Текст книги "От спама до любви. Как email-рассылки, мессенджеры и соцсети могут стать ключом к сердцу клиента"

Глава 14
Где хранить данные о клиентах и какие данные нужны

В предыдущих главах речь шла о том, что мы должны узнать о клиенте как можно больше и сохранить эту информацию. Конечно, возникает вполне логичный вопрос: а куда и как сохранять полученные данные?

Согласно статистике, около 70 % российских компаний используют различные CRM-системы (Customer Relation Management), позволяющие собирать и анализировать информацию о покупках клиентов. Полагаю, остальные 30 % – это представители малого бизнеса, где вести учет клиентов нецелесообразно из-за их количества или из-за особенностей продаж. Ночной магазин на перекрестке дорог вряд ли будет выпускать карту лояльности и думать о том, как поддерживать отношения с клиентами – спрос от этого не зависит.

К сожалению, большинство CRM-платформ для малого и среднего бизнеса ориентировано исключительно на управление продажами. Они замечательно хранят историю покупок, весь документооборот, связанный с этим, товарные запасы и даже умеют строить воронки продаж, но для построения отношений с клиентами практически не подходят.

Мы подробно остановимся на этом вопросе в главе 26, а пока стоит сформулировать, какой именно функционал вам нужен для того, чтобы работать с лояльностью клиентов.

1. Возможность сохранять любые данные о клиенте, даже если они вовсе не связаны с продажами. Например, тот факт, что покупатель любит красный цвет в одежде, что у него двое детей такого-то возраста (в этом случае нужно уметь отдельно хранить данные о каждом ребенке), и что у него есть какой-то персональный праздник 20 февраля.

2. Умение сегментировать (разбивать на группы) клиентов по любому набору параметров. Например, вы указываете, что хотите отобрать мужчин старше 35 лет, живущих в Москве и принимавших участие в определенной маркетинговой акции. Ваше IT-решение должно в ответ моментально выдать вам список контактов, подходящих под эти условия.

3. Инструмент, позволяющий находить похожих клиентов (функция look-a-like). Допустим, у вас есть ряд великолепных покупателей, и вы хотите понять, а есть ли у вас еще такие же перспективные контакты, с которыми ваш отдел продаж немного недоработал.

4. Способность мгновенно по результатам сегментации или получения новой информации о клиенте инициировать коммуникацию с ним по любому каналу: email, sms, push, мессенджеры, соцсети, звонок call-центра.

После того как вы обзавелись нужным IT-решением, посмотрим, что можно сделать с накопленными данными.

Благодаря возможности объединять своих покупателей в группы (сегментировать) по любому признаку вы можете заранее создать достаточно много таких групп, чтобы затем использовать в маркетинговых целях. Сегментировать клиентов необходимо по каждому факту, который вы о них узнали.

Как технически делать сегментацию при помощи IT-решений, будет показано в главе 31, а сейчас остановимся на том, зачем это нужно.

В западных онлайн-гипермаркетах с развитой системой анализа поведения покупателей, число сегментов доходит до тысячи. Конечно, эта цифра ужасает и вам не надо пытаться прямо сейчас угнаться за подобной величиной. В этих компаниях к такой структуре групп приходили годами. Если каждый раз, когда вы научились узнавать о клиенте какие-либо данные, вы будете создать соответствующее правило распределения покупателей по отдельным сегментам, то достаточно быстро увидите, что и у вас количество групп клиентов выросло как минимум до сотни.

Например, если клиент купил все тот же горнолыжный шлем, мы определим его в горнолыжники и в число тех, кто имеет определенный размер головы. Тех же, кто приобрел маску и трубку для ныряния, добавим в сегмент «пляжный отдых». Как вы понимаете, покупатель может входить во все эти группы одновременно. Другой пример: когда женщина купила предмет гардероба ярко-алого цвета, то добавьте ее в отдельный сегмент «любительницы красного». Потом, через несколько месяцев, у вас может возникнуть потребность найти тех, кто с наибольшей вероятностью примет участие в какой-нибудь акции, где будет важно именно отношение клиента к цвету, а у вас уже есть для этого готовый список контактов.

Конечно, выше я описал специфические случаи, но существуют и такие сегменты, которые необходимы практически каждой компании. Предлагаю вам 12 пунктов, которые позволят иначе взглянуть на клиентов!

1. Социально-демографическое деление. Поведение людей разного возраста и пола различно, поэтому необходимо создать несколько сегментов для мужчин и женщин, разных возрастных групп. Например, для возраста это могут быть группы: до 18, 18−25, 25−33, 34−44, 45−55, 56+. Если вы продаете детские товары, то группировать вы должны не по возрасту покупателя, а по тому, сколько лет исполнилось потребителю товара, то есть ребенку. Причем не забудьте, что в семье может быть несколько детей и для одного и того же покупателя может существовать два и более совершенно независимых профилей: один ребенок у него, допустим, семилетний мальчик, а другой – девочка-подросток.

2. Доход клиента. Если посмотреть, какого ценового класса вещи приобретает покупатель, то можно косвенно оценить его доход. Нам достаточно детализации на уровне трех групп: низкий доход, средний и высокий. Только не стоит путать это с общей суммой покупки – мы поговорим об этом признаке чуть ниже, когда будем разбирать RFM-сегментацию. Высокий средний чек может содержать множество дешевых товаров. Например, если сравнивать двух покупателей в спортивном магазине, где один приобрел бюджетные горные лыжи, китайский шлем, перчатки и самый дешевый костюм для гор суммарно на 30 000 руб., а другой только одни брендовые перчатки для сноуборда ценой в 20 000 руб., очевидно, что несмотря на то что чек у первого клиента выше, но к категории «высокий доход» нужно отнести именно второго.

3. География. Этот параметр стоит учитывать, если ваши продажи не ограничиваются одним городом. Знание места проживания покупателя позволит вам указывать в сообщениях контакты именно того филиала, который расположен ближе к нему. Люди более склонны звонить по местным телефонам и вообще общаться с компанией, расположенной в том же регионе, чем дозваниваться до универсальных номеров, начинающихся с 8-800….

4. Дата регистрации. Это косвенный способ оценить, насколько лоялен данный покупатель. Если он с вами уже более года и все еще читает и реагирует на ваши сообщения, значит, вы ему определенно нравитесь. Клиенты, которые продолжительное время взаимодействуют с компанией, успевают накопить некоторую лояльность, с ними можно вести себя несколько смелее в общении. Например, отправлять предложения чуть чаще или применять чуть более фамильярный тон, если стиль вашего бренда это позволяет. Тех же, кто только что зарегистрировался, очень легко напугать своей настойчивостью. С ними надо работать деликатнее.

5. Наличие и возраст детей. Если у вас широкий ассортимент, в котором есть как взрослые, так и детские товары, то стоит отметить, что клиент приобретает продукты для своего сына или дочери. Подчас найти путь к сердцу покупателя проще через качественные предложения для его ребенка, а маленькие дети гораздо более предсказуемы в потребностях, чем взрослые или подростки.

6. Товары и товарные категории, которые клиент покупал или интересовался. Это одна из самых важных сегментаций, ведь именно благодаря ей вы будете понимать, что предложить дальше и данному человеку, и тем, кто на него похож. Стоит группировать товары не только по тому, где они расположены в вашем каталоге, но и по функциям: какие проблемы они решают. Иногда товары, которые удовлетворяют одну и ту же проблему, в комплексе могут находиться в разных категориях.

Это были сегменты, которые нужны практически любому бизнесу. Есть еще более специфические случаи, которые также могут быть вам полезны:

7. Размер одежды. Если вам будет необходимо распродать остатки какой-нибудь модели XXXL или XXS размера, то неплохо было бы знать, кому ее предложить. Эти данные вы можете получить непосредственно из истории покупок. Кстати, если клиент вдруг покупает вещи двух разных размеров, то это значит, что под одним аккаунтом кроется несколько покупателей (например, мама покупает что-то для дочки, или наоборот). Вам придется создать в системе, где вы анализируете данные, два отдельных профиля и каждый раз делать данному покупателю два разных предложения.

8. К какому виду акций более чувствителен данный покупатель: к скидкам, накоплению баллов, получению достижений или к подаркам. Как правило, каждый человек лучше всего реагирует только на один из видов бонусных программ. Это позволит вам иметь совершенно разные условия участия в программе лояльности для разных клиентов. Такую информацию вы можете узнать из поведения покупателя в рассылках и на сайте, отследив на какие именно предложения он реагирует и кликает.

9. Где и когда подписчик читает ваши сообщения. Дело в том, что люди, читающие почту дома и на работе, по-разному реагируют на нее. Замечено, что женщины проще совершают эмоциональные покупки в онлайн-магазинах, находясь дома, в то время как мужчин легче соблазнить на неразумную трату денег, пока они в офисе – в обеденный перерыв или незадолго до конца рабочего дня. Если же вы предлагаете b2b-товары, то точно лучше застать клиента пока он на работе и желательно в первой половине дня, чтобы общение с вами и согласование закупки не было отложено на следующий день. Данные о месте и времени прочтения предоставляются платформой для рассылок.

10. На каком устройстве клиент чаще всего читает ваши сообщения. Люди, владеющие iPhone последней модели, и те, кто открывает email на игровом десктопе, отличаются по потребностям и модели потребления. Эти данные также предоставляются платформой для рассылок.

11. Классы или модели клиентов. Если специфика вашего бизнеса такова, что ваши покупатели очень неоднородны по своей сути, стоит создать модели клиентов, проведя анкетирование, или на основе экспертных знаний менеджеров по продажам. Оцените, какие типы можно выделить из общей массы. Например, если вы продаете инструменты для ремонта, то таких групп можно с ходу определить три: хозяева квартир, которые делают ремонт своими силами, частные мастера, выполняющие небольшие заказы, и юрлица, которые управляют сразу несколькими строительными бригадами. Очевидно, что у них разные требования к инструментам: одним важнее цена, другим – время непрерывной работы, а третьим – стоимость сервисного обслуживания в долгосрочной перспективе.

Второй пример – бизнес моей компании, где также можно выделить три группы клиентов с совершенно разными запросами: для крупного бизнеса с развитыми маркетинговыми инструментами Sendsay выступает исключительно как транспорт для их сообщений. Для средних и мелких компаний, у которых практически нет систем анализа данных клиентов, наша платформа берет на себя эту роль. Для продвинутых IT-стартапов, в которых команда уже приобрела десяток совершенно разных модных сервисов для маркетинга, Sendsay является тем, кто объединяет данные из всех остальных систем и позволяет делать предложения на основе общей совокупности знаний о клиентах.

Для каждой из выделенных групп ваша компания и бренд должны поворачиваться новой гранью и показывать, что вы предоставляете эффективное решение совершенно разных проблем.

12. Накопленные баллы лояльности или статус клиента. Если у вас уже действует программа лояльности и она предполагает различные уровни для участников, естественно, вы должны создать соответствующие группы. Если уровней нет, но есть простое накопление баллов, стоит сегментировать контакты по объему накоплений: топ 20 %, следующие 20 % и так далее – достаточно всего пяти групп. Это позволит вам скорректировать предложения в соответствии с возможностями клиента по оплате баллами. Кстати, на ТОП 20 % стоит обратить особое внимание: в этой группе как правило кроются не только сверхактивные клиенты, но и мошенники или «prize hunters» – особая категория людей, находящих бреши в маркетинговых программах для получения максимальной выгоды. Такая категория клиентов абсолютно бесполезна для бизнеса, так как при обычных условиях ничего не покупает.

Однако о самой важной сегментации стоит написать отдельно. Она настолько хороша, что ей, наверное, вообще стоило бы уделить отдельную главу.

Резюме: самый правильный ответ на вопрос, какие данные о покупателях хранить: «Все!» Причем желательно не просто хранить, а создавать отдельное правило для сегментации по каждому факту, который вы смогли узнать о клиенте. Когда у вас возникнет потребность собрать для определенной акции крайне специфическую аудиторию, к этому времени лучше иметь соответствующие группы. Кроме того, знания о человеке помогут вам делать максимально точные предложения, что является залогом хороших и дружеских отношений.

Глава 15
RFM-сегментация

Маркетинг придумал множество видов анализа, и что характерно, все они зашифрованы трехбуквенными сочетаниями (ABC-анализ, XYZ, VEN, FMR). Большинство из них посвящено оценке ресурсов и товаров компании, и лишь один создан для классификации клиентов – RFM-анализ. Расшифровывается эта аббревиатура так:

Recency (давность) – как давно была сделка. Как правило, чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента, тем больше вероятность, что он повторит действие, хотя для разных типов бизнеса тут есть нюансы. Если вы продаете один вид товаров с четким жизненным сроком, то наиболее интересны для вас будут как раз те покупатели, давность сделки с которыми приближается к сроку жизни покупки.

Frequency (частота) – количество сделок. Подразумевается, что, чем больше покупок совершил клиент, тем больше вероятность, что он повторит их в будущем. Этот показатель напрямую демонстрирует уровень лояльности клиента.

Monetary (деньги) – сумма сделок. Классическая теория считает, что чем больше денег было потрачено, тем больше вероятность того, что клиент сделает заказ, но последние исследования показывают, что это совсем не так. Более того, в классической формулировке этот признак практически означает то же, что и Frequency: тот, кто совершил больше сделок, тот и потратил больше денег. Поэтому часть маркетологов отказываются от этого параметра и используют только сокращенный RF-анализ по двум параметрам. Однако если мы хотим все-таки лучше узнать своих клиентов, то пренебрегать деньгами не стоит. Необходимо немного отойти от классического подхода и использовать для анализа средний чек клиента. В таком случае мы сможем распознать еще одну важную категорию покупателей – не только тех, кто покупает часто, но также и тех, кто покупает редко, зато сразу на большую сумму.

Сравните: с точки зрения классического RFM-анализа следующие два вида покупателей абсолютно равны: Толя ходит в продуктовый магазин раз в два дня и берет немного продуктов на 1000 руб., а Коля закупается по субботам сразу на неделю, но на 3000 руб., хотя иногда забегает прикупить жевательную резинку. Как правило, давность покупок у них оказывается примерно одинакова. Общая затраченная сумма идентична, да и число сделок тоже похоже. Если же мы посмотрим на типичный средний чек, то станет понятно, что к этим двум покупателям нужен разный подход.

Для того чтобы почувствовать всю мощь RFM-анализа, вы должны распределить покупателей по группам на основе всех трех параметров:

1. Время, прошедшее с момента последней покупки. Сколько именно сегментов тут создать и с какими временными промежутками, сильно зависит от вашего типа бизнеса. В среднем популярным является распределение как минимум на шесть групп: менее 30 дней, 30−60 дней, 60−90 дней, 90−180 дней, 180−365 дней и более 365 дней. Если у ваших продаж ярко выраженная сезонность, то надо добавить и большие временные промежутки. Когда вы продаете один тип товара и у него есть ярко выраженный срок жизни (яркий пример – абонентская плата за период), нужно создавать временные интервалы в зависимости от этого срока. Например, если речь идет о продаже автомобилей без учета сервисного обслуживания, то сегментация должна повторять типичные периоды времени, через которые клиент может менять машину: менее года (те, кто попал в аварию или разочаровался в модели), год, три, пять и т. д.

2. Число покупок. Опять-таки, цифры зависят от того, как часто требуется ваш продукт. Для продаж автомобилей вряд ли можно найти много частных лиц, купивших более 4−5 авто в одной компании, а с другой стороны, для онлайн-магазина продуктов или сервиса с абонентской платой 3−4 покупки – это только самое начало отношений с клиентами и у по-настоящему лояльных покупателей число сделок превышает несколько десятков. Рекомендуется иметь как минимум пять групп, а лучше от 6 до 10. Минимальный набор: те, кто ничего не купил (можно пока называть их не покупателями, а подписчиками); покупатели с одной покупкой; клиенты, купившие «мало» (у многих это может совпадать с теми, у кого только одна сделка); типичные клиенты и «чемпионы» – те, кто приобрел уже очень много.

3. Средний чек. Тут уж точно границы будут у каждой компании свои. Стоит сделать тоже как минимум пять-шесть сегментов. Некоторые трудности могут представлять клиенты с «мерцающим» чеком: у которых он то большой, то маленький. В приведенном чуть выше примере с продуктовым магазином – это Коля, который масштабно закупается раз в неделю, но через день забегает то за жвачкой, то за баночкой газировки. Если высокий средний чек наблюдался у покупателя единожды, то его можно игнорировать, а такого человека сегментировать по объему его мелких покупок. Если же высокий средний чек регулярно повторился как минимум дважды, стоит определить этого клиента в группу, соответствующую большой сумме. Именно она показывает его настоящий потенциал.

Что дает такая сегментация?

Для простоты возьмем пока всего два параметра – давность и частоту.

Рис. 22. Распределение «давности» и «частоты» на плоскости

Обратите внимание на диаграмму на рис. 22. Если вы сделали как минимум по 4−5 групп по каждому из параметров, то сможете распределить всех покупателей, как показано на этой схеме. В результате вы сразу получите очень много данных для анализа и дальнейшего использования.

Кстати, вам не нужно каждый раз рисовать такую картинку. Достаточно просто создать соответствующие сегменты. Например, для группы «чемпионы» выбрать одновременно тех, кто находится в топовом сегменте по показателю «число покупок» и делал последнюю покупку менее месяца назад. А для тех, кто попадает в категорию «мы не должны их потерять», выбираем два верхних сегмента по числу покупок и сегмент с наибольшей паузой после последней покупки.

Во-первых, стоит следить за тем, чтобы потоки клиентов на этой схеме шли преимущественно вверх и ни в коем случае не вправо. Это показатель здоровья вашего бизнеса. Следите за численностью каждого сегмента. Можно сделать две дополнительные группы, критерием отбора в которую будет перемещение из групп из левой части диаграммы в правую. Например, если следить за численностью тех, кто был в «перспективных» и лояльных, но переместился в «потерянных» или в «мы не должны их потерять» и отображать ее на графике, то вы получите наглядный инструмент. Если линия идет вверх, то у вашего бизнеса начались проблемы, пока она стремится вниз, вы делаете все правильно. Когда график стабилен, это значит, что вы ничего не делаете для улучшения отношений с клиентами, что тоже не очень хорошо.

Во-вторых, обратите внимание на зеленую область. Это ваши лучшие клиенты. При анализе этой группы стоит также учесть и третий параметр для отбора в виде среднего чека. Часто покупающие на копейки могут быть крайне невыгодны некоторым видам бизнеса, где операционные издержки на каждую сделку достаточно велики. С учетом параметра Monetary вы сможете точно определить сегмент VIP-клиентов, которые приносят вашей компании наибольшую прибыль. Как правило, это те самые 20 % клиентов, которые, согласно правилу Парето, дают 80 % выручки.

Естественно, к этому сектору надо проявить повышенное внимание. Нас должны интересовать три вопроса: во-первых, как не потерять их, во-вторых, как извлечь из них еще больше выгоды, и в-третьих, как найти больше таких же идеальных клиентов.

Первому вопросу посвящена вся эта книга. Если вы удобны для клиента, то он лоялен вам.

Для второй задачи – получения еще большей прибыли от этих покупателей – стоит запустить отдельные маркетинговые акции конкретно для данной группы. Объясните VIP-клиентам, насколько они важны для вас и что эта акция создана исключительно «для избранных». Они это оценят. Когда вы сообщаете человеку, что цените его и хотите с ним дружить, предлагаете ему особенные условия, чаще всего он отвечает вам повышением лояльности и ростом частоты покупок или среднего чека.

Еще с этими покупателями можно попробовать немного нарастить интенсивность коммуникаций. Они уже достаточно лояльны вашей компании и даже чуть более частые сообщения вряд ли вызовут отторжение. Главное, стараться делать точные и актуальные предложения. Просто нарастить для них частоту выпусков одинаковой для всех клиентов массовой рассылки – это очень плохая идея.

Больше всего любого руководителя будет интересовать третий вопрос: как найти больше таких же ценных клиентов или как с ходу отфильтровать их в потоке входящих покупателей, чтобы именно им менеджеры по продажам уделяли особое внимание. Для этого необходимо понять, что же у всех этих VIP-клиентов общего. Вот тут нам и помогут те многочисленные сегменты, которые мы создавали в предыдущей главе. Посмотрите, какие у них общие объединяющие их признаки (кроме того, что они часто и много покупают). Может быть, у вас получится выделить два-три типичных портрета «золотого» покупателя.

Небольшой кейс

Одна компания, с которой меня связывает соглашение о неразглашении данных (поэтому я не смогу раскрыть ее название), продающая облачную онлайн-бухгалтерию для малого и среднего бизнеса, сделала RFM-анализ и поняла, что один из типичных VIP-клиентов для нее – это региональная транспортная компания. Они обзвонили нескольких существующих ценных клиентов и выяснили у них, как именно продукт помог им в бизнесе: какие задачи и проблемы успешно решил и сколько они сэкономили после его внедрения. Они также собрали отзывы с тех, кто был готов их дать.

На втором шаге они проанализировали все имеющиеся у компании «холодные» контакты: визитки, собранные на различных выставках, входящие лиды на сайт, которые так и не купили продукт, и т. п., и отобрали из них транспортные компании.

На третьем шаге они вооружили полученными знаниями и списком потенциальных ценных клиентов свой отдел продаж и правильно их замотивировали.

В результате холодный звонок холодному контакту из этого списка заканчивался продажей в 80 % случаев! Фантастический результат. Тут сработали три фактора: точное таргетирование, уверенность продавца в том, что этому покупателю нужен данный продукт, и знания о том, как именно он улучшает бизнес подобных клиентов.

Видите, какие это открывает возможности? Понимание портрета клиента, который для вас является «золотым», просто бесценно.

С другой стороны, очень часто возникает ситуация, когда такой общий признак у клиентов из зеленой зоны выявить не получается. Допустим, вы интернет-магазин с очень широким ассортиментом, и среди VIP-клиентов из зеленой зоны у вас и покупатели крупной бытовой техники, и те, кто регулярно приобретает продукты питания, и даже те, кто раз в месяц заказывает себе новые джинсы и кроссовки. Как найти общие признаки у столь разношерстной публики? Будь у вас в распоряжении программные решения по анализу Big Data, они бы легко справились с этой задачей, да только ведь нет таких программ в обычной российской компании из числа не только малого, но и среднего бизнеса.

В этом случае можно обратиться к тем, кто умеет обрабатывать большие данные и готов оказать вам такую услугу. Например, список контактов клиентов из зеленой зоны можно выгрузить в соцсети и настроить таргетирование своей рекламы исключительно на тех, кто похож на ваших лучших клиентов. Обращаю внимание: необходимо ориентировать рекламу не на загруженную базу, а именно на тех, кто похож на них. Социальные сети могут и умеют строить модели поведения людей и легко найдут общие признаки вашей ключевой аудитории даже там, где вам они совсем неочевидны. После этого ваша реклама будет показываться только тем, кто с наибольшей вероятностью заплатит вашей компании максимальное количество денег.

Наилучшие результаты такого таргетирования получаются на b2c-рынке. Статистика показывает, что после настройки эффективность рекламных кампаний может возрастать на 40−50 %!

Теперь давайте обратим внимание на красную зону.

В ней находятся ценные клиенты, которых вы потеряли. Так как попасть в нее можно только из зеленой области, там собраны бывшие «чемпионы». Это самый важный и самый грустный отток покупателей, который только возможен. Когда вы видите, что число контактов в красной зоне растет с каждым днем, это означает, что с вашим бизнесом точно что-то не так и вам необходимо принимать экстренные меры. Отсутствие активности того, кто купил один раз, может вообще не зависеть от компании: случайный посетитель взял что-то в подарок и ни вы, ни ваши продукты ему более не интересны.

Потеря того, кто покупал часто и много, крайне болезненна для компании. За редким исключением, когда у ваших клиентов есть четкий жизненный цикл (если вы продаете детские товары, то гарантированно перестанете быть интересны любому даже суперактивному покупателю, как только у него вырастет последний ребенок, и до тех пор, пока не появятся внуки), уход «чемпионов» всегда говорит о проблемах в компании. Как правило, они заключаются либо в ценах, ассортименте и качестве продукции, либо в процессах обслуживания покупателей.

Для тех, кто попал в красную зону, во-первых, необходимо срочно запустить программу по реактивации. Подробнее о том, как это делать, будет описываться в главе 34, посвященной триггерным цепочкам коммуникаций.

Во-вторых, стоит понять, какие именно проблемы привели к оттоку «чемпионов». Проведите среди них опрос: почему они перестали покупать ваши продукты/услуги. Конечно, большинство проигнорируют вашу попытку, но от той небольшой части, которая все-таки ответит на ваши вопросы, вы получите бесценную информацию, показывающую проблемные места в ваших бизнес-процессах, которые вы точно должны изменить. Подробнее об этом будет описано в главе 25 в гениальном кейсе магазина, который не только возвращал раздраженных качеством обслуживания клиентов, но и делал так, что они приводили новых покупателей.

Резюме: обязательно проведите RFM-сегментацию и наблюдайте за динамикой получившихся сегментов, чтобы отслеживать рост потерянных покупателей. Используйте RFM-сегментацию для таргетирования рекламных кампаний под новых клиентов и поиска среди существующих контактов тех, из кого не извлекли весь потенциал.

Кейс. Как анализ клиентов спас интернет-магазин от разорения

Эта история началась в 2017 году, когда после доклада на конференции по digital-маркетингу ко мне подошел владелец одного интернет-магазина, торгующего мужской одеждой, и заявил, что все эти прямые коммуникации с клиентами, о которых я только что рассказывал залу, не приносят никакого результата.

Естественно, я заинтересовался и попросил пояснить подробнее, из-за чего сделан подобный вывод. Когда он описал свою ситуацию, я решил, что просто обязан ему помочь. Человек очень любил свой бизнес, но был вымотан им вконец. Компания существовала не первый год, но до сих пор не приносила никакой прибыли, поэтому владелец уже был настроен продать или закрыть ее.

Я предложил ему дать моей команде карт-бланш: мы делаем с той частью его маркетинга, которая работает с существующими клиентами, все что хотим – ведь ему терять уже нечего. Через три месяца мы смотрим первые результаты, и если динамика ему нравится, то только тогда он оплачивает наш труд и мы работаем над проектом еще три месяца. Я был уверен, что через полгода мы покажем такой результат, который его поразит.

В результате ровно через год на той же самой конференции я рассказывал этот прекрасный кейс – как правильное общение с покупателями может спасти бизнес.

К сожалению, владелец магазина отказался выйти со мной на сцену и не разрешил озвучивать название его компании в книге, опасаясь, что сведения о реальном обороте могут повредить имиджу. Клиенты узнают, что магазин вовсе не такой большой, а конкуренты воспользуются этим в PR-целях.

На момент нашего погружения в задачу цифры были таковы: магазин получал около 20 заказов в день при среднем чеке около 5000 руб. Наценка от закупочной цены на товар составляла в среднем 25−40 %.

На столь конкурентном рынке все потуги SEO-маркетологов не принесли успеха, и по большинству поисковых запросов компания не входила даже в ТОП 20, поэтому до 90 % трафика поступало с контекстной рекламы и рекламы в соцсетях. Остальную долю давали переходы из рассылок и из поисковых систем.

Из-за того что люди приходили на сайт исключительно по рекламным каналам, которые дают, как правило, достаточно дорогой трафик, стоимость привлечения покупателя составляла в среднем около 1000 руб. Если вычесть эту цифру из среднего чека, получается, что на каждой продаже магазин зарабатывал всего от 300 руб. до 1000 руб. и ежемесячно получал около 300 000 руб. грязной прибыли, от которой после выплаты налогов, зарплат и аренды помещений не оставалось практически ничего.

Кстати, это довольно типичная картина для российского e-commerce, если верить данным, которые регулярно публикует Data Insight.

Как считал владелец, его компания активно занималась работой с существующими клиентами. К этому времени они накопили базу уже в 50 000 адресов, по которой регулярно уходили рассылки с товарными предложениями. Многие из этих адресов были достаточно старыми и никак не проявляли себя уже очень давно.

Так как вы уже прочли предыдущие главы, то понимаете, что владелец подошел к использованию канала общения с покупателями как к рекламному, применяя технологии и методы, которые в нем не рекомендуются.

Естественно, его письма были мало интересны получателям. Чуть менее половины контактов либо вообще не открывали их, либо уже отписались от рассылки. На момент, когда мы занялись этой проблемой, база сократилась уже до 30 000 клиентов, которым можно было хоть что-то отправить.

Конверсия от каждой рассылки составляла менее 0,01 % от числа получателей, то есть при еженедельных рассылках это давало около 18 заказов в неделю с постоянной, но медленной тенденцией к снижению.

Мы сделали пять простых шагов.

1. Научили этот магазин собирать контакты.

Вместо скромной формы «подпишитесь на наши рассылки», которую то включали (и тогда она показывалась всем и всегда), то периодически выключали из-за жалоб постоянных клиентов, мы сделали форму в три шага. На первом мы заигрывали с посетителем сайта, спрашивая его хочет ли он получить специальные цены «для своих», и только на втором спрашивали email. Тем, кто оставил контакт, мы предлагали еще одну анкету, с помощью которой собирали дополнительную важную для нас информацию, позволяющую сразу же таргетировать рассылки и не посылать подписчику неинтересные ему товары.

Форма подписки показывалась только тем, кого платформа не могла распознать как постоянного клиента и никогда не демонстрировалась даже незнакомому посетителю более двух раз.

2. Сделали сегментацию.

В том числе мы провели и RFM-сегментацию, о которой рассказывалось в предыдущей главе, благодаря чему выделили четыре группы клиентов:

«VIP-клиенты» – сделавшие более трех покупок, причем только если последняя была не менее полугода назад;

«Потерянные ценные клиенты» – сделавшие не менее трех покупок, но последняя была более чем 180 дней назад;

«Подписчики» – те, кто подписан на рассылки, но не совершил ни одной покупки;

«Все остальные», куда попали клиенты с одной и двумя покупками.

3. Изменили регулярные рассылки.

Мы добавили в них два блока с контентом, отличным от товарных предложений. В одном из них автоматически размещался пост из групп данной компании в соцсетях (у них был весьма неплохой и креативный SMM-менеджер), а во второй мы вставляли текст, который был разным для каждой из созданных нами групп клиентов. «Подписчикам» мы посылали информацию, снимающую страх перед первой покупкой: отзывы других покупателей о магазине и товарах, о том, как просто вернуть покупку и т. п. VIP получали текст, подчеркивающий их важность для магазина: знакомили их с персональным менеджером, объявляли о специальных распродажах только для VIP-клуба и так далее.

Группа «Все остальные» получала общий в меру креативный блок, который должен был сделать письма просто чуть интереснее.

4. Провели компанию по возвращению «Потерянных ценных клиентов».

В течение года было три таких кампании, причем одна попала на предновогодние распродажи и именно она дала наибольший эффект.

5. Настроили триггерные рассылки.

Брошенная корзина, дожимание до покупки проявленного интереса к товару, автоматическая реактивация тех, кто теперь попадал в «потерянных», и напоминание о возможно важной дате для девушек, у которых пауза между покупками приближалась к одному году или у которых покупки попадали на 14 и 23 февраля. Я напомню, что это был магазин исключительно мужской одежды. Подробнее об этих триггерах будет рассказываться в главах 33 и 34.

Итоги:

До начала работ база клиентов ежедневно пополнялась на 20 человек – туда в основном попадали новые покупатели, которые сделали заказ. Все, что о них было известно, – это только размер одежды, да и то не во всех случаях, так как человек мог купить ремень или, скажем, подтяжки.

После внедрения новых форм подписки компания стала получать примерно 350 подписчиков в день, причем в среднем 200 из них отвечали на вопросы анкеты, сообщая о себе пол, что позволило выделить девушек, покупающих подарки, а у мужчин понять нужную категорию товаров и размер.

Приток клиентов в базу контактов увеличился более чем в 10 раз!

Регулярные рассылки: число открытий выросло на 80 % (с 20 до 36 %), а процент кликов и конверсия в продажи с каждой рассылки увеличились в три раза. Теперь из email-канала приходило 48 заказов в неделю вместо 18, и это число постоянно увеличивалось вместе с ростом базы. Самое главное – за счет ответной лояльности VIP-клиентов средний чек от них вырос на 40 %! То есть прибыль из email-канала увеличилась более чем вчетверо только за счет сегментации и персонализации контента.

Триггерные рассылки увеличили число заказов из email-канала еще почти на 50 %.

Казалось бы, все. Больше выжать из базы ничего нельзя. Но ведь есть и другие каналы, кроме email. Мы предложили клиентам, которые хоть изредка читали письма, но не переходили по ссылкам, тем, кто был подписан на группы магазина в социальных сетях, а также тем, кто соблаговолил ответить на соответствующий вопрос из call-центра, выбрать канал, по которому им было бы удобнее получать информацию о распродажах от магазина. Около 15 % из них указали, что хотели бы видеть предложения в мессенджерах, а чуть позже мы внедрили и сообщения в «ВКонтакте». Через эти каналы стало поступать еще в среднем 10 заказов в неделю.

Резюме: все наши активности суммарно дали +87 % к числу заказов и +20 % к среднему чеку, что обеспечило интернет-магазину дополнительно 972 000 руб. в месяц. Их выручка увеличилась в 4 раза, а так как себестоимость получения клиента через email составляла около 0,6 руб. вместо 1000 руб., то даже после выплаты налогов, зарплат и постоянных издержек у владельца в распоряжении ежемесячно оказывалась очень приличная сумма на дальнейшее развитие.

Кстати, все затраты этого человека на проведенную нами работу уложились в 440 000 руб., что на фоне дополнительной прибыли за год свыше 10 миллионов отличный результат. Если посчитать ROI (возврат на инвестиции), то в данном случае он составил свыше 2100 % только в масштабах первого года.