Email-рассылки на основе трекинга устройств по wi-fi. Опыт ТРЦ «РИО», Avenue и «Райкин-плаза»

Группа компаний, которой принадлежат ТРЦ «РИО», «Райкин-плаза», Avenue и онлайновый торговый центр РИО Маркет. Крупнейший девелопер коммерческой недвижимости в России. Основан в 1999 году

Автор
Никита Любаев,
директор по маркетингу ООО «Ташир-М»
Задача
Персонализировать коммуникации с посетителями на основе данных о частоте посещения ТРЦ и действий на сайте

ИТ. 

Самописный сайт с попапами Popmechanic«НПО Аналитика» для сбора информации из сети wi-fi
Результат
Запустили полезные рассылки для трех сегментов клиентовОтписка 0,5%

Срок. 

4 месяца
Цель проекта — имиджевая: создать у посетителей привычку читать письма от ТРЦ. Для этого рассылки нужно было наполнить полезным контентом.
Эффективность рекламных кампаний торговых центров сложно измерить — KPI для проекта не было. Важно было протестировать новый email-канал и оценить его возможности.
Проект с маркетингом на аутсорсе завершился до пандемии COVID-19, поэтому в истории не затрагиваем её влияние на торговые центры.

Что сделали для персонализации коммуникаций с посетителями ТРЦ

Что сделали
Для чего
Подключили трекинг устройств по wi-fi
Видим в системе все посещения ТРЦ у зарегистрированных посетителей
Настроили сбор информации с сайта
Отслеживаем просмотр киноафиши, новостей ТРЦ и товаров арендаторов
Разделили клиентов на сегменты по жизненному циклу на основе информации об источнике регистрации, посещаемости ТРЦ и сайта
Пример сегментации на основе источника регистрации: клиенты, подключившиеся к wi-fi в ТРЦ, и подписчики на сайте получают разные welcome-цепочки, ведущие на разные разделы сайта
Разработали контактную политику по работе с каждым сегментом: что, кому и когда отправляем. Лучшие решения определялись на основе АВ-тестов
Пример: выявили, что клиентам, подключившимся к wi-fi, интереснее получать карту магазинов и другую информацию о ТРЦ, чем предложения брендов и кинотеатра
Ниже подробнее расскажем об основных этапах проекта:
— Как объединили данные о клиентах в офлайне и онлайне
— Как персонализировали коммуникации с учетом этой информации и проверили их эффективность с помощью AB-тестов
— Как дальше планируем персонализировать клиентский опыт

Как объединили данные из офлайна и онлайна по клиентам пяти ТРЦ и РИО Маркета

Подробнее о чат-ботах ВКонтакте рассказали в прошлом кейсе

Для этого интегрировались c «НПО Аналитика», собирающей информацию из сети wi-fi ТРЦ, самописным сайтом рио.москва и попапами Popmechanic на нем. Получаем также данные от чат-ботов Botmechanic ВКонтакте.
Схема потоков данных на проекте ГК «Ташир»
Схема потоков данных на проекте ГК «Ташир»
При регистрации посетителя в сети wi-fi получаем его номер телефона (обязательно), email (по желанию), а еще MAC-адрес — уникальный идентификатор устройства — в зашифрованном виде. MAC-адрес позволяет определять авторизованных пользователей среди всех посетителей ТРЦ — мы видим вернувшихся клиентов и пересечения по аудиториям пяти ТРЦ.
На сайтах отслеживаем просмотр киноафиши (отдельно по каждому фильму, чтобы подставлять в письма нужные сеансы), новостей ТРЦ и товаров арендаторов. В случае с сетью РИО учитываем не только посещение сайта рио.москва, но и поддоменов: РИО Маркет, РИО Ленинский, Дмитровский и Севастопольский.

Как персонализировали коммуникации с учетом этапа жизненного цикла клиента и его предыдущих действий

Задача была — получить видимые результаты для ТРЦ РИО всего за 4 месяца, поэтому выделили наиболее эффективные, по опыту нашей команды аналитиков, инструменты и начали с них.

1. Сегментировали базу на основе данных о посещаемости ТРЦ и источника регистрации клиентов.

Выделили сегменты новичков, активных и оттока, а также подсегменты для них.

2. Разработали сценарии коммуникаций для каждого сегмента.

Сценарии коммуникаций на проекте по сегментам
Сценарии коммуникаций на проекте по сегментам

Сценарии коммуникаций для сегмента новичков

Только что попавших в базу новичков делим по источникам регистрации. Клиенты, подключившиеся к wi-fi в ТРЦ, и подписчики на сайте получают разные welcome-цепочки, ведущие на разные разделы сайта.
Подтверждение подписки при регистрации на сайте
Подтверждение подписки при регистрации на сайте
Первое welcome-письмо при регистрации на сайте
Первое welcome-письмо при регистрации на сайте
Второе welcome-письмо при регистрации на сайте
Второе welcome-письмо при регистрации на сайте
Первое письмо при регистрации по wi-fi
Первое письмо при регистрации по wi-fi

Сценарии коммуникаций для сегмента активных клиентов

В сегмент попадают посетители ТРЦ или сайта за последний месяц. Они получают стандартные «брошенные» механики по сайту, NPS-опрос и ежемесячный дайджест новостей ТРЦ, а также анонсы мероприятий — для тех, кто на них подписался.
Стандартные механики персонализируем, подставляя адрес конкретного ТРЦ
Стандартные механики персонализируем, подставляя адрес конкретного ТРЦ
Результаты NPS-опроса:
РИО Ленинский
10 баллов — 53%, 9 баллов — 10%, 8 баллов — 11%.
РИО Дмитровский
10 баллов — 62%, 9 баллов — 8%, 8 баллов — 7%.
РИО Севастопольский
10 баллов — 33%, 9 баллов — 25%, 8 баллов — 17%.

Сценарии коммуникаций для сегмента оттока

В сегмент попадают посетители, которые месяц не проявляли никакой активности. Предлагаем им промокод на кофе и отправляем его при подключении к wi-fi в ТРЦ. Если клиент так и не вернулся в ТРЦ, через 7 дней отправляем письмо с опросом о причинах неучастия. А еще через 7 дней — викторину с интересными фактами о ТРЦ.
Письмо № 1 для оттока: предлагаем получить промокод и знакомим с акциями в РИО
Письмо № 1 для оттока: предлагаем получить промокод и знакомим с акциями в РИО
Письмо № 1.1 для оттока: промокод на кофе выдается, если клиент подключился к wi-fi в ТРЦ
Письмо № 1.1 для оттока: промокод на кофе выдается, если клиент подключился к wi-fi в ТРЦ
Письмо № 2 для оттока: опрос о причинах неучастия. В зависимости от конкретного ТРЦ меняем адрес в шапке и теле письма
Письмо № 2 для оттока: опрос о причинах неучастия. В зависимости от конкретного ТРЦ меняем адрес в шапке и теле письма
Письмо № 3 для оттока: викторина с фактами о ТРЦ, разная для каждого ТРЦ
Письмо № 3 для оттока: викторина с фактами о ТРЦ, разная для каждого ТРЦ

3. Повысили эффективность рассылок с помощью AB-тестов

Тест: информация о ТРЦ против предложений магазинов и кинотеатра в welcome-письме

Предположили, что клиентам, подключившимся к wi-fi, интереснее получать карту и другую информацию о ТРЦ, чем предложения магазинов и кинотеатра. В качестве целевого действия выбрали клик.
Гипотеза подтвердилась:
Карта и другая информация о ТРЦ
Предложения магазинов и кинотеатров
Click rate
1,6%
1%
Доверительная вероятность измерений — 95%.

Тест: формальный заголовок против игрового в welcome-письме

Предположили, что формальный заголовок «Вы успешно зарегистрировались» окажется эффективнее игрового «Интересно, что есть в #РИОЛенинский». В качестве целевого действия выбрали открытие письма.
Гипотеза подтвердилась:
«Интересно, что есть в #РИОЛенинский»
«Вы успешно зарегистри­ровались»
Click rate
13,9%
16,6%
Доверительная вероятность измерений — 99%.

Тест: SMS для реактивации исторической базы

Для реактивации исторической базы тестировали канал SMS на небольшой группе клиентов. Для этой аудитории результат получился отрицательный: потратили деньги, а дополнительных посещений ТРЦ не получили. Измерение проводили с контрольной группой.

SMS сообщает о начислении приветственного кешбэка
SMS оказалась неэффективна для реактивации исторической базы

Какие следующие шаги по персонализации клиентского опыта

  • Внедрим программу лояльности на основе сегментации по совершенным в ТРЦ покупкам — для этого научимся регистрировать чеки клиентов ТРЦ.
  • Продолжим тестировать гипотезы и улучшать механики. Например, планируем настроить рекомендации в письмах с учетом интереса клиента к конкретным брендам на сайтах ТРЦ.
  • Будем тестировать механики с призами разных номиналов, чтобы понять, какой должна быть ценность приза, чтобы мотивировать клиента на совершение целевого действия.
  • Активируем работу с анонимными пользователями: через попапы и персонализацию сайта.
  • Оптимизируем медийную рекламу на основе данных Mindbox об активных посетителях ТРЦ и сайтов.