Как повысить выручку от e-mail канала 2 раза. Как увеличить долю активных клиентов на 40%. Разбираем на примере интернет-магазина ICOVER.
13 декабря 2018
ICOVER: эффективность email-канала, доказанная ростом валовой прибыли
ICOVER — это интернет-магазин техники и электроники. Доставляют товары по всей России. В Москве у ICOVER работает два офлайн-магазина, которые, помимо основной функции, выполняют функцию точки самовывоза.
Основной канал коммуникации с клиентами у маркетинга ICOVER — email-рассылки. До Mindbox использовали SendSay. Рассказываем, как повысили эффективность email-канала в 2,7 раза и увеличили валовую прибыль на 300% за счет сегментирования клиентов.
С какой задачей пришел клиент
За год до внедрения Mindbox отдел маркетинга ICOVER использовал несколько ручных инструментов для увеличения количества заказов с email-канала. Хорошо сработал метод выбора приоритетных категорий и товаров, чтобы запускать рассылки с запланированными на 2–3 месяца офферами. Набор триггеров и транзакционных писем был стандартным для интернет-магазина.
Такая стратегия помогла увеличить количество заказов — рост составил 137%, а валовая прибыль увеличилась до 164%.
Но появились трудности. Команда ICOVER уперлась в человеческий фактор и бизнес-процессы:
- Отдел маркетинга не успевал отправлять больше ручных рассылок.
- Не было возможности строить качественные сегменты, потому что не хватало информации о клиентах, а история их действий не сохранялась.
- Из-за большого количества офферов в скидочной системе начался хаос: скидки и бонусы накладывались, а один товар участвовал в нескольких акциях.
- Выросла нагрузка на категорийных менеджеров. Они не успевали обсуждать и обновлять новые офферы.
Ожидания ICOVER перед запуском Mindbox
- Рост количества заказов ежемесячно от 10 до 30%.
- Рост охвата по клиентской базе и увеличение доли активных клиентов.
- Возможность рассылать больше писем благодаря автоматизации и сегментации рассылок.
- Хранение данных о клиентах, создание гипотез для роста продаж на их основе.
Цели, которые поставили перед Mindbox
- Рост доли выручки email-канала относительно общего дохода интернет-магазина.
- Увеличение доли активных клиентов.
-
в 2 разаВырастили выручку от email-канала
-
на 40 %Увеличили долю активных клиентов
-
125 сегментацийСоздали в системе Mindbox
На старте основные коммуникации с клиентами ICOVER велись с помощью ручных рассылок. На них маркетологи проверяли различные гипотезы: строили сегменты по действиям потребителей на сайте. Например, какие категории смотрели, что покупали. Потом отправляли тематические рассылки.
Со временем мы сформировали основные сегменты потребителей и перенесли большую часть механик в автоматизированные кампании.
Сейчас доля заказов, совершенных после участия в триггерных рассылках, составляет 55%.
Рост доли заказов, совершенных после триггерных рассылок
В июне запустили первые автоматические кампании. В течение полугода поделили клиентов на сегменты и запустили новые автоматические цепочки. Это увеличило долю выручки от email-канала в 2,7 раза (с 4 до 11%).
Динамика выручки с email-канала по данным Google Analytics
Результат подтвержден контрольной группой, которая работала с мая по август.
Данные отчета по контрольной группе за июнь 2018 года. Ожидаемая доля выручки от автоматических цепочек составила 38,59%
Почему пришли в Mindbox
С ребятами из Mindbox мы знакомы давно, и это была «длинная продажа». Потребность вырасти в доходах с email-маркетинга мы осознали больше года назад, но все время мешало одно — отсутствие четко поставленной цели и ожиданий результатов с гипотезой о том, как будем их достигать.
Мы пришли к Ивану Боровикову с планом роста заказов с email-канала, а получили, кроме этого, рост валовой прибыли и новые гипотезы, как вырасти дальше.
Каких результатов достигли
План по заказам мы перевыполнили — в среднем 117% в месяц. А самый ощутимый результат — валовая прибыль с email выросла почти на 300%.
Данные роста валовой прибыли по email-каналу из 1С Чем займемся дальше
Сейчас у нас появилось несколько гипотез по поводу критериев, на которые нужно воздействовать для дальнейшего роста заказов и ВП. Вот несколько из них:
Правильный подбор товаров для рассылки.
Охват рассылок.
Open rate, на который влияет тема, время отправки, точность выбор сегмента.
Качество предлагаемого оффера (кроме подборки товаров) и точность выбора сегмента.
Размер сегмента, по которому отправляется рассылка.
Текст письма и общее оформление рассылки (конверсионность элементов).
Снижение процента спама и отписок.
Сегментация
Основная проблема сервиса рассылок, который использовался до Mindbox — невозможность сохранить информацию о действиях пользователей на сайте. Mindbox решил эту задачу — сейчас отслеживаются все действия. На их основе составляются поведенческие сегменты, которые используются в ручных и автоматических рассылках.
Существует два типа сегментаций: по продукту и потребителю. Мы собрали в системе 125 сегментаций. Некоторые интересные, среди них:
- Сегмент по неактивным покупателям, которые 90 дней не заходили в магазин. Польза этого сегмента в том, что маркетолог может настроить для таких людей автоматическую отправку письма со скидкой, чтобы побудить клиента совершить покупку.
- Сегмент по тем, кто отписался от рассылок. Этот сегмент помогает маркетологу оценивать качество рассылок. Если люди начнут отписываться от рассылок, он сразу об этом узнает и изменит, например, содержание рассылки или ее периодичность.
- Сегмент по покупателям конкретного товара. Если человек покупает в магазине наушники AirPods, он попадает в сегмент покупателей такого товара. Это дает возможность маркетологу мотивировать на дополнительные покупки ручной рассылкой с аксессуарами для iPhone: чехол или бампер.
- Сегмент по интересам покупателя. Мы запоминаем, какие категории с товарами просматривал клиент. Например, фототехника или ноутбуки. Если покупатель посетил категорию с ноутбуками и ничего не положил в корзину, мы отправляем ему письмо с рекомендованными товарами. Рекомендации рассчитываются автоматически на основе просмотров других пользователей — в рассылку попадут самые просматриваемые товары.
Пример сегментации по продуктам в интерфейсе Mindbox
Сегментации помогают составлять персонализированные предложения для клиентов.
Если потребитель интересовался определенной категорией продуктов — он получит рассылку с товарами именно из этой категории.
Триггерные механики
На проекте активно используются возможности персонализации предложения — ниже некоторые примеры.
Welcome письма
Письма после регистрации на сайте помогают пользователям узнать больше о компании, а компании — получить информацию для персональных предложений клиенту.
ICOVER, чтобы лучше узнать своих клиентов, в рамках приветственных писем предлагает познакомиться и дарит за это бонусы.
Пример письма с просьбой заполнить информацию
Рассылка
Открытия
Клики
Заполнение профиля
28,98%
3,11%
Транзакционные письма
В письме используется две возможности персонализации контента: показ специальных предложений (по истории покупок) и персональные рекомендации на основе машинного обучения.
При формировании письма о совершенном заказе система проверяет, были ли у пользователя покупки продуктов из определенных сегментов. Если покупок не было, в письмо выводится блок с информацией о продукте и скидка.
Пример блока со скидкой из письма об оформлении заказа
Персональные рекомендации рассчитываются на основе действий, которые клиент совершал ранее на сайте.
Пример блока рекомендаций из письма, которое приходит после оформления заказа
Снижение цены
В системе сохраняется информация обо всех действиях пользователя. Если снизилась цена на товары, которыми интересовался клиент, отправляем ему письмо с информацией о снижении цены.
Пример письма о снижении цены на товар
Рассылка
Открытия
Клики
Конверсия в заказы
Снижение цены
63,2%
8,8%
1,7%
Планы на дальнейшую персонализацию
- Увеличение доли лояльных пользователей за счет запуска триггерных механик по бонусной программе. Так мы планируем мотивировать текущих клиентов на будущие покупки именно в магазине ICOVER. К примеру, начислять бонусы, которыми они будут оплачивать часть стоимости товара.
- Обогащение данных о клиентах за счет загрузки информации по офлайн-покупкам — у ICOVER работает в Москве два офлайн–магазина. Мы планируем загрузить информацию о клиентах в общую базу, чтобы ICOVER смог лучше узнать клиентов и понять, какие товары и акции им предлагать.
