Как посчитать и повысить эффективность офлайн-акций: методы, кейсы, ошибки

Как посчитать и повысить эффективность офлайн-акций: методы, кейсы, ошибки

Андрей Медведев
Андрей Медведев,
product owner лояльности
В чем разница между публичными и персональными акциями в офлайн-ритейле, и в чем заключаются главные недостатки «скидок для всех»? Рассказывает наш product owner лояльности Андрей Медведев.
Оценить эффективность акции «Скидка —50% всем на летнюю коллекцию» невозможно: клиенты могли купить товар и без дополнительного стимулирования.
Понятнее обстоит дело с акцией для конкретного сегмента в рамках программы лояльности: выделить клиентов, например, сегмент оттока → спрогнозировать, как изменится их поведение благодаря акции → запустить акцию → сравнить план-факт. Однако это трудоемкий способ, требующий сильных аналитиков в штате.
Существует гораздо более простой и быстрый метод: AB-тесты с контрольной группой. Его применяет, например, United Colors of Benetton. Для повышения эффективности акций AB-тесты тоже подойдут — такой подход практикуют «Перекрёсток.Впрок», Tefal, Dostavista и другие известные бренды.

В чем разница между публичными и персональными акциями

Многие компании фокусируются на массовой раздаче скидок и других публичных акциях, доступных всем клиентам-участникам программы лояльности. Главный минус — таким образом снижается маржинальность бизнеса. Проверить, действительно ли клиенты совершили покупку благодаря акции или это совпадение, невозможно.
Еще один недостаток публичных акций — у компании возникают обязательства перед клиентами. По своему опыту знаю, что смена скидочной модели на кешбэк или отмена программы лояльности вызывает у клиентов явное недовольство.
Публичные акции лишь инструмент для сбора данных о клиентах и последующей работе с ними. Цель — уменьшить процент анонимных чеков, то есть мотивировать клиентов зарегистрироваться в программе и предъявлять карту лояльности при каждой покупке. Для этого и нужны welcome-бонус, кешбэк за покупку и другие публичные преимущества программы лояльности.
Фешн-компания Modis
Фешн-компания Modis — пример простых и привлекательных для клиентов условий программы лояльности
По сравнению с публичными акциями у персональных есть как минимум четыре преимущества:
  1. Скидки не раздаются всем подряд, а точечно направляются клиентам, которые без них бы не купили, например, сегменту оттока.
  2. Персональных акций может быть сколь угодно много — с ними можно экспериментировать, подбирая самые привлекательные для конкретного сегмента.
  3. Эффективность персональных акций легко измерить — об этом расскажу ниже.
  4. Если оказывается, что персональная акция невыгодна компании, от нее можно безболезненно отказаться. Раздражения у клиентов это не вызовет, ведь никаких публичных обещаний компания не давала, а предложения носят разовый характер.

Как измерить эффективность персональных акций

В отличие от публичных эффективность персональных акций легко измерить — для этого используются AB-тесты с контрольной группой.
Выделяете какой-то сегмент аудитории, например, новых клиентов без покупок, и делите его на две группы: основную и контрольную (обычно 5-10%). Основная группа получает персональное предложение, например, скидку на первый заказ, а контрольная — нет. Для общения используются прямые каналы коммуникаций: email, СМС, мобильные пуши и так далее.
После завершения теста поведение двух групп сравнивается — делается вывод о том, есть ли статистически значимая разница.
Высший пилотаж — сравнивать основную и контрольную группу не в рамках одной механики, а по всей программе лояльности. Так делает, например, итальянский производитель одежды United Colors of Benetton: в контрольной группе находится 10% аудитории бренда, причем клиент находится в ней не менее трех месяцев.
Основная группа ежемесячно приносит несколько миллионов рублей добавленной выручки относительно контрольной. Да, на 10% исключенных из коммуникации клиентов Benetton зарабатывает меньше, потому что они не получают персональных предложений. Но бренд готов платить такую цену за возможность принимать решения на данных.

Как повысить эффективность персональных акций

Здесь на помощь тоже придет AB-тестирование: сегмент делится минимум на две группы — каждая группа получает свой вариант акции. Чтобы результатам теста можно было доверять, используйте калькулятор достоверности AB-тестирования (ищите в поисковиках) — покажет необходимые размеры групп и поможет проверить полученный результат.
При этом использовать контрольную группу желательно, но не обязательно — для сравнения нескольких вариантов акции — это не критично. Можно тестировать, например, размер скидки или ее форму — ниже три примера известных брендов.
Tefal — промокод против опроса. Если за месяц после попадания в базу клиент так и не совершил покупку, ему отправляется реактивационное письмо. Тестировали два варианта — опрос или промокод на первую покупку:
Тестировали два варианта — опрос или промокод на первую покупку
Тестировали два варианта — опрос или промокод на первую покупку
Тест показал, что у письма с опросом конверсия в заказ за семь дней теста оказалась выше в 3,1 раза (!). В результате оставили вариант с опросом — таким образом компания экономит на ненужном промокоде.
«Перекресток.Впрок» — скидка в процентах против скидки в рублях. В компании принято правило: сначала запускается ручная рассылка с AB-тестом, а затем победивший вариант автоматизируется. AB-тест показал, что для клиентов привлекательнее скидка в процентах:
Perekrestok.ru проводит совместные акции с самыми разнообразными партнерами: от ivi.ru до Макдональдса
Dostavista — два размера скидки. Маркетологи решили протестировать два варианта скидки: 49% и 55%. Предполагали, что бóльшая скидка окажется привлекательнее, но ошиблись. Оказалось, что у письма со скидкой в 49% CTOR выше:
Dostavista — два размера скидки
Этот результат в Dostavista могут объяснить только эффектом неожиданности от некруглого числа. Тестовые рассылки не принесли конверсий в заказ. В Dostavista и не ставили такой цели — важно было протестировать гипотезу. По результатам теста сделали вывод, что клиентам можно предлагать меньшие скидки, просто не округляя их до пяти, чтобы не снижать впустую уровень маржи.

Какие ошибки допускают компании при работе с персональными акциями

Основных ошибок всего четыре:
1. Персональные акции не тестируются.
Эффективность каждой акции нужно проверять, иначе компания будет раздавать промокоды тем, кто купил бы без них, или предлагать бóльшую скидку, хотя разницы с менее выгодным предложением нет. Тестировать гипотезы нужно постоянно: то, что работало вчера, сегодня может потерять актуальность.
2. Подмена персональной скидки массовой.
Один из наших клиентов хотел запустить программу лояльности с зашитой в нее скидкой в 5% для всех участников. Проект не «взлетел», потому что в компании вовремя поняли, что такой подход приведет к банальному снижению маржинальности.
3. Сложные правила начисления и списания бонусов.
Как и в случае с массовыми акциями, правила должны быть максимально простыми. Например, если баллы в программе лояльности сгорают через год после начисления, не стоит сокращать их срок действия для конкретной акции. Так вы только запутаете клиентов и вызовете у них раздражение.
4. Персональных акций слишком мало.
Чем больше персональных акций, тем точечнее будет предложение для конкретного клиента. Удивительно, но, даже подключив дорогостоящее ИТ-решение, большинство компаний не выделяет ресурсы на запуск персональных акций. Исключения, конечно, есть. Приведу примеры трех фешн-брендов.
United Colors of Benetton, например, удваивает баллы за покупку для сегмента оттока, All We Need дарит 500 бонусов клиентам, не открывавшим письма в течение месяца, а 12 Storeez — скидку тем, кто попал в базу неделю назад, но еще ничего не купил.
Таким образом, посчитать эффективность акций можно, только если они персональные, то есть предназначены для конкретного сегмента. Для этого применяются AB-тесты с контрольной группой: часть клиентов не получает персональное предложение. Для выбора наиболее эффективного варианта акции также используются AB-тесты, необязательно с контрольной группой.

Первоисточник: new-retail.ru