Apartado donde desplegamos el análisis relacional de la comunidad de cada recinto, analizando los datos y el consumo de cada usuario que nos ha comprado y dejando los datos de registro (clientes identificados).

Franja superior #

Los gráficos de la franja superior muestran 4 segmentos clave en lógica relacional: clientes según si aceptan o no comunicaciones, clientes nuevos o recurrentes, clientes según fase de fidelidad y clientes abonados o sin abono, todas las categorías interactivas para aplicar filtros.

Aceptación comunciaciones #

Distribución del total de clientes en función de si han aceptado o no comunicaciones durante el proceso de compra.

Clientes nuevos y recurrentes #

Distribución del total de clientes en función de si consta consumo en el período anterior (‘Clientes recurrentes’) o no (‘Nuevos clientes’). Clientes nuevos son clientes del período que no lo han asistido a ningún evento o actividad en el período anterior.

Fase de cliente #

Segmentación que califica el nivel de fidelidad de nuestra comunidad a partir de su probabilidad de retorno. La probabilidad de retorno se calcula en función de los eventos comprados en el período seleccionado (temporada o año) y el período anterior (temporada o año previo). Aplicando un algoritmo desarrollado por teknecultura y contrastado con múltiples equipamientos, segmentamos los clientes en: principiantes, activos y fieles.

• Principiantes: aproximadamente entre el 10 y el 20 % de ellos volverá. Clientes que han comprado en el período seleccionado en teknedata una sola vez y no tienen consumo en el periodo previo

• Activos: probabilidad de retorno entre el 35 y el 45%. Clientes con una o más visitas en el periodo previo y un máximo dos compras en el periodo mostrado, o sin visitas en el periodo anterior pero como mínimo 2 compras en la actual

• Fieles: probabilidad de retorno superior al 60%. Clientes con más de dos compras en el a temporada seleccionada y mínimo una visita en la anterior, o con dos compras en la actual y más de dos compras en el periodo anterior

Abonados #

Segmentación que identifica a los clientes que tienen alguna operación de pack o abono a sus compras dentro del período.

En todos los casos, poniendo el ratón encima nos informa del número de clientes y el porcentaje de cada categoría o segmento.

Gráficos de análisis #

Son 4 pestañas desplegables que nos permiten analizar en detalle cómo son y cómo consumen los clientes. Los gráficos con el icono [···] en la parte inferior son gráfico que permiten la visualización de los datos en formato tabla (haciendo clic sobre el icono aparece la opción).

Datos demográficos #

Para analizar las características demográficas de la comunidad.

Con los gráficos:

• Distribución del total de clientes por género. Con indicación del % de registros con este dato
• Distribución del total de clientes por edades. Media de edad y % de registros con el dato
• Geolocalización sobre el mapa de los clientes centrados en las coordenadas oficiales de cada código postal. Filtrables los datos de los 10 con más clientes (valor por defecto), los 100 con más clientes, o todos los códigos postales con los botones de opción sobre el gráfico.
• Histograma con el número de entradas de los 10 códigos postales con mayores ventas o las ventas presentadas en agrupaciones de códigos postales personalizables. Estas personalizaciones deben ser solicitadas e implementadas por teknedata y responder a un criterio inequívoco a partir del dato del código postal y permiten realizar agrupaciones como ciudad, corona interior, corona exterior, por ejemplo. Poniendo el ratón encima podemos ver cifras y porcentaje de cada agrupación o código postal.

IMPORTANTE: En cada caso sólo se contabilizan los datos identificados (se informe del porcentaje de estos debajo del gráfico) y el % corresponde al % de identificación sobre este total.

Patrones de consumo #

Para analizar los patrones de consumo de todos los clientes de la temporada o un determinado segmento creado aplicando filtros sobre el resto de los gráficos.

Analizamos:

• Frecuencia (cuántos espectáculos han comprado en la temporada) en promedio el dato y gráfico con la distribución de clientes por cantidad de espectáculos
• Distribución por compra agrupada. Clasificación de los clientes en categorías significativas de Marketing según el número de entradas por espectáculo que comprende. Un cliente que presente comportamientos de 2 categorías aparecerá en ambas, es decir, un cliente que ha comprado como grupo y también ha comprado individualmente podrá ser segmentado en las 2 categorías.
  • Grupos (con alguna compra de más de 10* entradas por evento)
  • Individuales (con alguna compra solos)
  • Parejas (con todas sus compras en pareja)
  • Sociales (pequeños grupos <5 y parejas que también compran en grupo pequeño)
  • Otros (la resta de las opciones)

• Anticipación, con el dato de la media de anticipación en cifra y gráfico de distribución con el número de clientes por anticipación mínima. En el gráfico podremos ver y filtrar segmentos interesantes para el análisis como los clientes que han comprado alguna vez a última hora o los que nunca han comprado nada con menos de 30 días de anticipación, por ejemplo. Poniendo el ratón encima nos muestra informe de tramo, cifra y porcentaje.
• Tipo de pack, gráfico con el que podemos ver, filtrar y analizar a los clientes que han comprado algún tipo de abono (abierto o cerrado). Identificamos las entradas incluidas dentro de algún abono o pack a partir de la información que nos llega desde el sistema de ticketing y que debe permitirnos esta identificación de forma segura. Poniendo el ratón sobre cada segmento nos muestra informe de cifra de total de clientes y porcentaje de cada tipo de pack.
• Distribución por tarifa de compra. En este gráfico un cliente que haya comprado con 2 tarifas aparecerá en las 2 barras correspondientes. Con este gráfico podremos filtrar y analizar cómo son los clientes que utilizan una cierta tarifa.

Estos gráficos y datos tienen en cuenta todas las compras de los clientes mostrados, es decir, si aplicamos un filtro de producto y analizamos a los clientes de un determinado espectáculo, su frecuencia no tendrá en cuenta sólo las entradas del espectáculo filtrado, sino todos los datos de la temporada de ese cliente.

Datos económicos #

5 grandes indicadores o KPIs:

• Total entradas de los clientes mostrados
• Total ingresos de los clientes mostrados
• Promedio de gasto por cliente
• Promedio de gasto por cliente y entrada
• Media de descuento por cliente

También se muestran 3 gráficos con distribuciones del total de clientes en función de:

• Tramo de gasto del período
• Tramo de gasto por entrada
• % mínimo de descuento en el que ha hecho sus compras

Poniendo el ratón sobre los gráficos se detallan los tramos, las cifras y % representados. Podemos filtrar todos los datos de clientes y tener en cuenta sólo las ventas entre dos fechas concretas con el filtro fechas de operación.

Segmentaciones por producto #

Es el espacio para ver los principales espectáculos y atributos cualitativos con más clientes, y para filtrar las ventas de un/os determinado/s espectáculos.

• Histograma con el número de clientes por espectáculo: muestra sólo 10 espectáculos con más clientes. En el eje los títulos de los espectáculos se recortan a los 5 primeros caracteres para facilitar su lectura. Poniendo el ratón encima se muestra el detalle.
• Tabla para seleccionar los espectáculos a filtrar: permite filtro positivo (selecciona espectáculos) o negativo (los excluye), haciendo click en la opción de invertir. Con buscador junto al icono de la lupa.
• Gráfico de barras con el total de clientes en función del atributo cualitativo principal: por defecto, éste es el género. La calificación del atributo se puede introducir dentro del sistema a través de “Configuración/Eventos”. Un cliente puede haber consumido espectáculos de varios atributos y por tanto sería contabilizado en varias barras. Poniendo el ratón encima se muestran las cifras detalladamente.
• Gráfico de barras de distribución sobre el 100%: nos permite ver qué % de los clientes de cada atributo cualitativo (los que tenemos representado en el gráfico de barras de al lado) son clientes sólo de espectáculos con este atributo, o lo son también otros. Los 2 gráficos combinados nos permiten evaluar lo fuerte que es la segmentación cualitativa en función del atributo principal. Por ejemplo, si nuestro atributo principal es el género, tenemos una programación ecléctica donde nuestros clientes se distribuyen por igual entre música y teatro, y de los clientes de teatro un 95% son sólo de teatro mientras que entre los de música sólo un 60 % lo son sólo de música, tendríamos un mayor segmento de teatro que de música.