С 12 по 13 марта в Москве проходила XI ежегодная конференция eTarget. В этом году она посвящена антикризисным мерам в интернет-маркетинге. На конференции выступили более 50 опытных специалистов, прошли практические занятия и круглые столы с участием ведущих экспертов по интернет-рекламе.
В рамках секции «Увеличение лояльности и работа с накопленными данными о пользователях» выступил Андрей Циликов, директор по продажам, Sendsay.
Свой доклад «Продажи старым клиентам как залог выживания в кризис» спикер начал с утверждения: в кризис побеждает тот, кто лучше всего использует внутренние ресурсы. Например, e-mail-маркетинг – данная услуга способна обеспечить максимальный ROI при минимальной себестоимости.
По утверждению докладчика, привлекать старого покупателя через персональные контакты - дешевле. Конверсия посетителя, оставившего свои контактные данные, тоже дешевле в несколько раз.
В следующей части доклада спикер произвел сравнительный анализ возможностей ретаргетинга и e-mail-маркетинга. При показе баннеров только 5% попадают в поле зрения посетителей, что является эффектом так называемой баннерной слепоты. Кроме того, число контактов ограничено поведением посетителя и старением повода для показа. При этом стоимость клика может колебаться от 10 до 50 руб. E-mail-маркетинг – это полноценный лендинг в письме. Показатель открываемости рассылок и прочтения писем в среднем составляет до 30%. Число контактов с целевой аудиторией не ограничено. Вероятность конверсии со временем растет. Стоимость клика составляет всего 80 коп.
Каждый контакт – это прибыль, подчеркнул спикер. Больше контактов – больше прибыли. Формула вероятной конверсии выглядит так:
Далее Андрей Циликов привел последовательность шагов, которые необходимо предпринять для получения контактов посетителей. Прежде всего, важно получить непосредственное разрешение от пользователей на установление контакта с ними. На следующем этапе важно собрать персонализированные данные, причем не только данные и контакты покупателей, но и посетителей сайта. Проанализировать сведения и после сделать предложение, от которого не откажутся.
Установлено, что сегодня до 64% пользователей добровольно подписаны на рекламные рассылки интернет-магазинов. Статистика подписок на рассылки компаний, представляющих другие отрасли, распределена так: 61,2 составляют подписавшиеся на интернет-магазины, 28,8 – на купонные сервисы, 24,1 –на банки и страховые компании, 17,3 – туроператоры и авиакомпании, 18,5 – розничные магазины, 6,5 – автодилеры и 4 – другие отрасли. Не получают сообщения на e-mail только 29.
Получить разрешение и собрать контактные данные можно, предлагая пользователям оставить личные контакты для получения подарков или скидок.
Запросить данные можно, запуская на сайте всплывающие окна pop-up; также в форме запроса контактных данных можно предложить пользователю прислать ему историю просмотра товаров на сайте на e-mail. «Главное, втянуть пользователя в игру или общение, а затем собирать данные и дополнительные сведения», - пояснил докладчик. Согласно статистике, 85% клиентов вовлекаются в игру. Это позволяет делать персонализированные предложения и способствует лояльности. Однако регистрация убивает конверсию, а отсутствие e-mail и телефона посетителя убивает бизнес, подчеркнул спикер.
Сбор информации обычно идет двумя путями. Sales CRM предполагает учет денег и документов, товаров, отслеживание истории покупок и истории контактов. Маркетинговая модель CRM позволяет осуществлять сегментацию и анализ пересечений, находить аудитории Look-alike, интегрированные каналы коммуникаций: email, sms, push. Важно уметь их комбинировать, отметил докладчик, таким образом можно добиться экономии затрат.
Сбор данных происходит в процессе покупки, на всех его этапах. Так выстраивается цепочка: контакт => прочтение письма (собирается информация об устройстве, городе, времени прочтения) => клик в письме (информация о выбранном товаре, цвет, тема акции) => логин на сайте (канал получения, просмотренные товары и добавленные в корзину) => заказ онлайн (район города, дом/работа, товар, цвет, размер, история просмотра, канал, способ оплаты).
На этапе анализа собранных данных необходимо отслеживать пересечение сегментов и поведение пользователей. Всех клиентов можно разделить на следующие группы: часто покупают; много покупают; лояльные покупатели, которые совершают постоянные покупки. Анализируется время между покупками, их число, средний чек, возвраты товара, обращения в поддержку. Маркетинговая CRM учитывает пересечение сегментов.
Важно учитывать временную шкалу предложений клиенту, отметил Андрей Циликов. Например, при покупке iPhone имеет смысл через 2-4 недели предложить клиенту аксессуары к нему и затем - следующий iPhone после его поступления в продажу. При покупке губной помады следующий товар клиенту можно предложить через месяц. При продаже стиральной машины - через неделю можно предложить пользователю приобрести дополнительную фурнитуру (подставки под ножки). Каждые 10 дней можно предлагать клиенту стиральный порошок. Через 11 месяцев – имеет смысл сделать клиенту предложение о покупке дополнительной гарантии. Через 3 года можно предложить ему новую стиральную машину.
Персонализированные предложения очень удобны при продаже малоликвидных товаров. Например, при продаже дорогих креплений для горных лыж мы знаем, что вероятнее всего их приобретут лыжники с большим весом. Другой вариант: когда владелец интернет-магазина не знает, кому предложить такие крепления, но знает, что их купил конкретный клиент, тогда анализируют, к какому сегменту пользователей он относится, и делают предложение похожей аудитории. Анализ позволяет составить список из 40 контактов потенциальных покупателей.
Новым клиентам персональное предложение следует делать на всех этапах – от регистрации до попадания товаров в корзину. Например, сразу же после регистрации клиент получает подтверждение на e-mail. Через 24-72 часа следует Follow up (предложение). Через 30 дней потенциальному клиенту высылают напоминание, наподобие: «Вы о нас забыли?» При интересе к сайту через 24 часа клиент получает стимулирующее письмо. Через 2-3 дня персональное предложение аналогичных товаров, затем - просьбу принять участие в опросе. При работе с корзиной через 8-24 часа идет напоминание, что товары лежат в корзине. Через 24-48 часов предложим клиенту персональную скидку и (или) аналогичные товары. При совершении покупки письмо «Спасибо за покупку» с предложением приобрести аксессуары.
По отношению к состоявшимся клиентам эффективно использовать следующие маркетинговые инструменты:
- Персональные предложения: предложения товара, напоминание о забытой корзине, предложения, сформированные на основе сегментации. Результат – увеличение продаж на 40%.
- Вовлечение в общение: распространение информации в социальных сетях за бонус, опрос, предоставленная возможность дать совет другим клиентам. Результат – 70% пользователей делятся контентом.
- Игровые механики: реферальная программа. Погоня за баллами. Конкурсы в соцсетях. Эмоции. Результат: 85% подписываются ради скидки.
- Сбор информации: опросы в письмах, дополнительная информация о клиенте (корм для больших собак или корм для маленьких собак). По наблюдениям 40% клиентов дают обратную связь.
- Сбор отзывов: рекомендации товаров, рекомендации магазина на Яндекс.Маркете. Рост конверсии до 150%.
Андрей Циликов также перечислил наиболее яркие признаки «недовольного» клиента и указал, на какие аспекты нужно обратить внимание, прежде всего. О нелояльности клиента может свидетельствовать прекращение оплат счетов, перерыв между покупками, увеличение периода между посещениями сайта.
Примененные маркетинговые инструменты, резюмировал спикер, позволили поднять доход интернет-магазина до 3,150 млн при увеличении затрат всего на 15 тыс. руб.
Тему коммуникации с клиентом продолжил Дмитрий Комаров, директор по маркетингу, Кораблик, в докладе «Лояльность в омниканальном ритейле. Особенности сегментации и коммуникации».
По заявлению докладчика, принцип работы успешной сети магазинов детских товаров заключается в интеграции онлайн и оффлайн-инструментов и сбор сведений.
Коммуникация строится через сайт и приложение для смартфона, через СМИ (газета), рассылки по sms и e-mail, через оффлайн (магазины) и т.д.
Спикер также рассказал о том, какие возможности для сбора сведений предоставляют данные о покупках конкретных клиентов. Эти данные позволяет собрать подход, основный на использовании покупателями карт лояльности. В настоящее время до 60% покупок в оффлайн-магазинах сети осуществляется с предъявлением карты лояльности. Это позволяет узнать, какие конкретно товары покупают клиенты и собрать подробную информацию об их детях.
Сегментация клиентов осуществляется на основе следующих признаков: пол ребенка; возраст и количество детей; город и магазин, в котором сделана покупка; частота покупок; сумма среднего чека; предпочитаемый ценовой сегмент (премиум, эконом, promo-hunters); приверженность определенным маркам; выбор в товарных категориях (игрушки, одежда, питание, мебель и др.); способ совершения покупки (только онлайн, только офлайн, omni); средство покупки (мобильное устройство, desktop).
Спикер на практическом примере показал, как выстраиваются динамические сегменты.
Также в ходе выступления Дмитрий Комаров огласил статистику рассылок. При переходе к таргетированным рассылкам письма стали читать чаще (рост от 31,4 до 35,5%), количество кликов возросло с 7,9 до 9,4%, конверсия увеличилась с 1,5 до 2,7%.
По итогам работы с лояльностью клиентов в течение полугода результат оказался следующим:
Доклад на тему «Построение email-стратегий для повышения лояльности клиентов и автоматизированных продаж» предложил участникам конференции Антон Макурин, генеральный директор, Rocket Mail.
Решение задач лояльности с использованием e-mail возможно через персонализацию, проектирование стратегии e-mail-маркетинга, сегментацию и персонализацию по предпочтениям, персонализацию по активностям и другим данным, при регулярной работе через e-mail с клиентами.
Проектирование e-mail-стратегии предполагает создание специальных лендингов (по сути, форм подписки), мотивирующих клиента на подписку. На следующем этапе в обязательном порядке пользователю должна быть направлена серия приветственных писем. 
При совершении покупки осуществляется сегментация покупателям по предпочтениям и затем выдвигается персонализированное предложение, мотивирующее на повторную покупку.
Базу подписчиков составляют VIP-клиенты (для них формируются личные рассылки), с остальной базой подписчиков следует работать на поддержание лояльности. При этом, заметил спикер, лояльных клиентов следует мотивировать на новые покупки; «теплых» вовлекать в процесс приобретения товаров; интерес «холодных» - подогревать, поддерживая коммуникацию; неактивных клиентов следует повторно активировать; а «мертвых» подписчиков – удалять из базы.
Дальнейшая персонализация по предпочтениям предполагает использование динамического контента (ProScript). Система собирает данные по времени открытий и кликов для каждого подписчика, все данные поступают в платформу, далее используется динамический контент. При этом письмо формируется в момент открытия, так как система использует условные операторы для изменения содержания писем в зависимости от данных, собранных о подписчике.
Например, для каждого из сегментов можно подгружать картинку в зависимости от возраста подписчика, сегментировать рассылки на контент для мужчин и женщин и акции для мужчин и женщин.
Возможна оптимизация времени отправки рассылки. Система собирает данные о времени прочтения писем и кликов для каждого подписчика, а затем выбирает оптимальные день и время для отправки сообщений каждому из подписчиков при следующей отправке. Угадав со временем отправления письма, мы попадаем в свою целевую аудиторию.
После реализации программы оптимизации по времени рассылок для компании TopGrant показатель открытий писем (Open Rate) возрос на 7,4%, а время просмотра письма увеличилось на 144%.
При оптимизации рассылки по времени для компании ТехноСила конверсия выросла в 2 раза, средний чек стал меньше на 30%, однако прибыль возросла на 25%.
Регулярные рассылки для сети автосервисов показали более высокую эффективность e-mail-рассылок по сравнению с другими каналами коммуникации. Средний чек стал выше на 30%, на 32% возросли продажи, на 67% выросла конверсия из звонков в посещения.
Приведенные результаты подтвердили результативность выбранной стратегии, резюмировал Антон Макурин.
Доклад на тему «Повышение прибыли за счет автоматизации программы лояльности» предложила Ксения Хизова, руководитель группы веб-аналитики, Университет Синергия.
По заявлению спикера, на сегодняшний день розничная торговля в сети интернет в России продолжает держаться на плаву, несмотря на кризис.
<
Далее докладчица поделилась с аудиторией статистикой ключевых показателей в сегменте digital в России на январь 2015 года. При населении страны в 146,3 млн человек доля активных интернет-пользователей сегодня составляет 87,5 человек. Активные аккаунты в медиа имеют 6 млн. пользователей, мобильное подключение к интернету - 245,2 млн. человек. При этом активные аккаунты на мобильных устройствах наблюдаются у 38,2 человек.
Процент пользователей, которые искали товар, используя ПК, - составляет 38%. Доля тех, кто купил товар, сделав заказ с ПК, составляет 30%. Доля пользователей, которые искали товар, используя мобильный телефон, составляет 13%, из них совершившие покупку – 8%.
Продолжая выступление, спикер попыталась отыскать ответы на ряд вопросов: Какие инструменты использовать для авторизации программы лояльности? Как измерить эффективность, и какие показатели использовать?
Программа лояльности – это привлечение дополнительных продаж за счёт удобства совершения покупки в магазине. Яндекс утверждает, что клиенту важен еще и сервис, это действительно так. В регионах также актуален вопрос доставки. Важно наладить процесс коммуникации с клиентами. Поэтому полезно внедрить CRM- систему.
Каким функционалом должна обладать CRM-система для электронной коммерции? Задача инструмента - собирать информацию о пользователях, которая позволит лучше их узнать, и в дальнейшем - сегментировать, основываясь на нескольких параметрах. Ускорение обработки заказов достигается за счет снижения расходов на согласование и обработку заказов.
Полноценная CRM становится средством дополнительной мотивации сотрудников, увеличивая продуктивность их работы. Мониторинг ключевых показателей бизнеса – тоже сфера CRM: собранные сведения преобразуются в комплексные отчеты в виде графиков, диаграмм и таблиц. Кроме того, CRM интегрируется с почтовыми службами.
Показатели лояльности при внедрении автоматизации тоже становятся прозрачны: CRM позволяет фиксировать данные с тем, чтобы потом использовать их при учете и контроле. К примеру, помимо подтверждения заказа оператором, информация о принятом заказе поступает к клиенту по e-mail и sms. По почте и через sms покупателя уведомляют о наличии товара, предоставляют полезные рекомендации и сведения об акции.
Аналитика и ретаргетинг повышают лояльность, увеличивают конверсию, отметила спикер. Показатели лояльности при внедрении CRM показали следующие результаты: время обработки заказов сократилось на 14%, при этом увеличился поток клиентов через отдел продаж. Уведомление о выходе курьера на 38% сократило количество звонков от клиентов по поводу доставки. Внедрение системы позволило сэкономить на исследованиях наподобие «тайный покупатель». 64% новых заказов поступило после уведомления рассылкой о поступлении товара на склад. Обратные звонки прибавили 23% новых контактов. Конверсия сегментированных рассылок выросла на 65%. Ретаргетинг обеспечил возврат 18% клиентов к брошенным корзинам.
В заключение доклада Ксения Хизова предложила дополнительные сервисы для повышения конверсии. По замечанию докладчицы, сегодня эффективно работает ретаргетинг покупателей по средствам e-mail - veinteractive.com; для проведения платежей полезно использовать Яндекс.Кассу (все платежи в одном месте); аналитику рекламных каналов целесообразно осуществлять, используя calltouch.ru qlick.com; эффективный инструмент для автоматизированной аналитики - sepyra.com; товарные рекомендации а на сайте можно осуществлять с применением retailrocket.ru; платформа для мобильной версии сайта - getshopapp.com; добиться увеличения количества звонков от эффективных покупателей на 67% удалось с помощью callbackhunter.com. Вся аналитика Рунета собрана на ресурсе www.datainsight.ru.