Доставка свежих продуктов в Алматы Airba Fresh автоматизировала маркетинг. Число заказов выросло в 2,5 раза за первые три месяца

Airba Fresh — онлайн-магазин свежих продуктов в Алматы, создан при поддержке TechnoDom.kz в 2022 году
Масштаб бизнеса. 
100 тысяч клиентов в базе
автор
Артемий Овчаренко,
директор по маркетингу Airba Fresh
Задача
Привлечь новых покупателей без роста customer acquisition cost (CAC)Увеличить число заказов
Решение
Подключить единую платформу клиентских данныхИспользовать промокоды для привлечения клиентов и повышения эффективности рекламыАвтоматизировать коммуникации с клиентамиЗапустить механики в мобильном приложении и протестировать их эффективность

ИТ. 

Кассы Set Retail, платформа аналитики Qlik Cloud, бэкофис собственной разработки, ERP 1 C, нативные приложения для iOS и Android, платформа автоматизации маркетинга Mindbox
Результат
В 2,5 раза больше новичков с первой покупкой при том же САС благодаря промокодам, сентябрь — ноябрь к июню — августуВ 1,8 раз выросла выручкаВ 2,5 раз выросло общее число заказов

Срок. 

1 год
Airba Fresh подключил платформу клиентских данных и смог из одного окна управлять скидочными и балльными механиками, генерировать промокоды, а также запускать автоматические рассылки с персонализацией. Без этого не удалось бы масштабировать привлечение и за три месяца увеличить число заказов в 2,5 раза.
Материал будет особенно полезен стартапам — поможет понять, как быстро автоматизировать маркетинг и начать получать первые результаты.

Результаты автоматизации маркетинга

  • в 2,5 раза  
    выросло число новичков с первой покупкой при том же CAC
  • в 1,8 раз 
    выросла выручка
  • в 2,5 раза  
    выросло общее число заказов
  • в 3,1 раза
    выросла конверсия в заказ год к году
  • в 2,1 раза
    выросла конверсия в регистрацию год к году

Данные из бэкофиса собственной разработки Airba Fresh, сентябрь — ноябрь к июню — августу, если не указано иное

Автор
Артемий Овчаренко,
директор по маркетингу Airba Fresh
Конечно, было бы правильнее сравнивать показатели год к году, но мы пока так не можем. Airba Fresh — стартап, и может сказаться эффект низкой базы. Поэтому сравниваем осенний и летний периоды и принимаем, что на результаты могла повлиять сезонность. В любом случае рост, который мы фиксируем, явно значительнее сезонных колебаний. Исключение — рост конверсии в регистрацию и заказ: это относительные показатели, и эффект низкой базы тут не играет роли.

Рост выручки Airba Fresh

После подключения платформы автоматизации маркетинга рост выручки ускорился. Данные из внутренней отчетности Airba Fresh, где за 100% принят ноябрь 2022 года
В 2,5 раза выросло число новичков с первой покупкой при том же CAC. До Mindbox у нас не было промокодов: прошлый процессинг не умел их генерировать, как и наше приложение — доработали фронтенд под Mindbox параллельно с интеграцией. Промокоды позволяют нам видеть, из какого канала пришел клиент, и распределять бюджет между каналами. Так мы масштабируем привлечение — дотягиваемся не только до самых горячих клиентов, но и до менее заинтересованных — и при этом сохраняем САС. Если бы мы не использовали промокоды, CAC бы неизбежно вырос. Так всегда происходит, если бизнес успел собрать самую горячую аудиторию: менее заинтересованные клиенты стоят дороже. Конечно, номинал промокодов учитывается в затратной части:
Однако промокоды настолько повышают конверсию в скачивание приложения, регистрацию и заказ, что это компенсирует его номинал. Так, в феврале 2024 года по сравнению с августом 2023 года (месяц до подключения Mindbox и, соответственно, генерации промокодов) конверсия из скачивания приложения в регистрацию выросла на 41%.

Как изменился CRM-маркетинг после автоматизации

До Mindbox
После
Для настройки персонализированных акций вручную выгружали данные из процессинга лояльности и бэкофиса. Это отнимало много времени, ошибки были неизбежны
Персонализированные акции настраиваем за несколько часов
Были доступны только массовые рассылки, без информации о доставляемости пушей и контроля частоты коммуникаций
Доступны триггерные рассылки, в том числе каскадные: сначала бесплатный пуш, потом SMS. Есть данные о доставляемости пушей, частота коммуникаций контролируется автоматически
Использовали только балльные механики, не могли генерировать промокоды
Используем кешбэк баллами и промокоды с разными офферами. С помощью промокодов измеряем эффективность рекламы и быстро запускаем акции для разных сегментов

Почему нужно было автоматизировать маркетинг

Нельзя было настраивать персонализированные акции — приходилось использовать для этого бэкофис. Между процессингом лояльности и бэкофисом не была настроена интеграция — это порождало много ручного труда. Автоматически применялись только базовые условия: в офлайне возвращали баллами 5% от суммы покупки, в онлайне — 1,5%, оплатить баллами можно было до 40%.
Чтобы начислить баллы конкретному сегменту, например тем, кто давно не покупал, приходилось действовать в три этапа:
  • вручную формировали сегмент в базе данных бэкофиса, например отбирали пользователей с таким-то количеством заказов или средним чеком;
  • загружали сегмент в платформу лояльности и начисляли баллы;
  • выгружали сегмент с начисленными баллами из процессинга лояльности и загружали его в рассыльщик бэкофиса, чтобы сделать ручную пуш-рассылку о начислении баллов.
Информация о сроках действия баллов хранилась в Excel-таблице. Когда подходил срок сгорания очередных акционных баллов, отправляли клиентам мобильный пуш с предупреждением. Для этого выгружали клиентов с начисленными баллами, но без покупок из базы данных бэкофиса и загружали их в рассыльщик бэкофиса. Это тоже делалось вручную.
Большинство акций длилось с пятницы по воскресенье. По нашей статистике, в эти дни клиентам, которые долго у нас не заказывали, проще решиться на покупку. Баллы сгорали в полночь с воскресенья на понедельник. Из-за этого сотрудникам периодически приходилось работать поздно вечером в воскресенье.
Конечно, ошибки были неизбежны: кому-то забывали начислить баллы, у кого-то списать. Была и банальная рассинхронизация: клиент мог попасть в сегмент реактивации, хотя только что совершил покупку, просто эти данные не успели попасть в выгрузку.
Некоторые клиенты не получали уведомление о скором сгорании баллов. Другие жаловались, что им пришло уведомление о начислении баллов, а самих баллов они не видят.
Триггерные рассылки были недоступны — использовали только ручные, без информации о доставляемости пушей и контроля частоты коммуникаций. В основном отправляли мобильные пуши, через бэкофис. Он не показывал доставляемость, поэтому мы не могли понять, кому стоит продублировать сообщение в SMS. Для SMS использовали отдельный сервис — отправляли их только на самые ценные сегменты. В результате некоторые клиенты получали мобильный пуш и SMS с одинаковым оффером.
Не было возможности контролировать частоту коммуникаций — этой информации у нас просто не было. Понимали, что так не может продолжаться. С развитием сервиса мы проводили всё больше акций — возрастал риск, что один и тот же клиент попадет в разные сегменты и получит несколько коммуникаций одновременно.
Нельзя было генерировать промокоды — это снижало эффективность и прозрачность маркетинга. Без промокодов не получалось измерить эффективность разных форматов и мест размещения офлайн-рекламы, а также блогеров (хотели платить по модели CPA).
Перед нами стояла задача автоматизировать работу с промокодами, в том числе учитывать историю покупок и этап жизненного цикла клиентов: мотивировать новичков на первую покупку, увеличивать средний чек и частоту заказов у лояльных клиентов, предотвращать отток.
Хотелось внедрить офферы, которые будут наиболее эффективны для каждого сегмента, и постепенно добавлять новые через тестирование гипотез. Например, попробовать промокоды с коротким сроком действия или сравнить офферы со скидкой в процентах и тенге.
Одного кешбэка баллами для этих целей недостаточно. Кешбэк, даже повышенный, плохо мотивирует новичков на первую покупку. Они еще не знакомы с сервисом, чтобы захотеть потратить полученные баллы в следующий раз. Этому сегменту интереснее сразу получить скидку на первый заказ, чтобы сэкономить.
Лояльных клиентов кешбэк мотивирует возвращаться, чтобы потратить баллы, но он не работает на увеличение среднего чека. Тут лучше подойдет подарок за покупку или промокод от определенной суммы.
К тому же у нас есть предположение, что если все время показывать в рекламе только кешбэк или скидку, то ценность оффера в глазах клиента снизится — скажется эффект баннерной слепоты.

Почему решили внедрить CDP-платформу и по каким критериям ее выбирали

Как возникла идея внедрить CDP

Когда я пришел в компанию, то предложил не сразу менять процессинг лояльности, а двигаться последовательно: CDP → автоматизация прямого маркетинга → программа лояльности. Логика была следующей:
  1. Начать с автоматической сегментации клиентов с помощью платформы клиентских данных. Без этого не получится отправлять персонализированные рассылки, например реактивировать отток.
  2. Автоматизировать рассылки с учетом жизненного цикла и настроить передачу сегментов в рекламные кабинеты.
  3. Развить программу лояльности и сформировать с ее помощью уникальный клиентский опыт. Под лояльностью я понимаю не базовые механики (ту же реактивацию оттока), а формирование уникального клиентского опыта в долгосрочной перспективе. В основе — глубокое понимание аудитории и продукта, а также геймификация. Пример такого подхода — программа «Вкусвилла» «Разнообразное питание», которая мотивирует клиентов пробовать продукты из разных категорий.
Коллеги поддержали идею двигаться последовательно, и мы начали искать подходящее решение.
Airba Fresh — стартап, у нас постоянно горят сроки и нет возможности постепенно собирать стек решений, идеально адаптированных под нас. Нужно было найти инструмент, который начнет работать «вчера» и будет сочетать в себе сразу все нужные функции. Нас подгоняло и то, что мы уже договорились с блогерами о рекламных размещениях, но не могли отслеживать их эффективность без промокодов.

Почему выбрали Mindbox

Платформа отвечала следующим критериям:
  1. Весь CRM-маркетинг в одном окне. Нам нужны были CDP, автоматизация прямого маркетинга, процессинг промокодов и персонализация — в Mindbox всё это есть.
  2. Скорость подключения новых модулей. Сервис доступен «из коробки» и дает возможность быстро подключать новые модули, например использовать SDK для интеграции с мобильным приложением.
  3. Разумное ценообразование. При нашем размере базы все модули обошлись всего на треть дороже, чем просто модуль лояльности, который у нас был до этого. А ценность для бизнеса выросла непропорционально росту трат. Теперь мы можем делать вещи, которые раньше были невозможны: автоматически сегментировать базу, генерировать промокоды, запускать триггерные механики.
  4. Уровень клиентоориентированности и поддержки. Отношение компании к клиентам было видно и на этапе презентации, и в момент интеграции, и после. Наш менеджер Mindbox Александра погружена во все детали — я чувствую реальную пользу. Могу отправить ей акцию и попросить проверить, все ли бизнес-требования учтены.
Приятно удивила и техподдержка. До Mindbox я никогда не видел чаты техподдержки, куда можно скинуть конкретную задачу. Например, просьбу разобраться со сценарием, по которому выдается ошибка. Коллеги оперативно находят проблему, а не просто скидывают ссылку на мануал (хотя иногда это тоже полезно). Такая клиентоориентированность очень подкупает.

Как промокоды помогают определить лучшие форматы и места размещения офлайн-рекламы

Мы начали использовать офлайн-рекламу потому, что не можем делать ставку исключительно на digital. Мы работаем в Алматы и настраиваем рекламу только на жителей города. Постепенно эффективность рекламы падала, CAC рос: самых заинтересованных клиентов мы уже привлекли. Офлайн же позволяет охватить новую аудиторию, в том числе возрастную.
После подключения к Mindbox можем генерировать промокоды и использовать их, чтобы измерять эффективность разных форматов и мест размещения в офлайне. Зная стоимость размещения и количество активированных промокодов, можем измерить CAC и понять, что работает лучше.
Формула расчета:
  • на 20%
    снизили CAC в офлайне по сравнению с онлайном
Благодаря этому смогли найти такие офлайн-форматы и места размещения, у которых CAC на 20% ниже, чем в digital. Сравниваем с онлайном, а не с прошлым периодом, потому что без промокодов не могли измерить эффективность — у нас нет исторических данных.
Сделали следующие выводы:
  1. Чем дольше время контакта, тем эффективнее реклама. Хороший пример — реклама в лифте. Она работает эффективнее, чем реклама в соцсетях, которую пользователь видит в течение нескольких секунд.
  2. Реклама не должна отвлекать. Одно дело, когда человека отвлекают: вручают флаер по дороге в офис или кладут рекламу в почтовый ящик. В этот момент человек не готов взаимодействовать с брендом. Другое дело, когда человек видит рекламу в такси или лифте — может обратить на нее внимание, а может проигнорировать. Без отвлечения конверсия выше: нет негатива от взаимодействия с брендом.
  3. Офферы должны быть четкими и понятными. Оффер должен легко считываться. Например, тестировали два креатива в метро: один с большим количеством информации, другой — более «чистый». После замены креатива на «чистый» число активаций промокода из этой точки выросло на 43% месяц к месяцу.
Картинка
Картинка
Креатив справа оказался успешнее: в нем меньше элементов и ярких цветов

Как быстро запускаем акции с ограниченным сроком действия и как одна из них положила сервис из-за наплыва заказов

Давно хотели протестировать акции с ограниченным сроком действия: предполагали, что они покажут более высокую конверсию в заказ. С Mindbox у нас появилась такая возможность.
Чтобы быстро охватить нужных клиентов, мы использовали каскадные рассылки: если мобильный пуш не дошел, слали SMS. Так благодаря данным о доставляемости удалось сэкономить на SMS-сообщениях.
  • за день
    настраиваем акцию с триггерами
Для тестирования акций искали подходящий информационный повод — им стал день рождения бренда. На настройку серии из четырех акций вместе с триггерными рассылками у нас ушел один рабочий день, хотя мы делали это в первый раз, не по готовым лекалам.
Благодаря Mindbox весь процесс занял меньше недели: в пятницу придумали механики, в понедельник согласовали, во вторник настроили, в среду протестировали, в четверг все было готово. Ниже детально опишу механики и их результаты.
Повышенный welcome-бонус для новичков. Тем, кто оформил первый заказ в дни проведения акции (с пятницы по воскресенье включительно), дарили повышенный welcome-бонус. Хотели проверить, увеличит ли он конверсию из скачивания приложения в регистрацию и из регистрации в первый заказ. Оффер с повышенным бонусом разместили на welcome-странице приложения, клиентов без первого заказа «догоняли» с помощью пуша.
В дни проведения акции конверсия из скачивания приложения в регистрацию выросла на 10 п. п. На столько же выросла и конверсия из регистрации в первый заказ. Количество заказов у новичков тоже выросло — на 30% по сравнению с теми, кто получает обычный welcome-промокод без повышенного кешбэка. И это при том, что повышенный кешбэк действовал при покупке от большей суммы. Предполагаем, что ограничение по времени помогло пользователям решиться на покупку.
Повышенный кешбэк на собственную торговую марку. Хотели проверить, можно ли с помощью повышенного кешбэка мотивировать людей покупать конкретные товары — продукты нашего производства. Оказалось, что можно: доля CTM во время проведения акции выросла на 12,7% неделя к неделе.
Таким образом, нам удалось познакомить людей с собственной торговой маркой и мотивировать их на повторные покупки, потому что они использовали полученные баллы позже.
Картинка
При покупке СТМ начисляли повышенный кешбэк — 15%. Рассказывали об этом в сторис
Подарок за покупку. Чтобы увеличить средний чек, дарили моцареллу при заказе от определенной суммы. Акция хорошо себя показала: в день ее проведения средний чек вырос на 14,9% относительно соседних дней.
Картинка
Дарили моцареллу при заказе от 10 тысяч тенге — клиенту надо было самостоятельно добавить товар в корзину. Рассказывали об этом в сторис
Однако мы сделали вывод, что нужно точнее продумывать механику и делать ее понятнее. По условиям акции клиент должен был самостоятельно добавить моцареллу в корзину — на нее начислялась 100%-ная скидка. Мы недостаточно подробно описали механику — были те, кто недопонял условия.
Люди ждали, что им привезут моцареллу — не получали ее и жаловались сотрудникам колл-центра. После окончания акции отфильтровали всех, кто подходил под условия акции, но не получил моцареллу, и отправили им промокод с 100%-ной скидкой на моцареллу — реабилитировались в глазах клиентов.
Фестиваль промокодов. Тестировали в течение трех дней разные варианты: скидку в тенге или в процентах в зависимости от суммы заказа. Как мы и предполагали, для разных сегментов эффективными оказались разные офферы.
Чем меньше покупок у клиента, тем эффективнее для него промокоды в тенге. С увеличением числа покупок привлекательнее становятся процентные промокоды. Для лояльных клиентов не особенно важно, при какой сумме заказа срабатывает промокод.
Картинка
Один из вариантов промокода — скидка 5 тысяч тенге при заказе от 20 тысяч тенге. Также тестировали скидку 2500 тенге или 15% при заказе от 10 тысяч тенге
Интересно, что с увеличением порога применения промокода его эффективность в целом возрастала: конверсия в заказ снижалась, но суммарная прибыль увеличивалась. Сделали вывод, что имеет смысл повышать минимальную сумму заказа.
  • +20% заказов
    неделя к неделе благодаря механикам ко дню рождения
Благодаря комбинации четырех механик мы получили рекордный прирост заказов: выросли на 20% неделя к неделе (предыдущая неделя была обычной по показателям). В последний день акции у нас перестали приниматься заказы, потому что платежный шлюз не был рассчитан на ту сумму, которую мы получили.
Прибыль неделя к неделе выросла на 9%, выручка — на 45,6%. На 36% вырос MAU — количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с сервисом в течение ноября.
Важно также, что доля оплаты бонусами, как и доля рекламных расходов, остались на уровне предыдущих месяцев. Чтобы не выйти за рамки бюджета, мы отключили все акции в последнюю неделю месяца, но не увидели существенного падения заказов неделя к неделе.
Предполагаем, что клиенты оказались благодарны за подарки и вернулись к нам в конце месяца (активации были в начале). Кроме того, наш прошлый опыт с акциями показывает, что без них интерес аудитории к сервису снижается. Например, в августе отключили каскадный кешбэк для привлечения новичков — сразу увидели падение выручки по этому сегменту.

Как скидка на экспресс-доставку помогла полностью загрузить непопулярные часы и получить 7% дополнительных заказов

Нам нужно было загрузить непопулярные часы. Утром и днем сервис простаивал: у людей нет привычки заказывать продукты в это время. Точные данные по простою получили из бэкофиса: слоты с 11:00 до 13:00, с 12:00 до 14:00 и с 13:00 до 15:00 были заполнены только на 40–50%. Это неэффективно: штат комплектовщиков, сборщиков и доставщиков не так сильно варьируется в течение дня.
Чтобы увеличить количество заказов в это время, решили сделать бесплатную экспресс-доставку. Для этого за несколько часов доработали передачу в Mindbox дополнительных полей — времени и типа доставки.
  • +7%
    дополнительных заказов благодаря скидке на экспресс-доставку
Саму акцию тоже настроили за несколько часов: при заказе в непопулярное время выдавали скидку, равную стоимости экспресс-доставки. Чтобы улучшить экономику, постепенно повышали минимальную сумму заказа: начали с 10 тысяч тенге и дошли до 15 тысяч. Такая простая механика всего за две недели позволила нам загрузить непопулярные часы на 100% — это принесло нам 7% дополнительных заказов.
Картинка
Про скидку на экспресс-доставку пользователи узнавали благодаря баннеру в приложении

Как протестировали новые условия программы лояльности на сотрудниках и добились прироста выручки на 30%

У нас в планах — обновить условия программы лояльности. Если клиент за месяц сделает заказов на определенную сумму, то получит повышенный кешбэк на все товары и двойной повышенный кешбэк на СТМ. Если нужная сумма не будет достигнута, применим обычный, не повышенный кешбэк. Предполагаем, что новые условия помогут увеличить долю повторных покупок и отдельно — продажи СТМ.
Начать решили с теста на сотрудниках. Посчитали, что эта выборка даст репрезентативный результат: на тот момент нашим приложением пользовалось слишком мало сотрудников, чтобы говорить о лояльности этой аудитории. Заодно хотели повысить проникновение программы лояльности среди сотрудников — оно тоже было невысоким.
Анонсировали условия через email, рабочие чаты, плакаты в офисе, на кухне для приготовления заказов и в других служебных помещениях. Чтобы зарегистрироваться, сотрудник должен был указать тот же номер телефона, который есть в отделе кадров, — данные из 1С передаются в бэкофис.
Картинка
Плакат с описанием программы лояльности для сотрудников размещали в офисе, на кухне и в других служебных помещениях
  • на 37% 
    выросла выручка от заказов сотрудников благодаря программе лояльности
Благодаря этому за месяц получили +31% новых пользователей среди сотрудников. Выручка от заказов сотрудников выросла на 37%, а число заказов с товарами СТМ — на 46%.
Сравнить результаты «до — после» мы можем потому, что при совпадении номера телефона в 1С и бэкофисе такому клиенту присваивается параметр «сотрудник». Этот параметр передается в Mindbox как дополнительное поле — по нему удобно фильтровать клиентов и оценивать результат.

Планы

Внедрить многоуровневую программу лояльности. Наша цель — повысить retention rate постоянных клиентов с 5+ покупками. Одним из инструментов станет платная подписка на сервис. Она будет давать повышенный кешбэк участникам программы лояльности — в востребованности такой механики убедились на опыте с сотрудниками, о котором рассказывали выше.
Внедрить персонализацию в мобильном приложении. Нужно доинтегрировать Mindbox и мобильное приложение, чтобы все акции и скидки были видны в карточке товара, а не только в корзине. Это позволит повысить конверсию в заказ. В более отдаленных планах — использовать персонализацию на сайте.
Подключить модуль «Медиа». Сейчас вручную выгружаем сегменты, шифруем данные, чтобы обеспечить их конфиденциальность, и передаем агентству. Подключение модуля позволит сократить количество ручного труда и загружать сегменты напрямую в рекламный кабинет, без доступа агентства к клиентским данным.
Интегрировать Mindbox напрямую с Qlik Cloud. Это превратит Qlik Cloud в единое хранилище данных из бэкофиса и Mindbox, а также позволит настроить дашборды с показателями по лояльности, частоте покупки и другим важным для нас метрикам по сегментам.
P. S. В этой истории мы рассказывали о наших продуктах CDP — Платформа клиентских данных, Программа лояльности и Рассылки. Узнайте о продуктах подробнее на их страницах или в разговоре с консультантом.