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

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.

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:

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.

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.

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.

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.

Теперь используем данные из Mindbox для построения единых дашбордов в Power BI — команда Coffee Analytics создала 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.

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.

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.

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.

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.