fbpx
Войти

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

Принято считать, что ситуация в e-mail маркетинге на сегодня довольно стабильная: сценарии известны, механизмы обкатаны, стратегии сложились. Но на самом деле, как в других отраслях онлайн-маркетинга, сейчас происходит тихая революция, связанная с автоматизацией и умными данными. В электронной коммерции, в зависимости от товарной категории, от 10 до 50% всей выручки приходится на email-маркетинг, но большая часть интернет-бизнесов не используют канал на полную мощность, что делает его огромной точкой роста для эффективности бизнеса и продаж.

Retail Rocket – система персонализации для интернет-магазинов, которая подстраивает сайты под профили интересов пользователей и отправляет персональные email-рассылки по интересам каждого человека. На примере пяти крупных интернет-магазинов, мы расскажем, как использовать данные и персонализацию для увеличения продаж в e-commerce.

История первая. Интернет-магазин Westland

По статистике MailChimp, собранной по всем кампаниям, которые когда-либо были отправлены через сервис, хорошо видно, что сегментированные e-mail рассылки показывают гораздо большую эффективность, чем отправка писем по методу «batch-and-blast».

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

E-mail маркетинг можно назвать зеркалом заднего вида. После того, как пользователь зарегистрировался на сайте и оформил заказ, отдал свои контактные данные, его профиль не обновляется как минимум до следующего заказа. На основе его транзакции и регистрационных данных можно сделать некоторые выводы, чтобы начать с ним персонализированную коммуникацию, но пока он не совершит в магазине следующей покупки, вы будете отправлять рассылки на основе предыдущего опыта.

Умные системы email-маркетинга, которые появляются в России и по всему миру, обновляют профиль пользователя в реальном времени в зависимости от того, что человек делает на сайте, и подстраивают контент под его интересы.

Для интернет-магазина модной одежды Westland мы в Retail Rocket разработали уникальную технологию сегментации, когда рассылка отправляется по нескольким сегментам подписчиков в зависимости о того, какие товары смотрит пользователь, какие поисковые запросы он вводит, с какими брендами он взаимодействует и т.д.

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

Чтобы протестировать эффективность сегментации, посетители интернет-магазина были разделены на четыре сегмента. В первый попали все, кто интересовался джинсами (смотрели товары в категориях, связанных с джинсами, взаимодействовали с джинсовыми брендами, вводили поисковые запросы или приходили из контекста с поисковыми запросами, связанными с джинсами). Во второй сегмент вошли все, кому были интересны джемперы, а в третий — посетители, интересовавшиеся товарами больших размеров. Четвертым сегментом стала контрольная группа, которая получила рассылку с усредненным предложением.

Все метрики показали значительный рост, но больше всего интересен показатель RPE (Revenue Per Email) — выручка на одно отправленное письмо, по сравнению с контрольной группой. Эффективность для каждого сегмента выросла более, чем на тысячу процентов:

Сегмент Open Rate Конверсия CTR RPE
«Джинсы» +217.27% +265.16% +96.93% +1487.23%
«Джемперы» +293.60% +227.91% +112.70% +1511.95%
«Большие размеры» +176.40% +79.26% +74.29% +1179.13%

Когда пользователь проявляет какую-то потребность, любая коммуникация с ним на основе этой потребности показывает огромный рост эффективности.

История вторая. Интернет-магазин «ТВОЁ»

Интернет-магазин «ТВОЁ» решил использовать технологии нейромаркетинга в своих рассылках. Для этого специалисты Retail Rocket разработали методику упрощенного психотипирования и создали специалиазированные рассылки. Письмо разделили на 4 отдельных блока с разным цветовым оформлением и товарным предложением, каждый из которых был рассчитан на определённый психотип людей.

Первый психотип — эпилептоидный. Это люди, для которых важно социальное доказательство и которые ищут возможность сэкономить, получить какую-то скидку, бонус и т.д. Поэтому в блоке собраны товарные предложения со скидками и бонусами, текстовое описание содержит информацию о хитах продаж, а сам блок оформлен в ярких красных тонах.

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

Следующий психотип — шизоидно-параноидальный. Для людей этого склада не так важна цена и абсолютно не важна скидка. Самое главное, что их интересует, это максимальная утилитарность, возможность на каждый вложенный рубль получить максимальную отдачу. Таким людям важно получить некое универсальное предложение, которое они смогут использовать в разных ситуациях с максимальной эффективностью. Они много исследуют, поэтому вместо скидок и бонусов в блоке используется большое количество характеристик — цвет, фасон, состав и т.д., и даже call action «больше удобной и практичной одежды» удовлетворяет потребность продолжать исследование. В оформлении используются спокойные синие тона.

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

Третий психотип — астенический. Это образ мягкого, скромного человека, этакой «тургеневской» девушки. И в товарной подборке, и в оформлении здесь преобладают пастельные тона, округлые формы, а в описании используются легкие и приятные слова: комфорт, экология, нежный хлопок и т.д.

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

И последний психотип – истероидный. Это люди, которые определяют себя через то, как их определяют окружающие. Им важно иметь всё самое новое, самое красивое, не обязательно дорогое, но то, что выглядит дорогим. В блоке сделан упор на яркость и экспрессию, для оформления выбраны сочные краски, а тексты рассчитаны на эмоциональный отклик.

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

Рассылка была отправлена всей базе подписчиков интернет-магазина «ТВОЁ», и в зависимости от реакции на те или иные блоки, в профиль подписчика записывались свойства, которые позволили подстраивать все дальнейшие рассылки под психотип человека. Более релевантные подборки помогли увеличить эффективность каждой конкретной рассылки.

История третья. Интернет-магазин Esky.ru

Перед одним из крупнейших интернет-магазинов в детской тематике Esky.ru встала задача донести до покупателей все разнообразие акций и специальных предложений, которые проходят ежедневно. Как и любого крупного магазина, подобных акций каждый день проводится огромное количество и показать их все физически невозможно.

Когда встает задача донести максимально релевантный контент до аудитории интернет-магазина, на помощь приходят данные об интересах пользователя, которые собирает система Retail Rocket.

Для сегментации подписчиков были использованы глобальные категории ассортимента товаров интернет-магазина Esky.ru:

  • Для мам и малышей
  • Игрушки и развитие
  • Одежда и обувь
  • Товары для животных

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

В результате конверсия показала рост от 30% до 112% в зависимости от сегмента по сравнению с обычной рассылкой без персонализации:

История четвертая. Интернет-магазин зоотоваров

Что такое «возврат брошенной корзины», большинству известно. Если говорить в цифрах, то примерно 7% посетителей сайта добавляет что-то в корзину. И около 70% из них уходят, так и не совершив покупки. Хорошая система «возврата брошенных корзин» помогает вернуть примерно треть из ушедших с этого шага пользователей и довести их до заказа. Но работа только с «брошенными корзинами» — это взаимодействие только с 7% трафика интернет-магазина. В то время как более чем 90% трафика автоматизированными коммуникациями не покрывается.

Поэтому стоит использовать более сложную систему автоматизированных e-mail коммуникаций, которая на каждое значимое действие пользователя генерирует письмо, и так или иначе предлагает ему закончить покупку или совершить повторный заказ в зависимости от того, на каком этапе воронки продаж человек остановился.

Вот как выглядит система автоматизированных e-mail коммуникаций, разработанная нашими специалистами для одного из крупнейших интернет-магазин товаров для животных:

Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов

На каждом этапе воронки продаж, пользователи получают релевантные персонализированные предложения:

Письмо о «брошенной корзине». В нём содержатся товары, которые были в корзине пользователя, а также набор персональных рекомендаций.

Для тех, кто не добавил ничего в корзину (а таких подавляющее большинство, если учесть, что средняя конверсия в интернет-магазине около 1%), работает механика «брошенный просмотр». Пользователь походил по сайту, посмотрел несколько товаров, а затем ушёл. Через некоторое время он получает письмо с текстом «Вы интересовались такими товарами. Чтоб вам не пришлось их искать заново, мы сохранили их в ваш почтовый ящик. Теперь они всегда будут с вами. Можете перейти к оформлению заказа». Плюс набор товарных рекомендаций и предложений, которых человек не видел в рамках своего визита, но которые могут его заинтересовать. Как правило, конверсия подобного письма примерно в два раза ниже, чем письма с «брошенной корзиной». Однако объем базы подписчиков такой компании значительно выше, поскольку просто просматривают товарные карточки на порядок больше людей, чем добавляют в корзину.

Не стоит забывать и о механике, связанной с поисковыми запросами. Если пользователь смог сформулировать свою потребность и ввести ее в поисковую строку интернет-магазина, он находится гораздо ближе к принятию решения о покупке, чем случайный посетитель вашего сайта. В этом случае действует «рекомендация к поисковому запросу». Ее принцип похож на брошенный просмотр: пользователь походил по сайту, ввёл что-то в поиске, ушёл без заказа и в рассылке получает предложение к ключевому слову, которое он оставил в рамках своего визита.

Один из самых действенных сценариев связан с потреблением товаров повторного спроса. Такие механики работают во всём, что связано с животными, с детскими товарами, сегментом health and beauty, с питанием и т.д. Система рассчитывает срок потребления ценности от каждого предложения, и как только у человека должно закончиться товар, который он купил, приходит уведомление с предложением пополнить запасы. Конверсия по такому письму сопоставима с «брошенной корзиной».

Для пользователей, которые давно не посещали сайт или не оформляли заказов, проводится реактивация. Они получают персональные рекомендации товаров из брендов и категорий, которыми раньше интересовались.

Для тех, кто уже использует «брошенную корзину», будет интересна механика «снижение цены на товар брошенной корзины». Обычно в стратегии работы с брошенной корзиной присутствует не одно, а несколько писем, и скидка предлагается на примерно на третьем шаге. По аналитике Retail Rocket в среднем по всему рунету около 10% товаров, оставленных в корзине, снижают свою цену на 5% и более в течение недели. Это значит, что можно увеличить количество отправок компании с «брошенной корзиной» примерно на 10% без предоставления дополнительной скидки — просто уведомив человека о том, что цена изменилась в лучшую сторону, и он может завершить заказ. Конверсия из перехода в заказ по таким компаниям может составлять около 25%.

И не нужно забывать о предиктивной аналитике. Сценарий «прогноз следующей наиболее вероятной покупки» строится на том, что система анализирует последовательность заказов в рамках каждого интернет-магазина и выявляет статистически значимые последовательности, по которым проходят большое количество людей. Когда человек оформляет заказ, даже если это его первая покупка в интернет-магазине, он помещается в звено такой последовательности. И следующие заказы являются, по сути, прогнозами того, что и когда человек купит. Конверсия из перехода в заказ по таким компаниям может составлять около 35%.

История пятая. Интернет-магазин Lacywear

Нужно всегда пытаться улучшить и оптимизировать различные элементы писем. В Retail Rocket мы называем это итеративной оптимизацией — т.е. последовательная работа над улучшением показателей рассылок. Как правило, для этого используются AB-тесты, в рамках которых аудиторию делится пополам, одна группа получает одну версию письма, другая — другую. Вариант, который сработал эффективнее, можно внедрять в рассылки, и продолжать итеративную оптимизацию дальше.

Интернет-магазин российского производителя одежды Lacywear постоянно тестирует различные варианты элементов, чтобы увеличивать эффективность рассылок. Например, при изменении CTA «Купить» на «Перейти в корзину» в письме о брошенной корзине показало рост конверсии на 32%.

 Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов  Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов
+32%

Два варианта текста для «брошенной корзины»:

«Здравствуйте! Недавно Вы выбрали понравившийся Вам товар, но не заказали его. Успейте завершить покупку, пока он не закончился! Продолжить оформление можно прямо сейчас».

«Вы оставили интересные вам вещи в корзине. Для вашего удобства мы сохранили их. На всякий случай напоминаем: популярные товары разбираются быстро, завершите оформление, пока вас не опередили!».

Второй вариант увеличивает эффективность письма более, чем на 20%.

Помните, что даже незначительные детали важны. Многие в футере писем располагают баннеры с текущими акциями и спецпредложениями в попытке получить клик от пользователя, который ничем больше не заинтересовался. Но если изменить их представление и добавить, к примеру, яркую кнопку «Перейти в каталог», можно увеличить эффективность компании на 9%.

 Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов  Как уйти от неэффективных e-mail рассылок к полноценной Data-Driven стратегии e-mail маркетинга: 5 кейсов крупных интернет-магазинов
+9%

Выводы и полезные рекомендации

  • Базу подписчиков обязательно нужно сегментировать. Такой подход к сегментации сразу же поднимет эффективность ваших коммуникаций с клиентами.
  • Обязательно используйте поведенческие данные для таргетинга. Если вы этого не делаете, значит ваши конкуренты уже обгоняют вас.
  • Подстраивайте письма под интересы подписчиков.
  • Используйте данные по всей воронки продаж
  • Проводите АВ-тесты и внедряйте итеративную оптимизацию всех ваших коммуникаций.

Инфоподдержка: vc.ru

 

Предыдущая запись

Автоматическое построение сегментов в email-рассылках Basketshop.ru: рост выручки на одно отправленное письмо (RPE) в 13 раз

Следующая запись

Нейромаркетинг в e-mail рассылках: Как использовать психотипы для создания максимально персонализированного предложения

Понравилась статья? Подпишитесь на рассылку, чтобы получать свежие статьи на почту.

Подписаться на рассылку

Еще статьи по теме

Свежие статьи