Cesty jak poznat e-zákazníka jsou různé, většinou ale vyžadují časovou investici do sběru dat. Jsou ale data, která vám většinou leží přímo pod nosem, a málokdo je zpracovává – díky nim přitom během chvíle získáte poměrně plastický obraz o tom, kam napnout své marketingové úsilí. Jak pracovat s PŠČ zákazníků?
Ať už váš e-shop jede na šabloně nebo máte vlastní řešení, ať už posíláte balíčky z velkého skladu nebo osobně chodíte na poštu, jsou údaje které sbíráte vždy a adresa doručení je ten úplně nejdůležitější.
Z čeho se taková adresa skládá?
Obvykle obsahuje jméno, příjmení, ulici, číslo popisné, jméno obce a poštovní směrovací číslo, případně telefon. Z praktického hlediska jsou pro analýzu nejlépe využitelné tři údaje – telefon, jméno a PSČ.
Telefon může posloužit jako jednoznačný identifikátor zákazníka, něco jako zákaznické číslo, ale funkční i u neregistrovaných zákazníků.
Ze jména (celkem přesně) zjistíte pohlaví zákazníka.
PSČ vám poví, kam balíček posíláte.
Tady možná namítnete že GDPR. A že ne každý zadává adresu protože osobní vyzvednutí, Balíkovny a Uloženky.
Co se GDPR týče, tam je důležité, aby žádné osobní údaje nešly ven. Pokud tedy najímáte externího analytika, data nejprve anonymizujte – např. Seřaďte telefony podle velikosti a přiřaďte jim čísla postupky. I inhouse raději křestní jména zkoumejte odtržená od celých adres, navázaná jenom na PSČ. Ono to stačí.
A jak na ty zákeřné uloženky a vůbec všechny lumpy, kteří si balíček nechávají poslat do práce? Vyfiltrujte si objednávky podle způsobu dodání a adresy výdejních míst zkoumejte zvlášť.
“Proč PSČ a ne název obce? Jména zvláště menších obcí se často opakují. Lhota, Vojkovice, Albrechtice, Bystřice… Jak poznáte, o kterou obec jde? A co když je ve jménu navíc překlep? Navíc, se slovy se pracuje hůře, než s čísly.”
Magické PSČ
PSČ je kouzelné číslo. Je to celkem jednoznačný identifikátor pošty, která má zásilku doručovat – a to je na něm magické. Chtělo by se říct, že kód PSČ je přidělován podle okresu, ale neplatí to vždy. A už vůbec neplatí, že co PSČ, to obec. Číslo sice odliší Hornídolní v Beskydech od Hornídolní na Šumavě, ale horní konec Blablákovic může mít úplně jiné PSČ než jejich dolní konec. Překreslovat PSČ do kartogamu na mapu poštovních okrsků je tak celkem jednoduché (pokud máte ten drahý program, co to umí). Navazovat je na data o počtu obyvatel v obcích, kraje, okresy nebo města, je o něco složitější a bohužel i ne zcela přesné. (Ale mezi slepými jednooký králem ;-)
No, a to druhé kouzlo PSČ? Každý ho píše, jak chce. Někdo s mezerou, někdo bez mezery. A někdo si svoje PSČ pamatuje jenom orientačně – pošťák to chápe, ale analytik už méně. A pak jsou experti, pro které je PSČ tak intimní, že zadávají vice méně náhodná čísla. A zkrotit v datech tenhle chaos, to je taky libovka.
Znamená to tedy, že analýzu podle PSČ nezvládnete? Neřekla bych. Jen se vám bude hodit recept.
Podrobný recept na PSČ drtič alá Durduin
Pro to, abyste si udělali jasno, nepotřebujete moc. Stačí vám data z prodejů, Excel, jeho mírně pokročilá znalost (na úrovni zadávání vzorců, vkládání a roztahování přes buňky, ideálně i kontingenční tabulky) a trocha času.
Příprava
Z databáze si do excelu vytáhněte tabulku se dvěma sloupci. V prvním budou kódy objednávek (jakýkoli jednoznačný identifiátor objednávky), v druhém PSČ, na které jste objednávku poslali. List, na kterém tabulka je, pojmenujte Zdroj
“Doporučuju pracovat jenom s objednávkami, které byly realizovány, tj. nestornovanými, nenulovými, ne zápornými. Ta jsou sice taky zajímavé, ale pokud jste ještě nezkrachovali, bude jich méně než těch úspěšných ;-)”
Založte si nový list a pojmenujte ho PSČ drtič. Do něj vložte pouze sloupeček s PSČ (Vložit jinak -> vložit jako hodnoty) a pročištěte ho (data -> odebrat duplicity)
Tím máte připravena data pro práci.
Sjednocení
Pokud to nemáte ošetřeno v objednávkovém formuláři, zákaznici vám PSČ zadali v různých formátech – nejčastěji s mezerou po prvních třech znacích a zcela bez mezery (ale někteří experti to možná udělali ještě jinak). Problém je, že Excel nechápe, že jde o totéž PSČ. Je tedy třeba všechno sjednotit do stejného formátu.
“V listu PSČ drtič si seřaďte sloupeček s PSČ podle velikosti a by oko ho zkontrolujte. Pokud se v něm nachází formáty s mezerou jinde než za 3. znakem, buď je přepište ručně (když je jich málo) nebo s nimi pracujte zvlášť (když je jich hodně).”
Jste v listu PSČ drtič. V prvním sloupci jsou pročištěná PSČ ve dvou základních formátech (s mezerou po 3. znaku a bez mezery). Je na čase začít sjednocovat.
Ve druhém sloupci odsekněte z PSČ první tři znaky.
Do pole B1 vložte tento vzorec =ZLEVA(A2;3)
Ve třetím sloupci odsekněte z PSČ poslední dva znaky.
Do pole C1 vložte tento vzorec =ZPRAVA(A2;2)
Ve čtvrtém sloupci všechny znaky zase spojíte
Do pole D1 vložte tento vzorec =CONCATENATE(B1;C1)
V pátém sloupci, pro jistotu, převeďte PSČ na číslo a dejte mi správný formát.
Do pole E1 vložte tento vzorec =NUMBERVALUE(D1)
Označte sloupec a zvolte formát PSČ (Formát buněk -> speciální -> PSČ)
Vypadá to, že jste připraveni na to, co přijde :-)
Doplnění názvů obcí a okresů
Jak už jsem psala výše, PSČ není úplně dokonalé, protože jedna obec může mít 0-n směrovacích čísel – a jedno směrovací číslo mohou mít i dvě obce. Nicméně, pořád to je to nejjednodušší, s čím pracovat a na úrovni okresů a krajů funguje docela dobře. Pojďme tedy zjistit, jak se jmenují obce, kam zboží posíláte.
Předně, stáhněte si databázi PSČ. Na stránkách České pošty jde o dokument "Seznam PSČ částí obcí a obcí bez částí" v Excelu. Rozbalte si zip a otevřete excelový soubor.
Ve svém souboru vytvořte nový list a pojmenujte ho PSČ zdroj. Ze staženého originálu vše zkopírujte a vložte do tohoto nového listu. Origoš už můžete s klidem zavřít.
Do listu PSČ drtič, do šestého sloupce, zadejte vyhledávací vzorec.
Do pole F1 zadejte =SVYHLEDAT(E1;'PSČ zdroj'!B:F;5;NEPRAVDA)
V poli by se vám měl objevit název obce a nebo #NENÍ_K_DISPOZICI
Následně v dalším sloupci dohledejte okres
Do pole G1 zadejte =SVYHLEDAT(E1;'PSČ zdroj'!B:F;4;NEPRAVDA)
V poli by se vám měl objevit název okresu, ve kterém se obec nachází a nebo #NENÍ_K_DISPOZICI
“Co když je v políčku napsáno #NENÍ_K_DISPOZICI ? Pokud se jedná jedno o jedno políčko, pak je chyba v PSČ. (Např. místo PSČ někdo zadal 12345) Pokud je to všude, pak je chyba v datech a/nebo ve vzorci. Ale to by se, při dodržení postupu, stát nemělo. ”
Roztažení vzorců
Uložte si soubor. Označte první řádek ve sloupcích B-G a vzorce roztáhněte směrem dolů, tak, aby byly na všech řádcích, na kterých se vyskytuje nějaké PSČ.
“Pokud máte hodně řádků, postupujte pomalu a nezmatkujte. Počítači to bude chvíli trvat, než všechno dopočítá. Spadnout by ale neměl.”
Navázání obcí a okresů na objednávky
Vraťte se zpátky do listu Zdroj. V tomto kroku ke každé objednávce přiřadíte její obec a okres. Jak?
Do první volné buňky sloupce C (pokud mají vaše data hlavičku, pak to bude C2) zadejte vzorec vyhledávající v PSČ drtiči.
Do C2 zadejte =SVYHLEDAT(B2;(E1;'PSČ drtič'!A:G;5;NEPRAVDA)
Získáte tak název obce, kam byla objednávka odeslána.
Do sloupce D2 pak zadejte =SVYHLEDAT(B2;(E1;'PSČ drtič'!A:G;6;NEPRAVDA)
Získáte tak název okresu, kam byla objednávka odeslána.
A Vaše data jsou připravena na velké finále.
Stvoření kontingenční tabulky
Nakonec potřebujeme zjistit, jak často posíláte do různých obcí a okresů. A k tomu vám dopomáhej kontingenční tabulka. (Zní to děsivě, ale je to dost jednoduché.)
V listu Zdroj nejprve zkontrolujte, že má každý sloupec svou hlavičku. Sloupec A pravděpodobně ID, sloupec B asi PSČ, sloupec C “obec” a sloupec D “okres”.
Hotovo? V tom případě vyberte všechny čtyři sloupce, a v záložce Vložit klikněte na Kontingenční tabulka. Vyskočí na vás dialogové okno, ale to nezkoumejte a jednoduše klikněte na OK. Program trochu zachroustá a tradá, jste v novém listu – a před sebou máte obdélníček s nápisem a zvláštní dialogové okno. Tohle dialogové okno se pokuste nezavřít.
Vymazlení kontingenční tabulky
Dialogové okno “tvůrce kontingenčních tabulek" na vás kouká přímo z prostředku listu. V poli nahoře jsou zaškrtávací názvy vašich sloupců (ID, PSČ, obec a okres), čtyři čtvercová pole dole jsou pak prázdná.
Všechno, co teď potřebujete udělat je, přetáhnout relevantní “názvy sloupců” do správných čtverců níže. Jak konkrétně?
Pro začátek jenom zaškrtněte čtvereček u “ID”. ID se automaticky zařadí do kastlíku Hodnoty a ve sloupci A, pod hlavičkou Počet z ID na vás vyskočí počet všech objednávek, bez ohledu na to, kam jste je odeslali. To ale už asi víte i bez toho. Jak si ale vedle sebe stojí jednotlivé okresy?
Abyste zjistili, kolik objednávek jde do kterého okresu, stačí když kliknete na “okres” a přetáhnete ho do kastlíku Řádky.
Ve sloupci A teď vidíte názvy okresů (bohužel seřazené abecedně) a ve sloupci B počty objednávek, odeslané do jednotlivých okresů. To už je zajímavější informace.
No, a když jsme u obcí, tady například můžete srovnat, jestli na objednávky vítězí Pardubice, nebo Hradec Králové. Jak na to? Okresy z kastlíku Řádky zase vyhoďte (stačí odkliknout zatržítko), a místo nich do něj vložte Obce. Teď vidíte kolik se prodalo v jaké obci, podle názvu obce. Ve sloupci A najděte políčko popisky řádků a ve filtru (ten šedý čtvereček v rohu políčka) zaklikněte jenom Hradec Králové a Pardubice. Tak co, kdo vyhrál?
“Pozor, tohle srovnání je vhodné pro města, ne pro malé vesničky. Kontingenčka sčítá všechny Lhoty jako jednu...”
Nakonec, pro zachování štábní kultury si list s kontingenční tabulkou pojmenujte jako Kontingenční tabulka. Nečekaně.
Na co mi tohle všechno je?
Vědět, kam posílám objednávky se hodí. Jednak, podá to skutečnou zpětnou vazbu o tom, jestli jste opravdu celostátní e-shop, nebo jenom lokální pidižvík. Pokud uvažujete o zřízení kamenných poboček nebo výdejen, řekne vám to, kde má otevírání smysl. A taky vám ukáže, do kterých lokalit má smysl napnout reklamní síly, například.
Co dál?
Samozřejmě, tohle základní provázání objednávek a PSČ s názvy obcí, je opravdu jenom základ. Když k objednávkám přidáte jejich hodnoty, uvidíte takhle, který region vám dělá jaký obrat. Když to provážete s daty o obyvatelstvu ze staťáku (rozdělení příjmů v oblasti, počet obyvatel v obcích a podobně), dostanete se k nějakému cca odhadu tržního potenciálu, uvidíte, jestli prodáváte spíše ve městech nebo na vesnici a podobně. A když si k tomu přečtete nějaké ty cizí diplomky které říkají, kolik % obyvatel používá váš produkt a z GA strukturu zákazníků podle pohlaví, tak už to jsou opravdu zajímavá čísla. Ostatně, rozložení v prostoru můžete sledovat i v čase. Nebo podle produktu v objednávce…
Každopádně, jedna věc by mě zajímala, až se do toho pustíte. Kolik % ze všech vašich objednávek udělali Pražáci?
