Чтобы доносить информацию до клиентов и при этом не надоедать им лишними рассылками, использовали сегментацию в массовых письмах.
Магазин женской одежды Love Republiс перешел от рассылок по всей базе к работе с узкими сегментами. ROI автоматизации маркетинга — 677%
-
ЗадачиПовысить доходность прямых коммуникаций с клиентами
-
РешениеАвтоматизировать и персонализировать коммуникации на основе действий клиентов и их истории покупок
-
Результаты677% — ROI автоматизации маркетинга
-
7,15% — доля выручки от прямых каналов коммуникации
-
6 часов в неделю экономит руководитель отдела стратегического маркетинга благодаря автоматизации
-
УчастникиРуководитель отдела стратегического маркетинга, маркетологи Love Republic, менеджеры Mindbox
-
Срок2 года
-
ИТСайт на «Битриксе», ERP-система с программой лояльности Axapta, OLAP-кубы для анализа данных, платформа автоматизации маркетинга Mindbox
-
Масштаб бизнеса3,4 млн клиентов в базе
-
ФишкаВ автоматических товарных рекомендациях на сайте настроено ручное соответствие «категория — категория»: к юбкам рекомендуются топы, к блузкам — юбки или брюки. К платьям и сарафанам, для которых нет сопутствующих товаров, — другие платья и сарафаны

Love Republic — лайфстайл-бренд женской одежды с магазинами в России, Беларуси, Казахстане, Армении и Украине. Принадлежит Melon Fashion Group, управляющей в общей сложности 800 магазинами четырех брендов — Love Republiс, befree, Zarina и Sela. Основан в 2009 году

Софья Федосеева, руководитель отдела стратегического маркетинга Love Republic
У Love Republiс 3,4 млн клиентов в базе. Без автоматизации и персонализации эффективно общаться с таким количеством покупателей невозможно. Чтобы доносить информацию до клиентов и при этом не надоедать им лишними рассылками, внедрили сегментацию в массовых письмах, настроили 52 триггерные рассылки по всему жизненному циклу клиента, обогатили письма товарными рекомендациями. А также персонализировали сайт: выводим товарные рекомендации для конкретного посетителя.
Бренд стал лучше понимать своих клиентов и перешел от писем по всей базе к работе с узкими сегментами — маркетологам важно анализировать реакцию на рассылки конкретной группы клиентов, а не всей базы. Это позволяет получить инсайты для дальнейшей персонализации коммуникаций. Если хотите повторить опыт Love Republic и повысить доходность прямых коммуникаций с клиентами за счет сегментации и персонализации, приглашаем прочитать подробную историю.
мнение клиента
В 2019 году Love Republic сменил позиционирование: из одежды для праздников и свиданий мы стали брендом для современных и уверенных в себе девушек. Mindbox хорошо встроился в это изменение — благодаря сегментации клиентов мы стали лучше понимать, кто наши покупатели, подстраиваться под особенности каждого сегмента.
Mindbox стал для нас платформой, объединившей все данные о клиентах. Без него не было бы единого профиля клиента (мы называем его «золотым») и автоматизации процесса коммуникаций.
Мы объединили разрозненные базы в одну и теперь понимаем, что происходит с клиентами, можем анализировать их действия и получать инсайты. Было бы здорово загрузить в единый профиль аккаунт в Инстаграме, но и без этого мы постоянно изучаем нашу аудиторию. Продолжаем эксперименты, например отправляем массовые рассылки по небольшим сегментам, чтобы оценить их реакцию на то или иное сообщение.
Наша задача — получить конверсионный трафик на сайт, и Mindbox — один из важных инструментов, помогающих нам в её решении.
Как изменился маркетинг после автоматизации
До автоматизации | После |
Три сервиса: один для ручных email-рассылок, второй — для триггерных рассылок и рекомендаций на сайте, третий — для SMS | Все прямые коммуникации и рекомендации на сайте настраиваются из единой платформы |
Были настроены только базовые триггерные рассылки о брошенной корзине, просмотре, категории | Настроены 52 триггера по всему жизненному циклу клиента, включая программу лояльности |
Информация о клиентах онлайн-магазина и розницы хранилась в двух несвязанных между собой базах — чтобы отправить рассылки, приходилось вручную выгружать базу в Excel | Все данные о клиентах хранятся в едином профиле клиента и обновляются в режиме реального времени. Достаточно один раз построить фильтр — все подходящие под его условия клиенты будут автоматически попадать в рассылку |
Не было сегментации — массовые рассылки отправлялись по всей базе | Клиенты сегментируются в зависимости от участия в программе лояльности, поведения на сайте, истории покупок — массовые рассылки отправляются по узким сегментам |
Данные об отписке от рассылок хранились в каждом рассыльщике — клиент мог отказаться от коммуникаций, но продолжать их получать | Если клиент отписывается от рассылок, информация в профиле обновляется в режиме реального времени — и рассылки перестают приходить |
Не было аналитики, за исключением базовых метрик открываемости и кликабельности | Доступна аналитика на уровне конкретной рассылки, клиента, канала, например доля повторных действий, конверсия в заказ |
Результаты автоматизации маркетинга
Данные из внутренней отчетности Love Republic и Google Analytics. Метод атрибуции — last click
ROI 677% от Mindbox
Для расчета взяли показатели с января 2020 года по март 2021 года включительно. Клиент попросил не раскрывать в публикации точные цифры. Формула расчета:

ROI от платформы Mindbox составляет 677%. Каждый рубль, вложенный в платформу, приносит Love Republic 6,77 рубля.
Ниже расскажем, за счет чего достигли результата:
- Как выбирали платформу и какие задачи перед ней поставили
- Как используем сегментацию в массовых рассылках
- Как настроили триггерные письма, сопровождающие клиента на всех этапах жизненного цикла, и обогатили их товарными рекомендациями
- Как используем товарные рекомендации на сайте
По каким критериям выбирали платформу автоматизации маркетинга
В 2016 году в компании внедрили программу лояльности на базе Axapta. Клиентская база начала расти, и стало понятно, что для полноценной работы необходимо автоматизировать CRM. Программу лояльности решили оставить на Axapta — так получалось дешевле. Начали искать коммуникационную платформу, которая позволила бы:
- Отправлять триггерные, массовые и транзакционные сообщения из единого окна.
- Управлять email, SMS, Viber, мобильными и вебпушами, а также рекомендациями на сайте из единого окна.
- Автоматически дедублицировать базу и создавать сегменты с учетом действий клиентов на сайте и истории покупок, в том числе для реактивации.
- Внедрить RFM-анализ — сегментировать клиентов по давности, частоте и сумме покупок.
- Автоматически определять лучшее время отправки рассылки для каждого клиента.
Рассматривали несколько крупных западных вендоров, но они оказались слишком дорогими по сравнению с российскими решениями. Среди локальных вендоров оптимальным оказался Mindbox: он отвечал всем заявленным требованиям и был выгодным по соотношению «цена — качество». Решающим аргументом в пользу платформы стал успешный опыт Софьи по работе с ней, а также рекомендации от коллег из befree.
Возможности платформы, которые оказались наиболее полезны для Love Republic:
Задача | Решение |
Изучить поведение клиентов, которые смотрят товары в онлайне, но покупают в офлайне | ✔Такие клиенты выделены в отдельный сегмент — проанализировать их поведение можно в несколько кликов |
Настраивать рекомендации на сайте с учетом специфики фешн-бизнеса |
✔Доступно ручное соответствие «категория — категория» К юбкам рекомендуются топы, а к блузкам — юбки или брюки. К платьям и сарафанам, для которых нет сопутствующих товаров, рекомендуются другие платья и сарафаны, которые могут понравиться клиенту |
✔Можно исключать из рекомендаций определенные товары
Коллекции обновляются каждую неделю, и при обычной работе алгоритма в самые популярные товары попали бы только давно продающиеся — их убирают, чтобы выводить новинки |
|
Ограничить коммуникационную нагрузку на клиента |
✔Платформа позволяет настраивать автоматические ограничения количества рассылок для клиента
Если клиент недавно получал триггерную рассылку, он исключается из массовой |
Анализировать эффективность email-рассылок в режиме реального времени | ✔Доступны отчеты, показывающие эффективность на уровне рассылки, сегмента, клиента или канала |
мнение клиента
С подключением Mindbox работать стало удобнее: всё сконцентрировано в одном месте. Мы можем отслеживать весь путь клиента, его взаимодействие с сайтом и рассылками. Наши коммуникации стали более эффективными: в прошлом сервисе у нас не было доступа к настройкам и данным, а в Mindbox мы можем наблюдать за рассылками в моменте, здесь и сейчас. Самое важное — появилась сегментация, например можно исключить из получателей массовой рассылки тех, кому недавно пришла триггерная. Сегментация базы — это то, без чего я не представляю свою работу.
Продукт Mindbox
Рассылки
Как персонализировали массовые рассылки с помощью сегментации
У Love Republic два типа массовых рассылок — акционные (со скидками) и неакционные (опросы, новости, поздравления с праздниками). Маркетологи отправляют письма не по всей базе, а по сегментам. Это позволяет уменьшить коммуникационную нагрузку на клиентов и сократить процент отписок, а также анализировать их реакцию на сообщения более точечно. Ниже — примеры акционной и неакционной рассылки:


Как автоматизировали рассылки и персонализировали их с помощью товарных рекомендаций
Настроили 52 триггерных сценария. Часть из них обогащена товарными рекомендациями: выводим популярные (в том числе в категориях, просмотренных в последней сессии), сопутствующие, похожие товары, а также блок с персональными рекомендациями. Ниже четыре примера триггерных рассылок.
Снижение цены на просмотренный товар. Отправляется, если цена уменьшилась хотя бы на 1%:

Брошенный просмотр товара. Отправляется через час после события:

Брошенная корзина. Классическая механика дополнена рекомендацией сопутствующих товаров:

300 баллов на день рождения. Письмо отправляется участникам программы лояльности:

Как персонализировали сайт с помощью товарных рекомендаций
Персонализация сайта позволяет сделать покупки более удобными для клиентов и повысить конверсию в заказ. Выводим популярные, сопутствующие товары, а также блок с персональными рекомендациями. Кроме того, для рекомендаций на сайте выставлено ручное соответствие категорий, чтобы алгоритм выводил только нужные товары:
Следующие шаги: мобильные пуши и новые триггерные рассылки
Запустить мобильные пуши. Love Republic частично отказался от SMS из-за дороговизны этого канала. В ближайших планах — запустить мобильные пуши как альтернативу SMS. На момент написания кейса интеграция с мобильным приложением на Android готова, осталось интегрироваться с iOS. Следующий шаг после этого — настроить каскадные рассылки: сначала пуш, потом email.
Разработать новые триггерные рассылки. Задача — проработать коммуникации с сегментами более глубоко, чтобы клиенты получали максимальное количество релевантной информации, но не были перегружены сообщениями. В ближайших планах — создать триггеры для тех, кто подписался на рассылки, но ничего не купил, и сегмента оттока (раньше покупали, но перестали).
P. S. В этой истории мы рассказывали о наших продуктах CDP и «Рассылки». Узнайте о продуктах подробнее на их страницах или в разговоре с консультантом.