fbpx
Войти

Как удерживать клиентов с помощью персонального подхода и соединения офлайна и онлайна: кейс гипермаркета МаксидоМ и рост заказов на 69%

73 Просмотров

Клиенты не делят свой опыт на онлайн и офлайн: они оценивают компанию целиком и им либо нравятся предложения и сервис, либо нет. Но маркетологи должны учитывать специфику каждого из каналов и комплексно использовать их для максимально эффективной коммуникации с покупателями. Как справляются с этой задачей профессионалы? Рассказываем на примере онлайн-гипермаркета МаксидоМ. 

Цифры и факты

Дано:

Российская сеть строительных гипермаркетов МаксидоМ: 15 гипермаркетов в 7 регионах России, более 65 тыс. товаров в ассортименте, более 3 000 000 посетителей в интернет-магазине в месяц.

Главная задача — обеспечить каждому клиенту персонализированный подход в интернет-магазине и email-канале с учетом его поведения в сети и физических торговых точках компании. А также повысить выручку, количество заказов и LTV клиентов с помощью искусственного интеллекта.

Решение:

  • Внедрение технологии умного мерчендайзинга на сайте и персонализация всех каналов коммуникации;
  • Проверка гипотез, которые могут повысить ключевые показатели в email-канале, и использование лучших из них.

Результаты 


Что помогло интернет-гипермаркету Maxidom добиться таких результатов?

О компании Максидом

Самый первый гипермаркет товаров для дома, ремонта и строительства «Максидом» был открыт в 1997 году в Санкт-Петербурге в здании бывшей гидрологической лаборатории. На сегодняшний день у ритейлера пятнадцать гипермаркетов в Санкт-Петербурге, Москве, Нижнем Новгороде, Уфе, Казани, Самаре и Екатеринбурге. Число держателей карты программы лояльности МаксидоМ превышает 2 млн. человек.

В 2011 компания запустила первый в России интернет-магазин в DIY-сегменте maxidom.ru. В 2020 году его посещаемость достигла 3 миллионов пользователей в месяц. Каждый год компания удваивает свои онлайн-продажи. О «Максидоме» знают 98% жителей Санкт-Петербурга, а 75% из них хотя бы раз делали здесь покупки. Не каждому ритейлеру удается настолько понравиться жителям северной столицы, и без высокого качества обслуживания добиться такого успеха было бы невозможно. Постоянный читатель нашего блога знает, что в Максидоме подошли со всей серьезностью к внедрению технологии персонализации в интернет-магазине, сделав его при участии Growth Hacker’ов Retail Rocket максимально ориентированным на вкусы покупателей. Однако в компании не стали останавливаться на достигнутом и сделали много интересного за время, прошедшее с момента выхода нашего прошлого общего кейса.

Цели и задачи

При формировании ассортимента и сервиса команда ритейлера изучила привычки и потребности жителей России, а также учла особенности национального характера. Темпы развития МаксидоМ подтверждают правильность выбранного подхода, однако растущая в интернете конкуренция в DIY-сегменте мотивирует улучшить сервис с помощью персонализированной коммуникации с клиентами в разных каналах.

Поэтому в МаксидоМ поставили задачи:

  • Улучшить сервис благодаря персонализации товарных предложений как в интернет-магазине, так и в email-канале;
  • Сэкономить время работы маркетологов компании для решения более важных задач с помощью автоматизации email-коммуникации с клиентами;
  • Добиться роста выручки, среднего чека и конверсии от триггерной коммуникации с пользователями;

 «Раньше люди покупали материалы для ремонта на стройбазах, а товары для дома — в хозяйственных магазинах и на рынках. Вместо этого мы предложили большие и светлые магазины, в которые приятно зайти, и где клиенты всегда могут получить экспертные консультации. Мы хотим, чтобы коммуникация с покупателями в онлайне соответствовала высокому уровню сервиса в офлайне, и поэтому обратились за поддержкой в Retail Rocket», — Наталья Попова, специалист по продвижению сайтов интернет-магазина МаксидоМ.

Решение Retail Rocket

Каждый дом уникален по-своему, как и индивидуальны вкусы и потребности его обитателей. Однако, обладая знаниями об истории покупок и интересах пользователя, можно предполагать, какие товары, когда и в каком канале ему следует предложить. Также важно учитывать расположение физических торговых точек компании, поскольку некоторые товары покупатели предпочитают сначала увидеть собственными глазами. Из-за этого они совершают одну часть покупок в офлайне, а другую — в интернет-магазине. МаксидоМ заботится об удержании клиентов, связывая их виртуальную и реальную активность в едином профиле, чтобы предлагать на основе истории офлайн-покупок более релевантные товарные подборки в онлайне.

С учетом специфики компании специалисты Retail Rocket решили:

  • Предложить каждому покупателю индивидуальную версию интернет-магазина и персонализированную email-коммуникацию в зависимости от его вкусов и потребностей;
  • Внедрить автоматизированную email-коммуникацию с клиентами, которая учитывает поведение как онлайн, так и и офлайн-покупки;
  • Увеличивать эффективность триггерных писем с помощью регулярной проверки различных гипотез через A/B-тесты, чтобы найти подход наилучший подход для аудитории магазина.

«Мы неоднократно убеждались, что комплексная персонализация сайта и email-канала приводит к заметному росту всех ключевых показателей интернет-магазина. Если при этом грамотно использовать данные об офлайн-покупках пользователей, можно сделать товарные рекомендации еще более релевантными», — Александр, менеджер Retail Rocket. 

Подстраиваем содержание сайта под интересы клиентов

В прошлом кейсе мы описали персонализацию ключевых страниц, поэтому сегодня не будем повторяться и расскажем о том, что нового появилось за прошедший год. Например, о блоках «Умные предложения» и функциях сравнения товаров, использующие технологию персонализации. Но обо всем по порядку.

Блоки с товарными рекомендациями внедрены на 15 наиболее посещаемых страницах интернет-магазина МаксидоМ. На каком бы этапе customer journey ни находился пользователь, алгоритмы подберут товары, соответствующие его потребностям в данный момент времени. 

Предлагаем товарные подборки «с умом» 

Каждый пользователь, зашедший на сайт ритейлера, может заметить в левой части страницы небольшой блок с надписью “умные предложения”, выделенный с двух сторон лампочками. Стоит на него кликнуть, как окно расширится, и посетителю будут предложены товарные подборки. Если клиент зашел впервые и у системы пока нет информации о его вкусах и потребностях, в блоке будет вкладка с предложением наиболее популярных товаров.

Однако стоит посетителю изучить ассортимент и проявить тем самым свои интересы, как в блоке “умные предложения” добавятся еще две вкладки: “Вы смотрели” и “Рекомендуем”. Их содержимое напрямую зависит от поведения пользователя в интернет-магазине. Если клиент захочет вернуться к товару, который он недавно изучил, ему не придется вновь листать страницы на сайте. В то же время вкладка с товарными рекомендациями предложит ему только то, что соответствует его вкусам и потребностям. Таким образом, представители компании МаксидоМ могут быть уверены, что у каждого посетителя их сайта будут всегда под рукой подборки с максимально релевантными предложениями, подходящими персонально ему.

Помогаем сравнивать товары

Еще одна “фишка” интернет-магазина МаксидоМ — функция сравнения товаров. Каждый продукт обладает рядом характеристик, которые (особенно во время ремонта) необходимо обязательно учитывать. Благодаря этому блоку пользователю не приходится открывать несколько вкладок и постоянно переключаться между страницами, чтобы сравнить все показатели, которые для него важны. Ему достаточно выбрать товары из одной категории и кликнуть на функцию сравнения: после этого все характеристики будут перед ним, как на ладони. Прямо под блоком сравнения идет подборка с похожими товарами из этой же категории, чтобы клиент не пропустил товар, который ему подходит. 

Не прощаемся, если страница отсутствует

Причины, по которым товар покидает ассортимент интернет-магазина, могут быть разными. В то же время поисковые системы не реагируют моментально на подобные изменения, а значит — продолжают целенаправленно приводить на удаленную страницу людей, искавших по названию этот товар. Посетители сталкиваются с “ошибкой 404” и задаются вопросом, покинуть сайт или продолжить на нем поиск подходящего товара. Задача маркетолога — убедить пользователя сделать выбор в пользу второго варианта. Поэтому на странице “ошибки 404” в интернет-магазине МаксидоМ внедрены блоки с персональными рекомендациями и хитами продаж.

Используем шанс увеличить средний чек

Пользователь на странице корзины подобен покупателю, который стоит возле кассы в физическом магазине. Еще немного, и он совершит покупку. Однако, зная товары в его корзине, не поздно предложить ему что-либо дополняющее заказ. Так, к кафельной плитке наверняка может понадобиться строительный клей. Правильно подобранные сопутствующие товары на странице корзины позволят пользователю не упустить нужную вещь, а интернет-магазину — повысить благодаря этому свой средний чек.

Общаемся в клиентами с помощью массовых рассылок

Обладание электронным адресом клиента и его согласием на получение рассылок открывает огромный простор для разнообразной коммуникации с ним. Однако первое, что следует сделать, прежде чем отправлять письма, — поработать над валидностью клиентской базы. Поэтому в первую очередь специалисты Retail Rocket проанализировали качество email-базы ритейлера и помогли ему избавиться от одноразовых, удаленных и других пусть и редких, но очень “вредных” почтовых ящиков, которые увеличивают вероятность попадания писем в спам.

Сегментируем по интересу к категории

Поведение клиента красноречивее, чем что-либо, говорит о его предпочтениях. Поэтому сегментировать на основе интереса к категории можно и нужно. К примеру, если человек интересуется товарами для консервирования, будет логично предложить ему накануне нового сезона домашних заготовок банки, крышки и другие необходимые в хозяйстве вещи. В интернет-магазине МаксидоМ сегментируют подписчиков по этому принципу и отправляют подобные сообщения:

Усложняем сегментирование 

Платформа Retail Rocket позволяет строить сложные сегменты на основе множества различных параметров, чем также пользуются маркетологи МаксидоМ. Сегментация аудитории в зависимости от региона имеет большое значение для компаний, имеющих физические точки продаж, ведь намного разумнее предлагать покупателям в первую очередь те товары, которые находятся на ближайших складах, чем доставлять их издалека. Поэтому Максидом часто делает рассылки для клиентов в конкретном регионе, выбирая при этом активных подписчиков, которые взаимодействовали с письмами в течение определенного периода. 

А вот само письмо, которое получили клиенты ритейлера из Самары:

Собираем обратную связь

Важно помнить, что коммуникация с клиентами предполагает двустороннюю связь, и нет лучшего источника идей по улучшению сервиса, чем отзывы самих покупателей. Особенное значение имеют отзывы тех, кто по каким-либо причинам перестал заходить на сайт. Выяснить эти причины — задача маркетологов компании. Именно поэтому интернет-магазин МаксидоМ отправляет им отдельное письмо с просьбой дать обратную связь.

Реактивируем спящих подписчиков

Пользователи, которые давно не посещали интернет-магазин, требуют особого внимания по сравнению с остальными. Их всегда следует выделять в отдельный сегмент, а месседжи в письмах, отправленных им, обязательно должны содержать “завлекательный” элемент, например, скидку. С учетом этих знаний отправляют рассылки неактивным подписчикам и в интернет-магазине МаксидоМ. 

 

Автоматизируем коммуникацию с клиентами

Рассылки, о которых мы поговорили выше, собираются маркетологом вручную, но есть много типов email-кампаний, которые можно настроить один раз и затем отправлять с заданной периодичностью. К таким кампаниям можно отнести отправку новинок ассортимента, хитов продаж, товаров со скидками и других предложений. Все их можно отправлять в автоматическом режиме, не требуя участия маркетолога. 

Предлагаем подходящие товары каждому пользователю

Яркий пример — рассылка с персональными рекомендациями для каждого клиента. В ней содержатся товары, которые могут быть интересны покупателю исходя из его истории покупок и интересов в реальном времени. 

Предлагаем хиты со скидками

Еще один способ привлечь покупателя — предложить ему хиты продаж, на которые интернет-магазин предлагает скидку. Как бы это выглядело без автоматизации? Маркетологу приходилось бы каждый раз выяснять, какие товары являются популярными, и действует ли на них скидка в данный момент времени. Как это выглядит в автоматизированной кампании? Маркетолог создает шаблон, и персональные подборки самых популярных товаров, на которые в магазине снижена цена в момент отправки, рассылаются пользователям  с учетом их интересов с заданной периодичностью. Так выглядит письмо из автоматизированной кампании интернет-магазина МаксидоМ:

Сообщаем клиентам о бонусах

Еще один тип рассылки, который можно с успехом автоматизировать — информирование пользователей о баллах в программе лояльности. Сообщение о том, что накопленные баллы скоро сгорят, обладает проверенным FOMO-эффектом, и синдром упущенной выгоды исправно приводит в интернет-магазин часть получателей. Автоматизация этого процесса позволила интернет-магазину МаксидоМ проявлять заботу о клиентах, выстраивая с ними долгосрочные взаимовыгодные отношения с помощью подобных писем:

Использование поведенческих триггеров

Грамотная реакция на поведение пользователя позволяет возвращать его в интернет-магазин снова и снова. Для каждого шага клиента по этапам customer journey предусмотрены сообщения, которые автоматически отправляются ему на электронную почту и мотивируют на конкретные действия.  

В любое триггерное письмо можно внедрить блоки с персональными товарными рекомендациями, которые будут соответствовать потребностям и вкусам клиента. В арсенале маркетологов Максидом — 16 триггерных сценариев, 4 из которых усилены фоллоу-апами. В их числе: 

  • Брошенная корзина;
  • Брошенный просмотр товара;
  • Брошенный просмотр категории;
  • Прогноз следующей наиболее вероятной покупки;
  • Снижение цены на просмотренный товар;
  • Брошенный просмотр товара не в наличии;
  • Брошенный поиск;
  • Письмо после совершения покупки;
  • Реактивация;
  • Снижение цены на товар в брошенной корзине;

Однако главная особенность триггерной коммуникации интернет-магазина МаксидоМ — в наличии писем, которые отправляются с учетом офлайн-активности пользователя. Карта поведенческих триггеров в интернет-магазине МаксидоМ выглядит следующим образом:

А теперь — подробнее о некоторых из этих сценариев.

Приветствуем и знакомимся

Каждого нового подписчика рассылки интернет-магазина Максидом встречает велком-цепочка из двух писем. Ее задача — сблизиться с клиентом и заложить фундамент для долгосрочных отношений. В первом сообщении представители компании благодарят клиента за регистрацию и знакомят с товарными категориями.

Из второго письма пользователь узнает о преимуществах онлайн-заказа. Минимум текста, иллюстрации и четкие, понятные тезисы призваны снять психологический барьер, мешающий пользователю решиться на покупку.

Предлагаем товары, которые могут понадобиться

Зная, когда и что покупал пользователь, искусственный интеллект может рассчитать цикл, когда и какие товары ему могут вновь понадобиться. И если онлайн-ритейлер не позаботится о пополнении запасов покупателя, это сделает кто-то другой. В интернет-магазине Максидом не упускают возможности вовремя предложить своим клиентам товары регулярного спроса. При этом представителям компании не нужно высчитывать время отправки письма для каждого товара и клиента: за них это делает платформа Retail Rocket. Все, что требуется сделать — однажды сверстать шаблон и запустить триггерный сценарий. Благодаря этому клиенты теперь получают такие письма:

Учитываем покупки в офлайне и прогнозируем следующие

Суть сценария Next best offer — прогноз следующей наиболее вероятной покупки — в том, что пользователи, совершающие заказы, спустя определенное время получают письма с предложением наиболее релевантных товаров для следующих покупок. С помощью цепочек потребления и предиктивной аналитики наша платформа прогнозирует, какие товары и в какой момент понадобятся каждому клиенту.

Отличие этого сценария у ритейлера МаксидоМ — в том, что товарные рекомендации формируются на основе покупок клиента в офлайн гипермаркете. Также при отправке учитывается время совершения офлайн заказа. В результате даже пользователь, который давно не заходил в интернет-магазин Максидом, получит на электронную почту подборку с такими товарными рекомендациями, которые будут актуальны для него именно в данный момент времени:

И благодарим за офлайн-покупки

Этот сценарий также связывает офлайн и онлайн, однако в данном случае письмо приходит клиенту сразу после совершения им покупки в физическом гипермаркете. В связи с этим меняется и алгоритм выдачи рекомендаций: подборки содержат только сопутствующие товары. 

Повышаем эффективность триггерной коммуникации

Чтобы добиваться успеха в условиях растущей конкуренции, нужно всегда работать над улучшением сервиса. За годы сотрудничества Retail Rocket и Максидом мы провели более сотни совместных А/B-тестов, лучшие из которых легли  в основу дальнейшей коммуникации компании с клиентами. Однако со временем любые, даже очень успешные гипотезы следует перепроверять, внедряя более свежие практики, если они покажут еще большую эффективность. Рассказываем о самых интересных А\B-тестах последнего времени, которые отразились на том, как сейчас выглядят триггерные письма компании.

Вычисляем оптимальное время до отправки письма

Частота коммуникации с пользователем зависит от множества факторов, в том числе и от его поведения. Если он активен в интернет-магазине, то нет ничего плохого, если и письма будет получать чаще. Однако разные интервалы отправки будут иметь разные последствия, поэтому вычислить оптимальное время можно только опытным путем.

Допустим, пользователь получил письмо о брошенной корзине, после чего зашел в интернет-магазин и начал искать нужные товары. Далее он, не совершив заказ, покинул сайт. Как скоро ему следует отправить письмо о брошенном поиске? Именно таким вопросом задавались в интернет-магазине Максидом накануне запуска этого А\B-теста.  

Гипотеза 

Более раннее время отправки повторного письма сильнее мотивирует пользователя зайти на сайт и совершить заказ.

Сценарий «Брошенная корзина»

Результаты:

Изменение минимального времени до отправки следующего письма тому же пользователю с 48 часов до 24 часов увеличивает конверсию на 13,6%. Статистическая достоверность результатов теста 95,7%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии:

Подробнее о том, как рассчитывается статистическая достоверность и плотность вероятности, вы можете узнать в статье «Как повысить метрики письма о брошенной корзине? 5 практических гипотез, увеличивающих конверсию и CTR».

Добавляем эмоджи в тему письма

Не все пользователи любят смайлы в теме писем. Возможно, они считают такие сообщения недостаточно серьезными, и это их право. В каких-то интернет-магазинах добавление emoji в тему писем давало положительный результат, в каких-то — отрицательный. Тем не менее, подмигивающий смайл в приветственном письме может быть весьма кстати, надо только опытным путем проверить реакцию на него.

Гипотеза 

Добавление emoji в тему приветственного письма вызовет более доброжелательную реакцию получателя, что отразится на ключевых метриках.

Сценарий «Приветственное письмо»

Результаты:

Добавление символа emoji в тему письма увеличивает CTR на 14,0%. Статистическая достоверность результатов теста 95,7%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии:

Подробнее о том, как рассчитывается статистическая достоверность и плотность вероятности, вы можете узнать в статье «Как повысить метрики письма о брошенной корзине? 5 практических гипотез, увеличивающих конверсию и CTR».

Добавляем в письмо CTA-элемент

Цель практически любого триггерного письма — привести подписчика в интернет-магазин. Для этого в сообщениях содержатся CTA-элементы с соответствующими призывами. Однако обращаться с ними следует осторожно, ведь неуместные CTA-элементы только снижают показатели рассылки. В интернет-магазине Максидом решили проверить, что будет, если предложить пользователям перейти на сайт сразу после приветственного текста.

Гипотеза 

Добавление CTA-элемента с посылом перейти на сайт после приветственного текста увеличит число пользователей, которые откликнутся на призыв и согласятся посетить интернет-магазин.

Сценарий «Брошенный поиск»

Результаты:

Добавление CTA-элемента с посылом перейти на сайт после приветственного текста увеличивает CTR на 42,1%. Статистическая достоверность результатов теста 99,9%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии:

Подробнее о том, как рассчитывается статистическая достоверность и плотность вероятности, вы можете узнать в статье «Как повысить метрики письма о брошенной корзине? 5 практических гипотез, увеличивающих конверсию и CTR».

Добавляем в письма интригу

Стоит ли показывать цену товара в письме? Правильный ответ зависит от специфики аудитории: где-то это приведет к падению метрик, где-то — к их росту. Гипотеза же, создающая интригу, предусматривает, что если продукт действительно заинтересовал покупателя, он с высокой вероятностью кликнет по CTA-элементу «Узнать цену» и перейдет на сайт. Ну а если перешел на сайт, то и до заказа уже недалеко.

Гипотеза 

Если мы не будем сообщать в письме цену товаров, а вместо этого добавим текстовый CTA-элемент «Узнать цену», заинтересованный покупатель перейдет на сайт интернет-магазина.

Сценарий «Брошенная корзина»

Результаты:

Замена в товарной карточке числового элемента «Цена» на текстовый CTA-элемент «Узнать цену» увеличивает CTR на 30,9%. Статистическая достоверность результатов теста 99,9%.

График пересечения доверительных интервалов распределения конверсии:

Подробнее о том, как рассчитывается статистическая достоверность и плотность вероятности, вы можете узнать в статье «Как повысить метрики письма о брошенной корзине? 5 практических гипотез, увеличивающих конверсию и CTR».

Результаты

Работа ритейлера Максидом над улучшением персонализированной коммуникации с клиентами принесла свои плоды. Вот некоторые из них:

  • Рекомендации генерируют более 22% выручки интернет-магазина
  • 44,1% заказов в магазине содержат рекомендованные товары;
  • Средний чек в заказах из блоков рекомендаций на 8% выше, чем в среднем по сайту;
  • ост числа заказов в email-канале год к году составил 69%;
  • Выручка email-канала выросла на 22% год к году;
  • 2,59% заказов интернет-магазина дает email-канал.
  • В заказах, полученных из блоков рекомендаций, в среднем почти в 2 раза больше товаров, чем в остальных.

Комментарии по проекту

«Чтобы успешно соперничать с конкурентами, нужно применять лучшие ecommerce-технологии. Мы видим, как использование сервиса Retail Rocket отражается на метриках интернет-магазина, и на основе подсчетов делаем вывод, что он себя абсолютно окупает.», — Наталья Попова, специалист по продвижению сайтов интернет-магазина МаксидоМ.

«Ритейлер Максидом уверенно и планомерно растет как в онлайне, так и в офлайне.. Рецепт этого успеха — в постоянной работе по улучшению качества сервиса. Я рад, что использование нашей платформы внесло свой вклад в столь впечатляющие результаты компании», — Александр, менеджер Retail Rocket. 


Инфоподдержка: vc.ru