Внедрили платформу автоматизации маркетинга. В результате экономят время маркетолога и разработчиков, а также получили новые возможности.
ROI 807%: каскадные рассылки, триггерные механики, попапы и программа лояльности FOAM
FOAM — интернет-магазин косметики с доставкой по России, Казахстану, Беларуси, а также бьюти-стор в Москве. Предлагает премиальные нишевые бренды с высокой репутацией и открывает новых локальных разработчиков косметики
Масштаб бизнеса.
70 000 клиентов в базе
Задача
Отправлять все коммуникации из одного окнаУвеличить выручку email-каналаПовысить конверсию сайтаУвеличить базу подписчиков
Решение
Перешли на платформу автоматизации маркетингаПровели RFM-анализ, чтобы персонализировать массовые и запустить триггерные рассылки, начали отправлять каскадные рассылкиЗапустили на сайте сторис, попапы для сбора данных и персонализированные блокиЗапустили омниканальную программу лояльности
Результат
ROI 807%18,9% — средняя доля выручки email-канала в общей выручке9,6% — средняя доля выручки триггерных рассылок в общей выручке
ИТ.
«1С-Битрикс», платформа автоматизации маркетинга
Срок.
9 месяцев
Фишка
Запустили рекомендации сопутствующих товаров по их активным ингредиентам
17 декабря 2021
Для одних только email-рассылок маркетологам FOAM приходилось использовать три сервиса. При этом оформление писем оставляло желать лучшего, аналитика была разбросана по разным системам, подготовка рассылок требовала постоянного участия разработчиков. А в планах был запуск программы лояльности и персонализация сайта — а значит, «зоопарк» сервисов должен был разрастаться.
Чтобы этого избежать, внедрили платформу автоматизации маркетинга. В результате экономят время маркетолога и разработчиков, а также получили новые возможности:
- провели RFM-анализ аудитории и стали сегментировать клиентов по частоте и давности покупок;
- построили триггерную карту, включая нестандартные триггеры вроде напоминания, что купленный шампунь скоро закончится, а к средству с ретинолом обязательно нужно докупить солнцезащитное;
- персонализировали сайт, в том числе добавили таймер доставки для москвичей и счетчик бесплатной доставки в корзине;
- запустили омниканальную программу лояльности.
Мы выбрали Mindbox, потому что платформа позволяет создавать сложные механики и готовить все email-рассылки в одном месте. При этом рассылки выглядят красиво.
Также для нас важна единая аналитика. Бывает, в рамках одной кампании мы отправляем и email-, и SMS-рассылку. Когда все отправлялось из разных сервисов, оценить результаты кампании в одном отчете нельзя было, а теперь можно.
Кроме того, мы планировали запуск программы лояльности, нам понравилось, что Mindbox «закроет» и эту потребность.
Результаты
-
807%ROI автоматизации маркетинга
-
18,9%средняя доля выручки email-канала в общей выручке
-
9,6%средняя доля выручки триггерных рассылок в общей выручке
ROI 807%
Для расчета ROI взяли показатели c января по cентябрь 2021 года включительно. Цифры не раскрываем по просьбе FOAM. Формула расчета:
807% — ROI от платформы Mindbox. Значит, каждый рубль, вложенный в платформу, приносит FOAM 8 рублей.
18,9% — средняя доля выручки email-канала в общей выручке
9,6% — средняя доля выручки триггерных рассылок в общей выручке
Mindbox для нас — не просто софт, а готовые решения для бизнеса. Например, на старте нам предоставили не просто функционал, а огромный список уже придуманных механик для запуска — можно запускать по одной каждый день. Благодаря такому подходу мы стали запускать механики, о которых даже не думали, например попапы.
Менеджер Mindbox Антонина Волченко постоянно вовлечена в нашу работу, и они в связке с нашим маркетологом решают задачи за считаные дни, а иногда и часы. Поддержка тоже оперативно отвечает — жаль, что не работает в выходные.
Из недостатков — не для всех идей есть готовые решения. Например, мы бы хотели добавить для клиентов выбор любимого продукта, но платформа так не может. Тогда мы упростили идею до любимого бренда — для него тоже не было готовой функции, но наш менеджер Антонина посоветовалась с коллегами и предложила «ручное» решение. Нам важно, что нам не просто сказали, что нужной функции нет, а поискали решение, подумали над нашей задачей.
Что изменилось с внедрением платформы автоматизации маркетинга
Интеграция Mindbox с «Битриксом» и 1С прошла за два месяца: в марте мы начали, а в мае уже отправляли рассылки через платформу.
С внедрением платформы стало проще готовить рассылки, потому что теперь мы коммуницируем с клиентами из одного окна и маркетолог может отправлять письма без программиста и верстальщика, используя готовые шаблоны и визуальный редактор. Когда только подключились, нас пугал сложный интерфейс платформы, но я знаю, что сейчас его обновляют — ждем!
Поскольку все данные хранятся в одном месте, у нас появилась единая аналитика. Правда, есть не все отчеты, которые нам нужны, а некоторые из существующих могут «сбоить». Но менеджер Mindbox помогает решать такие проблемы.
Без платформы
С платформой
Массовые, триггерные и транзакционные email-рассылки отправляли из трех разных систем. Отдельный сервис был для SMS-рассылок
Email- и SMS-рассылки отправляются из единого окна
Письма выглядели по-разному из-за разной верстки. Триггерные рассылки сложно было сделать красивыми, хотя это важно для бьюти-сферы
Все коммуникации бренда в одном стиле
Email- и SMS-рассылки готовили с помощью верстальщиков и программистов
Рассылки готовят без разработчиков. Если текст и картинки готовы, на подготовку и отправку email-рассылки нужно 10 минут
Не было единой аналитики. Данные приходилось собирать из разных сервисов
Единая аналитика: даже если кампания проходила и в email-, и в SMS-канале, ее результаты можно оценить в одном отчете
Работала реферальная программа для покупателей. Программу лояльности только планировали
Запустили программу лояльности
Как сегментируют аудиторию массовых рассылок
В массовых рассылках отправляют новости, полезные статьи и промоматериалы. При этом клиент получает не больше четырех писем в неделю. Если он совершил заказ или получил серию триггерных писем, его исключают из массовых рассылок, чтобы не спровоцировать отписку.
Клиентов сегментируют на основе RFM-анализа. Оценивают давность, частоту покупок, средний чек, также учитывают взаимодействие с письмами. Периодически активным пользователям и тем, кто не открывает письма, отправляют разный контент. Например, активным — новости, а оттоку — промокод и персональные рекомендации. Тех, кто совсем давно не реагирует на публикации, оформляют в стоп-листы и исключают из коммуникаций.
Письмо со скидкой и опросом
Пришло клиентам, которые совершали заказ за последние полгода, но уже три месяца не делают следующий:
Open rate — 19,5%; Click rate — 3,1%;Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Пришло клиентам, которые совершали заказ за последние полгода, но уже три месяца не делают следующий:
Open rate — 19,5%; Click rate — 3,1%;Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Клиентов сегментируют и по региону. Жителям Москвы отправляют контент, связанный с бьюти-стором: новости, специальные промоакции.
Приглашение на вечеринку в бьюти-сторе
Open rate — 20,4%; Click rate — 1,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,01%
Open rate — 20,4%; Click rate — 1,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,01%
Письмо о скидке за использованные упаковки
Open rate — 17,6%; Click rate — 0,4%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Open rate — 17,6%; Click rate — 0,4%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Как используют товарные рекомендации в массовых рассылках
Почти во всех рассылках используют товарные рекомендации.
AB-тест товарных рекомендаций
Письмо с рекомендациями:
Open rate — 13,3%
Click rate — 0,8%
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Письмо без рекомендаций:
Open rate — 12,9%
Click rate — 0,6%
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,01%
Мы использовали блоки с рекомендациями, еще когда работали с прошлым сервисом, поэтому нам есть, с чем сравнивать. С Mindbox блоки выглядят красивее и органично вписываются в дизайн сайта. Мы смотрим на тепловую карту и следим за отчетами — и очень довольны работой блоков. Нравится, что их легко добавлять и убирать, можно экспериментировать и при этом не тратить много ресурсов.
Блоки с рекомендациями не добавляют только в письма, в которых нужно сфокусировать внимание на определенном бренде или на товарах-новинках.
Письмо о новых брендах в магазине
Open rate — 21,5%; Click rate — 1,4%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Open rate — 21,5%; Click rate — 1,4%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Письмо о скидках на средства бренда Don’t touch my skin
Open rate — 18,5%; Click rate — 2,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,3%
Open rate — 18,5%; Click rate — 2,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,3%
Все письма делаем в конструкторе Mindbox. У нас заготовлены шаблоны с разными блоками: товарами, товарными рекомендациями, количеством доступных баллов в программе лояльности. Поэтому я готовлю письма своими руками, но это почти не отнимает времени.
Немного неудобно, что нельзя перетащить готовое письмо из одной кампании в другую. Например, попробовали механику как массовую рассылку, а затем одной кнопкой скопировали в другую кампанию как триггерную. Сейчас это приходится делать, сохраняя рассылку как шаблон, — не очень удобно.
Как рассказывают об акциях в каскадных рассылках
Время от времени проводят большие распродажи. Например, в августе и сентябре их стилизовали под музыкальные фестивали. В это время клиенты получали email-коммуникации почти каждый день. Тех, кто не открывал email, «догоняли» с помощью SMS:
Письмо об акции Beauty Rhythm Fest
Open rate — 14,4%; Click rate — 1,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,2%
Open rate — 14,4%; Click rate — 1,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,2%
SMS об акции Beauty Rhythm Fest
Click rate — 15,6%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,5%
Click rate — 15,6%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,5%
SMS-канал изначально был подключен для транзакционной коммуникации: регистрации и входа на сайт, информирования о заказе. Номер телефона — основной идентификатор клиента.
Со временем мы стали использовать его для каскадных рассылок в крупных промоакциях и триггерных механиках на день рождения, с брошенной корзиной и для реактивации «спящих». То есть раньше мы отправляли только email, а теперь, если человек не отреагировал на email, ему приходит SMS.
У нас пока не очень большая база валидных контактов с подпиской на SMS-информирование. Но SMS-канал показывает себя хорошо.
Как улучшили триггерную карту
Welcome-цепочка. Раньше у магазина была урезанная welcome-цепочка из двух писем: DOI и письма со скидкой 10%. Теперь цепочку значительно расширили и сделали сложнее:
Welcome-цепочку мы перенесли в сценарии. Это довольно удобно: на каждом этапе видно, что происходит. И ясно без описания — любой человек может зайти в сценарий и примерно понять, что и когда должно отправиться.
Мы сделали серию из пяти писем со скидочными предложениями, где размер скидки зависит от действий клиента. Например, если получатель не открыл первое письмо со скидкой, он получит скидку побольше. А если он открыл письмо, но не совершил заказ, он получит рассказ об ассортименте и программе лояльности, подталкивающий к первой покупке. Через какое-то время придет напоминание о том, что скидка сгорает.
Цепочка решает еще одну задачу: отсеивает ботов, которые регистрируются на сайте. Чтобы не копить мертвую базу, она выводит в отдельный сегмент всех пользователей, которые не совершили ни одного действия в течение двух недель после регистрации. Нам остается только удалить их.
DOI-письмо
Приходит для подтверждения регистрации:
Open rate — 62,6%; Click rate — 44,1%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 11,1%
Приходит для подтверждения регистрации:
Open rate — 62,6%; Click rate — 44,1%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 11,1%
Напоминание подтвердить подписку
Приходит через два дня после неподтвержденной подписки:
Open rate — 29,7%; Click rate — 4,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,4%
Приходит через два дня после неподтвержденной подписки:
Open rate — 29,7%; Click rate — 4,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,4%
Письмо со скидкой 10% и рекомендациями
Приходит, если пользователь оставил контакты в попапе на сайте:
Open rate — 75,3%; Click rate — 21,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 3,3%
Приходит, если пользователь оставил контакты в попапе на сайте:
Open rate — 75,3%; Click rate — 21,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 3,3%
Брошенные механики. Запущены брошенный просмотр категории и товара, брошенная корзина. Товарные рекомендации помогают вернуть пользователя на сайт.
Брошенный просмотр товара
Open rate — 36%; Click rate — 2,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,2%
Open rate — 36%; Click rate — 2,7%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,2%
Брошенная корзина
Open rate — 34,8%; Click rate — 5,9%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 1,7%
Open rate — 34,8%; Click rate — 5,9%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 1,7%
Брошенный просмотр категории товаров
Open rate — 38,4%; Click rate — 2,4%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,2%
Open rate — 38,4%; Click rate — 2,4%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,2%
Рекомендация сопутствующих товаров. Покупки клиента многое говорят о нем, а FOAM использует эти знания, чтобы сделать подходящее предложение. Это значит, что, если у клиента чувствительная кожа, ему предложат специализированные средства для нее.
У нас большой экспертный опыт в нашей продукции. Когда мы знаем, что́ клиент купил, мы можем довольно точно посоветовать сопутствующий товар. Например, в зависимости от активного ингредиента в купленном продукте советуем дополнительный уход к нему.
Письмо о защите от солнца
Приходит тем, кто купил косметику с кислотами, витамином С и ретинолом:
Open rate — 31,5%; Click rate — 1,8%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Приходит тем, кто купил косметику с кислотами, витамином С и ретинолом:
Open rate — 31,5%; Click rate — 1,8%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Письмо с аксессуарами для волос
Приходит тем, кто купил товары для ухода за волосами:
Open rate — 33,8%; Click rate — 2%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Приходит тем, кто купил товары для ухода за волосами:
Open rate — 33,8%; Click rate — 2%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,1%
Напоминание о том, что купленный продукт заканчивается. О некоторых продуктах можно примерно сказать, как быстро они заканчиваются. Например, шампунь расходуется за 60 дней. Эту информацию добавили в товарный фид, откуда она попадает в Mindbox. Затем настроили триггерную рассылку: когда человек купил продукт, система ждет и за семь дней до предполагаемого окончания продукта отправляет письмо с предложением купить его еще раз.
У нас ушло около месяца, чтобы проанализировать товары, определить время их расходования и с помощью IT-отдела добавить информацию в фиды. А на стороне Mindbox триггер настроили примерно за неделю.
Напоминание о том, что шампунь скоро закончится
Open rate — 42,4%; Click rate — 3,3%; Конверсия в заказ по last cliсk — 0,8%
Open rate — 42,4%; Click rate — 3,3%; Конверсия в заказ по last cliсk — 0,8%
Реактивация. На основе RFM-анализа аудиторию разделили на группы по частоте, давности и сумме покупок. Каждой отправили рассылку, которая напоминает о бренде и предлагает скидку 15%:
Письмо со скидкой для реактивации
Результаты в сегменте «Засыпающие»:
Open rate — 27,4%
Click rate — 6,7%
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,3%
Результаты в сегменте «Потерянные регулярные клиенты»:
Open rate — 22,9%
Click rate — 3,3%
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,3%
Как персонализировали сайт
Чтобы собирать данные клиентов и повышать конверсию, на сайте FOAM запущены сторис, попапы и встроенные блоки. Как и в email-рассылках, в интернет-магазине используют товарные рекомендации.
«Колесо фортуны» для сбора email-адресов. Клиенты, не подписанные на коммуникации магазина, видят попап «Колесо фортуны». При этом он не отвлекает от покупок: не появляется на странице товаров и в корзине.
-
9,7тысячи клиентов оставили email-адреса за 2 месяца
-
8,8%конверсия попапа
Попап для сбора даты рождения. Когда запустили триггерную рассылку с промокодом в день рождения, возникла необходимость собирать даты рождения клиентов. Поэтому клиенты с подпиской видят такой попап:
-
3тысячи клиентов указали день рождения за 2 месяца
-
19,5%конверсия попапа
В дальнейшем планируем запустить еще попапы по сбору данных о любимом продукте и любимом бренде, чтобы предлагать участникам программы лояльности дополнительные привилегии при покупке этих продуктов. А также учитывать предпочтения клиента в персональных рекомендациях.
Сторис. В сторис рассказывают об акциях и о продуктах — через их активные ингредиенты и проблемы клиентов, которые они решают.
Сейчас сторис видят все пользователи, поэтому конверсия в клик невысокая — примерно 0,2%. Лучшие показатели у сторис о проблемах, где мы советуем средства под запрос клиента. Планируем со временем персонализировать их: настроить показ новым пользователям или выделить другой сегмент в таргетинге.
Таймер доставки для Москвы. Быстрая доставка по Москве — одно из преимуществ магазина. Заказы, оформленные до 16:00, доставят в тот же день. Поэтому клиенты из Москвы видят, сколько времени осталось на оформление заказа, чтобы получить его уже сегодня. Другие пользователи не видят таймер.
Счетчик бесплатной доставки. Доставка в магазине бесплатная, если стоимость заказа превышает 6000 рублей. Встроенный блок подсказывает, на какую сумму нужно добавить товаров, чтобы доставка стала бесплатной.
Товарные рекомендации. Блоки с рекомендациями добавлены на главной странице, в карточке товара и в корзине.
Нравится, что рекомендации можно настраивать: выбрать определенную категорию продукта или что-то исключить. Это помогает делать подборки более продуманными.
Почему перезапускают программу лояльности
Раньше у FOAM была только реферальная программа для покупателей. Одна из причин перехода на Mindbox — возможность разработать собственную программу лояльности.
В результате запустили уровневую балльную программу лояльности. При покупке клиент получает баллы, которые может начать тратить через неделю. Баллами можно оплатить до 99% покупки. Дополнительно клиенты получали скидки в день рождения и на любимый продукт. При этом программа лояльности омниканальная — клиент может получить баллы в бьюти-сторе, а потратить в интернет-магазине, и наоборот.
Письмо о начислении баллов в программе лояльности
Open rate — 50,8%; Click rate — 8%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,8%
Open rate — 50,8%; Click rate — 8%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,8%
Письмо о переходе на новый уровень в программе лояльности
Open rate — 53,7%; Click rate — 10,4%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,9%
Open rate — 53,7%; Click rate — 10,4%;
Конверсия в заказ по last cliсk — 0,9%
Мы попытались наполнить программу лояльности всеми возможными бонусами и привилегиями — и перестарались.
Спустя полгода оценили результаты: сравнили, сколько баллов было начислено и сколько потрачено. Оказалось, покупатели не очень активно пользовались программой лояльности. Тогда мы заказали ее аудит и узнали, что она слишком сложная для клиентов. Они не понимают, что и когда делать, чтобы получать баллы. Мы много рассказывали об этом в наших коммуникациях, но в итоге только путали клиентов.
Сейчас мы перезапускаем программу лояльности. Она будет скидочной. Рассчитываем, что скидка, которую можно получить здесь и сейчас, сработает лучше, чем баллы через неделю. Дополнительно будем начислять небольшой кешбэк в 1–2% и баллы за активности, например отзывы о продуктах.
Как планируют развивать прямой маркетинг
1. В email-рассылках запустить NPS-опросы, чтобы отслеживать удовлетворенность клиентов.
2. Видоизменить рекомендательные блоки в корзине, сделать их более персонализированными. Добавить рекомендации в блоге. Как правило, авторы упоминают товары в статьях, но хотят также добавить рекомендации, которые будут предлагать сопутствующие товары.
3. Делать больше персонализированных попапов, например с сопутствующими товарами или информацией об акциях. Добавить предупреждение о том, что товар на складе заканчивается.
4. Переделать страницу акций на сайте. Сейчас это набор баннеров. А планируется сделать полноценную страницу и автоматизировать работу акций со стороны 1С. Добавляя в корзину акционный товар, покупатель будет видеть попап с предложением выполнить целевое действие (добавить второй такой товар или еще один товар этого бренда) и получить скидку или подарок.
5. Запустить на сайте бота, который будет задавать вопросы и на основе ответов рекомендовать товары.
6. Перезапустить программу лояльности, чтобы она мотивировала клиентов возвращаться.
