времени и уменьшением количества пользователей на каждом последующем шаге.

В разных сегментах есть различия и сходства между шагами пользовательского пути. Наиболее эти различия заметны при сегментации по городам и платформам.

Общие рекомендации для всех сегментов:

1. Найти причину оттока пользователей и увеличения времени между шагами пути;
2. Снизить отток пользователей между шагами:
   • посещение главной и регистрационной страницы во всех сегментах;
   • посещение страницы регистрации и страниц блюд, особенно в небольших сегментах.
3. Уменьшить время между шагами:
   • добавление блюд в корзину и ввод логина, особенно в небольших сегментах;
   • подтверждение телефона и покупка, особенно в больших сегментах.

2. RFM и ABC-XYZ анализ сервиса Всё.из.кафе

Дашборд RFM и ABC-XYZ анализа сервиса содержит:

1. Тепловую карту RFM анализа по разным сегментам.
2. Сводная таблица ABC-XYZ анализа сетей.
3. Элементы управления сегментацией.

2.1. Цветовая модель RFM и ABC-XYZ анализа

1. ■ Зеленый – наиболее выгодные сегменты. Чем темнее зеленый, тем выгоднее.
2. ■ Красный – наименее выгодные сегменты. Чем темнее красный, тем менее выгоднее.

Размер прямоугольной области – это размер сегмента, который она представляет.

2.2. RFM-анализ всех пользователей сервиса Всё.из.кафе

Почти половина всех пользователей в целом редко осуществляют покупки в сервисе. 1/3 всех пользователей, при этом, еще и покупает на небольшие суммы. Для всех этих пользователей требуется стратегия увеличения количества покупок и среднего чека. Либо отказ от их развития.

Всего только около 15% пользователей до последнего времени покупают относительно часто и на большие суммы. Этих пользователей требуется удерживать с помощью программ лояльности и других маркетинговых инструментов.

2.3. RFM-анализ пользовательских сегментов сервиса

Схожее с разделением всех пользователей по показателю RFM имеют большие сегменты. Например, Саранск среди городов, десктоп среди платформ и все каналы привлечения (из-за относительной равномерности распределения количества пользователей между ними).

Не смотря на сходство, все большие и тем более маленькие сегменты имеют различия. Например, 18% всех пользователей мобильной платформы составляют пользователи, совершавшие покупки редко, давно и на небольшие суммы. Аналогичная ситуация у 45% пользователей из Барнаула.

2.4. ABC-XYZ анализ ресторанных сетей

Наиболее перспективным можно считать дальнейшее сотрудничество с сетями:

1. Гурманский Шторм;
2. Гурманское Наслаждение;
3. Завтраки на любой вкус;
4. Шоколадный рай.

Данные сети имеют наиболее высокие показатели прибыли. Важно отметить, что сотрудничество с любой из проанализированных сетей связано с риском нестабильности показателя прибыльности.

2.5. Выводы из RFM и ABC-XYZ анализа

Половина пользователей всех больших сегментов покупает редко и на маленькие суммы. Для этих пользователей требуется применить стратегию увеличения количества покупок и среднего чека.

Треть пользователей крупных сегментов покупала недавно часто и на большие суммы. Этих пользователей требуется удерживать.

Только 4 ресторанные сети являются наиболее перспективными для сотрудничества из-за высокого уровня их прибыльности:

1. Гурманский Шторм;
2. Гурманское Наслаждение;
3. Завтраки на любой вкус;
4. Шоколадный рай.

Однако, даже сотрудничество с ними не может гарантировать стабильную прибыль.

2.6. Рекомендации по результатам анализа

Точки роста пользовательского пути всех сегментов:

1. Найти причину оттока пользователей и увеличения времени между шагами пути;
2. Снизить отток пользователей между шагами пользовательского пути:
   • посещение главной и регистрационной страницы во всех сегментах;
   • посещение страницы регистрации и страниц блюд, особенно в небольших сегментах.
3. Уменьшить время между шагами:
   • добавление блюд в корзину и ввод логина, особенно в небольших сегментах;
   • подтверждение телефона и покупка, особенно в больших сегментах.

Рекомендуемые пользовательские стратегии:

1. Стимулирование увеличения количества покупок и среднего чека для половины пользователей больших сегментов, покупающих редко и на маленькие суммы.
2. Удержание той трети всех пользователей больших сегментов, которые покупали недавно часто и на большие суммы.

Рекомендуется развивать сотрудничество с четырьмя прибыльными сетями Гурманский Шторм, Гурманское Наслаждение, Завтраки на любой вкус и Шоколадный рай, но, при этом, иметь запас оборотного капитала для компенсации нестабильности прибыли.