Прогнозирование повторных покупок в интернет-магазине. Есть ли жизнь после конверсии?
Предсказательная аналитика имеет большой потенциал в сфере интернет-торговли.
Содержание:
Большинство специалистов в сфере E-commerce уделяют много внимания процессам, которые происходят до оформления заказа на сайте, пытаясь предсказать поведение пользователей и сделать сайт удобнее. Но мало кто пытается понять, как интернет-магазину вести себя с покупателем после совершенной им покупки.Интернет-маркетологи традиционно оптимизируют нескольких ключевых метрик:
1. Работают с трафиком, повышая его качество и оптимизируя бюджеты на его привлечение.
2. Увеличивают коэффициент конверсии, мотивируя большую долю посетителей делать покупки.
3. Повышают средний чек, увеличивая количество дополнительных и повторных покупок с помощью товарных рекомендаций.
Но, к сожалению, мало кто уделяет время такому показателю как «Retention» — удержание существующего клиента.
Формула «Retention Rate» очень проста:
Retention Rate = Кол-во заказов от клиентов, покупавших ранее / Кол-во заказов
По данным Retail Rocket средний показатель «Retention Rate» в рунете на данный момент составляет около 20%.
Это означает, что 80% людей, которые оформили заказ в среднестатистическом интернет-магазине, больше никогда в нем ничего не покупают.
В результате интернет-магазин вынужден каждый раз заново платить за 80% клиентов. При этом стоимость повторных покупок, которые производят ранее привлеченные клиенты, в среднем в семь раз меньше, и не так сильно отражается на маркетинговом бюджете. Увеличив показатель Retention Rate всего лишь на 5%, можно повысить прибыль на 25—95% и выйти на положительную операционную прибыль, за счет значительного сокращения расходов на маркетинг.
Как повысить Retention Rate?
Необходимо подходить к работе комплексно, охватывая следующие направления:
1. Качество сервиса
Обеспечение покупателей положительным опытом взаимодействия и эффективной коммуникацией с магазином предоставляет бизнесу одну из самых главных маркетинговых ценностей — лояльность потребителей. Постоянная и чуткая работа над предвосхищением покупательских ожиданий через высокий уровень сервиса (консультации, обработка заказов, доставка, работа с жалобами и т.д.) прямым образом влияет на повторные продажи.
2. Бренд
Неосязаемость результатов в работе над имиджем бренда может быть перенесена во вполне измеримую плоскость. Работайте с отзывами (магазин, товары, форумы, прайс-агрегаторы и т.д.), используйте адвокатов бренда для нивелирования негатива и создания положительно настроенного информационного поля (актуально для большинства ниш). Анализируйте, измеряйте и изменяйте тональность отношения к бренду, которая является одним из важных показателей управления репутацией.
Инвестиции в бренд имеют отложенный и накопительный эффект, но они того стоят. Если вы постоянно озабочены вопросом доверия своих покупателей и вовремя реагируете на тревожные сигналы, то повторные продажи неизбежны.
3. Программы лояльности
Программа лояльности является безусловно действенным каналом повторных продаж для аудитории, которую «априори» можно считать лояльной к вашим предложениям, если это ваша собственная и изначально грамотно построенная программа лояльности.
Использование клиентской базы коалиционных программ лояльности (Много.ру, Малина, Связной Клуб и т.п.) как априори лояльно настроенной к вашим предложениям уже невозможно. На участников таких программ неоднократно оказывают влияние множество партнеров программы, где поток рекламных предложений достаточно перегрет. В этом случае необходимо в тесном диалоге с коалиционной программой сформировать особую стратегию участия, так как банальное дисконтирование или ограниченность предложения необязательно сработают эффективно.
4. Регулярные коммуникации с клиентом
Чтобы клиент вернулся нужно напоминать ему о себе.
Итак, о каждом из ранее рассмотренных пунктов написано немало статей и даже книг. О всех, кроме последнего и на наш взгляд — незаслуженно. Максимум что делается сегодня интернет-магазинами — e-mail и SMS рассылки с акциями и распродажами. А ведь здесь есть место для персонализации и Big Data!
В качестве примера приведем один из патентов, который зарегистрировал Amazon. Смысл запатентованной технологии в том, что она позволит осуществлять предварительную доставку товаров покупателям до того, как они оформят заказ. Анализируя поведение покупателей на сайте, Amazon будет распределять товары по складам максимально рационально, что позволит быстро доставлять их до конечных покупателей.
Можно с уверенностью говорить, что в будущем интернет-магазины будут избирать для себя именно такой подход к организации доставки товаров, чтобы быть конкурентоспособными на рынке.
Патент был зарегистрирован в декабре 2013 года. Примерно тогда же мы в Retail Rocket выпустили похожий функционал. На основе анализа данных о моделях потребления, были построены так называемые цепочки потребления.
Как только пользователь совершает заказ, он попадает в звено подобной цепочки потребления. Каждая транзакция, произведенная покупателем, генерирует несколько цепочек. Если человек оформил заказ, то у него появляется расчетная вероятность того, что он совершит покупки в нескольких других категориях через разные промежутки времени.
Пример из жизни: если пользователь покупает средство для купания детей, существует вероятность, что через определенное время его могут заинтересовать также бутылочки и соски или посуда для малышей.
Возможность предсказывать действия покупателей можно так же эффективно использовать и в целях коммуникации с клиентами.
В первую очередь — через сайт, размещая персональные рекомендации. Примеры кейсов успешного использования персональных рекомендаций доступны в специальном разделе нашего блога.
Второй канал для коммуникации — конечно же, E-mail. Retail Rocket, опираясь на технологию предсказания покупок, может самостоятельно в нужный момент отправлять вашим клиентам предложения с актуальными для них товарами. По одному из наших последних кейсов использование такого уникального предсказательного сценария триггерных рассылок позволило достичь конверсии из отправленных писем в заказы почти 7%.
Этот же подход можно использовать в любых других каналах коммуникации с клиентами:
- SMS-уведомления.
- Push-сообщения в мобильных приложениях.
- CRM / Колл-центр — точечные звонки с предложениями о покупке.
- Display / RTB — баннерные кампании в рекламных сетях.
Целью данной статьи была конечно же не демонстрация патентов западных коллег, что непременно будоражит сознание и заставляет пофантазировать о перспективах использования таких технологий в электронной коммерции в будущем. Мы, в первую очередь, хотели обратить ваше внимание на то, что технологии прогнозирования покупок на сайте или в email-кампаниях уже доступны сегодня и сейчас, для этого необходимо всего лишь зарегистрироваться и настроить наш сервис с бесплатным первым месяцем использования системы.
