7 способов увеличить retention и LTV с помощью персонализации коммуникаций

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.

7 способов увеличить retention и LTV с помощью персонализации коммуникаций

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.

	Open Rate (%)	Click-Through Rate (%)
Сегмент А	8,06	17,95
Сегмент В	8,8	19,55
Δ	+9,2%	+8,9%

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:

Попросить аналитиков выгрузить подписчиков, которые когда-либо интересовались товарами из конкретной категории;
Вручную сформировать сегмент из этих подписчиков.
Самостоятельно выбрать несколько товаров из категории.
Добавить изображение, название, описание, размер скидки (если есть) и цену каждого товара в рассылку.

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 Facebook, 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.

Инструментами персонализации для повышения лояльности покупателей пользуются далеко не все интернет-магазины, и это может стать вашим конкурентным преимуществом. Retail Rocket помогает персонализировать не только сайт и email-рассылки, но также SMS и push-уведомления. Настройка персонализации во всех каналах коммуникации проста и почти не требует временных затрат. При этом вы можете быть уверены, что коммуникация будет качественной и иметь четкую цель повышения лояльности каждого клиента.

Инфоподдержка: E-pepper.ru

База знаний