Более 2000 бизнесменов, маркетологов, дизайнеров и разработчиков следят за новостями нашего блога.

Присоединяйтесь:

Подписаться
Отлично!

Подтвердите подписку: письмо в почте, там жмите на ссылку

Все записи
Рассказывает Леонид,
.

Небольшой лонгрид о том, как мы начали с писем и пуш-уведомлений, продолжили аналитикой и экспериментами, а закончили ростом посещений на 40% и маржи на 17%.

В 2018 году агентство Out of Cloud начало запускать кастомизированные промоакции с глубоким использованием аналитики для сети ресторанов Росинтер Ресторанс (IL Patio, Планета Суши, TGI Friday’s, Costa Coffee). Были проведены многочисленные эксперименты, самые успешные из них – автоматизированы. В результате одного из таких в экспериментальной группе посещения выросли на 40%, сумма счетов на 36%, маржа на 17%. За такой научный подход к CRM-маркетингу агентство получило ежегодную премию “Loyalty Awards Russia — 2018” в номинации “Лучшее применение аналитики”. И это только начало. В сегодняшней статье сотрудники Out of Cloud, работавшие над этим проектом, расскажут о всех его тонкостях, важности CLV и почему всегда стоит верить в Сборную России по футболу.

Акт I. В котором Out of Cloud пишет письма и настраивает интеграцию.

Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог:

В октябре 2017 года нашим клиентом стала компания «Росинтер Ресторантс». Сначала о глубокой работе с клиентской базой речь не шла. В качестве пилотного проекта нужно было выбрать и настроить мультиканальную платформу для коммуникаций с клиентами ресторанов, разработать и внедрить триггерную стратегию поддержки клиентов, наладить регулярную рассылку с акциями и предложениями компании через мобильные пуши и email-ы. В качестве платформы мы выбрали Mindbox за отличную кастомизацию под наши запросы. На первом этапе платформу интегрировали с сайтом доставки hgclub.ru и CRM-системой заказчика, что позволило быстро запустить базовые триггерные email-коммуникации: велкам при регистрации в программе лояльности, брошенную корзину, брошенный просмотр бренда и категории, письмо о начислении бонусных баллов после транзакции, серию коммуникаций ко дню рождения клиента.

Таким образом через 5 месяцев работы у нас было настроено около 20 триггерных коммуникаций и налажены регулярные массовые рассылки, в том числе через мобильные пуши. Эффективность работы измеряли по стандартным маркетинговым показателям вроде Open Rate, CTOR, UnSub Rate, отслеживали выручку с доставки по GA, считали выручку на письмо. В целом и мы и заказчик понимали, что эффект от работы есть, но точно посчитать  прирост было невозможно, так как контрольные группы мы не использовали.

Акт II. В котором Out of Cloud понимает, что надо анализировать поведение потребителей и проводить эксперименты.

Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог:

Следующей нашей задачей была сегментация базы участников программы лояльности на основании их ценности и структуры потребления, ведь триггеры предлагают всем клиентам одни и те же механики, а мы хотели делать клиентам максимально релевантные для них предложения: кому-то побольше скидку, кому-то поменьше, одному подарок, а другому — бонусные баллы. Для решения этой задачи мы подключили аналитиков из Высшей школы экономики, которые впоследствии стали частью команды “Out of Analytics”. Вместе с аналитиками мы выделили около 40 поведенческих переменных, которыми дополнили RFM-показатели, и сегментировали базу клиентов.

Чтобы эффективно воздействовать на клиентов, надо понимать, что именно является драйвером поведения пользователей. Надо было понять, кому отправить подарок, кому скидку, а кому двойной кэшбек в виде баллов; что больше подходит каждому конкретному сегменту клиентов. Раньше такие решения мы принимали на основе прошлого поведения клиентов и экспертного мнения маркетолога, но . теперь нам стало этого недостаточно, и аналитики чётко обозначили: надо проводить эксперименты.

Перед стартом работы с экспериментами мы позаботились об измерении инкрементального (дополнительного) эффекта нашей деятельности. Для этого выделили глобальную контрольную группу (клиенты, которым не отправляются наши кампании), контрольную группу для триггеров и договорились выделять отдельно контрольную группу на каждый эксперимент. Такие настройки позволили нам видеть эффект в целом от нашей деятельности и отдельно по триггерам и экспериментам.

Эксперимент в нашем случае должен был выглядеть так: в каждом сегменте выделяется контрольная группа, которой ничего не отправляется, проверяется реакция на каждый конкретный драйвер. Только такой научный подход и должен применяться в подобного рода задачах. Но при этом надо было понимать, что такая глубокая работа, во-первых, не делается очень быстро, а во-вторых, не даёт гигантского сиюминутного профита. Куда больше профита она будет давать в последующем, и увеличивать прибыль, соответственно.

За полгода работы мы провели 12 экспериментов, часть из которых показала крутые значимые результаты. Но это все равно мало. На людей оказывает влияние огромное количество факторов, и учитывать каждый невероятно сложно. В отличие от старта работы, где мы отвечали только за эффективность коммуникаций, наш KPI уже измерялся не в открываемости писем, а в росте чистой прибыли от каждого эксперимента. И самое интересное было впереди.

Акт III. В котором Out of Cloud провели самый удачный эксперимент и вернули оттоковых клиентов.

Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог:

В мае мы провели  кампанию по активации неактивированных клиентов и возврату оттоковых клиентов программы лояльности «Почетный Гость» компании «Росинтер». В рамках акции дарили клиентам дополнительные баллы на короткий срок. Варьировали глубину воздействия по трем измерениям: количество баллов, длительность акции и день отправки дополнительных коммуникаций на 5 сегментах. Оценку инкрементального (дополнительного) эффекта производили по сравнению с контрольными группами.

Начали, конечно, с выделения сегментов. В подобных кампаниях важно как можно аккуратнее выделить критерий, по которому можно будет отделить оттоковых клиентов и клиентов, которые сами скорее всего не активируются, от клиентов с редким, но нормальным для них потреблением.

Мы выделили 3 основных и 2 дополнительных сегмента:

  1. Основные сегменты
    • Неактивированные клиенты — нет транзакций и с даты регистрации прошло более 155 дней
    • Отток (1-2 чека) — меньше 3 транзакций и давность последней более 155 дней
    • Отток (больше 3 чеков) — больше трех транзакций, давность последней превышает тройное время между транзакциями или 155 дней.
  2. Дополнительные сегменты
    • Отток High PCV — 20% от всех клиентов, которые принесли наибольшее количество прибыли в прошлом.
    • Активные клиенты — Небольшой сегмент активных клиентов.

Сегменты выделены, пора определяться с механикой воздействия. В этом эксперименте мы решили использовать начисление баллов в подарок. Клиентам начисляли на персональный счет в программе лояльности дополнительные баллы на установленный срок. Мы посчитали, что такая механика при достаточно высоком уровне бонуса будет интересна клиентам и более выгодна бизнесу, чем, например, прямые скидки или прочие механики.

Ну и наконец, чтобы ответить на вопросы, поставленные в целях исследования, выделили 3 измерения эксперимента.

Во-первых, варьировали длительность акции: 1 неделя (у клиента будут хотя бы одни выходные для спонтанного похода в ресторан) и 2 недели (для любителей планировать досуг заранее).

Во-вторых, разным клиентам мы начисляли разное количество баллов, чтобы найти наиболее выгодный для бизнеса и привлекательный для клиента размер вознаграждения. Минимальное количество баллов равнялось 250. Далее подняли порог вознаграждения до 350 и 450 баллов. Кроме того, мы хотели проверить гипотезу, что в ценных в прошлом клиентов стоит инвестировать больше, поэтому сегменту HiPCV (high past customer value) решили начислить по 1000 баллов.

В-третьих, варьировали день отправки стимулирующих коммуникаций (суббота, когда у клиента все выходные впереди и можно заказать доставку, и воскресенье, когда уже некогда), чтобы проверить гипотезу маркетологов, что вовлеченность в коммуникации в субботу будет выше, чем в воскресенье.

ri1

Затем мы определяли каналы коммуникации с клиентами и создали график коммуникаций по проекту.

ri2

Почему мы не стали использовать СМС-рассылку? СМС — это самый дорогой директ-канал, который мог увеличить просадку по марже.

Итак, пользовательские сегменты и измерения эксперимента выделены, способ воздействия тоже, каналы готовы, график составлен — акцию можно начинать.

Примеры коммуникации

ri3

В выходные перед окончанием акции отправили стимулирующую коммуникацию — email-напоминание клиентам, которые не сделали заказ по акции.

ri4

За день до сгорания дополнительных баллов клиентам, которые не воспользовались акцией, отправили email и пуш уведомления, что баллы скоро сгорят.

ri5

Дмитрий Потапов, руководитель направления аналитики:

Для подсчета результатов эксперимента мы применяли разные методики. Для выявления статистически-значимой разницы в поведении применяли статистические тесты на разницу в долях и средних значениях. Для выделения же микросегментов, имеющих нулевую (отрицательную реакцию на воздействие), использовались эконометрические методы и методы машинного обучения.

Методами машинного обучения были выделены микро-сегменты, которые продемонстрировали реакцию, значимо отличающуюся от средней в сегменте.

Например, для сегмента оттоковых клиентов с 3 более чеками показано, что разбиение клиентов по трем поведенческим переменным (давность последней транзакции, средняя стоимость блюд в чеке, средний размер скидки) позволяет выделить подсегмент (20%), демонстрирующих отрицательную маржу по итогам воздействия и подсегмент (20%), демонстрирующих маржу в четыре раза больше, чем средняя в сегменте.

сл29-лев

Эта информацию мы используем для более точного (результативного) таргетинга в будущих кампаниях.

Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог:

В результате эксперимента мы ответили на вопросы, которые нас интересовали и поняли, что:

Во-первых, двухнедельная акция на всех сегментах сработала лучше однонедельной. В последующих экспериментах мы тестировали механики длительностью до 2 месяцев, но об этом в другой раз.

Во-вторых, неактивированным клиентам эффективнее дарить 450 баллов, а оттоковым — 250-350.

В-третьих, нет смысла много вкладывать в оттоковых клиентов, которые в прошлом приносили большую прибыль.

Эксперимент показал, что разницы между отправкой дополнительных коммуникаций в субботу или в воскресенье нет.

Ну и наконец, за время действия акции в среднем в экспериментальной группе мы получили 40% инкрементального (дополнительного) прироста по посещениям, 36% прироста по сумме счетов, 17% по марже.

Таким образом нам удалось вернуть оттоковых клиентов и реактивировать тех, кто давно не посещал рестораны Росинтера.

Елизавета Радюк, специалист по маркетингу:

В дальнейшем, если  эксперимент показывал хорошие результаты — мы его автоматизировали. Например, в ходе этого выяснилось, что оттоковые клиенты хорошо реагируют на 350 подарочных баллов. Соответственно мы все настроили таким образом, что если клиент попадает по каким-либо действиям в сегмент оттока, то ему автоматически приходит 350 баллов в подарок и дается 14 дней, чтобы их потратить.

Акт IV. Завершающий, в котором Out of Cloud делится инсайдами акций во время ЧМ по футболу, планами на будущее и хвалится наградами.

Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог:

Конечно не все всегда было настолько гладко. Летом проходил чемпионат мира по футболу, отличный инфоповод для всех маркетологов. Мы собрали отдельный лендинг, где клиент должен был сделать ставку на исход или точный счет матча с участием сборной России. Он делает ставку на матч нашей сборной, ему приходит письмо о том, что его ставка принята и он должен идти в ресторан. По условиям акции потребитель приходит в ресторан, смотрит там трансляцию, и если его ставка проходила, то он тут же получает QR-код с подарком. Самая большая скидка — 50%, если человек угадал точный счет матча.  

Антон Капшуль, главный разработчик:

С начала чемпионата все работало, все было хорошо. Но мы (стыдно признать), как и многие не верили в сборную, и рассчитывали только на 3 групповых матча, и чтобы избежать нагрузок на сервер, как это было в прошлый раз, мы задали ограничение по количеству  матчей. Но Россия в итоге сенсационно вышла из группы и пришлось в ускоренном режиме переписывать коды, для того, чтобы акция могла продолжать работать. Больше в сборной России по футболу мы решили не сомневаться. 😀

Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог:

Мы все же находим очень крутым, что благодаря проведению экспериментов нашли точно работающие механики, которые можно применять и увеличивать прибыль. Эксперименты в любом случае надо продолжать проводить, поскольку только такой кропотливый научный подход может дать максимальный долгосрочный профит.

В июне проделанная нами работа была отмечена премией “Loyalty Awards — 2018” за лучшее применение аналитики. Наш кейс не отличается применением инновационных методов, мы использовали классический экспериментальный подход, который может применять каждый. Несмотря на относительную простоту, экспериментальный метод не является стандартом для сферы маркетинга, вероятно, из-за необходимости аккуратного математически выверенного подхода к организации и анализу экспериментов.   Мы в агентстве уверены, что будущее CRM- маркетинга за аналитикой и благодаря нашей работе с «Росинтером» и нашей команде Out of Analytics мы к нему готовы еще лучше.

С более подробной версией лонгрида вы можете ознакомиться на сайте vc.ru.

Плюсануть
Поделиться
Класснуть