Inventive Retail Group сократила затраты на CRM-маркетинг в 1,5 раза. При этом выстроила омниканальный путь клиента и единую отчетность

Inventive Retail Group — сети фирменных магазинов restore:, Samsung, Xiaomi, STREET BEAT, Hiker, «Мир Кубиков», UNOde50. Работает с 2005 года
Масштаб бизнеса. 
460 магазинов в 33 городах России, 71 млрд рублей — выручка в 2022 году, 9 млн клиентов в базе
автор
Анастасия Пашкевич,
руководитель отдела CRM Inventive Retail Group
Задача
Сократить затраты на CRM-маркетингВыстроить омниканальный путь клиента и единую отчетность
Решение
Объединить все CRM-инструменты в единой платформе
Результат
В 1,5 раза снизились затраты на CRM-маркетингВыстроены единый омниканальный путь клиента и отчетность

ИТ. 

Сайт на «Битриксе», кассы 1С, RetailCRM, Power BI, мобильное приложение для iOS и Android, «Кошелёк», платформа автоматизации маркетинга Mindbox

Срок. 

1,5 года
Без единого профиля клиента маркетинг со временем упирается в потолок: у компании нет полных данных для принятия решений. Именно в такой ситуации долго жила Inventive Retail Group: процессинг лояльности не «знал» про сайт, система коммуникаций — про покупки в офлайне. Из-за этого не могли выстроить единый CJM, в том числе настраивать бонусные акции для интернет-магазина и атрибутировать офлайн-покупки к маркетинговым рассылкам.
Mindbox стал мастер-базой клиентских данных, благодаря чему выстроили омниканальный путь клиента и единую отчетность. Теперь компания знает LTV клиентов и частоту покупок и может влиять на них с помощью акций, достоверно измеряет эффективность рассылок и делает их более информативными и ненавязчивыми.
Если вы чувствуете, что у маркетинга мало контроля над клиентскими данными, вам будет полезен опыт Inventive Retail Group. В материале — полное описание: от критериев выбора единой платформы до примеров механик и отчетов в Power BI.

Результат использования единой CRM-платформы

  • в 1,5 раза 
    снизились затраты на CRM-инструменты

По данным финансовой отчетности Inventive Retail Group

Как изменился CRM-маркетинг

Ограничения предыдущих инструментов
Решение с Mindbox
База была «грязной»: к одному номеру телефона и email могло быть привязано несколько карт одного бренда
База дедублицирована: у каждого клиента есть уникальный ID, к которому привязан email и номер телефона
Базы каждого бренда хранились по отдельности и в двух системах: процессинге лояльности и системе коммуникаций
Можно проводить кросс-промо, потому что все данные хранятся в единой базе
Не могли анализировать поведение клиентов на протяжении всего CJM в режиме реального времени, например связать клик в письме с бонусами и последующие действия на сайте
Настроили единую отчетность по динамике базы: используют данные из мастер-базы Mindbox для построения дашбордов в Power BI в режиме реального времени и улучшения метрик на каждом этапе CJM
Программу лояльности анализировали в базовых отчетах, которые обновлялись раз в месяц, дополнительная выгрузка данных была платной
Данные о программе лояльности автоматически загружаются в преднастроенные дашборды в Power BI
Не могли настраивать бонусные акции для интернет-магазина, так как процессинг лояльности не был полностью интегрирован с сайтом. В онлайне бонусы только начислялись и списывались

В маркетинговых коммуникациях не учитывали офлайн-взаимодействия с клиентами: платформа рассылок не была интегрирована с программой лояльности

Выстроили единый омниканальный путь клиента, объединяющий сайт, рассылки и розницу
Не было атрибуции офлайн-покупок к маркетинговым рассылкам: не могли корректно посчитать их эффективность
Полноценно измеряют эффективность всех коммуникаций, в том числе атрибутируют к рассылкам офлайн-покупки благодаря программе лояльности
Не контролировали частоту коммуникаций с клиентами, поскольку рассылки отправлялись из двух платформ
Контролируют частоту рассылок благодаря их объединению в одной платформе
Не могли использовать бонусный счет клиента в маркетинговых рассылках
Мотивируют бонусами в рассылках — они подставляются автоматически
Не могли настраивать каскадные рассылки для программы лояльности: не отправлять SMS тем, кто открыл письмо
Исключают из SMS-рассылок тех, кто открыл письмо, — это позволяет экономить на коммуникациях

Как выбирали единую платформу для CRM-маркетинга

У нас исторически были разделены программа лояльности и платформа коммуникаций: для процессинга и уведомления о начислении и списании бонусов использовали одну систему, для рассылок и персонализации сайта — вторую. Процессинг лояльности не «знал» про действия клиентов на сайте, платформа коммуникаций — про офлайн-покупки. Как следствие, мы не могли выстроить омниканальный путь клиента.
Мы думали над объединением систем, общались с подрядчиками, но не спешили. Все изменилось в 2022 году, когда возникло опасение, что наш процессинг лояльности может уйти из России. Кроме того, на фоне происходящего нужно было сократить и оптимизировать бюджет.
Я провела мониторинг рынка и выписала все основные системы, которые используют крупные сети. К тому моменту многие зарубежные сервисы ушли из России — выбор сузился до 12.
Помимо стоимости, были важны четыре основных критерия:
1. Базовые и продвинутые механики программы лояльности. Я подготовила список из 30 механик, которые мы ожидали получить. Он включал и те, что у нас уже были, например повышенные бонусы за определенные товары, и новые. Среди новых:
  • персональные бонусы при недооформленном заказе,
  • автоматические бонусы давно не покупающим на сайте,
  • повышенное начисление бонусов в зависимости от времени суток или дня недели.
2. Полное объединение программы лояльности и коммуникаций. Важна была возможность использовать одну систему, а не строить цепочку из нескольких платформ. Платформа коммуникаций должна была получать информацию о бонусах и поведении клиентов на сайте. Это позволило бы, например, вставлять в письмо о брошенной корзине информацию о доступных бонусах или начислять дополнительные, чтобы вернуть клиента.
3. Омниканальность взаимодействия с клиентами. Хотели выстроить в единый CJM и механики в магазинах, и коммуникации с клиентами, и персонализацию сайта.
4. Релевантный опыт внедрения. В портфеле вендора должны быть крупные компании с розницей и продающими сайтами.
После встреч с вендорами и заполнения брифов мы получили список возможностей каждой платформы. Оставалось оценить плюсы и минусы и понять, какая платформа максимально покрывает наши потребности.
Mindbox победил потому, что позволял объединить все нужные нам функции в одном месте. По всем четырем пунктам он получил максимальное количество баллов. Ближайший конкурент набрал на один балл меньше: у него не было персонализации сайта и нельзя было контролировать частоту коммуникаций.
Помимо полноты функционала на выбор повлияли и субъективные факторы: я была давним поклонником платформы. Когда-то давно, еще в прошлой компании, я тоже работала с ней, и у меня остались самые положительные впечатления от взаимодействия. Надеялась, что политика организации процессов и работы менеджера не изменилась. Так и оказалось.

Как интегрировались с платформой и переносили в нее базу

Интеграция с Mindbox

  • 6 мес.
    заняла интеграция Mindbox
Базовая интеграция заняла полгода. Сначала я описала бизнес-требования: как все должно работать с точки зрения клиента. Затем вместе с коллегами из ИТ переложила их на технический язык. Условно, когда клиент нажимает эту кнопку, мы переходим в бэкенд, идет запрос к Mindbox, Mindbox отправляет такой-то ответ в 1С и так далее.
Схема работы с клиентскими данными Inventive Retail Group
Утвердили техзадание, затем составили список приоритетов и поставили задачи в разработку. Начали с розницы: 80% клиентского потока — офлайн-магазины. Интеграция с 1С вместе с тестированием заняла три месяца, в проекте участвовали два разработчика на полный рабочий день. Первым подключили restore:, это было в начале октября 2022 года. Дальше было проще, оставалось только «раскатать» решение — к концу месяца подключили Samsung, а затем — по одному бренду в месяц. Для этого уже не нужно было писать техзадание — процесс шел по накатанной.
С сайтами было гораздо сложнее: все они уникальны, приходилось писать новое техзадание для каждого. Действовали итерациями: сначала интегрировали регистрацию и авторизацию пользователей, потом корзину, потом личный кабинет. В этом была четкая логика. Начали с регистрации, чтобы не терять сайт как источник контактов, активно собирать базу и передавать ее в Mindbox. Вторым этапом была корзина: она напрямую связана с эффективностью программы лояльности и продажами. Личный кабинет оставили на потом, потому что он непосредственно не влияет на конверсию: клиентам важно знать о динамике бонусов, но это не первоочередная задача. На каждый сайт уходил примерно месяц, иногда больше, в зависимости от других приоритетов. Для работы нам выделили одного разработчика на полный рабочий день.
Уже после окончания интеграции выяснилось, что на этапе составления техзадания не были учтены некоторые важные моменты: некорректно передавались заказы из мобильного приложения, при оформлении клиентом кредитов и рассрочки возникали ошибки. Некоторые заказы отправлялись с сайта в Mindbox без номера, из-за этого заново создавались в RetailCRM — в личном кабинете клиента появлялся нормальный заказ и «мертвый» с ожидаемыми бонусами. Исправляем такие баги по мере выявления — на старте все учесть невозможно, слишком сложная у нас система, которая к тому же постоянно развивается. Когда выявляется баг, ставлю задачу разработчикам — в месяц тратим на исправление несколько человеко-дней.

Перенос базы в Mindbox

Для переноса базы нужно было объединить данные из процессинга лояльности и системы коммуникаций — и там, и там базы каждого бренда хранились отдельно.
В процессинге лояльности идентификатором был digital ID, соответствующий номеру карты. Проблема была в отсутствии уникальности: одинаковые email и телефон могли быть привязаны к нескольким картам, даже в рамках одного бренда. Например, клиент забывал про карту, выпускал новую — профили не склеивались. Клиент не мог воспользоваться накопленными на прошлой карте бонусами, а мы не понимали, сколько у нас в базе клиентов и переводили человека в сегмент оттока с соответствующими акциями, хотя он просто завел новую карту.
В системе коммуникаций был global ID — технический идентификатор, к которому привязывались email, телефон, куки и digital ID. Они загружались раз в сутки из процессинга лояльности. Сложность была в том, что логика объединения клиентов в некоторых случаях нам не подходила: если с одного устройства заходили, например, муж и жена, то их профили в некоторых случаях объединялись. Так же происходило, когда сотрудники интернет-магазина заходили в личный кабинет клиента, чтобы решить какую-то проблему, — профиль клиента переписывался на сотрудника.
Понятно, что мы не могли просто залить все базы в Mindbox в таком виде: часть данных затерлась бы. Чтобы избежать этого, прописали бизнес-логику: если у клиента было несколько карт лояльности одного бренда, то переносили в Mindbox последнюю из использовавшихся, при этом объединяли бонусы со всех карт. Были и другие решения: не переносить в Mindbox клиентов, неактивных в течение пяти или трех лет (в зависимости от бренда), удалить невалидные email-адреса. Параллельно проанализировали, у какой доли клиентов к одному номеру телефона привязано несколько почт. Оказалось, что таких людей — меньше 1%. Приняли решение переносить в Mindbox последнюю из указанных.
После чистки и загрузки данных в Mindbox платформа стала мастер-базой клиентских данных, основным источником информации о них для сайта, касс, мобильного приложения, RetailCRM и Power BI. Например, когда человек авторизуется на сайте, то актуальные данные по программе лояльности, статус подписки, а также имя, email, дату рождения и пол мы получаем именно из Mindbox.
Теперь у нас есть единый профиль каждого клиента — профиль содержит всю историю взаимодействия с компанией: действия на сайте, покупки в онлайне и офлайне (если клиент участвует в программе лояльности) и приложениях, реакцию на рассылки. Поскольку у нас 7 брендов, важно было учесть принадлежность клиента к той или иной программе лояльности, его согласие на получение рассылок от конкретного  бренда. Для этого используем так называемое дополнительное поле в Mindbox, то есть прописываем это как признак для каждого клиента.
Картинка
Клиент — участник сразу трех программ лояльности

Что изменилось в CRM-маркетинге

Выстроили омниканальный путь клиента. Акции программ лояльности стали омниканальными: на сайтах доступны те же акции, что и в офлайне, а не только начисление и списание бонусов за покупку. В коммуникациях также учитываем всю историю взаимодействия с клиентом, вне зависимости от того, было оно в онлайне или офлайне.
К сожалению, мы пока не пользуемся всеми возможностями персонализации сайта на основе этих данных — по большей части настраиваем попапы и встроенные блоки для оперативного информирования клиентов о появлении новинок или акциях. И также «ловим» клиентов, которые есть в нашей базе, уже совершали сессии, но еще не являются участниками программы лояльности. Показываем им попап с предложением выпустить карту. За последние 30 дней, например, после клика на попап участниками программы лояльности стали 1231 человек, 164 из них совершили покупку со списанием бонусов.
Плюс в том, что настройку механик персонализации мы делаем своими силами: не нужно составлять техзадание, привлекать ИТ.
Картинка
Встроенный блок на странице гаджетов restore:
Картинка
Попап для клиентов, которые уже есть в базе, но еще не зарегистрировались в программе лояльности. За последние 30 дней после клика на попап участниками программы лояльности стали 1231 человек
Настроили единую отчетность по динамике базы. Раньше не могли анализировать поведение клиентов на протяжении всего CJM в режиме реального времени: у нас были детальные данные по онлайн-клиентам, по офлайн-клиентам приходилось заказывать платные выгрузки.
Теперь используем данные из Mindbox для построения единых дашбордов в Power BI — аналитики создали 10 преднастроенных отчетов. Знаем количество лояльных клиентов по брендам и их LTV, долю клиентов с покупками и количество повторных покупок с разбивкой по датам, миграцию между магазинами и отток.
Это позволяет следить за здоровьем базы в динамике и улучшать каждый этап воронки на протяжении всего CJM. Например, на этапе привлечения платного трафика на сайт запустить попапы для сбора контактов, а на этапе конверсии в третью покупку — предложить повышенные бонусы. Если показатели падают, можем провести акцию, направленную, например, на увеличение среднего чека.
По запросу бизнес-подразделений строим новые отчеты: у аналитика есть доступ к Mindbox, и ему достаточно дописать небольшой фрагмент кода для экспорта. На создание простого отчета вместе с тестированием и отладкой уходит один день, на сложный — до трех-четырех.
Картинка
Один из дашбордов по программе лояльности в Power BI — данные автоматически подтягиваются из Mindbox
Знаем пересечение аудиторий по брендам и можем проводить кросс-промо. В какой-то момент, еще до Mindbox, нам удалось настроить экспорт данных из процессинга лояльности в систему коммуникаций — у нас появилась примерная информация о пересечении аудиторий. Примерная, потому что база была «грязной». Только с подключением Mindbox мы получили достоверную цифру: 16% клиентов зарегистрированы хотя бы в двух программах лояльности наших брендов. В перспективе это позволит нам повышать переток клиентов — гипотезы еще в разработке. Кроме того, у нас появилась техническая возможность проводить кросс-промо: автоматический сценарий настраивается в несколько кликов — раньше для этого пришлось бы делать ручные выгрузки.

Продукт Mindbox Рассылки

Например, после оплаты заказа в restore: можем поблагодарить за покупку и прислать промокод на покупку в STREET BEAT или рассказать про акцию «Мира Кубиков». Таким образом обогащаем базы брендов, вовлекаем пользователей и пытаемся увеличить количество продаж по всей компании. Эта работа только начинается, поэтому конкретных результатов пока нет.
Картинка
Подписчики Xiaomi получили письмо с промокодом на покупку в «Мире Кубиков». Конверсия в покупку была невысокой, но мы продолжаем тестировать формат кросс-промо
Можем измерять эффективность коммуникаций и в онлайне, и в офлайне. Раньше отслеживали только онлайн-заказы по UTM-меткам, а покупки в офлайне никак не могли связать с рассылками: не знали, что человек пошел в магазин на следующий день после клика в письме. Из-за этого эффективность коммуникаций сильно искажалась: 70% наших клиентов — это розничные покупатели. Если клиент участвует в программе лояльности и покупает с картой, то в Mindbox стекаются все его покупки из онлайна и розницы. И когда мы оцениваем эффективность маркетинговой рассылки, то видим все продажи. То есть реальную картину: даже если на сайте не было всплеска покупательской активности, это не значит, что акция не была эффективной.
Контролируем частоту рассылок. Перед отправкой 90% триггерных рассылок срабатывает сценарий — он проверяет, что клиент в течение дня не получал других писем. Это снижает коммуникационную нагрузку, что было бы невозможно, если бы мы продолжали отправлять рассылки из двух систем. На 10% писем ограничение не распространяется — речь идет о важных рассылках, например о сгорании бонусов.
Мотивируем бонусами программы лояльности в рассылках. В них теперь вставляем количество доступных бонусов. Это довольно важно: клиент видит в письме товар и одновременно бонусы, которые он может на него потратить, — предполагаем, что это повышает мотивацию воспользоваться бонусами и прийти за покупкой.
Картинка
В рассылках важно показывать сколько бонусов на счету клиента — это повышает мотивацию воспользоваться ими
Реализуем нестандартные механики без привлечения разработки. Расскажу на примере «Мира Кубиков», где продаются конструкторы LEGO и других брендов. В программе лояльности регистрируются родители, но наборы они в основном покупают для детей — их имя, пол и дата рождения указываются при регистрации на сайте.
Нам нужно было, чтобы за семь дней или менее до дня рождения ребенка (если клиент добавил ребенка ближе ко дню рождения) начислялись бонусы и отправлялось письмо. Это нетривиальная задача: стандартный триггер с начислением бонусов на день рождения тут не использовать, потому что ребенок не участник программы лояльности.
Я обратилась к менеджеру Mindbox Алексею Чертову: он всегда помогает с подобными сложными задачами. Алексей предложил записывать детей как список продуктов и по каждому из них хранить имя, фамилию, дату рождения и пол. Триггер начисляет бонусы минимум за семь дней или менее до дня рождения, при этом срабатывает ограничение по дате последнего начисления бонусов — не менее года назад. Если у нескольких детей одного родителя дни рождения совпадают, триггер сработает независимо для каждого.
Картинка
Поздравление покупателя с Днем рождения ребенка — нетривиальная задача: ребенок не участник программы лояльности
Меньше времени на рутину — больше на омниканальные механики и тестирование гипотез. Сотрудникам стало удобнее: единый интерфейс и правила настроек облегчают работу. Появилось больше возможностей для точечной коммуникации с клиентами и проверки гипотез (тут мы только в начале пути).

Планы

Развивать аналитику. Хотим тестировать больше гипотез — благодаря автоматизации рутины у нас наконец-то появляются ресурсы на это. Сейчас достраиваем RFM-анализ на базе данных из Mindbox — будем использовать его для повышения эффективности: уменьшения оттока и роста покупательской активности.
Найти новые точки коммуникации с клиентами. Задача нашего отдела — искать сценарии, еще не охваченные триггерными рассылками. Из последних примеров — скидка на товар в избранном.
Доинтегрировать мобильные приложения с Mindbox. Не сделали этого раньше из-за ограниченных ресурсов — сейчас доинтегрируем restore:, «Мир Кубиков» и STREET BEAT. В перспективе все мобильные приложения должны быть полностью подключены к Mindbox, чтобы там тоже действовала программа лояльности.
Использовать вебпуши в каскадных рассылках. Сейчас используем только массовые пуши, потому что есть вопросы к доставляемости. Нам уже пообещали улучшить доставляемость пушей — ждем информацию от Mindbox.
Активнее использовать рекомендации на сайте. Сейчас выводим только похожие и популярные товары — считаем, что у инструмента большой потенциал, которые мы еще не используем в полной мере. В следующем году начнем проводить AB-тесты: будем принимать решение о масштабировании, исходя из того, как рекомендации влияют на продажи.
Активнее использовать SMS. Часто клиенты не переходят по ссылкам в SMS: им достаточно прочитать сообщение о сгорании бонусов или о подарках на открытие магазина. В результате мы не могли атрибутировать покупку в розничном магазине к отправленной SMS. А без оценки эффективности трудно принимать решения о дальнейших действиях. Поэтому мы использовали этот канал точечно, не выделяя на него больших бюджетов.
Когда коллеги из Mindbox предложили вручную посчитали эффективность таких SMS, мы согласились: было интересно проверить, зарабатываем ли мы тут что-то. Для этого проанализировали выручку по выполненным заказам, атрибутированным к доставленным SMS. Для «Мира Кубиков» период атрибуции — семь дней, для restore: — 10 дней, для остальных брендов — 30.
Оказалось, что ДРР SMS не превышает 4,1%. То есть SMS позитивно влияют на выручку и оправдывают свои вложения. Поэтому на первый квартал 2024 года сделаем план тестов для выявления конверсионных сегментов.
P. S. В этой истории мы рассказывали о наших продуктах CDP — Платформа клиентских данных, Рассылки, Персонализация сайта, Программа лояльности. Узнайте о продуктах подробнее на их страницах или в разговоре с консультантом.