Прибыль кампании
13,3 миллионов
Эффективный возврат и активация участников программы лояльности «Почётный гость» для компании «Pосинтер»
Компания «Pосинтер» управляет сетью семейных ресторанов в Pоссии и СНГ. В состав холдинга входят собственные бренды «IL Патио», «Шикари», «Планета Суши», «Американский Бар и Гриль», «Мама Pаша», а также развивает международные бренды на основе франчайзинга TGI FRIDAYS и Costa Coffee.
Программа лояльности «Почетный гость» — это первая бальная программа лояльности в ресторанном бизнесе России. Суть заключается в накоплении бонусных баллов на личном счете клиента. На накопительный счет начисляется 10% от суммы чека в любом из ресторанов сети. Баллы можно использовать в течение года после их начисления: оплачивать до 50% от стоимости заказа.
В режиме эксперимента мы запустили кампанию, в рамках которой было проведено исследование, способствующее достижению этих целей.
В реактивационных и активационных кампаниях важным является как можно аккуратнее выделить критерий, по которому можно будет отделить оттоковых клиентов и клиентов, которые сами скорее всего не активируются, от клиентов с нормальным для них режимом потребления. Для определения количества дней, которое свидетельствует о том, что клиент давно не появлялся в ресторане мы используем метрику Q90(AIPI) - квантиль уровня 90% среднего времени между транзакциями, рассчитанное на данных клиентов, совершивших три и более транзакции
Q90(AIPI) = 155 дней
Значит, в распределении метрики «Среднее время между транзакциями» 90% значений меньше 155 дней, а 10% больше.
Сформировали 3 основных и 2 дополнительных сегмента.
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.
Дополнительные сегменты
Отток High PCV
20% от всех клиентов, которые принесли наибольшее количество прибыли в прошлом.
Активные клиенты
Небольшой сегмент активных клиентов.
На основе экспертного мнения CRM-стратега и аналитика для данной кампании выбрали балльную механику акции. Клиентам из целевого сегмента мы 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 механики со специфическим воздействием.
Чтобы ответить на вопросы, поставленные в целях исследования, мы 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). Соответственно, для части клиентов акция действовала 1 неделю, а для части клиентов — 2 недели.
Во-вторых, разным клиентам мы начисляли разное количество баллов, чтобы найти наиболее выгодный для бизнеса и привлекательный для клиента размер вознаграждения. Для этой кампании ценность подарков определили на основе экспертного мнения. Минимальное количество баллов равнялось 250, так как баллами можно оплатить до 50% счета, а средняя стоимость 1 блюда ~400 руб. 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.
Длительность акции | Кол-во баллов | День отправки |
1 неделя | 250 | суббота |
2 недели | 350 | воскресенье |
450 | ||
1000 для high PCV |
Примеры коммуникации
За день до сгорания дополнительных баллов клиентам, которые не воспользовались акцией, отправили email и пуш уведомления, что баллы скоро сгорят.
В выходные перед окончанием акции отправили стимулирующую коммуникацию — email-напоминание клиентам, которые не сделали заказ по акции.
Оттоковые клиенты с 1-2 чеками
Воздействие | Инкрементальный рост, % | ||
Посещения | Сумма счетов | Маржа | |
Средний эффект | 36 | 27 | 14 |
1 неделя | 23 | 16 | 7 |
2 неделя | 48 | 39 | 20 |
250 баллов | 35 | 22 | 9 |
350 баллов | 35 | 22 | 9 |
450 баллов | 46 | 32 | 13 |
Оттоковые клиенты с 3 и более чеками
Воздействие | Инкрементальный рост, % | ||
Посещения | Сумма счетов | Маржа | |
Средний эффект | 58 | 48 | 28 |
1 неделя | 50 | 44 | 30 |
2 неделя | 66 | 52 | 25 |
250 баллов | 33 | 33 | 21 |
350 баллов | 67 | 59 | 38 |
450 баллов | 74 | 53 | 25 |
Неактивированные клиенты
Воздействие | Инкрементальный рост, % | ||
Посещения | Сумма счетов | Маржа | |
Средний эффект | 70 | 53 | 35 |
1 неделя | 59 | 41 | 29 |
2 неделя | 81 | 65 | 40 |
250 баллов | 40 | 34 | 23 |
350 баллов | 76 | 53 | 36 |
450 баллов | 94 | 72 | 44 |
Оттоковые клиенты с 3 и более чеками, ценных в прошлом
Воздействие | Инкрементальный рост, % | ||
Посещения | Сумма счетов | Маржа | |
Средний эффект | 59 | 60 | 24 |
350 баллов | 43 | 39 | 21 |
1000 баллов | 75 | 80 | 27 |
Прирост: | по посещениям | по сумме счетов | по марже |
Неактивированные клиенты | 70% | 53% | 35% |
Оттоковые клиенты с 1-2 чеками | 36% | 27% | 14% |
Оттоковые клиенты с 3 и более чеками | 58% | 48% | 28% |
Оттоковые клиенты с 3 и более чеками (в прошлом принесли максимум прибыли) |
58% | 60% | 24% |
Активные клиенты | 19% | 21% | 3% |
Инструментально-аналитический подход позволяет установить причинно-следственную связь между воздействием на клиента и различными целевыми метриками его поведения.
В качестве целевых метрик по данной кампании были установлены инкрементальный прирост по количеству визитов в рестораны, сумме счетов и марже клиентов экспериментальной группы по сравнению с клиентами контрольной группы.
Для выявления статистически-значимой разницы в поведении применяли статистические тесты на разницу в долях и средних значениях.
Для выделения микросегментов, имеющих нулевую (отрицательную реакцию на воздействие), использовались эконометрические методы и методы машинного обучения.
Протестированная механика эффективно активировала неактивированных клиентов и вернула клиентов из оттока.
Подобную акцию лучше проводить в течение 2 недель.
Неактивированным клиентам эффективнее дарить 450 баллов, а оттоковым — 250-350.
День отправки дополнительных коммуникаций значения не имеет.
Нет смысла много вкладывать в оттоковых клиентов, которые в прошлом приносили большую прибыль.
Сегменту активных клиентов не выгодно дарить баллы.
По тем сегментам, где есть существенная информация о предшествующем поведении клиентов (восстановленная из данных предыдущих транзакций), смоделирована взаимосвязь между поведенческими характеристиками и величиной реакции клиентов на акционное воздействие. В частности, методами машинного обучения были выделены микро-сегменты, которые продемонстрировали реакцию, значимо отличающуюся от средней в сегменте. Эта информация будет использована для более точного (результативного) таргетинга в будущих кампаниях.
по посещениям
+40%
по сумме счетов
+36%
по марже
+17%
прибыль кампании (за II кв)
13,3 млн