Три года назад «Связной» запустил первые триггерные цепочки на базе CDP, а теперь совершенствует их и тестирует новые механики.
«Связной» тестирует гипотезы на брошенных механиках: акционные баннеры в рассылках, сегментация клиентов по просмотру корзины и аналитические оценки рекомендаций
Связной — крупнейшая в России розничная сеть техники, миссия которой — стать проводником в мир технологий для самой широкой аудитории. Основана в 1995 году. Оборот — 158,4 млрд рублей в 2017 году
Задача
Повысить конверсию и, как следствие, выручку с триггерных рассылок по брошенным корзинам и просмотрам
Решение
Глубже персонализировать рекомендации в триггерных рассылках с помощью:
— акционных баннеров,
— сегментации аудитории по просмотру корзины,
— дополнительных аналитических оценок рекомендаций
— акционных баннеров,
— сегментации аудитории по просмотру корзины,
— дополнительных аналитических оценок рекомендаций
Результат
На 24% выше конверсия и на 96% выше выручка от email с акционными баннерами
13 августа 2021
Три года назад «Связной» запустил первые триггерные цепочки на базе CDP, а теперь совершенствует их и тестирует новые механики. В результате магазин первым среди клиентов Mindbox запустил акционные баннеры в email на основе товарных рекомендаций; выявил новый этап воронки продаж по брошенным корзинам и способ работы с менее активной аудиторией; внедрил аналитические оценки (скоры) товаров в базовые товарные рекомендации в email. Читайте в этой истории:
— как адресно вовлекать клиентов в акции и запускать их за час с помощью автоматизации;
— какие механики сложнее скопировать конкурентам и почему акционные баннеры на базе товарных рекомендаций лучше прямой скидки;
— зачем смотреть на переходы в корзину, если уже запущены триггерные рассылки по брошенным просмотрам и корзинам;
— как учитывать маржинальность и спрос в товарных рекомендациях.
Баннеры с акционными рекомендациями
Известная практика, когда в триггерных цепочках по брошенным товарам появляются рекомендации. Алгоритмы машинного обучения генерируют их на основе действий клиента. «Связной» пошел еще дальше и использовал новую механику — обогатил стандартные рекомендации акциями к подобранным товарам.
Если клиент положил товар в корзину и ушел с сайта, ему придет email с напоминанием о брошенных товарах и рекомендации к ним. Если эти товары участвуют в акциях, в письмо подтянутся баннеры с акционным предложением. Например, скидка на аксессуары при покупке iPhone.
Баннер персонализированный, а значит, подставляется по конкретному товару и конкретной корзине. При этом баннеров может быть несколько — в зависимости от числа акционных товаров.
В результате акционные рекомендации не только повышают конверсию, но и позволяют лучше персонализировать коммуникации и избежать спама. Если раньше промоакции «Связного» рассылались всем в массовых рассылках, то теперь клиент получает персонализированное предложение, которое стимулирует его завершить уже начатую покупку.
Акционный баннер в триггерной рассылке по брошенной корзине
Акционный баннер в триггерной рассылке по брошенному просмотру
Фактически одна из целей механики с рекомендациями — вовлеченность в наши акции и увеличение проникновения акций. Но основной посыл — это сугубо профильные цели в рамках email-канала. Акционный блок в текущем формате показывает неплохие результаты по конверсии в заказ.
Результаты внедрения акционных баннеров в рекомендации
Результаты рассылки с акционными баннерами к товарным рекомендациям по сравнению с рассылкой без таких баннеров, по данным «Связного»:
-
+24%к конверсии
-
+96%к выручке
-
+44%к среднему чеку
-
+36%к количеству заказов
Рост конверсии указан в процентах, а не в процентных пунктах, потому что рост в процентных пунктах может показаться незначительным, хотя в рамках метрик «Связного» это ощутимый прирост
В сравнении с письмами без баннеров прирост click rate незначительный. Это обусловлено тем, что на MVP мы заходили с ручным подходом применения акций в фидах, в них участвует не так много товаров, следовательно блок появляется в небольшом количестве писем.
Значимые результаты относительно писем без акционного блока получили в увеличении количества заказов на 36%, выручки — на 96%, конверсии — на 24% и среднего чека — на 44%. Источники данных: Mindbox, Google Analytics.
Результаты акционных баннеров
- Результат, который мы увидели сразу, — увеличилась конверсия.
- Появились новые способы, как усовершенствовать триггерные цепочки по брошенной корзине и брошенному просмотру.
- За счет автоматизации механики освободилось больше времени на проработку новых механик вместо поддержки существующих.
- При старте акций перестали рассылать лишние email тем, кому они не нужны, потому что клиенты могли их видеть в триггерной коммуникации.
- Благодаря этому мы еще более точно стали сегментировать тех, кто должен получить от нас рассылки с промоакциями. Так, отдельная проморассылка отправляется только тем, кто давно не был на сайте, а активные пользователи получают промо уже в рамках триггера по брошенной корзине или брошенному просмотру.
Как работают акционные баннеры
Каждой акции и товару присвоен ID, которые связаны друг с другом. Как только генерируются рекомендации с предложением конкретного ID, создается подборка акций. Если для одного товара (ID) задано несколько акций, то они ранжируются в зависимости от приоритета, который устанавливает магазин. «Связной» передает в фиде к товарам акционную информацию, которую Mindbox автоматически подставляет к рекомендациям.
По каждой из акций «Связной» передает в Mindbox три параметра: изображение, текст и ссылку
Чтобы измерить эффективность баннеров, проставляем UTM-метки в письма с акциями. В системе аналитики можно сравнить конверсию в заказы из писем с баннерами и без них.
В письма с акционными баннерами проставляем UTM-метки, чтобы измерять конверсию в заказы
Как автоматизация баннеров позволяет запускать акции за час
До внедрения динамического блока с акциями «Связной» пытался выстроить похожую персонализацию на базе триггерных рассылок — каждую акцию выводили в отдельный триггер. Но это вело к тому, что триггеры с разным содержанием копились и требовали много ручного труда.
Акций много, и большинство из них краткосрочные. Чтобы запустить отдельный триггер с акцией, необходимо было выделить его из основного, перенастроить сегмент, чтобы исключить задвоение триггера, добавить акционный баннер в новое письмо и нацелить его только на участников акции. В неделю на это уходило до 8–12 часов. Такой подход еще и усложнял анализ, потому что один и тот же триггер был размножен на несколько более мелких и различался только наличием баннера.
С автоматическими акционными рекомендациями отпала необходимость создавать триггеры для акций. Кроме того, стали отправлять меньше промосообщений, чтобы не спамить клиентов.
Акционные баннеры автоматизировали в два этапа:
- Единый фид на все товары и акции. Первый запуск сделали с помощью одного фида, в который добавляли поля к каждому товару и передавали в Mindbox. Идею протестировали в течение 2–3 недель на некоторых товарах и столкнулись с технической проблемой — если клиент посмотрел товары, которые участвуют в одной и той же акции, то он видел два блока с одинаковым содержанием. Чтобы решить проблему, можно было ограничиться показом одного блока каждому клиенту, но так не получилось бы выводить сразу несколько разных предложений:
- Отдельный фид для акций и товаров. На втором этапе решили использовать акцию как объект в отдельном фиде и синхронизировать его с товарами посредством рекомендаций внутри Mindbox. Сейчас настраиваем такой функционал. Фактически акции стали рекомендациями к товару. Это поможет решить проблемы, с которыми мы столкнулись в первой реализации.
Когда завершится полная автоматизация, масштабируем процесс на все товары и акции «Связного». Ожидаем, что получим основные результаты по механике, когда каждая акция сможет участвовать в продвижении.
Акционные баннеры — это более глубокая персонализация с упором на технологическую сторону, потому что они почти полностью автоматизированы. У «Связного» много акций и их автоматическое добавление в динамический блок email стало делом пары часов. Когда мы получали новую акцию, добавляли ее в фид, он обновлялся, и наши клиенты уже через час после старта акции могли получать персонализированные письма, если они интересовались товарами, которые участвуют в этой акции.
Почему акционные баннеры лучше прямой скидки
Акции бывают как с прямым снижением цен, так и с непрямой денежной мотивацией. Но как только мы даем определенную прямую скидку на товар как акционную механику, это быстро подхватывают конкуренты. В целом никакой эффективности от таких акций спустя определенное время нет. Она получается максимально краткосрочной. Поэтому мы придумываем механики, которые конкурентам зачастую сложнее отследить и скопировать. Но донести до клиентов такие акции не всегда легко.
Как правило, клиент в акции ищет что-то максимально простое — низкую стоимость. Клиент не будет искать акцию, которая лежит вне ценовых предложений. Поэтому мы пытаемся добавлять акции, которые могут быть интересны клиенту и которые можно монетизировать: подарки к заказу, баллы лояльности, которые можно копить и тратить на покупки, улучшенные условия рассрочки.
Разделение рекомендаций в брошенных корзинах в зависимости от посещения страницы корзины
Большинство магазинов рассматривают брошенные корзины как одну сущность, которая предполагает добавление товара в корзину. И почти никто не учитывает следующий шаг — переход в корзину — как конечное действие в воронке.
С помощью UTM-меток в Mindbox и Google Analytics выяснили, что клиенты, которые перешли в корзину, конвертируются в покупателей намного лучше, чем те, кто не ушел дальше карточки товара. По данным «Связного»:
-
+65%к конверсии
-
+617%к выручке
-
+12%к среднему чеку
-
+540%к количеству заказов
Рост конверсии указан в процентах, а не в процентных пунктах, потому что рост в процентных пунктах может показаться незначительным, хотя в рамках метрик «Связного» это ощутимый прирост
На основе этих данных разделили коммуникацию на два сегмента клиентов, но прежде провели тестирование.
Разделение механики «брошенная корзина» с посещением и без него реализовано с помощью внедрения специального события на сайте, которое отслеживает просмотр страницы корзины.
В плане результатов: это было реализовано для разделения аудиторий, заинтересованных в покупке и проявляющих незначительный интерес. То есть мы смогли настроить меньшее количество напоминаний и писем для второй аудитории и получить меньшее количество отписок.
Если сравнить конкретно основные показатели, у заинтересованных open rate выше на 18%, click rate — на 14%, количество заказов — на 540%, выручка — на 620%, конверсия — на 65% и средний чек — на 12%. Источники данных: Mindbox, Google Analytics.
Как тестировали гипотезу о разных подходах к клиентам с брошенной корзиной
Появилась гипотеза, что не дошедшие до корзины клиенты положили товар случайно или хотели сохранить его на будущее. Чтобы проверить гипотезу и выяснить, как взаимодействовать с такой аудиторией, провели два теста:
- Рекомендации по товару. В первом тесте рассылку по брошенной корзине разделили на две категории: тем, кто посещал страницу корзины, отправляли email только с напоминанием о добавленных товарах, а тем, кто не посещал корзину, — еще и рекомендации к выбранным товарам. Однако после двухнедельного теста увидели, что конверсия и поведение клиентов почти не изменились.
Рекомендации по клиенту. Во втором тесте поменяли рекомендации к товару на рекомендации к пользователю. Это значит, что рекомендации стали учитывать весь опыт клиента на сайте и его оптимальный путь к конверсии на основе графового анализа, а не только те товары, которые он положил в корзину. В этом случае конверсия почти приблизилась к обычной брошенной корзине. Соответственно, гипотеза подтвердилась: или это был случайный клик, или пользователь явно не интересовался именно выбранным или похожим на него товаром.
Графовый анализ подразумевает кластеризацию пользователей и выделение ребер движения пользователя на пути к конверсии. Граф в нашем случае — это визуализация оптимального пути пользователя до транзакции и локализация проблем пользователя. В рамках ребер графа используется несколько параметров: переходы, возникновение узлов и возвратов на предыдущие шаги, прямые и индуцированные косты шага и прочее. Это, в свою очередь, предполагает в рамках рекомендации товар с наиболее комфортным возможным пользовательским путем до транзакции.
Пользователи, которые посещали страницу корзины, получали email только с напоминанием о добавленных товарах, а те, кто не посещал корзину, — еще и рекомендации к выбранным товарам
По результатам теста сделали выводы, как взаимодействовать с аудиторией, которая проявляет меньший интерес к добавленным в корзину товарам:
- Строить рекомендации на основе пользовательского опыта, а не только на выбранных товарах.
- Настраивать меньше напоминаний, чтобы снизить число отписок.
- Стимулировать к покупке выбранных товаров с помощью дополнительных промоакций.
Мы мотивируем пользователей, которые не переходили в корзину, снижением цены, потому что на уровне карточки товара для человека самое важное — ценовая история. Даже если товар случайно попал в корзину, нам интересно, каким образом человек мог бы его купить.
Товарные рекомендации со скорами
Скор (score) — оценка на основе аналитических данных об объекте или явлении
Чтобы товарные рекомендации к брошенным корзинам работали эффективно не только с точки зрения интереса для клиента, но и выгоды для бизнеса, «Связной» дополнил стандартный модуль рекомендаций Mindbox своими скорами (scores) к товарам.
Магазин использует скоры во всех каналах с товарным подходом к продвижению. В них аналитики закладывают множество параметров в зависимости от региона, например соотношение маржи, все расходы на продвижение товара во всех каналах, общую конверсионность и данные по наличию.
Чтобы оценить эффективность рекомендаций со скорами, запустили AB-тест. В одном варианте теста отправляем обычные рекомендации к товарам, а во втором — товарные рекомендации подставляются с учетом скоров от 1 до 10.
Тест еще не завершился, но, по предварительным данным, click rate варианта со скорами выше на 0,2% с достоверностью 95%, по данным платформы Mindbox. Также на 14% увеличилась маржинальность в рамках варианта со скорами, а индуцированные (будущие) расходы снизились на 4%, по данным «Связного».
Вариант email c учетом скоров Связного и рекомендаций к товару Mindbox
Вариант email cо стандартными рекомендациями к товару
Следующие шаги
- Полная автоматизация акционных баннеров, чтобы распространить их на все товары «Связного».
- Оценка финальных результатов AB-теста со скорами в рекомендациях и масштабирование механики в случае успеха.
P. S. В этой истории мы рассказывали о нашем продукте «Рассылки». Узнайте подробности на его страницах или в разговоре с консультантом.
