Представьте, что продавец в магазине обратился к вам по имени и без лишних вопросов предложил товар, соответствующий вашему вкусу, размеру и другим параметрам. Захотите ли вы сюда вернуться? Скорее всего, да. Технологии позволяют достигать подобного эффекта и в онлайне, если использовать их с умом. О том, как применять возможности персональных коммуникаций для роста Retention rate и лояльности клиентов, рассказываем в сегодняшней статье.
О пользе индивидуального подхода говорят сами клиенты: согласно исследованию Epsilon, 80% пользователей с большей вероятностью совершат покупку, если компания предложит персонализированный опыт. Кроме того, 93% клиентов вернутся за очередной покупкой, если им понравился предыдущий опыт, а 43% покупателей больше тратят на бренды, к которым лояльны.
Преимущества использования персонализации отлично видны на примере email-маркетинга. Open Rate рассылок у каждого интернет-магазина свой, однако неоднократно замечено, что персональное обращение в теме письма увеличивает его до 50%. Вслед за открываемостью писем благодаря персонализации растут и другие показатели, в том числе CTR и конверсия.
То же исследование показывает, что улучшение клиентского опыта и повышение лояльности — главные причины, по которым компании внедряют персонализированный подход.
Вот 7 советов, которые помогут вам повысить лояльность с помощью персонализации коммуникаций в email-канале и не только.
Когда к вам обращаются по имени в обычный жизни, вы более внимательно слушаете собеседника и начинаете больше ему доверять. Этот эффект можно использовать и во всех каналах коммуникации с пользователями. Например, email-сообщения с именами в заголовках сильнее притягивают пользователей по сравнению с обезличенными.
В интернет-магазине товаров для дома MrDom.ru решили проверить, насколько изменятся метрики от добавления имени пользователя в тему письма. Для этого Growth Hack’еры Retail Rocket провели A/B-тестирование, участие в котором приняли 180 000 пользователей. Одна часть подписчиков получила стандартные версии сообщений, в то время как в тему писем для другой части пользователей были добавлены их имена. В результате Open Rate у второго сегмента оказался выше на 9,2%, а Click-Through Rate — на 8,9%. В тестировании приняло участие более 180 000 человек.
75% пользователей предпочитают компании, у которых есть программы лояльности. А 70% клиентов, которым понравились условия программы, будут рекомендовать компанию своим знакомым.
Регистрируясь в программе лояльности, пользователь добровольно обменивает свои данные на определенные бонусы. Задача маркетолога — использовать полученную информацию для более качественной персонализированной коммуникации с ним в разных каналах.
К примеру, в email-рассылке интернет-магазина WESTLAND указывает индивидуальную цену для каждого клиента на все товары в зависимости от уровня его скидки по программе лояльности. Кроме того, в письме указаны размер текущей скидки и сумма, на которую нужно приобрести товары, чтобы скидка стала больше.
Увеличить частоту взаимодействия с программой лояльности помогает взаимодействие с пользователем в разных каналах коммуникации. Это подразумевает отправку клиенту SMS, push- и email-сообщений о возможности разблокировать новые уровни, статусы и предложения. Все сообщения и месседжи, которые при этом получают пользователи, могут быть индивидуально подобраны с учетом особенностей канала коммуникации и интересов каждого клиента.
Правильная сегментация оказывает огромное влияние на повышение лояльности пользователей. Если человек, к примеру, периодически покупает в интернет-магазине футболки, то его отношение к компании улучшит даже простая рассылка с новинками из этой категории.
Более сложный и эффективный способ сегментации — разделения клиентов на группы в соответствии с RFM-матрицей. RFM-анализ предполагает сегментацию клиентов в зависимости от от давности последней покупки, их частоты и суммы. Этот метод позволяет автоматически предлагать каждому сегменту аудитории особый месседж, соответствующий и его поведению, и вашим целям. Также RFM-сегментация помогает вовремя выявлять «дрейфующих» клиентов, которых еще можно удержать и сделать лояльными благодаря специальным предложениям.
Так, к примеру, выглядит рассылка для пользователей, которые давно не посещали интернет-магазин, у омниканального ритейлера «Связной»:
Еще один способ персонализации, повышающий лояльность и удержание, — это правильно подобранное время для коммуникации. К примеру, сообщение, которое находится в самом верху списка в папке «Входящие», привлекает больше внимания, чем то, которое ушло на вторую страницу в почтовом ящике. Из-за этого важно подстроиться под пользователя: кто-то привык проверять почту утром, кто-то — после работы, и накопление данных об открытиях писем конкретным клиентом позволяет планировать более эффективную дальнейшую коммуникацию с ним.
В интернет-магазине ТВОЕ сравнили, как метрики рассылки с динамическим временем отправки (когда каждому клиенту письмо отправляется в наиболее подходящее для него время в течение суток), будут отличаться от показателей той, что была отправлена одномоментно. В этом им помогло A/B-тестирование аудитории размером 220 000 пользователей. Как оказалось, автоматический расчет наилучшего часа отправки повышает Open Rate писем на 49,2%, CTR — на 84,8%, а конверсию — на 175%.
Лояльность и частота взаимодействия пользователя с интернет-магазином напрямую зависят от того, насколько релевантные предложения он получает. Email-канал позволяет показать товар лицом сразу в теле письма, чем активно пользуются онлайн-ритейлеры. Но какой товар отправить конкретному пользователю? Можно выделить сегмент (например, мужчины, которые интересовались джинсами) и вручную сформировать подборку наиболее популярных моделей для этой категории. В таком случае маркетологу придется:
И так для каждого сегмента. Такой подход требует значительных затрат усилий и времени. Альтернатива ручной сегментации — автоматическая, позволяющая предложить те товары, которые интересны клиенту в данный момент.
В пользе автоматизированного подхода довелось убедиться ритейлеру «220 Вольт». По итогам сравнения ручной подборки рекомендаций с подборкой, сделанной искусственным интеллектом, алгоритмы показали наилучший результат по всем метрикам: конверсия выросла на 40%, средний чек на 32%, а выручка рассылки увеличилась в 2 раза.
Если ваш интернет-магазин нацелен на несколько рынков, то в деле удержания и повышения лояльности пользователей важное значение будет иметь информация об их местоположении. Не стоит предлагать клиенту товары, которые недоступны в его стране или потребуют много времени на доставку. Также проявление заботы может выражаться в автоматической смене валюты, а с ней и ценника в зависимости от страны пользователя.
Еще одним способом с умом использовать геолокацию клиентов для повышения их лояльности является сегментация по регионам в процессе рассылок. Так, интернет-магазин одежды Profmax.pro отправляет клиентам email-сообщения с прогнозом погоды в их регионе и персональными товарными рекомендациями, основанными на нем.
Еще один важный фактор при создании положительного покупательского опыта — скорость загрузки контента. Задержка загрузки сайта интернет-магазина всего на одну секунду может обернуться потерей до 7% конверсии. Поэтому оптимизировать под каждого пользователя следует и скорость загрузки сайта, и отправляемых писем.
Решается эта задача с помощью CDN. Как показало исследование, эту инфраструктуру для хранения данных о товарах применяют 75% топовых сайтов электронной коммерции. Используем ее и мы в Retail Rocket. Технология CDN позволяет подгружать информацию с ближайшего к пользователю сервера, что значительно ускоряет для него загрузку контента. Особенно это важно при загрузке картинок. Независимо от их размера и формата изображения хранятся на наших серверах и быстро подтягиваются в лучшем разрешении при загрузке у пользователя. С помощью изменений в коде можно автоматически их обрезать или накладывать бэкграунд, создавая из разных изображений товарные карточки в едином стиле. Благодаря этому независимо от геолокации клиенты интернет-магазинов получают максимально качественный контент с самой лучшей скоростью загрузки.
Лояльность клиентов напрямую зависит от релевантности контента, который они получают. Источники, из которых приходят пользователи, могут многое рассказать об их интересах, намерениях и этапе в воронке конверсии, на котором они находятся. Аудитория, которая пришла из поста в социальных сетях, будет отличаться от той, которую удалось привлечь благодаря ремаркетингу. Соответственно, конверсия от трафика из каждого источника также будет отличаться.
Персонализация сайта с учетом источника позволяет подбирать к каждой из этих аудиторий наиболее привлекательный подход. Кому-то можно предложить pop-up’ы с купонами, кому-то — бесплатную доставку при заказе, а кому-то персонализированный баннер с учетом интереса к товарной категории.
✅ Обращайтесь к клиенту по имени. Имя в обращении повышает внимание и доверие клиента.
✅ Используйте данные программы лояльности. Применяйте информацию о клиентах для персонализированных предложений.
✅ Сегментируйте клиентов. Делите аудиторию на группы по интересам и поведению.
✅ Будьте своевременны. Отправляйте сообщения в удобное для клиента время.
✅ Автоматизируйте предложения. Используйте алгоритмы для подбора товаров.
✅ Учитывайте геолокацию. Адаптируйте предложения под местоположение клиента.
✅ Обращайте внимание на источники трафика. Настраивайте контент под канал, из которого пришел клиент.