Принципы email-маркетинга в Hoff: как сделать так, чтобы канал приносил 65,8 млн рублей в месяц

Hoff — сеть гипермаркетов мебели и товаров для дома. У сети 35 магазинов в различных городах России. Сайт Hoff просматривают 40 млн раз в год, а в офлайн-магазины заходят более 4 миллионов посетителей.
Сейчас в базе данных Hoff 2,5 млн человек. Всего email-канал приносит компании 8,53% от оборота: это 65,8 млн рублей в месяц.
Выручка Hoff по email-каналу
Отчет об эффективности рекламных рассылок Hoff из CRM Mindbox за период 01.09.17–01.05.18
Подход к email-маркетингу в Hoff строится на трех ключевых принципах:
Персонализированное общение
В Hoff одновременно работает 38 триггерных рассылок, автоматически реагирующих на действия или бездействие покупателей. Каждое сообщение в рассылках персонализировано: оно создается автоматически перед отправкой и учитывает индивидуальные характеристики каждого покупателя: история покупок, количество баллов, акции и наличие товаров в конкретных регионах. Часть триггерных рассылок направлена на генерацию контента клиентами: они пишут отзывы, присылают фотографии своих покупок. На триггерные рассылки приходится 40% от выручки email-канала.
Постоянное улучшение коммуникаций с помощью AB-тестирования
Маркетологи Hoff постоянно генерируют и тестируют новые гипотезы: заголовки, содержание писем, различные варианты товарных рекомендаций, скидки, цепочки последовательных сообщений и срок между сообщениями в цепочках и так далее. За последние полгода, например, были протестированы десятки гипотез.
Правильный анализ и измерение результата
Руководители в Hoff хотят точно знать, сколько денег приносят рассылки. В рублях. Вне зависимости от конкурентной обстановки, «рынка» и сезонных колебаний. Поэтому для достоверной оценки дохода от рассылок стали применять контрольные группы. Еще один важный момент для понимания результата — единая отчетная система, которая собирает данные из нескольких источников в одном месте.
Для реализации подхода по этим принципам Hoff с 2015 года использует Mindbox. Mindbox выполняет роль email-платформы для централизации, сегментации, отчетности и управлениями данными о клиентах: поведении, покупках онлайн и офлайн. Вторая задача Mindbox — управление email-маркетингом: техническое обеспечение триггерных и регулярных рассылок, персонализации, товарных рекомендаций в рассылках.

Персонализированное общение

Основа персонализации — единый профайл покупателя. В нем находится информация обо всех взаимодействиях конкретного человека и компании: поведение на сайте, покупки в онлайне и офлайне, сервисные обращения в магазин, реакция на рассылки.
Для этого в Mindbox передаются и объединяются данные обо всех взаимодействиях с покупателями из внутренних систем компании: с сайта на «Битриксе», из системы лояльности Manzana, из систем товарооборота Axapta, где хранится информация о всех покупках и номенклатурах компании.
За чистотой данных следит автоматический алгоритм дедубликации. Он находит, проверяет и склеивает данные. Его задача — сделать так, чтобы у одного человека не получилось две карточки с разрозненными данными.
В результате у Hoff есть практически полный портрет всех клиентов. То есть возможность работать с их данными, сегментировать аудиторию и использовать данные профайла при составлении автоматических писем: историю покупок, номер карты пользователя, актуальный на момент отправки баланс, регион.

Персонализация по регионам

Централизация данных позволяет собирать письма по всем регионам, с которыми работает Hoff, с учетом ассортимента продукции и цен: клиент из Краснодара в письме с рекомендациями не увидит список товаров, доступных только в Москве, а клиент из Самары не увидит писем с ценами Екатеринбурга.
Письма собираются автоматически без участия маркетолога непосредственно перед отправкой. Благодаря этому маркетолог экономит время — не нужно создавать и проверять несколько разных шаблонов писем для каждой рассылки и можно сфокусироваться на более важных задачах.

Персонализация по частоте коммуникаций

Еще один пример — сегментация по частоте коммуникаций.
Все клиенты в базе Hoff делятся на две группы по жизненному циклу: «активные» и «теряющие интерес».
Для «теряющих интерес» подписчиков маркетологи Hoff с помощью Mindbox подготовили и настроили автоматические рекламные кампании, чтобы мотивировать их вернуться к общению. Им предлагают выбрать, какие рассылки и как часто они хотят получать.
После получения ответа клиенты попадают в сегмент, соответствующий их выбору, и получают только те рассылки, которые им подходят.
Если же клиенты вообще не реагируют на цикл рассылок о частоте коммуникаций, система отписывает их от массовых рассылок и подписывает на еженедельный дайджест.
Дайджест для каждого клиента, формируется персонально и автоматически. В него входят свежие записи из блога, баннеры и акции, актуальные для региона на данный момент. Тема письма тоже формируется автоматически — из статей блога, попавших в письмо.
В результате каждый клиент получает автоматическое, но уникальное письмо.

Постоянное улучшение коммуникаций

Маркетологи в Hoff постоянно придумывают новые гипотезы, которые с помощью Mindbox проверяют на практике. Для массовых рассылок каждый раз создаются уникальные письма, а в триггерных рассылках меняются оформление, тексты, заголовки.
Принцип работы: сформулировать гипотезу, запустить механику на тестирование, сделать выводы по результатам.
За счет автоматизации AB-тестирование кампаний проводится в несколько кликов.

Тестирование механики с «брошенными корзинами»

Например, чтобы оптимизировать кампанию с «брошенными корзинами», тестировали несколько гипотез.

Гипотеза 1: тема письма влияет на показатель открытий

Маркетологи Hoff придумали 10 тем для письма с напоминанием о брошенной корзине и запустили тестовую рассылку, чтобы выяснить, какая из них привлекательнее для получателей.
Гипотеза подтвердилась.
Результаты тестирования гипотезы
Результаты тестирования гипотезы «Показатель Open Rate зависит от темы письма»

Гипотеза 2: количество товаров в письме и наличие рекомендаций влияют на конверсию.

Маркетологи Hoff предположили, что желание сделать заказ у пользователя зависит от того, какой тип информации содержится в письмах и как он оформлен.
Для проверки гипотезы они сверстали 6 разных шаблонов писем с разными блоками и провели тест.
Вариант оформления письма «Брошенная корзина»
Вариант оформления письма «Брошенная корзина»
Вариант оформления письма «Брошенная корзина»
Вариант оформления письма «Брошенная корзина»
Вариант оформления письма «Брошенная корзина
Вариант оформления письма «Брошенная корзина
Вариант оформления письма «Брошенная корзина
Вариант оформления письма «Брошенная корзина
Вариант оформления письма «Брошенная корзина
Вариант оформления письма «Брошенная корзина
Вариант оформления письма «Брошенная корзина
Вариант оформления письма «Брошенная корзина
Гипотеза подтвердилась. Оказалось, что конверсия выше, если в письме нет блока с рекомендациями, то есть ничего не отвлекает пользователя от покупки.
Результаты тестирования оформления письма
Результаты тестирования оформления письма

Тестирование динамических блоков в письме

Еще один пример AB-тестирования гипотезы с помощью Mindbox. Маркетологи Hoff проверяли, могут ли повлиять динамические элементы в письме на конверсию.

Гипотеза: таймер с ограничением по времени увеличивает конверсию.

Перед одной из масштабных распродаж запустили массовую рассылку: 23270 клиентов получили письма с таймером, 23372 — письма с баннерами без таймера.
Тестирование баннеров
Баннер для массовой рассылки с динамическим блоком «Таймер»
Тестирование баннеров
Баннер для массовой рассылки без динамического блока
Чтобы оценить результаты тестирования, проверили их на калькуляторе AB-тестов:
Тестирование баннеров
Сравнение результатов AB-тестирования баннеров с таймером и без
Гипотеза не подтвердилась. Тест показал, что конверсия писем одинаковая. То есть наличие счетчика в данной рассылке не повлияло на поведение подписчиков и не увеличило конверсию.

Правильное измерение результатов

Чем сложнее email-маркетинг, тем сложнее его измерять. В Hoff с контролем результатов было две сложности:
1. Отчеты розничных магазинов и отчеты программы лояльности содержались в разных системах. Чтобы построить общий отчет, данные нужно было собирать из каждой системы отдельно.
2. Стандартная методика измерения через Google Analytics для Hoff не подходит. Она не позволяет увидеть, какая по счету была точка контакта с пользователем, или отследить информацию о продажах в розничных магазинах. Например, если клиент перешел из письма и посмотрел диван, а потом купил его в офлайн-магазине, Google Analytics об этом не расскажет.

Единый центр данных для отчетов

Проблему с отчетами по рассылкам решили с помощью Mindbox. После обработки аналитики Hoff получают четыре типа данных по каждому подписчику:
  • источник попадания в базу данных;
  • тип и количество отправленных писем — этой информацией пользуются, например, в колл-центрах, чтобы знать, какие были коммуникации с клиентом, и учитывать это в разговоре;
  • показатели открытия (Open rate) и кликов (Click rate) писем;
  • тип и название событий, которые совершил подписчик, в том числе просмотры сайта и покупки в рознице.
Эти данные помогают Hoff правильно интерпретировать поведение пользователей, отслеживать последнее действие клиента перед заказом, изучать предшествующие точки касания с брендом.
Все выгрузки делаются автоматически.

Измерение результатов с помощью контрольной группы

Почему не подошел Google Analytics

В Google Analytics оказалось сложным правильно учитывать некоторые нюансы. Например:
1. Если запущенных кампаний десятки и постоянно вносятся изменения, невозможно оценить добавленный эффект от этих кампаний и изменений. То есть невозможно конкретно узнать, что конкретно повлияло на изменения в показателях Google Analytics: конкретная рассылка или иное действие.
Атрибуция по последнему переходу в Google Analytics
Атрибуция по последнему переходу в Google Analytics
2. Невозможно отследить реальную реакцию клиентов на рассылки: кто-то мог действительно перейти по ссылке и купить диван, а кто-то мог получить информацию и через пару недель на выходных отправиться в магазин, чтобы посмотреть диван поближе и купить его в офлайне.
Результаты опроса о способе покупки товаров в Hoff
Результаты опроса о способе покупки товаров в Hoff
Результаты опроса о способе покупки товаров в Hoff
Результаты опроса о способе покупки товаров в Hoff
Поэтому, чтобы получить достоверные результаты, пользовались методом измерения с помощью контрольной группы.
Как работает метод измерения результатов с помощью контрольной группы
Контрольная группа — это маленькая группа подписчиков, которая не участвует в рекламной кампании. Система Mindbox набирает эту группу из всех подписчиков случайным образом раз в период, например, раз в месяц.
Новые клиенты распределяются в течение периода автоматически.
Контрольная группа формируется таким образом, чтобы сравнение было корректным. Подробнее мы писали об этом в статье про измерение с помощью контрольной группы.
По итогам периода или после завершения рекламной кампании можно сравнить разницу между значениями: какие показатели у тех, кто получал рассылку, и какие у тех, кто не получал. Это помогает достоверно узнать, есть ли эффект от рассылок.
Сравнить можно средний чек, доход, конверсию, количество покупок, любой другой нужный показатель.
Картинка
Отчет о размерах контрольной и основной групп за период 01.09.17–01.04.18 для рассылок Hoff

Результат

За три года работы Hoff и Mindbox запустили сотни триггерных и массовых кампаний, основываясь на трех принципах работы:
Персонализировать общение — то есть создавать сотни автоматизированных точечных кампаний, создавать уникальный контент и акции для каждого подписчика персонализировать каждое письмо, а не спамить всех повторяющимися сообщениями.
Постоянно экспериментировать и улучшать — то есть помнить, что всегда возможен лучший способ коммуникации с клиентом, и это можно протестировать.
Правильно измерять эффект — то есть считать добавленный, а не абсолютный эффект, с помощью контрольных групп.
Благодаря этому маркетинговому подходу добавленная выручка компании Hoff от email-маркетинга составляет 65,8 млн рублей в месяц.
Такие результаты показывают, что при правильном использовании email-маркетинг может быть самым эффективным каналом с точки зрения возврата инвестиций.

У нас есть и другие кейсы: