Сегментация подписчиков на основе интересов в интернет-магазине детских товаров. Рост количества заказов в 8 раз

Когда люди говорят о CRM, они думают о клиентах, что в современных реалиях далеко от истины. Чьи-то контакты могут быть сохранены в базе данных, но до тех пор, пока клиент не совершит очередную покупку (а вероятность этого невысока – в среднем, только 2 из 10 клиентов вернутся за повторной покупкой), никаких новых данных о предпочтениях клиентской базы мы не получим и ничего кроме “стрельбы из пушки по воробьям” акциями и распродажами через массовые рассылки применить не сможем.

Именно поэтому этот канал сегодня считается «сложившимся», консервативным и практически не склонным к инновациям. В то время как сейчас, прямо на наших глазах, он трансформируется и, наряду с RTB и контекстной рекламой, становится все более насыщен «data-driven» решениями, использованием информации о поведении человека, динамичной оптимизации креативов, автоматизацией и умными алгоритмами. 

Мнение об эффективности персонализации уже давно закрепилось среди западных email-маркетологов, но многие российские компании по-прежнему предпочитают отправлять письма методом batch & blast, то есть одно сообщение всем получателям.

Инноваторы онлайн-ритейла сегодня движутся в сторону отправки email-рассылок не единым письмом по всей базе, а в сторону построения системы из множества индивидуальных сегментов (от 2 до бесконечности в зависимости от ресурсов компании) и отправке более релевантных писем индивидуально для каждой группы получателей.

Организация сбора и использования данных

Основой для сегментации аудитории сегодня является покупка. С учетом средней конверсии трафика в 1% выходит, что маркетологами не используется до 99% данных об активности клиентской базы!

Работа на разных этапах воронки продаж

Одна из ключевых точек роста CRM-маркетинга сегодня – переход от массовых рассылок акций к системной коммуникации в зависимости от этапа customer journey. Во время поиска подходящего товара клиенту необходима одна информация, а на этапе принятия решения о покупке – другая.

Кейс: Сегментация подписчиков для массовых email-рассылок в интернет-магазине детских товаров. Рост количества заказов в 8 раз.

Для ниши «детские товары» самым очевидным критерием классификации покупателей является возраст ребенка. Перед специалистами одного из крупнейших интернет-магазинов детских товаров возникла задача провести массовую email-рассылку с информацией об акциях нескольких брендов, которая должна быть направлена на мам с детьми до 3 лет.

В режиме А/Б теста рассылка была отправлена на 2 сегмента. В первом использовались данные о возрасте ребенка из CRM-системы (собираются из анкет при выдаче карт лояльности), во втором – данные о покупательском опыте (посетители сайта проявляли интерес к товарам и брендам, относящимся к детям до трех лет).

Результат превзошел все ожидания: по результатам АБ-теста сегмент подписчиков, который был выделен на основе данных о покупательском опыте продемонстрировал 8-кратный рост заказов в сравнении с получателями, которые были определены на основе данных из CRM-системы.

Задача
Отправить рассылку с информацией об акциях Nutrilon, Merries и Philips для мам с детьми до трех лет.

Подготовка шаблона
Дизайн, верстка и тестирование были проведены специалистами Retail Rocket

Результаты рассылки:

Сегментация базы подписчиков

Важным аспектом задачи была отправка не по всей базе, а по релевантному тематике письма подписчикам (в данном случае – мамам с детьми до трех лет).

Для выделения сегмента подписчиков было использовано два инструмента:

• Система Retail Rocket, с помощью которой были выделены подписчики с релевантными профилями интересов, формируемых платформой в реальном времени на основе анализа поведения подписчиков на сайте магазина.
• CRM интернет-магазина, где хранится информация о возрасте детей подписчиков.

Результаты рассылки по сегментам:

Выводы

По результатам рассылки сгенерировано 339 заказов. Большая часть выручки и заказов (~90%) пришлась на сегмент подписчиков, выделенный по профилю интересов, рассчитываемых платформой Retail Rocket.

Инфоподдержка: shopolog.ru