Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.
Брагинский Олег
1.   Сегментация      •     нормализация персональной информации, унификация клиентских профилей, оценка нормализации     ...
Корректные данные                                         Корректируемые данные и дубликаты                               ...
№                                                                     Метод1    Достоверность = произведение частоты встре...
№                                                                    Метод26   Идентификация признака пола в словарях: фам...
Заполнено            Исправлено          Дополнено             Итог           Некорректируемая ошибка                     ...
Чистка, нормализация, повышение связности     Фамилия                       Имя                         Отчество          ...
Определим ценность клиентов, например, по формуле: где значения переменных по умолчанию равны «1» и корректируются согласн...
Узнавание «старого» и распознавание «нового» Клиента позволяет подобрать конфигурацию продаваемых устройств, соответствуя ...
Сегментация позволяет определять очередность и приоритетность обслуживания:         Сегмент                               ...
Сохранение                                                                                                  Таблицы       ...
Средний            Пол, %       Средняя сумма Срок между                        Семейное положение, %        Количество,  ...
Образование по сегментам                                                            Должности по сегментам100%            ...
Пол, % Сумма Срок между                    Образование, %                               Должность, %            Возраст,  ...
Средний по величине сегмент - 19,3 К чел. Возраст - 31,2 года. Мужчины 100%. 86,5% имеют среднее              Средний сегм...
Кластер            Показатели                                        Парень               Интеллектуал                    ...
База оценки лояльности – Клиенты выполнившие покупки в еМагазине в 2010 году. Основной признак лояльности – действие Клиен...
Количество клиентов, %                                           История лояльности клиентов (в 2010 – 100%), %           ...
1. Среди всех клиентов доля «Негативщиков» составляет около 1%, с «Высокой» лояльностью – 25%, со «Средней» и «Низкой»: 38...
Брендированная бонусно-накопительная-кредитно-дебетная-платежно-купонно-фишко-лотерейная карта для поддержания лояльности,...
Брендированный подарок                                                     Раздаточные материалы                          ...
Уважаемая Наталья                                                Уважаемый Николай     Уважаемый Петр                    В...
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX
Nächste SlideShare
Wird geladen in …5
×

Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX

4.483 Aufrufe

Veröffentlicht am

Veröffentlicht in: Business
  • Als Erste(r) kommentieren

Кластеризация и сегментация клиентов, программы лояльности многопартнерские коалиции... Олег Брагинский, конференция OWOX

  1. 1. Брагинский Олег
  2. 2. 1. Сегментация • нормализация персональной информации, унификация клиентских профилей, оценка нормализации • изменение интерфейсов ввода контактных данных для уменьшения количества ошибок и ускорения продаж • сегментация и определение целевых групп клиентов • идентификация клиентов и параметризация уровня обслуживания2. Кластеризация клиентов • выделение неявных параметров и утверждение кластеров (фиксация и отбраковка) • поиск скрытых зависимостей и выявление трендов • создание описаний для маркетинговых активностей • определение претендентов для активации и вторичных продаж3. Программы лояльности • оценка лояльности каждого покупателя существующей клиентской базы • разработка концепции возвратности клиентов и обеспечения повторных покупок • выбор каналов коммуникации для стимулирования накопления и траты бонусов • проведение кампаний и модульные коммуникации,4. Многопартнерские коалиции • выбор модели альянса и оценка потенциала вероятных Партнеров • построение модели и поведенческий анализ покупок совершаемых за бонусы • управление клиентскими предпочтениями и циклом обращения благ • проектирование, перенаправление и балансировка клиентских потоков5. Интернет-банкинг • быстрый факторинг - беззалоговое финансирование предоплаты товаров и увеличение оборотного капитала • привлечение кредитных средств для поддержания импульсивных покупок • подключение к банкам, брокерам, платежным системам, терминалам оплаты • создание накопительных счетов и проведение розыгрыша лотерей6. Безлюдные продажи в Интернет • конкурсное определение круга надежных Партнеров (кто-то вводит заявки для Вас и/или Вы вводите чьи-то заявки) • интеллектуальные алгоритмы подбора связанных предложений • формирование «лучшей следующей покупки» • концепция мониторинга продаж в режиме реального времени, быстрое реагирование на изменения7. Итоги. Выводы. Рекомендации 2
  3. 3. Корректные данные Корректируемые данные и дубликаты Некорректируемые данные Перестановки компонент Частота встречаемости Обработка данных Дополнение компонент Коэффициент доверия Приведение компонент к словарям Словари Кодировка компонент по справочникам Справочники Расширение компонент Аналитики Распознавание компонент Би- и Три-граммы Исправление компонент Квадро-граммы Идентификация Эксперты Сведение дубликатов Уникальные связанные корректные данные Слабо связанные корректные данные Некорректируемые данные 4
  4. 4. № Метод1 Достоверность = произведение частоты встречаемости распознанных по словарям компонент (2 коэффициента: русский, украинский)2 Расчет частотных коэффициентов отдельно для фамилии, имени, отчества3 Расчет коэффициента Ф-Ф – компонент фамилии в справочнике фамилий4 Расчет коэффициента Ф-И – компонент фамилии в справочнике имен5 Расчет коэффициента Ф-О – компонент фамилии в справочнике отчеств6 Расчет коэффициента И-И – компонент имени в справочнике имен7 Расчет коэффициента И-Ф – компонент имени в справочнике фамилий8 Расчет коэффициента И-О – компонент имени в справочнике отчеств9 Расчет коэффициента О-О – компонент отчества в справочнике отчеств10 Расчет коэффициента О-Ф – компонент отчества в справочнике фамилий11 Расчет коэффициента О-И – компонент отчества в справочнике имен12 Восстановление имен и отчеств из инициалов13 Восстановление имени по фамилии, отчеству, телефону14 Восстановление отчества по фамилии, имени, телефону15 Восстановление фамилии по имени, отчеству, телефону16 Корректировка орфографических ошибок с отличием в 1 или 2 символа для фамилий, имен, отчеств (по таблицам биграмм)17 Корректировка орфографических ошибок с отличием в 1, 2 или 3 символа для фамилий, имен, отчеств (по таблицам триграмм)18 Идентификация колонок по ‗вич‘ и ‗вна‘ для перестановки ФИО19 Распознавание компонентов ФИО по словарям20 Распознавание компонентов ФИО по справочнику клиентов21 Идентификация заказов по справочнику клиентов22 Восстановление принадлежности к полу - имени и отчества по соотношению 1ж-2м, 1м-2ж23 Построение словарей: фамилий, имен, отчеств24 Построение словарей: область, район, тип населенного пункта, населенный пункт25 Построение словарей: типов улиц, улиц 5
  5. 5. № Метод26 Идентификация признака пола в словарях: фамилии, имени, отчества (0-ж, 1-м, 5-с, 8-не возможно определить)27 Идентификация дня рождения28 Идентификация пола29 Идентификация явных дубликатов30 Идентификация не явных дубликатов31 Идентификация не точных адресов (одинаковые адреса-ФИО разные)32 Идентификация не точных ФИО (одинаковые ФИО-адреса разные)33 Ручная корректировка ФИО34 Ручная корректировка коротких фамилий, имен, отчеств35 Ручная корректировка длинных фамилий, имен, отчеств36 Ручная корректировка коротких городов, улиц37 Ручная корректировка длинных городов, улиц38 Определение И, О по ФИО и одному из телефонов внутри базы39 Определение компонентной чистоты базы исходной и после коррекций (сколько распознано отдельных компонент )40 Определение объектной чистоты базы исходной и после коррекций (сколько распознано объектов реального мира)41 Скрыто42 Скрыто43 Скрыто44 Скрыто45 Скрыто46 Скрыто47 Скрыто48 Скрыто49 Скрыто50 Скрыто 6
  6. 6. Заполнено Исправлено Дополнено Итог Некорректируемая ошибка шт. % шт. % шт. % шт. % шт. %Дата первой покупки 100 000 100,0 0 0,0 0 0,0 100 000 100,0 0 0,00Точка обслуживания 100 000 100,0 0 0,0 0 0,0 100 000 100,0 0 0,00Сумма покупок с накоплением е-Бонуса 100 000 100,0 0 0,0 0 0,0 100 000 100,0 0 0,00Фамилия 58 414 58,4 4 190 4,2 20 053 20,1 78 467 78,5 284 0,28Имя 76 736 76,7 3 601 3,6 18 564 18,6 95 300 95,3 66 0,07Отчество 25 491 25,5 2 597 2,6 16 427 16,4 41 918 41,9 145 0,15День рождения 32 738 32,7 0 0,0 0 0,0 32 738 32,7 43 0,04Пол 69 829 69,8 1 679 1,7 2 428 2,4 72 257 72,3 301 0,30Тел контактный 100 000 100,0 0 0,0 0 0,0 100 000 100,0 0 0,00Город доставки 63 619 63,6 3 775 3,8 1 594 1,6 65 213 65,2 0 0,00Улица 58 191 58,2 658 0,7 0 0,0 58 191 58,2 0 0,00Дом 58 193 58,2 0 0,0 0 0,0 58 193 58,2 0 0,00Квартира 40 152 40,2 0 0,0 0 0,0 40 152 40,2 0 0,00 Итого 883 363 68,0 16 500 1,3 59 066 4,5 942 429 72,5 839 0,01 Параметр Ячеек Масштаб Размер БД 1 300 000 100 000 строк * 13 столбцов Заполнено 883 363 68,0% Действие Ячеек Доля от исходной БД, % Исправлено 16 500 1,3 Дополнено 59 066 4,5 Коррекции не подлежит 839 0,01 Возврат Заказчику 942 429 72,5 7
  7. 7. Чистка, нормализация, повышение связности Фамилия Имя Отчество ИНН или ДРклиентских данных улучшают процессы Брагинский Олег Леообслуживания Клиента (консультирование, Леонидовичприем заказа, перекрестные продажи). Форма собственности Краткое наименование ЕДРПОУ Леонтьевич ЛеоновичСледует модифицировать карточку Клиента: Полное наименование Леопольдович• встроить справочники для ускорения набора и уменьшения количества ошибок: o фамилий, имен, отчеств; Телефоны o областных и районных центров; Мобильный Контактный Домашний Рабочий o типов населенных пунктов, населенных пунктов; o типов улиц, улиц; Адрес Доставка Проживание Фактический Юридический o форм собственности и названий Область Район Тип Населенный пункт Тип Улица предприятий;• добавить новые поля: Здание Корпус Квартира/Офис Подъезд Этаж Доплата за подъем товара o тип (юридическое или физическое лицо); o дата рождения (для ФЛ); История Клиента Регистрация 28.10.07 Последняя покупка 28.10.11 Монитор NEC 30‖ o сегмент, кластер; Статус Кол-во покупок Сумма покупок, $ Ср. сумма покупки, $ o закрепленный менеджер; o уровень ценности, доходности, Активный 7 2 045 292 лояльности («светофор»); Пол: мужской Возраст: н/д Ср. длительность разговора 02:14 o количество е-Бонусных баллов; Сегмент Кластер Закрепленный менеджер o адрес электронной почты (с возможностью отправить электронное письмо, прямо из карточки Клиента); Свидетельство о регистрации Плательщик налога на прибыль o длительность телефонного разговора (отображается таймером в карточке Клиентов по рекомендации Баллов 1 643 81 заказа и фиксируется в базе). 8
  8. 8. Определим ценность клиентов, например, по формуле: где значения переменных по умолчанию равны «1» и корректируются согласно таблице: Параметр Влияние на ценность Значение ОбозначениеСогласился сообщить полные анкетные данные Повышает 0,1 за каждое поле анкеты АКаждый звонок завершает покупкой Уменьшает 0,05 за каждый звонок без завершения сделки ZУчтивость при последнем заказе Повышает 1 – вежлив, 0,5 – нейтрален, 0,1 - груб PАдрес доставки неизменен Уменьшает 0,05 за каждую смену адреса доставки DТелефон заказа неизменен Уменьшает 0,05 за каждую смену телефона заказа KДает рекомендации, упоминаемые при заказах Повышает 1 за каждую рекомендацию RПокупки в период акции Повышает 0,02 за каждый оплаченный заказ в акцию CПокупки в праздничный период Уменьшает 0,05 за каждую покупку в день официального праздника SЛожная доставка Уменьшает 1 за каждый не оплаченный товар FСогласился заменить товар на аналогичный Повышает 0,25 за каждую замену X Сортируем клиентскую базу по убыванию ценности. Для выделения сегментов применяем правило «Золотого сечения» (соотношение 2 к 3): Сегмент 1 2 3 4 5 Доля от 7,6 11,4 17,1 25,6 38,4клиентской базы, % По мере роста базы соотношение сегментов не будет меняться, что позволит поддерживать приемлемый уровень сервиса. Для каждого сегмента зададим группы обслуживающих сотрудников и способы обслуживания. Целевые группы клиентов определяем в границах сегментов согласно приоритетам бизнеса (активность, средний чек, доходность, покупок на Клиента). 9
  9. 9. Узнавание «старого» и распознавание «нового» Клиента позволяет подобрать конфигурацию продаваемых устройств, соответствуя ожиданиям:• тюнинг компонент накручивает цену до уровня финансового потенциала Клиента;• конструктор групповых покупок довешивает товар полезными аксессуарами;• маппинг схожести подбирает ближайшую замену при отсутствии товара на складе;• приоритайзер учитывает «старение» товара (выход модели из моды).Для изменений, следует модифицировать карточку подбора товара:• создать справочники значений компонент (для параметризуемых товаров): o точные параметры для технофриков (амперы, ватты, герцы, байты) o образные для непрофессиональной интеллигенции (мощный, удобный) o понятные для «блондинок» (красивый, легкий, стильный, компактный)• создать справочники сочетаемости (цепочки): o совместно покупаемых товаров (следует учитывать предыдущие покупки Клиента) o апгрейдов (модели, повышающие потребительские свойства в пределах бренда и категории товара) o альтернатив (если набор товаров превышает возможности Клиента меняем компоненты на близкие более дешевые). Экран, ― Процессор, тип Память, Гб Винчестер, Гб ОС, тип Вес, кг Цена, $ 15‖ 7 12 400 Win 8 b 2,1 1 000 14‖ 6 8 400 Win 7 x64 1,8 900 13‖ 5 6 250 Win 7 x32 1,5 800 12‖ 4 4 200 Vista 64 1,2 700 11‖ 3 3 180 Vista 32 1,0 600 10‖ 2 2 160 XP 64 0,8 500 8‖ 1 1 120 XP 32 0,7 400 х Наличие в городе х Киев х Сумка Граница - $ 1 000 х Мышка Кластер 2 Иванов Петр Сидорович, м now 00:41 Совершил 7 покупок, средний чек $ 462 15.10.10 фотоаппарат SONY $ 470 05.02.1978, 33 года, до ДР – 120 дней avg 03:16 18.08.11 монитор NEC $ 231 27.02.10 смартфон НТС $ 490 10
  10. 10. Сегментация позволяет определять очередность и приоритетность обслуживания: Сегмент 1 2 3 4 5Канал Объемное дерево IVR, Объемное дерево IVR, IVR отсутствует, прямой выход на оператора из Упрощенное дерево IVR Стандартное дерево IVR минимальное кол-во выход на оператора главного меню но с выходов на оператора низким приоритетом IVR Выделенная группа Высокий приоритет в Средний приоритет в Низкий приоритет в Самый низкий приоритет операторов очереди очереди очереди в очереди Контакт-центр Наивысший приоритет в Высокий приоритет в Средний приоритет в Низкий приоритет в Самый низкий приоритет очереди очереди очереди очереди в очередиЭлектронная очередь Обслуживает старший Обслуживает Обслуживание Обслуживание Обслуживание менеджер. закрепленный менеджер. специалистом. специалистом. специалистом. Подарки на НГ и Звонок на праздники + Поздравление с НГ и ДР Поздравление с НГ и ДР Поздравление с НГ и ДР праздники. открытка по почте. открыткой по почте. с помощью SMS. с помощью SMS.Точка обслуживания Наивысший приоритет Высокий приоритет обработки запросов. обработки запросов. Средний приоритет Низкий приоритет Самый низкий приоритет Информирование Информирование обработки запросов обработки запросов при обработке запросов звонком при звонком приИнтернет площадка необходимости. необходимости. 11
  11. 11. Сохранение Таблицы SPSS Кол-во Statistica итераций 5. K-Means Кол-во Перекоди Analyze Сегментация 1. Сбор данных в БД интернет-площадки. Cluster сегментов ровка 2. Унификация данных. Факторный анализ. Classify Определение базовых переменных для Переменные 4. анализа. 3. Исследовательская кластеризация. Основная задача – расчет оптимального количества Hierarchical Кол-во кластеров. Исследование ПеременныеКластеризация Cluster сегментов 4. Основная кластеризация массива. Factor 5. Расчет таблиц с описательными 3. Analysis характеристиками кластеров. Анализ результатов. Рекомендации. Соц.-Дем. Финансы Атрибутивные Кодировка Работа Данные для CRM / SPSS Нормализация Данные сегментации база покупок Регион Очистка Числовые Товар Обрезка 1. Продукты 2. 13
  12. 12. Средний Пол, % Средняя сумма Срок между Семейное положение, % Количество, Лет в Детей,Сегмент возраст, покупки, покупками, Не были в Гражданский чел. Ж M В браке Разведены Вдовые браке чел. лет К грн. мес. браке брак 1 19 328 31,2 0,0 100,0 3,8 9,4 50,6 33,4 6,4 8,8 0,8 9,4 0,8 2 28 940 33,6 50,7 49,3 3,5 9,8 57,9 22,2 11,7 6,5 1,8 10,0 0,9 3 16 436 33,7 0,0 100,0 3,8 9,7 64,1 19,1 7,9 8,3 0,6 9,7 1,0 4 25 826 35,9 100,0 0,0 3,8 9,7 50,7 16,5 15,9 11,4 5,5 12,9 1,2 5 9 470 35,9 40,8 59,2 9,5 11,0 58,6 17,2 13,3 8,2 2,8 11,4 1,1 Социальный статус супруга, % Образование, % Мобильный оператор, %Сегмент Не Собственное Неполное Неполное Ученая Интер Работает Пенсионер Студент Среднее Высшее Kyivstar МТС Life Beeline Jeans работает дело среднее высшее степень Телеком 1 72,6 22,7 2,9 1,0 0,8 1,6 86,5 12,0 0,0 0,0 43,7 36,0 18,0 1,4 0,7 0,3 2 82,6 10,7 4,9 1,0 0,8 0,0 0,0 0,4 99,4 0,2 41,0 44,4 11,9 1,9 0,6 0,2 3 75,1 20,8 2,9 0,7 0,6 1,3 87,9 10,8 0,0 0,0 42,5 40,6 14,3 1,6 0,9 0,2 4 89,6 1,6 5,3 3,3 0,2 1,4 88,6 10,1 0,0 0,0 44,3 37,8 15,3 1,5 1,1 0,1 5 74,9 14,7 8,6 1,1 0,6 0,4 35,8 8,2 55,5 0,1 44,6 40,4 12,8 1,4 0,7 0,2 Общая площадь, % Вид собственности, % Срок владения, % Способ приобретения, % Форма собственности, % ОбщийСегмент До 50-100 Более Совместно Не являюсь Полный 1-3 4-6 7 лет Привати- Наследство Государ- Коллек- трудовой Покупка Обмен Частная 50 м2 м2 100 м2 с другими владельцем владелец года лет и более зация /Дар ственная тивная стаж, лет 1 28,4 64,8 6,8 46,4 33,7 18,0 17,3 20,8 61,8 65,4 19,1 14,9 0,6 16,8 12,9 70,4 11,5 2 27,4 67,9 4,7 44,2 31,4 23,7 18,6 17,7 63,7 62,5 22,9 14,1 0,5 36,5 12,9 50,6 13,3 3 31,8 63,1 5,1 42,9 36,7 19,5 13,9 15,8 70,3 59,3 20,1 20,1 0,5 17,9 16,0 66,2 14,0 4 31,3 63,6 5,1 42,8 29,8 26,6 14,1 15,6 70,3 57,9 21,3 20,3 0,5 28,8 9,3 61,9 14,8 5 22,2 68,1 9,7 41,9 29,3 27,4 17,9 20,0 62,1 58,6 26,8 14,1 0,5 18,4 10,0 71,5 15,3 Сфера деятельности, % Количество работников, % Должность, %Сегмент Производ- Строитель- Образо- Здоро- Дире- Менед- Инже- Рабо- Обслужи- Другое Торговля Питание Власть Финансы 4-15 16-50 51-100 101-500 500+ ство ство вание вье ктор жер нер чий вающий 1 30,2 23,3 16,8 8,8 10,2 4,4 1,1 1,6 1,5 16,2 21,1 19,1 21,7 21,9 15,5 9,6 34,0 35,8 5,1 2 25,2 22,0 9,4 5,3 3,6 10,2 10,7 8,2 4,2 14,3 20,0 17,8 24,0 23,8 46,9 16,1 13,9 19,5 3,6 3 31,3 20,5 20,0 7,5 10,1 3,8 1,5 2,1 1,2 14,2 19,3 16,8 23,3 26,4 18,7 6,4 32,0 39,0 3,9 4 19,0 33,0 7,5 11,9 1,8 6,3 6,0 2,6 10,1 20,9 21,1 16,1 20,9 20,9 15,6 24,2 7,3 39,1 13,8 5 26,8 28,8 10,5 6,6 6,2 5,7 3,5 6,7 3,6 22,4 20,4 14,9 19,1 23,2 53,5 12,2 10,3 21,2 2,8 14
  13. 13. Образование по сегментам Должности по сегментам100% 100% 12 11 10 16 16 1980% 80% 10 6 47 55 24 54 Ученая степень Директор60% 60% 34 32 Высшее 7 Менеджер 99 86 88 89 Неполное высшее 16 Инженер40% 8 40% 12 Среднее 39 Рабочий 14 10 Неполное среднее Обслуживающий 36 3920% 36 20% 20 21 2 1 1 14 0% 0% 5 4 4 3 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Динамика продаж единиц товара, % Динамика средней цены по месяцам, К грн. 50 15 40.8 40 12 1 30 24.9 9 2 21.9 3 20 6 4 9.5 5 10 3 1.3 0 0 1 2 3 4 5 12 1 2 3 4 5 15
  14. 14. Пол, % Сумма Срок между Образование, % Должность, % Возраст, Товар покупки, покупками, Неполное Неполное Ученая Обслужи- лет Ж М К грн. Среднее Высшее Директор Менеджер Инженер Рабочий мес. среднее высшее степень вающийНоутбук 32,6 43,0 57,0 5,8 10,7 1,1 59,6 8,7 30,5 0,0 23,4 14,4 20,3 35,0 6,9ТВ 35,5 42,3 57,7 5,6 10,5 0,7 56,6 5,8 36,8 0,1 30,1 12,6 20,3 30,4 6,7Стиральная 34,8 53,8 46,2 4,5 10,2 1,2 61,5 7,3 29,9 0,2 24,3 15,1 17,9 34,8 7,9Холодильник 37,3 56,0 44,0 5,7 10,6 0,8 62,6 4,3 32,2 0,1 25,6 14,5 18,9 31,6 9,4Посуда 36,6 56,4 43,6 3,4 9,1 0,7 55,4 5,7 38,2 0,1 30,3 14,6 17,7 29,1 8,3Видео 32,4 44,8 55,2 3,5 8,6 1,3 52,5 9,0 37,0 0,1 25,7 17,9 17,9 31,8 6,6Другое 35,0 46,8 53,2 4,1 9,5 1,1 62,4 5,4 31,0 0,1 23,8 12,7 21,1 34,6 7,9 Товар Описание профиля клиента Ноутбуки покупают преимущественно мужчины. Сумма покупки 5-6 К грн. Самые дорогие покупки. Самый долгий срок между покупками.Ноутбук Большая популярность среди Клиентов с неполным высшим образованием (студенты). Если работают – пик по должностям инженер и рабочий. ТВ покупают, в основном, мужчины. Сумма покупки 5-6 К грн. Клиенты с самым высоким статусом. Предпочтение среди Клиентов сТВ высшим образованием, работающим на должностях директора, руководителя, инженера. Стиральные машины приобретаются, главным образом, женщинами. Сумма покупки 4-5 К грн. Особую популярность имеют среди КлиентовСтиральная с неполным средним, средним или неполным высшим образованием. Работают рабочими или менеджерами. Холодильники покупают, в основном, женщины. Самый старший возраст. Сумма покупки 5-6 К грн. Особая популярность среди Клиентов соХолодильник средним образованием, работающими в качестве обслуживающего персонала. Посуда в кредит приобретается женщинами. Сумма покупки 3-4 К грн. Популярна среди Клиентов с высшим образованием, а такжеПосуда неполным средним или неполным высшим (студенты ВУЗ, колледжей). Работают директорами, руководителями, рабочими или обслуживающим персоналом. Видео покупается самыми молодыми Клиентами, скорее мужчинами. Сумма покупки 3-4 К грн. Самые короткий срок между покупками: 8-9Видео мес. Предпочитают Клиенты с неполным средним или высшим образованием (студенты), а также с высшим. Работают менеджерами. Другие менее популярные группы товаров пользуются популярностью среди Клиентов со средним образованием, работающимиДругое инженерами или служащими. 16
  15. 15. Средний по величине сегмент - 19,3 К чел. Возраст - 31,2 года. Мужчины 100%. 86,5% имеют среднее Средний сегмент. Перспективный образование. Средняя покупка - 3,8 К грн. Срок между покупками - 9,4 мес. В браке - 50,6%, не были в браке - Мужчины. Молодые. сегмент. МолодыеПарень 33,4%. Сфера деятельности: торговля - 23,3%, производство - 16,8%, строительство - 10,2%. Рабочие - 35,8%, Короткий период между люди из небольших инженеры - 34%. Покупают: ноутбуки - 28,6%, телевизоры - 21,7%, стиральная машина - 6,4%, холодильники - 5,4%, морозильники - 5,4%, видео - 5,3%. Одна покупка состоит из 1 товара. Регион проживания: Киев - 21%, покупками. Проживают в городов, часто Днепропетровская обл. - 11,8%, Одесская обл. - 6,2%. 34,7% живут в небольших городах. небольших городах. покупают. Большой сегмент – 28,9 К чел. 33,6 лет. Женщины - 50,7%, мужчины - 49,3%. 99,4% с высшим образованием. Покупка - 3,5 К грн. Между покупками - 9,8 мес. В браке - 57,9%, не были в браке - 22,7%, разведены - 11,7%. Большой сегмент. ПерспективныйИнтеллектуал Деятельность: торговля - 22%, образование/наука - 10,7%, органы власти - 10,2%. Директора - 46,9%, рабочие - Маленькие покупки. сегмент. Небольшие 19,5%, менеджеры - 16,1%. Покупают: ноутбуки - 22,8%, телевизоры - 22,3%, посуда - 8,3%, стиральные Высшее образование, покупки. Высшее машины - 7,7%, холодильники - 6,6%, видео - 6,5%. Покупка из 1 товара. Проживают: Киев - 19,5%, наука. Органы власти. образование. Днепропетровская - 10,6%, Одесская - 6,6%, Ивано-Франковская - 5,8%, Харьковская - 5,6%, небольшие города Крупные города. Большие города. 25,4%. Средний сегмент – 16,4 К чел. 33,7 лет. Мужчины - 100%. 87,9% - среднее образование. Покупка - 3,8 К грн. Средний сегмент. Между покупками - 9,7 мес. В браке - 64,7%, не были в браке - 19,7%, разведены - 7,9%. Деятельность: Перспективный Мужчины. СреднееРабочий торговля - 20,5%, производство - 20,0%, строительство - 10,1%. Рабочие - 39,0%, инженеры - 32,0%, директора сегмент. Мужчины. образование. В браке. - 18,7%. Покупают: ноутбуки - 25,9%, телевизоры - 21,2%, стиральная машина - 7,7%, холодильники - 6,3%, Работают не в видео - 6,3%, посуда - 5,8%. Покупка состоит из 1 товара. Регион проживания: Днепропетровская обл. - 17,4%, Рабочие. торговле. Киев - 15,7%, Одесская обл. - 10,1%, Харьковская обл. - 5,5%, Донецкая обл. - 5,4%, небольшие города - 29,7%. Днепропетровск, Донецк.Независимая жен. Большой сегмент - 25,8 К чел. 35,9 лет. Женщины - 100%. 88,6% - среднее образование. Покупка - 3,8 К грн. Самый большой сегмент. Перспективный Между покупками - 9,7 мес. В браке - 50,7%, не были в браке - 16,5%, разведены - 15,9%, гражданский брак - Женщины. Среднее сегмент. Большой по 11,4%. Деятельность: торговля - 33,0%, питание - 11,9%, охрана здоровья - 10,1%. Рабочие - 39,1%, образование. Разведены, размеру. Женщины. специалисты - 24,2%, директора - 15,6%. Покупают: ноутбуки - 25,7%, телевизоры - 19,5%, стиральная машина гражданский брак. - 10,6%, холодильники - 9,0%, посуда - 8,4%, видео - 5,3%. Покупка состоит из 1,1 товара. Проживание: Киев - Мало в браке. Товары Рабочие. Торговля, 16,6%, Днепропетровская - 14,6%, Одесская - 10,2%, Харьковская - 6,1%, небольших города - 29,2%. для хозяйства. питание, здоровье. Небольшой сегмент - 9,4 К чел. 35,9 лет. Мужчины - 59,2%, женщины - 40,8%. 55,5% - среднее образование, Маленький сегмент. Целевой небольшой 35,8% - высшее. Сумма покупки - 9,5 К грн. Межу покупками - 11 мес. В браке - 58,6%, не были в браке - 17,2%, Старший возраст,Средний класс сегмент. Большие разведены - 13,3%. Деятельность: торговля - 28,8%, производство - 10,5%. Директора - 53,5%, рабочие - 21,2%, директора. Большие покупки. Старший менеджеры - 12,2%, инженеры - 10,3%. Покупают: телевизоры - 49,2%, ноутбуки - 32,9%, холодильник - 12,4%, стиральная машина - 9,0%, посуда - 6,8%, видео - 5,8%, мониторы - 5,5%. Покупка состоит из 1,6 товара. покупки, 1,6 товаров. возраст. Статус. Киев Проживают: Киев - 29,6%, Одесская - 11,2%, Днепропетровская - 11,1%, Херсонская - 6,4%, Киевская - 6,2%, Телевизоры, ноутбуки. и область. Дорогие небольшие города - 27,8%. Киев и область, Одесская товары. 17
  16. 16. Кластер Показатели Парень Интеллектуал Рабочий Независимая женщ. Средний классКоличество, К чел. 19,3 28,9 16,4 25,8 9,4Средняя покупка, К грн 3,8 3,5 5,5 4,7 9,5Высшее образование, % 82,60 89,9 98,8 99,9 70,4Спящие, % 1,4 3,8 2,9 2,6 28,4Покупки только в акцию, % 93,4 91,4 87,1 95,5 69,9Покупки только вне акций, % 26,5 29,9 30,8 28,2 3,4Средняя стоимость товара, К грн. 2,2 2,4 3,1 3,2 1,9Заходов на сайт, шт./мес 69,6 122,8 65,2 129 74,9 Скрыто, % 3,1 11,6 22,7 7,6 83,7 Направление Скрыто, % 64,2 50,6 44 45,1 8,9 по количеству Скрыто, % 32,7 38 33,3 47,3 7,4 Скрыто, % 2,3 6,9 21,6 4,5 49,2 Направление Скрыто, % 7,2 5,8 7,3 2,7 8,1 по сумме Скрыто, % 90,5 87,3 71,1 92,7 42,7 баллы 23,6 203,9 1 234,9 165,0 1,0 Приоритет место 4 2 1 3 51.5 25.0 Средняя маржа Выделено 3 перспективных кластера для К $ коммуникации:1.2 21.0 • «Рабочий» • «Интеллектуал»0.9 17.0 • «Независимая женщина»0.6 13.0 путем выделения влияющих показателей.0.3 9.0 График распределения средней маржи на 5.0 единицу товара по сегментам подтвердил0.0 1 2 3 4 5 верность проведенного анализа. 1 2 3 4 5 18
  17. 17. База оценки лояльности – Клиенты выполнившие покупки в еМагазине в 2010 году. Основной признак лояльности – действие Клиента. Учитываютсядействия, подтверждающие или опровергающие приверженность Клиента еМагазину. Разные действия имеют разный вес в лояльности. Покупка Звонок Действие Действие Баллы Описание Баллы Описание Факт заказа товара важен. Решение работать Факт звонка важный. Активный интересЗаказ +5 Звонок 3 с еМагазином. Меньше, чем факт оплаты. к еМагазину. Намерение сотрудничать. Оплата заказа важна для лояльности, более -1 за звонок Клиент не может/не хочет бытьПолная оплата +7 Результат важна, чем заказ. без заказа клиентом. Пустой расход ресурсов.Возврат/ -0.1 за каждый Если возврат не обусловлен состоянием Тон -0.5 за Не желает конструктивно сотрудничать.обмен товара возврат/обмен товара (не работает). разговора агрессию Явная неудовлетворенность.Неоплата доставленного Клиент демонстрировал негатив к еМагазину. Доп. 1 за набор Доверие. Желание эффективно -10товара Больше оплаты - сознательный обман. информация вопросов сотрудничать.Отказ от заказа Пренебрежение обязательствами. Меньше -5 — — —до доставки оплаты - не злостное пренебрежение. +1 за каждый Постоянное сотрудничество с еМагазином. История 0.5 за сезон Долгое сотрудничество с еМагазином.История покупок год с покупкой Старые баллы дисконтируются со временем. звонков со звонком Старые баллы дисконтируются.Каждый балл дисконтируется с учетом давности действия:где r – норма дисконтирования (0.01) t – срок от действия до момента оценки лояльности в месяцах.Дисконтирование уменьшает баллы, полученные 5 лет назад, примерено наполовину.Лояльность оценивается как сумма баллов за все действия. Шкала для оценки лояльности, % по кол. клиентовГрадация Клиентов по лояльности к еМагазину: Негативщики Низкая 25% Средняя 50% Высокая 25% • Негативщики: сумма баллов отрицательная; • Низкая: 25% с наименьшей суммой баллов больше 0; • Средняя: 50% посередине суммы баллов более 0; -25% 0% 25% 50% 75% 100% • Высокая: 25% с наибольшей суммой баллов больше 0. 20
  18. 18. Количество клиентов, % История лояльности клиентов (в 2010 – 100%), % 100% 99% 99% 1% 96% 93% 95% 25% 80% 87% 73% 62% 36% Негативщики 60% Низкая Средняя 40% 44% Высокая 31% 27% 20% 23% 25% 6% 8% 8% 7% 38% 0% 1% 2% 2010 2009 2008 2007 2006 2005 Основные действия клиентов с разной лояльностью, % История действий клиентов (в 2010 – 100%), %100% 100% 11.980% 38.9 80% 62% 67% Только звонок 45.160% 81.1 60% 61% Только покупка 51% Звонок + Покупка 31.540% 40% 33% 30%20% 41.8 20% 29.6 14% 9% 18.6 5% 2% 2% 0% 1.2 0.4 0% 2% 2% 1% 2% Только кредит Только звонок Кредит и депозит Только покупка Звонок + депозит Только Покупка 2010 2009 2008 2007 2006 2005 21
  19. 19. 1. Среди всех клиентов доля «Негативщиков» составляет около 1%, с «Высокой» лояльностью – 25%, со «Средней» и «Низкой»: 38% и 36%.2. 86% продаж приходится на сегмент «Высокой» лояльности. Из всех проанализированных клиентов, 56% имело только звонок, 43% - звонок + покупка, и 1 % - только покупку.3. Самую высокую лояльность показывают клиенты, у которых была только покупка: 81% принадлежит к «Высокому» сегменту. Клиентов с «Негативом» и «Низкой» лояльностью в нем не встречается. Вторыми по лояльности являются клиенты звонок + покупка: 39% с «Высокой» лояльностью и 32% со «Средней». Клиенты только звонившие наименее лояльны: 12% «Высокой» и 45% «Средней» лояльности. Все «Негативщики» сосредоточены среди звонящих без покупки.4. Мужчин среди только звонящих больше, чем женщин. Среди только звонящих клиентов лояльность выше у женщин. Среди звонок + покупка, лояльность выше у мужчин.5. Если брать в общем, с повышением лояльности Клиента средний возраст растет. Средний возраст только звонящего Клиента меньше примерно на 10 лет по сравнению со звонком + покупка. Средний возраст среди «Негативщиков» заметно выше, чем в других сегментах лояльности.6. Образование Клиента существенно не влияет на его лояльность. С повышением лояльности уменьшается процент людей с незаконченным высшим образованием.7. При более высокой лояльности клиентов доля не бывших в браке и разведенных плавно уменьшается, тех кто в браке или в гражданском браке – увеличивается.8. Если при покупке Клиент уже является заказчиком еМагазина, возможны 2 случая: это повышает его лояльность или он «Негативщик». Для позитивных клиентов срабатывает факт позитивной истории. Для негативных клиентов негатив идет из негативной истории в еМагазине.9. Лояльность положительно коррелирует сфера деятельности «Производства». Негативно коррелируют – «Финансы», «Здоровье».10. Директора и Менеджеры менее лояльны, чем Рабочие, Инженеры или Обслуживающий персонал.11. Сотрудники государственных предприятий более лояльны, чем сотрудники частных компаний.12. Более высокой лояльностью обладают жители Донецкой, Харьковской, Львовской, Луганской, Ровенской областей, а также Крыма и г. Севастополя. Низкой: г. Киева, Николаевской и Черновицкой областей.13. Около 2/3 клиентов 2010 года имеют историю сотрудничества с еМагазином в 2009 и 2008 годах. 1/3 сотрудничала в 2007 году.14. Политика работы с Клиентом эффективно привлекает новых заказчиков.15. Наиболее лояльные клиенты имеют более долгую историю сотрудничества с еМагазином: среди заказчиков 2010 года с «Высокой» и «Средней» лояльностью около 90% имели покупки или контакты в 2009 и 2008 годах. В сегменте «Низкой» лояльности преобладают новые клиенты: только четверть из них сотрудничала в 2009 и 2008 годах.Вопросы для обсуждения:1. Более внимательно рассмотреть размеры баллов деятельности Клиента. Например, возможно, надо увеличить баллы за историю в еМагазине.2. Применяемая шкала для оценки лояльности имеет статистический характер. С изменением статистики клиентов границы шкалы могут изменяться, что приведет к «перепрыгиванию» клиентов при изменении выборки, например при изменении периода оценки. Как можно закрепить шкалу? 22
  20. 20. Брендированная бонусно-накопительная-кредитно-дебетная-платежно-купонно-фишко-лотерейная карта для поддержания лояльности, позволит:Клиенту:• получать дополнительную скидку при покупке товаров и услуг, накапливая е-Бонусы, использовать которые возможно только в компаниях Партнерской сети• реализовывать е-Бонусы на постоянно действующих «лотереях», «распродажах», «аукционах» в еМагазин, где за е-Бонусы (полностью или с обязательной долей) будут реализовываться товары широкого ассортимента по уникальным «акционным» ценам• использовать «персональный кабинет» на сайте еМагазин, для накопления данных о покупках, организовать дистанционную оплату коммунальных счетов, счетов за пользование мобильной связью и прочих получаемых услуг• при накоплении в течении 1-го года 1 000 е-Бонусов получать постоянно действующую именную бонусную еМагазин-карту• принимать кредитный лимит на еМагазин-карту, в зависимости от интенсивности потребления товаров и услуг еМагазина и Партнерской сети;• е-Бонусы начисляются зарегистрированным Клиентам (полностью заполнившим Анкету участника Программы лояльности), как следствие, пользуясь подпиской на SMS и e-mail рассылки, Клиент получает актуальную информацию об акциях и распродажах интересующих его товаров и услуг.• при начислении е-Бонусов необходимо учитывать интенсивность и размер покупок• адресные предложения сопутствующих товаров при накоплении достаточной суммы е-Бонусов• «Список желаний» – перечень товаров выбранных клиентом для приобретения за е-БонусыКомпаниям, под брендом еМагазин :• получать дополнительный доход (минимизируя собственные расходы на реализацию Программы лояльности), используя бонусно-лотерейную программу, взамен дисконтной• благодаря процессингу, связанному с учетными системами компаний участников, е-Бонус может работать по индивидуальным схемам, принятым в каждом отдельном магазине (изменение % бонусов с увеличением сумм, потраченных в конкретном магазине)• расширить клиентскую базу за счет Партнерской сети участников Программы• увеличить объемы реализации товаров и услуг за счет кредитной линии, предоставленной Клиенту банком-партнером еМагазина. Средства данной кредитной линии могут быть потрачены ТОЛЬКО в сети участников Программы• продавец (поставщик) получает возможность адресной рекламы и маркетинга, используя коалиционную базу данных Клиентов• целевая бонусно-лотерейная Программа для компаний (Клиентов ЮЛ), которые постоянно совершают корпоративные закупки.• увеличение объема продаж за счет подталкивания клиентов к покупке товаров определенной группы, которые позволяют быстрее накопить е-Бонусы для товаров из «Списка желаний»• управление объемом накопленных е-Бонусов путем изменения срока жизни, после наступления которого часть е-Бонусов «сгорает»Эмиссия кобрендинговой карты с изменяемым револьверным лимитом для беззалогового кредитования позволит увеличить поток клиентов, следуетобратить внимание на активацию и удержание заказчиков, увеличение размера транзакции и общего потребления в еМагазине и/или Партнерской сети. 23
  21. 21. Брендированный подарок Раздаточные материалы Персониф. предложение Баннерная перетяжка Электронная очередь Пластиковая карта Модульный текстКанал Мультиязычное Личный контакт Бегущая строка Прямой диалог Вес Сервис Подсервис Ароматизация Чек/квитанция Цветной текст Изображение Видеозвонок Аудиозвонок Файлообмен Приложение Объявление Синтез речи Промоакция Интерактив Раскраска Проектор Наклейка Листовка Вывеска Шаблон Лифлет Ссылка Виджет Баннер QR-код Pop-Up Сканер Гаджет Плакат Статья Форма Видео Аудио Стена Бланк Лента Текст CRM Игра Чат eМагазин, сайты WWW 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 140 Партнеров Интернет Social FaceBook, 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 121 Media Вконтакте News Twitter, RSS 1 1 1 1 1 1 1 1 8 Rows Skype, ICQ, Messengers 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Колл-Центр26 Google Talk17 Звонок Оператор, IIVR, IVR 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 120 Letter От руки, Принт 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 121 e-Letter e-mail, MMS, SMS 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 111 Раритеты Телеграмма, факс 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Реклама внешняя, Улица 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 126 Здания, Транспорт ТВ, радио, СМИ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 113 Пресса Пункт Фасад, Физический мир 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 126 выдачи Интерьер Офлайн Сотрудник, 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 126 еМагазин Рабочее место Брокер, Партнер 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 136 Комиссионер Мобильный Агент 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 133 сотрудник Интерактивный УСО 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 135 киоск Вес 3 3 4 8 14 10 3 4 7 5 4 9 9 4 7 6 10 8 4 7 4 4 6 12 8 2 6 15 6 9 7 5 12 3 2 4 5 4 5 5 9 8 4 4 9 7 7 10 14 24
  22. 22. Уважаемая Наталья Уважаемый Николай Уважаемый Петр Васильевна! Уважаемая Анна Федорович! Уважаемый Иван Сергеевич! Теперь Вы можете Львовна! Наконец-то доставка Захарович! Рады сообщить Вам о накапливать еБонусы в Вам больше не нужно товаров стала Спасибо за покупки новом функционале Вашем еМагазине. стоять в очередях – бесплатной. товаров у нас. Вашего еМагазина. покупайте в еМагазин. Ваш еМагазин. Ценим, Ваш еМагазин.SMS может поддерживать кампанию прозвона, основу которой составляет e-mail рассылка: 1. e-mail_1 - «подключайтесь», «активизируйтесь», «спасибо, что активны»; 2. пауза - анализ доставки и реакции Клиентов (10 дней); 3. sms - «Вам на почту отправлено сообщение. Ваш еМагазин» (клиентам «со старым функционалом»); 4. пауза - анализ доставки и реакции Клиентов (10 дней); 5. e-mail_2 - тем, кто не отреагировал на e-mail_1 и sms; 6. пауза - анализ доставки и реакции Клиентов (10 дней); 7. звонок - тем, кто не отреагировал на e-mail_1, sms и e-mail_2.Текст SMS (128): Шановний Клієнте, активуйте НОВИЙ персональний кабінет в улюбленому еМагазині - заощаджуйте кошти та час! Деталі www.еМагазин.ua 25

×