ROI 1696%: «Сплав» меняет восприятие бренда с помощью персонализации коммуникаций

«Сплав» — сеть магазинов одежды, аксессуаров, снаряжений по трем направлениям: туризм, активный отдых и военно-тактическое направление. Основан в 1992 году

Масштаб бизнеса. 
Интернет-магазин, 34 фирменных и 38 франчайзинговых офлайн-магазинов по всей России127 тысяч клиентов в базе
Автор
Алексей Ревенко,
руководитель отдела маркетинга и рекламы «Сплава»
Задача
Структурировать базу клиентов и выстроить с ними ненавязчивую коммуникациюКак следствие, повысить выручку по email-каналу и изменить восприятие бренда в сторону прогрессивной компании
Решение
Объединить данные из онлайна и офлайна, сегментировать базу и запустить персональные триггерные рассылки с рекомендациямиЗапущенные кампании:
— «брошенные механики»,
— уведомление о появлении товара в наличии из избранного или листа ожидания,
— опрос как реактивация после заказа

ИТ. 

Сайт на «Битриксе», бэкенд и система обработки заказов 1С, платформа автоматизации маркетинга Mindbox
Результат
1696% — ROI автоматизации маркетинга2,38% — средняя доля выручки от всех рассылок в общей выручке интернет-магазина0,94% — средняя доля выручки от триггерных рассылок в общей выручке интернет-магазина

Срок. 

8 месяцев
Фишка
Интеграция с помощью модуля «Битрикс»Уведомления о появлении товара с рекомендациями в письмеВсе email собираются в конструкторе без верстки кода
За время существования «Сплав» накопил 127 тысяч клиентов в базе и решил развивать прямой маркетинг, используя потенциал существующих клиентов. Для этого потребовалось решить ряд проблем:
Проблема
Решение
Не было единого инструмента для настройки автоматических коммуникаций в интернет-магазине и в рознице на кассах
Перешли на платформу автоматизации маркетинга, чтобы управлять коммуникациями в одном окне
Клиентская база существовала разрозненно для онлайна и офлайна
Объединили клиентские данные для онлайна и офлайна на платформе клиентских данных (CDP) Продукт Mindbox
Платформа клиентских данных (CDP)
Коммуникация с клиентами только через массовые рассылки и офлайн → низкая вовлеченность клиентов в рассылки и меньше выручка с канала прямого маркетинга
Разделили клиентов по сегментам и персонализировали коммуникации

Продукт Mindbox
Рассылки

Массовые рассылки отправляли вручную
Автоматизировали рассылки и настроили триггеры по действиям клиента, которые не требуют поддержки Продукт Mindbox
Рассылки
Большинство клиентов не знали о новом ассортименте и преимуществах бренда и воспринимали его как застывший 5 лет назад
Добавили в коммуникации персональные подборки товаров и актуальные новости бренда, чтобы показать, как меняется ассортимент и компания
Хотели быстро интегрироваться с сайтом без привлечения больших ресурсов IT
Интегрировались с помощью готового модуля «Битрикс»
Не хотели выделять дополнительный ресурс на верстку email кодом
Верстаем email в шаблонном конструкторе, который встроен в платформу

Результаты

Данные из сводного отчета Mindbox, период отчетности — с момента запуска первых рассылок, метод атрибуции — last click.

ROI 1696%

Для расчета взяли показатели с декабря 2020 года по июнь 2021 года включительно. Конкретных цифр не раскрываем по просьбе клиента. Формула:
ROI от платформы Mindbox
ROI от Mindbox составляет 1696%. Каждый рубль, вложенный в платформу, приносит 16,96 рубля.

Доля выручки от всех рассылок в общей выручке интернет-магазина

Спад в феврале и марте

Доля выручки от триггерных рассылок в общей выручке интернет-магазина

Всего запустили 10 триггеров по событиям

Эффект double opt-in

На проекте включено подтверждение подписки, поэтому рассылки уходят только заинтересованным клиентам. Как следствие, высокий open rate (OR) даже в массовых рассылках.
Средний OR по всем рассылкам — 33,24%
Средний OR по массовым рассылкам — 28,74%

Статистика открытий и кликов по всем рассылкам

ВСтатистика открытий и кликов по всем рассылкам

Тест товарных рекомендаций в механиках по брошенной корзине

Перед запуском товарных рекомендаций было опасение, что стандартные рекомендации будут показывать не то, что нужно клиентам, так как ассортимент специфический и разрозненный. Среди покупателей есть два основных сегмента — тактики и туристы, которые сильно отличаются. У каждого из них отдельный цикл покупок, поэтому нужно рекомендовать что-то свое.
Чтобы проверить гипотезу, запустили тест с товарными рекомендациями — алгоритм подбирает сопутствующие товары к корзине. В письме выводим товары без дублирования в корзине и в блоке рекомендаций.
Вариант 1: напоминание о брошенной корзине без рекомендаций
Вариант 1: напоминание о брошенной корзине без рекомендаций
Вариант 2: напоминание о брошенной корзине с товарными рекомендациями
Вариант 2: напоминание о брошенной корзине с товарными рекомендациями
Тест еще не завершился, но уже видно, что вариант с рекомендациями выигрывает по конверсии в заказ на 0,9%.
Предварительные результаты AB-теста email с товарными рекомендациями и без них
Предварительные результаты AB-теста email с товарными рекомендациями и без них

Фишка: NPS-опрос для реактивации после заказа

Если пользователь не покупает в течение одного месяца, направляем ему опрос (NPS) об удовлетворенности последним заказом. В письме выводим подборку персональных рекомендаций на основе всего пользовательского опыта клиента и статей:
Опрос (NPS) об удовлетворенности последним заказом
Эффективность реактивации измеряем с помощью контрольной группы с целевым действием «заказ». Тест не завершился, но уже на первых результатах видно, что контрольная группа проигрывает по целевому действию на 1,9%. Значит, опрос с рекомендациями уже помогает стимулировать клиентов к новым покупкам.

Фишка: уведомление о товарах в наличии из избранного и листа ожидания

Если товара нет в наличии, клиент может подписаться на email-уведомление, которое сообщит о его появлении:
Если товара нет в наличии, клиент может подписаться на email-уведомление
Если клиент не подписался на уведомление о появлении товара, но добавил товар в избранное, то он все равно получит уведомление о наличии товара:
Если товара нет в наличии, клиент может подписаться на email-уведомление
В обеих рассылках выводятся рекомендации — похожие товары к избранному или листу ожидания.
0,4% — конверсия в заказ с email-уведомления о наличии товара из листа ожидания за полгода. По данным отчетности Mindbox, метод атрибуции — last click.
0,9% — конверсия в заказ с email-уведомления о наличии товара из избранного за полгода. По данным отчетности Mindbox, метод атрибуции — last click.

Планы

  1. Развитие коммуникации с клиентами: доносить до клиентов последние новости, преимущества бренда и наблюдать за реакцией. Продолжать работу над тем, чтобы клиенты воспринимали бренд как динамичный и возвращались вновь.
  2. Глобальная цель — повышать LTV и долю повторных заказов с помощью рекомендаций в событийных механиках и запуска новых механик по жизненному циклу клиента.
P. S. В этой истории мы рассказали о наших продуктах Платформа клиентских данных (CDP) и «Рассылки». Узнайте о продуктах подробнее на их страницах или в разговоре с консультантом.