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%
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
Масштаб бизнеса.
3,4 млн клиентов в базе
Задача
Повысить доходность прямых коммуникаций с клиентами
Решение
Автоматизировать и персонализировать коммуникации на основе действий клиентов и их истории покупок
Результат
677% — ROI автоматизации маркетинга7,15% — доля выручки от прямых каналов коммуникации6 часов в неделю экономит руководитель отдела стратегического маркетинга благодаря автоматизации
Срок.
2 года
ИТ.
Сайт на «Битриксе», ERP-система с программой лояльности Axapta, OLAP-кубы для анализа данных, платформа автоматизации маркетинга Mindbox
Фишка
В 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
7 мая 2021
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.
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
-
677%ROI автоматизации маркетинга
-
7,15%доля выручки от прямых каналов коммуникации
-
6 часов в неделюэкономит руководитель отдела стратегического маркетинга благодаря автоматизации
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
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
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
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
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:
Письмо о скидке 30% на весенние образы отправили клиентам, которые не открывали прошлую акционную рассылку, не оформляли заказ в течение 21 дня, но недавно добавляли товары в корзину
Письмо о переработке одежды отправили клиентам, которые еще не совершали покупки на сайте, не получали акционную рассылку про киберпонедельник и проживают в городах с пунктами приема вещей
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%:
Чтобы не надоедать клиентам рассылками, письмо о снижении цены отправляется не чаще раза в неделю
Брошенный просмотр товара. Отправляется через час после события:
В письме выводим рекомендацию популярных товаров в категориях, просмотренных в последней сессии
Брошенная корзина. Классическая механика дополнена рекомендацией сопутствующих товаров:
Сопутствующие товары выводятся на основании частоты, с которой они встречаются в одном чеке
300 баллов на день рождения. Письмо отправляется участникам программы лояльности:
Данные о начислении баллов передаются из ERP-системы Axapta
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:
К платьям сложно подобрать сопутствующий товар, кроме не слишком повышающих чек аксессуаров, — предлагаем посмотреть другие платья. Зато к юбкам можно рекомендовать верх — клиент с большой вероятностью захочет дополнить образ
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).
