Бизнес переплачивает миллиарды за одних и тех же клиентов

Бизнес переплачивает миллиарды за одних и тех же клиентов

В статье расскажем, почему бизнес теряет миллиарды на привлечение клиентов и как инструменты удержания помогут компаниям выжить в будущем без куки.
Если в мире не будет файлов cookie
Если в мире не будет файлов cookie
Британская консалтинговая компания Ernst & Young еще в 2021 году опубликовала статью о постепенном отказе интернета от файлов cookie. Суть в том, что браузеры выбрали стратегию засекречивания данных о поведении пользователей в интернете, чтобы сохранить их конфиденциальность.

Firefox отказался от сбора данных о посещении пользователями разных сайтов. Google Chrome планирует.

Данных о поведении пользователей в интернете станет меньше. Вслепую таргетированной рекламе сложнее подстроить предложение под пользователя: не ясно, чем он интересуется. Ее стоимость вырастет.

Зато массовая реклама на фоне дорогого таргета, наоборот, наберет популярность. На первый взгляд, неплохо: массовая реклама дешевле. Но конверсия в покупку у нее низкая: из 100 тыс. контактов 30 тыс. целевые, а остальные — те, кто заинтересовался, но не купит.
100 тыс трафик
30 тыс купят
70 тыс не купят никогда
Компании с упором на привлечение клиентов пострадают. Особенно заметит ущерб крупный бизнес.

На примере ретейлера. В этом бизнесе низкая маржинальность, в пределах 10%. Это нормально из-за издержек: логистика, аренда помещения, оборудование, зарплаты сотрудникам и бюджет на маркетинг.

Рост бюджета на маркетинг повлияет на маржинальность. Пусть в обычное время маржа ретейлера 4%. И если при тратах на таргет она снизится на процент, это потеря. Сокращение прибыли на четверть.

Поможет удержание клиентов. Компании конвертируют трафик от таргетированной рекламы в подписчиков. Подписчиков — в покупателей, покупателей — в постоянных клиентов. Тех, кого не получается конвертировать, — не терять, а общаться с ними.

Инструменты удержания:

1. Сбор базы. Компания хранит данные о клиенте, заполняет профиль клиента. Запускает кампании по лидогенерации с помощью маркетинговых игр и поп-апов на сайте.

2. Обогащение базы данными. Новые данные помогут компании с сегментацией предложений в рассылках. Данные получают из анализа поведения клиентов на сайте и с помощью опросов.

3. Сегментация базы. В компании клиентов делят на группы по схожим признакам: новички, покупают регулярно, покупают в одной категории, не покупали месяц.

4. Разработка персональной стратегии для сегментов. Компании разрабатывают предложения, которые выгодны клиенту. Долго выбирал холодильник — получил скидку на холодильник.
Как переплатить полтора миллиарда за клиентов и не заметить этого
Как переплатить полтора миллиарда за клиентов и не заметить этого
Представим застройщика жилого комплекса «Семейная мечта».

Перед сотрудниками два KPI. Маркетинговый отдел привлекает X лидов в месяц и доводит их до этапа «Звонок менеджеру» с помощью рекламы.

Менеджеры закрывают Y продаж в месяц.

Затраты компании. Лид — готовый к разговору с менеджером человек — стоит застройщику 30 тыс. руб. Это затраты на таргетированную рекламу в интернете. Конверсия из звонка в покупку — 10%. То есть только 10% потенциальных клиентов купят квартиру.

Считаем. За продажу квартиры застройщик заплатит 300 тыс. руб. А чтобы продать 500 квартир в ЖК «Семейная мечта», — 1,5 млрд руб. из рекламного бюджета.

Когда начинаются переплаты. Квартиры проданы, проект закрыт. Через три года застройщик запускает строительство ЖК «Квартиры хоть куда». Пора распродать квартиры.
Работают по той же схеме: таргетированная реклама — звонок — продажа. Компания опять тратит 1,5 млрд руб. И напрасно, потому что свою долю рынка она захватила еще три года назад.

Среди потенциальных покупателей «Семейной мечты» были те, кто так и не решился на покупку и всё еще выбирает квартиру. А еще те, кто три года назад начал копить, кто не успел оформить ипотеку… Застройщик тратит деньги за привлечение этих людей.

Как всё исправить. Если бы три года назад он собрал базу, то из нее сгенерировал бы минимум 30% продаж в ЖК «Квартиры хоть куда» и значительно снизил затраты на привлечение.

Проблема бешеных затрат компании в неправильно выбранных KPI: лиды и продажи. У компании нет цели собрать базу потенциальных клиентов и работать с ней в будущем.

Удержание клиентов — следующий важный этап после привлечения. С помощью таргетированной рекламы маркетологи собирают лиды — тех, кто потенциально готов ко взаимодействию с компанией.

Затем в цепочке появляются CRM-маркетологи, которые на CRM-платформе собирают данные о клиентах: точка входа, покупка, поведение на сайте, контакты, дата рождения, обратная связь о продукте. Анализируют данные, сегментируют базу и разрабатывают стратегию взаимодействия. Это приносит компании дополнительную выручку.
Анализ данных поможет разделить базу на сегменты и разработать персональные предложения
Анализ данных поможет разделить базу на сегменты и разработать персональные предложения
Для персонального общения с клиентами базу делят на сегменты — группы со схожими характеристиками. Чем точнее сегментация, тем персонализированнее будет предложение для клиента. Обычно достаточно трех способов анализа: Customer Journey Map, когортный и RFM-анализ.

Customer Journey Map. Базу делят на группы по показателю того, где клиент находится в воронке продаж — от узнавания компании до регулярных покупок. Для этого маркетологи рисуют карту пути клиента.
На каждом из этапов есть целевое действие, которое бренд ждет от клиента. У клиента есть факторы выбора, которые бренд учитывает при подборе инструментария взаимодействия. В этом случае растет конверсия
Карта покажет, куда направить CRM-стратегию. Например, показатель конверсии в переходе «подписчик — покупатель» онлайн-магазина бытовой техники всего 10%. То есть 10% попавших в базу новичков совершают первую покупку. Тогда маркетолог разработает специальные предложения, пообещает клиенту скидку: «Получите скидку 15% на первый заказ». Это повысит показатель конверсии.

RFM-анализ. CRM-маркетологи проводят этот анализ базы, чтобы составить матрицу, в которой каждый клиент относится к определенной группе. Группа зависит от покупательской активности: покупает часто, покупает редко, давно не покупает.

Матрица RFM поможет маркетологам с сегментацией базы и разработкой предложений для клиента.

Recency — давность покупки
Frequency — частота покупки
Monetary — сумма давности и частоты
Пример RFM-анализа для компании из сферы fashion
Смотреть этот график как таблицу умножения. Пересечение «много» и «часто» дают лояльных клиентов. Ядро — те, кто покупают средне, зато регулярно. Есть клиенты со случайными покупками. И есть потенциально лояльные клиенты, с ними маркетологи станут работать.

Задача CRM-маркетологов — переводить клиентов на следующие этапы: случайных превращать в потенциальных, а затем в лояльных. Ориентир «нормального» покупательского поведения — показатели покупок у ядра базы.

Тех, кто не покупал давно, маркетолог вернет к покупкам с помощью скидки. Тем, кто активно покупает в одной категории товаров, предложит сопутствующие продукты.


Привлечение без удержания — бесполезная стратегия на рынке без файлов cookie. На рынке всё меньше места, компании настроены на захват клиента, таргет всё дороже.

Компании переплачивают за одних и тех же клиентов миллиарды. Выгоднее не отпускать потенциальных клиентов, а работать с ними. В этом поможет сбор базы, работа с клиентскими данными и разработка персональной стратегии: рассылки, маркетинговые игры.

Проанализировать базу и разделить ее на группы по схожему поведению поможет Customer Journey Map — карта пути клиента и RFM-анализ базы.
Евгения Давыдова
главный редактор
08.11.22
Антон Самутин
СЕО
Хотите обсудить проект?
С нас — точные вопросы, предложения и примерный план действий
Нажимая на кнопку, даю согласие на обработку моих персональных данных.
Другие статьи на эту тему
Другие статьи на эту тему