La tua offerta di retention Q1 ha funzionato? Misura i ricavi incrementali

Siamo a fine gennaio. Il codice sconto di 10 dollari sul secondo ordine che avete inviato ai clienti che hanno acquistato per la prima volta durante il Black Friday e il Cyber ​​Monday ha registrato 176 utilizzi e oltre 12.000 dollari di vendite. Il vostro team lo considera un successo.

Ma alcuni di quei clienti tornavano comunque, e ognuno di loro riceveva comunque uno sconto di 10 dollari. Il report sugli sconti di Shopify conta chi ha utilizzato il codice. Non può dirti quali ordini sono stati effettivamente generati dall'offerta, ed è proprio questo il dato che ti serve per misurare il fatturato incrementale.

Piccole differenze decidono se un'offerta è redditizia. Analisi di Ometria sui suoi clienti al dettaglioSolo il 4% dei nuovi clienti del Black Friday 2024 ha effettuato un secondo acquisto entro 12 mesi. Quando il tasso di riacquisto naturale è così basso, anche solo pochi ordini in più possono sembrare un grande risultato, così come può accadere con un evento casuale.

Ecco la versione breve: escludete un gruppo casuale di clienti idonei che non ricevono l'offerta, quindi confrontate gli acquisti ripetuti e il margine tra i due gruppi. Questa guida illustra i sei numeri da confrontare, una configurazione che utilizza solo Shopify e un foglio di calcolo, un esempio pratico e cosa fare quando il vostro negozio è troppo piccolo per una risposta precisa. È la versione pratica di la fase di misurazione Q1 di un piano di fidelizzazione per le vacanze.

Risposta breve: Un'offerta di fidelizzazione ha indotto un acquisto ripetuto solo se i clienti che l'hanno ricevuta hanno effettuato acquisti successivi con maggiore frequenza rispetto a clienti simili che non l'hanno ricevuta. Per misurare il fatturato incrementale, si può selezionare casualmente un gruppo di clienti idonei, escludere dal programma il 10-30%, inviare l'offerta al resto e confrontare il tasso di acquisti ripetuti e il margine di contribuzione per cliente tra i due gruppi nell'arco di 60-90 giorni.

In breve

• I calcoli relativi ai riscatti tengono conto di tutti coloro che hanno utilizzato il codice, inclusi i clienti che avrebbero comunque effettuato un acquisto, quindi sovrastimano l'impatto dell'offerta.

• Un gruppo di controllo è un campione casuale di clienti idonei che non riceve l’offerta. Mostra cosa sarebbe successo senza l’incentivo.

• Confronta i risultati per singolo cliente, non i totali: tasso di riacquisto, margine di contribuzione al netto dello sconto, tempo al secondo ordine e tasso di riacquisto a prezzo pieno.

• Calcola il tuo punto di pareggio prima di inviare l'offerta, in modo da sapere di quanto deve essere elevata la differenza per ripagarsi da sola.

• Per eseguire il test sono sufficienti i segmenti di Shopify, i tag dei clienti e l'esportazione degli ordini, e un'app per sconti come DiscountRay può inviare l'offerta solo al gruppo di test.

• I gruppi piccoli tendono a fornire risposte imprecise, quindi considera un singolo test come un'indicazione e ripetilo prima di cambiare completamente il piano per il primo trimestre.

Perché i riscatti non dimostrano che l’offerta di retention ha funzionato

I dati sui riscatti indicano chi ha usufruito dell'offerta, non chi ha modificato il proprio comportamento grazie ad essa. Ogni utente che riscatta l'offerta rientra in uno di questi tre gruppi, e solo uno di essi rappresenta un reale vantaggio.

• L'avrei comprato comunque. Questi clienti avevano già in programma un secondo ordine. L'offerta ha fornito loro del denaro per qualcosa che avrebbero comunque fatto, quindi lo sconto corrisponde a un costo puro.

• Convinto. Questi clienti hanno acquistato grazie all'offerta. Sono gli acquisti ripetuti incrementali per cui state pagando.

• Tirato in avanti. Questi clienti, che avrebbero acquistato a marzo, hanno invece effettuato l'acquisto a gennaio. L'offerta ha spostato la data, non l'importo totale.

Un rapporto di riscatto mescola tutti e tre. Può anche non considerare parte dell'effetto. 70 esperimenti sul campo su offerte di sconto inviate via emailSahni, Zou e Chintagunta hanno scoperto che le offerte hanno aumentato la spesa media del 37,2%, ma il 90% di tale aumento proveniva da acquisti che non utilizzavano affatto l'offerta. Alcune persone hanno visto l'e-mail, si sono ricordate del negozio e hanno acquistato a prezzo pieno. Un conteggio dei riscatti non avrebbe accreditato l'offerta a nessuno di questi ordini.

Quindi i riscatti possono sovrastimare e sottostimare l'effetto allo stesso tempo. Il "ricavo attribuito" in uno strumento di email marketing ha lo stesso punto cieco, perché conta gli ordini che hanno fatto seguito a un messaggio, non gli ordini che il messaggio ha causato. Ecco perché un alto tasso di riscatto che tuttavia perde denaro È una cosa molto comune dopo il Black Friday e il Cyber ​​Monday: il codice è stato utilizzato, ma soprattutto da persone che non ne avevano bisogno.

Cosa sono i ricavi incrementali di un’offerta di retention

Il fatturato incrementale è il fatturato generato dal tuo gruppo di clienti in aggiunta a quello generato da un gruppo comparabile senza offerta, nello stesso periodo. Si calcola confrontando i due gruppi per ciascun cliente e moltiplicando la differenza per la dimensione del gruppo di clienti.

Due termini svolgono la maggior parte del lavoro:

• Gruppo esposto: i clienti idonei che hanno ricevuto l'offerta.

• Gruppo di resistenza: Un gruppo casuale di clienti idonei che non hanno ricevuto alcuna offerta. Questi dati mostrano il comportamento di riferimento, ovvero cosa avrebbe fatto il gruppo esposto senza lo sconto.

La parola chiave è casuale. Se si selezionano manualmente i soggetti che non aderiscono all'offerta, o si confrontano coloro che l'hanno accettata con coloro che non l'hanno accettata, i gruppi erano diversi prima che l'offerta venisse lanciata, e il confronto misura tale differenza anziché l'offerta stessa.

La scorecard del gruppo di controllo: sei dati da confrontare

La scorecard di validazione è l'insieme di sei valori che vengono calcolati per ciascun gruppo al termine del test. È fondamentale confrontare sempre le percentuali e i valori per cliente, poiché i gruppi hanno dimensioni diverse.

Dal tabellone dei punteggi emergono due numeri:

• Contributo incrementale = (margine di contribuzione per cliente del gruppo esposto − margine di contribuzione per cliente del gruppo di controllo) × dimensione del gruppo esposto.

• Costo per cliente ripetuto incrementale = costo dell’incentivo ÷ clienti di ritorno incrementali.

Il margine di contribuzione è più importante del fatturato in questo caso, perché uno sconto riduce il profitto su ogni ordine che tocca. Se non hai calcolato il tuo margine di profitto al netto di uno sconto per ordine, esegui prima questa operazione, utilizzando gli stessi costi per entrambi i gruppi.

Il sesto numero è facile da saltare, e non dovresti. In tre grandi esperimenti sul campo condotti da Anderson e SimesterSconti più consistenti hanno incrementato gli acquisti futuri dei nuovi clienti, ma li hanno ridotti da parte dei clienti abituali. Un'offerta può sembrare allettante a gennaio e costare caro in termini di ordini a prezzo pieno ad aprile, quindi è importante monitorare la situazione anche dopo la scadenza del codice sconto.

Prima dell’invio: calcola l’incremento di pareggio

Il break-even lift è il minimo incremento del tasso di ripetizione di cui la tua offerta ha bisogno per ripagare il proprio sconto. Calcolalo prima della campagna, così saprai se l'offerta ha effettivamente una possibilità di successo.

Incremento di pareggio = costo previsto dell’incentivo ÷ (margine di contribuzione per riacquisto × dimensione del gruppo esposto)

Ecco un esempio illustrativo. Invii uno sconto di 10 dollari a 1.600 clienti e prevedi che circa 176 di loro lo utilizzino, quindi il costo previsto dell'incentivo è di 1.760 dollari. Un secondo ordine tipico è di 70 dollari e, dopo aver considerato il costo del prodotto, la spedizione e le commissioni di pagamento, rimane un margine di contribuzione di 31,50 dollari.

$1.760 ÷ ($31,50 × 1.600) = 0,035, ovvero 3,5 punti percentuali.

Quindi, se il tuo tasso di fidelizzazione normale per questo gruppo è del 9%, l'offerta deve portarlo a circa il 12,5% solo per coprire gli sconti. Se ti sembra improbabile, rendi l'offerta più economica (spedizione gratuita o un importo fisso inferiore) oppure rivolgiti ai clienti meno propensi a tornare spontaneamente.

Come misurare i ricavi incrementali di un’offerta di retention

Per misurare le entrate incrementali, si sceglie un gruppo e un obiettivo, si divide il gruppo in modo casuale, si propone l'offerta solo a una delle due parti e si confrontano i risultati ottenuti dalle due parti dopo lo stesso periodo di tempo. Questi sette passaggi utilizzano gli strumenti proprietari di Shopify e un foglio di calcolo.

Passaggio 1: scegli un segmento e un solo obiettivo

Scegliete un singolo gruppo con un unico obiettivo, ad esempio "Acquirenti al primo acquisto durante il Black Friday e il Cyber ​​Monday, secondo ordine entro i primi di aprile". Mescolare nuovi acquirenti, clienti che hanno smesso di acquistare e clienti VIP in un unico test non permette di ottenere informazioni precise su quanto accaduto in ciascun gruppo.

Pulisci il gruppo prima di dividerlo. Se riesci a identificare gli acquirenti di regali, considera di escluderli, perché Ordini regalo che non rispecchiano i gusti personali dell'acquirente. comportarsi diversamente nel Q1. Rimuovere anche chiunque abbia diritto un'offerta di recupero del servizio in caso di ordine in ritardo o danneggiatoQuei clienti ricevono il loro gesto a prescindere da tutto, quindi non c'entrano nulla con il test.

Passaggio 2: crea il segmento in Shopify

Crea un segmento di clienti per il gruppo. Per chi usa BFCM per la prima volta, un filtro come questo funziona, utilizzando il Lingua di query del segmento Shopify:

number_of_orders = 1 AND first_order_date BETWEEN 2026-11-20 AND 2026-12-02

Adatta le date al tuo periodo promozionale Black Friday e Cyber ​​Monday. Crea il segmento il giorno in cui effettui la divisione, perché i clienti che effettuano un secondo ordine prima di tale data non dovrebbero essere inclusi nel test.

Passaggio 3: dividi il gruppo in modo casuale

Esporta il segmento come CSV, aggiungi una colonna con un numero casuale per ogni riga (=RAND() in Fogli Google o Excel) e ordina in base a quella colonna. Contrassegna il primo 20% come gruppo di test e il resto come gruppo esposto. Quindi copia i valori in modo che i numeri casuali smettano di cambiare.

Non suddividere mai i clienti in base al coinvolgimento, alla spesa, alla posizione geografica o all'ordine alfabetico e non spostare mai un cliente da un gruppo all'altro dopo la suddivisione. Annotare la data e la dimensione di ciascun gruppo.

Passaggio 4: assegna un tag a entrambi i gruppi

Aggiungi un tag cliente a ciascun gruppo, ad esempio offerta q1-26 E q1-26-holdoutÈ possibile aggiungere tag utilizzando l'editor di massa di Shopify o un'app per l'aggiunta di tag.

Fai attenzione alle importazioni CSV. Il Centro assistenza di Shopify segnala che l'importazione con l'opzione di sovrascrittura sostituisce tutti i dati del cliente, comprese le loro etichette, quindi un'importazione può cancellare i tag da cui dipendono le altre tue app.

Passaggio 5: invia l’offerta solo al tag del gruppo esposto

Rendi lo sconto disponibile solo ai clienti contrassegnati offerta q1-26In Shopify puoi limitare un codice a clienti specifici o segmenti di clientela, con un solo utilizzo per cliente e una data di scadenza. I codici vincolati a un singolo cliente sono i migliori, perché un codice condiviso su un sito di coupon può raggiungere chi non ha ancora aderito al programma e falsare il risultato.

Imposta un periodo di validità fisso per l'offerta, ad esempio dal 6 gennaio al 2 febbraio, e non modificarne l'importo una volta che l'offerta è attiva.

Passaggio 6: mantieni lo stesso messaggio per entrambi i gruppi

Se possibile, inviate la stessa email di gennaio a entrambi i gruppi, omettendo l'offerta nella versione destinata al gruppo di controllo. In questo modo, il test misurerà l'efficacia dello sconto, non del promemoria. Molti negozi riscontrano che la sola email contribuisce a far tornare alcuni clienti.

Se non invii nulla al gruppo di controllo, il test misura "email più offerta" nel suo complesso. Questo dato è comunque utile, ma specificalo quando comunichi i risultati.

Passaggio 7: leggi i risultati alla fine del periodo

Utilizza lo stesso intervallo di tempo per entrambi i gruppi, ad esempio dal 6 gennaio al 5 aprile. Quindi raccogli due cose.

• Conteggi casuali. Un segmento come customer_tags CONTAINS 'q1-26-holdout' AND last_order_date >= 2027-01-06 Mostra quanti clienti che non avevano ancora effettuato un nuovo ordine. Applica lo stesso filtro al tag esposto.

• Ricavi e margine. Esporta i tuoi ordini per la finestra. Il file include l'email di ogni ordine, il subtotale, l'importo dello sconto, il totale e l'importo rimborsato. Abbina le email ai tuoi due elenchi di gruppi e totalizza ciascun gruppo.

Attenzione: la colonna Discount Code dell’esportazione non include gli sconti automatici, ma Discount Amount mostra comunque l’importo detratto. Sottrai anche i rimborsi prima di calcolare il margine.

Esempio completo: 2.000 nuovi clienti BFCM

Ecco la scheda di valutazione dell'effetto "Holdout" per un negozio di esempio con 2.000 acquirenti al primo acquisto durante il Black Friday e il Cyber ​​Monday. Il negozio ha offerto uno sconto di 10 dollari sul secondo ordine all'80% di loro e ha trattenuto il 20%, misurando poi il periodo dal 6 gennaio al 5 aprile.

Ecco i risultati:

• Incremento incrementale degli acquisti ripetuti: 13,0% meno 9,0% = 4,0 punti.

• Clienti ripetuti incrementali: 4,0% × 1.600 = 64.

• Contributo incrementale: (2,995 $ meno 2,835 $) × 1.600 = 256 $.

• Costo per cliente aggiuntivo abituale: $1.760 ÷ 64 = $27,50, contro un margine di $31,50 su un ordine tipico.

Il report dei riscatti avrebbe mostrato 176 ordini e circa 12.300 $ di vendite con il codice. Il vero aumento è stato di 64 clienti e 256 $ di margine di contribuzione. L’offerta ha funzionato per poco, superando di mezzo punto l’incremento di pareggio di 3,5 punti.

Si noti che 32 persone del gruppo esposto sono tornate senza utilizzare il codice. Il report di riscatto non le include. Il confronto con il gruppo di test le include.

Bisogna inoltre tenere conto del rumore di fondo. Con queste dimensioni del gruppo, l'intervallo del 95% per l'incremento va da circa 0,7 a 7,3 punti. Ciò significa che il risultato reale potrebbe essere ovunque, da una perdita a un guadagno consistente. Una decisione sensata è quella di mantenere l'offerta, testare una versione più economica la prossima volta e verificare il tasso di ripetizione a prezzo pieno per entrambi i gruppi fino a maggio prima di aumentare l'offerta.

Quanto deve essere grande il gruppo di controllo?

Più grande di quanto la maggior parte dei negozi si aspetti. Quando il tasso di fidelizzazione è basso, i piccoli ascensori necessitano di migliaia di clienti per gruppo prima che si possa distinguere la loro presenza dal caso.

La tabella mostra approssimativamente quanti clienti sono necessari a ciascun gruppo per rilevare in modo affidabile un ascensore, utilizzando impostazioni standard (livello di confidenza del 95% e potenza dell'80%, con gruppi di dimensioni uguali).

Da ciò derivano alcune regole pratiche:

• Dimensione del gruppo di test. Con decine di migliaia di clienti idonei, un gruppo di test di validazione del 10-20% è sufficiente. Con poche centinaia o un paio di migliaia di clienti, è consigliabile utilizzare un gruppo di test di validazione del 30-50%, perché un gruppo di test di validazione troppo piccolo rende l'intero test inaffidabile.

• Durata del test. Mantieni la promozione attiva per almeno 60-90 giorni, ovvero per un ciclo di riacquisto naturale dei tuoi prodotti, in modo che i clienti meno assidui abbiano il tempo di tornare.

• Ripeti il ​​test. Esegui la stessa suddivisione dei dati su due o tre campagne e somma i risultati. I test aggregati forniscono una risposta più chiara rispetto a una singola ipotesi.

• Quando sei troppo piccolo. Se ogni gruppo avesse solo poche centinaia di clienti, si potrebbe comunque effettuare un test di validazione, ma il risultato andrebbe considerato come un'indicazione, non come una prova definitiva. Durante la fase di apprendimento, è preferibile optare per offerte economiche, poiché il rischio di sbagliare è minore.

Quando usare Shopify Rollouts e quando un gruppo di controllo clienti

Shopify Rollouts e un gruppo di controllo clienti rispondono a domande diverse. Rollouts confronta i visitatori del negozio per giorni o settimane; il gruppo di controllo segue clienti noti per mesi.

Dal 2 ottobre 2026, Shopify Rollouts può includere gli sconti e dividere il traffico tra gruppo di trattamento e gruppo di controllo. Secondo Shopify: documentazione analitica di implementazioneI visitatori vengono assegnati tramite un cookie del browser, quindi la stessa persona su un nuovo dispositivo può finire in un gruppo diverso. I risultati degli esperimenti si concentrano sulle metriche di conversione, non sono disponibili metriche specifiche per gli sconti, Shopify POS e i negozi headless non sono inclusi e gli esperimenti richiedono il Grow plan o superiore.

Ciò rende Rollouts una soluzione adatta per Test di uno sconto Shopify con Rollouts Sul sito, ad esempio, quale offerta BFCM converte meglio questa settimana. Un'offerta di fidelizzazione del primo trimestre è diversa. Viene inviata via email a clienti specifici, il secondo ordine può avvenire su qualsiasi dispositivo o canale e il risultato che interessa è rappresentato dagli acquisti ripetuti e dal margine di profitto nell'arco di 60-90 giorni. Per questo, un'analisi dei clienti basata su tag è lo strumento migliore.

Cosa fa DiscountRay e cosa non fa

DiscountRay, un'app per sconti su Shopify sviluppata da EFOLI, può gestire l'offerta per il tuo gruppo di utenti. Non si occupa però di misurare i risultati. Questa parte viene gestita dai dati di Shopify e dal tuo foglio di calcolo o strumento di analisi.

Ecco in che modo questo metodo si rivela utile:

• Offerta valida per un solo tag. Nel Growth plan, DiscountRay supporta la definizione dei prezzi in base al tag del cliente, in modo da poter limitare l'offerta ai clienti contrassegnati offerta q1-26.

• Codici che non possono essere divulgati. I codici monouso personalizzati sono associati a un singolo cliente: l'indirizzo email dell'acquirente deve corrispondere e il codice funziona una sola volta. Questo impedisce ad altri clienti di utilizzare un codice condiviso.

• Date fisse. È possibile programmare le date di inizio e fine dell'offerta, in modo che il periodo di validità sia lo stesso per tutti i clienti interessati.

• Condizioni più favorevoli. Nel Pro plan, sconti personalizzati in base al tag o alla lista clienti È possibile utilizzare anche il valore del carrello, il paese e la cronologia degli ordini, con un importo fisso, una percentuale, la spedizione gratuita o un omaggio come premio.

Non divide invece i clienti in gruppi, non calcola l’incremento e non misura i ricavi incrementali. Non è uno strumento di sperimentazione: leggi quindi i risultati dai segmenti Shopify e dall’esportazione degli ordini. Growth costa 14 $ al mese e Pro 29 $ al mese, entrambi con una prova gratuita di 14 giorni, come indicato nella Pagina dei prezzi di DiscountRay.

Chi non deve mai entrare nel gruppo di controllo

Escludi dai tuoi ordini solo le offerte facoltative. Se un cliente ha diritto a qualcosa, dargliela è più importante che superare un test senza errori.

• Ai clienti spettava un risarcimento per il servizio. Chi ha ricevuto un ordine in ritardo o danneggiato dovrebbe ricevere la riparazione che normalmente offriresti.

• Clienti B2B con prezzi concordati. Le condizioni contrattuali o i termini del listino prezzi non costituiscono una variabile di test.

• Ricompense promesse. Se hai pubblicizzato un premio, come ad esempio un vantaggio fedeltà o uno "sconto sul secondo ordine" stampato sulla confezione, tutti coloro che ne hanno diritto lo riceveranno.

Errori comuni

Selezionare a mano coloro che resistono. Se si frenano i clienti "meno interessati", la loro reazione sarà comunque negativa, e l'offerta sembrerà migliore di quanto non sia in realtà.

Confronto tra coloro che hanno riscattato il proprio debito e coloro che non lo hanno riscattato. Le persone che hanno riscattato erano già più interessate. Confronta sempre l'intero gruppo esposto con l'intero gruppo che ha resistito.

Lasciare trapelare i codici. Un codice pubblico o condivisibile può raggiungere i clienti che non hanno ancora utilizzato i siti di coupon. Utilizza codici bloccati per i clienti e fai attenzione a condivisione di codici sconto.

Modifica dell'offerta a metà del test. Aumentare lo sconto dopo due settimane di scarso afflusso trasforma un test in due test parziali.

Fermarsi alla prima settimana positiva. I risultati iniziali possono variare notevolmente. Decidete la data di fine prima di iniziare e rispettatela.

Leggere i totali anziché le percentuali. Il gruppo esposto è più numeroso, quindi avrà sempre più ordini. Confronta per cliente.

Dimenticandosi dei rimborsi e del periodo successivo all'offerta. Un secondo ordine restituito non equivale a un acquisto ripetuto, e un successo a gennaio può trasformarsi in un calo degli ordini a prezzo pieno ad aprile.

Trasforma il risultato nella prossima decisione per il Q1

Utilizza il risultato per modificare un elemento alla volta. Confronta il sollevamento con il sollevamento di pareggio, quindi osserva l'ampiezza dell'intervallo.

L'obiettivo è un costo inferiore per cliente ripetuto incrementale nel tempo. Tale numero è anche il modo più equo per valutare un'offerta mirata rispetto a un programma a punti, perché confronta il costo per ordine ripetuto aggiuntivo invece del numero di premi distribuiti.

Conclusione

Un'offerta di fidelizzazione è valida solo se riesce a riportare in negozio clienti che altrimenti non sarebbero tornati, a un costo che il margine di profitto aggiuntivo può coprire. I riscatti non possono dimostrarlo. Un gruppo casuale di clienti che non hanno aderito all'offerta, invece, sì.

Per misurare l'incremento di fatturato derivante dalla tua offerta del primo trimestre, calcola il punto di pareggio prima dell'invio, dividi casualmente i clienti idonei, proponi l'offerta a un gruppo e confronta i risultati ottenuti dai due gruppi dopo 60-90 giorni. Ripeti l'operazione a gennaio, in primavera e ogni offerta del primo trimestre successiva si baserà su ciò che ha effettivamente funzionato.