Все данные о клиентах теперь собираются в одном месте, благодаря чему Mario Berlucci сегментирует клиентов в массовых и триггерных рассылках: в том числе по ширине стопы, размеру ноги и одному из 8 этапов жизненного цикла.
8 мая 2020
+21% выручки email-канала принес целевой маркетинг обувным магазинам Mario Berlucci
Директ-маркетингом в компании занимается одна сотрудница — менеджер по email-маркетингу. До Mindbox использовали два сервиса: один для массовых, второй для триггерных рассылок. Отзывом о проделанной работе поделились директор по маркетингу Mario Berlucci Азамат Тибилов и email-маркетолог Розалия Ягафарова.
Mario Berlucci перешел на Mindbox, чтобы построить полноценную маркетинговую платформу и объединить данные из нескольких источников: CRM, рассылок, сайта и бонусной программы. Предполагалось, что использование этих данных в персонализации рассылок увеличит выручку канала на 10–15%.
Интеграция длилась три месяца, со стороны Mario Berlucci участвовали три человека. В этом кейсе расскажем, как благодаря переходу к целевому маркетингу выручка email-канала выросла на 21%, а количество атрибутированных к нему заказов — на 17%.
Чтобы удостовериться, что результаты неслучайны, подключили контрольную группу: по сравнению с ней у клиентов магазина, получающих рассылки, конверсия в заказ выросла на 1,35%, выручка увеличилась на 56,2%. Разница статистически достоверна с доверительной вероятностью 95%.
Поскольку все данные о клиентах теперь в одной базе, Mario Berlucci использует сегментацию и в массовых, и в триггерных рассылках. Клиенты делятся по ширине стопы, размеру ноги и этапу жизненного цикла, например New Subscribers, Sleep Buyers, Very Good Buyers и другим.
Результаты
Перед клиентом стояла задача построить маркетинговую платформу, объединяющую данные из нескольких источников и использовать их для построения целевого маркетинга.
Интеграция заняла три месяца: за это время объединили отправку массовых и триггерных рассылок в одной системе, настроили автоматическую отправку вебпушей и SMS.
Теперь вся информация о клиентах хранится в одном месте, что позволило использовать сегментацию в массовых рассылках и учитывать историю действий клиентов при настройке триггеров. Так, теперь можно отправлять письмо при снижении цены на избранное или предлагать скидку при отказе от заказа.
Также настроили передачу данных из бонусной программы (не на нашем процессинге) — информируем клиентов о начислении баллов.
Чтобы доказать эффективность целевого маркетинга, подключили глобальную контрольную группу: часть клиентов исключается из коммуникации и их поведение сравнивается с теми, кто продолжает получать сообщения бренда.
За четыре месяца после интеграции достигли следующих результатов:
- На 42,8% вырос Lifetime Value за первый квартал 2020 года.
- На 17% выросло количество заказов — за декабрь 2019 — март 2020 относительно аналогичного периода прошлого года, по данным внутренней отчетности Mario Berlucci.
- На 21% выросла выручка email-канала — за декабрь 2019 — март 2020 относительно аналогичного периода прошлого года, по данным внутренней отчетности Mario Berlucci.
- На 1,35 процентных пункта в среднем выше конверсия и на 130% в среднем выше выручка с клиента по сравнению с контрольной группой. Конверсия считается как процент людей из сегмента, которые совершили заказ в этом месяце. В интерпретации результатов контрольной группы есть нюанс — расскажем о нем ниже.
- 5636,6% ROMI от Mindbox.
- 7,5% совершают первую покупку после 30 дней подписки: переход из Old Subscribers в New Buyers, — по данным внутренней отчетности Mario Berlucci.
- В 2–3 раза сократилось время подготовки одной рассылки: с полутора-двух часов до 40 минут.
Результаты глобальной контрольной группы
Глобальная контрольная группа подключена на проекте с декабря 2019 года. Клиенты, попавшие в контрольную группу, не получают никаких рассылок, за исключением транзакционных.
Однако в высокий сезон — распродажи, новогодние праздники — принято игнорировать контрольную группу полностью или частично, чтобы максимизировать доход от каждого клиента. Как результат, в этот период невозможно достоверно оценить результат.
Так произошло и на проекте Mario Berlucci: результат за декабрь недостоверен, потому что мы отправляли рассылки и клиентам, попавшим в контрольную группу. В декабре письма получили 70,1% участников контрольной группы — это почти столько же, сколько в основной.
В марте контрольная группа не показала статистически достоверный результат по другой причине: в этом месяце хорошо отработал ремаркетинг. Предполагаем, что на его фоне email-рассылки отошли на второй план и не принесли дополнительной выручки. В январе и феврале эффект виден — значит, рассылки работают и приносят деньги.
Конверсия в заказ
Средняя выручка с клиента (ARPU)
ROMI от Mindbox
Для каждого канала маркетологи Mario Berlucci рассчитывают ROMI — возврат маркетинговых инвестиций. По просьбе клиента не раскрываем цифры для вычисления показателя и считаем ROMI по формуле, принятой у клиента:
ROMI = (доход − затраты ) / затраты * 100% ,
где затраты на Mindbox учитываются без НДС.
ROMI email-канала за период с декабря 2019 по март 2020 года равен 5636,6%.
По нашей методологии считаем ROMI не от дохода, а от прибыли, то есть, если взять маржинальность на уровне 20% и рассчитать ROMI от прибыли, получим показатель равный 1047,3%.
Конверсия из Old Subscribers в New Buyers
Этот показатель используется для оценки работы email-маркетолога. Old Subscribers — пользователи, которые более 30 дней назад подписались на рассылку и не совершали покупок, — самый массовый сегмент. Перед директ-маркетингом компании стоит задача перевести их в New Buyers — пользователей, которые совершили первую покупку за последние 30 дней.
По данным внутренней отчетности Mario Berlucci, на момент написания кейса 7,5% клиентов переходили из Old Subscribers в New Buyers, то есть совершали первую покупку после 30 дней подписки.
Мнение Mario Berlucci
Главной целью проекта было использовать Mindbox как полноценную маркетинговую платформу. Мы хотели персонализировать общение с клиентами и строить сегменты не только на основе информации об их взаимодействии с рассылками, но и с учетом данных из CRM, бонусной программы и действий на сайте.
Мы рассчитывали, что благодаря глубокой сегментации выручка email-канала вырастет на 10–15% относительно прошлого года. Так и произошло: увеличилось количество заказов и выручка, благодаря повторным заказам LTV прибавил 42,8%. Наша следующая цель — кратный рост этих показателей. Судя по динамике, мы достигнем увеличения выручки с email-канала на 20–30%.
У Mindbox классная клиентская поддержка: на моей памяти это первый случай, когда менеджера дергаем не мы, а он — нас, что прекрасно. Нравится сама платформа: её многофункциональность, то, что она постоянно развивается. Надеюсь только, что интерфейс скоро станет более нативным и аккуратным.
До перехода на Mindbox мы хотели сделать кастомную платформу для сегментации клиентов — сейчас создаем глубокие сегменты в несколько кликов, что позволяет нам еще быстрее увидеть эффект директ-маркетинга.
Благодаря отказу от кастомной сегментации и тому, что удалось настроить передачу данных по бонусной программе, мы сэкономили много времени разработки. IT тратит эти ресурсы на задачи, не связанные с директ-маркетингом.
Моим личным инсайтом на проекте стала возможность выделить сегмент Old Subscribers — мы смогли иначе взглянуть на пользователей и перекроить стратегию. Без Mindbox мы бы к этому не пришли.
Стартовые гипотезы
До перехода на Mindbox email-маркетолог Mario Berlucci использовала два сервиса: один для массовых, второй для триггерных рассылок, причем при их создании нельзя было использовать данные из бонусной программы, CRM и историю поведения клиентов на сайте.
Не получалось построить глубокие сегменты, например выделить тех, кто подписался на рассылки, но так и не совершил заказ за 30 дней. Создание каждой рассылки занимало 2–3 часа, а SMS и вебпуши использовались только для разовых массовых рассылок.
Гипотеза состояла в следующем: если собирать данные из разных источников и использовать их для создания персонализированных рассылок, это позволит увеличить выручку с email-канала на 10–15% за счет персонализации, а не скидок и промокодов.
Для реализации проекта выбрали Mindbox: исходили из того, что платформа умеет собирать данные по заказам, поведению пользователей на сайте и балльному счету, а также строить гибкие сегменты — и всё это без дополнительных ресурсов на разработку.
Перед платформой поставили следующие задачи:
- Упростить отправку массовых и триггерных рассылок.
- Использовать сегментацию в массовых рассылках.
- Запустить автоматические мультиканальные кампании, покрывающие весь жизненный цикл клиента.
Что сделали
Упростили отправку массовых и триггерных рассылок
Наш менеджер проекта разработала для email-маркетолога Mario Berlucci 13 шаблонов для новых рассылок.
Так выглядит письмо в верстке
Так выглядит реальное письмо, отправленное клиенту
Мнение Mario Berlucci
Благодаря шаблонам, которые для меня сделала Мария, наш менеджер со стороны Mindbox, мне стало гораздо удобнее работать. Раньше я вручную скачивала фотографии товаров и вставляла их в каждое письмо, обрезая в Photoshop до нужного размера. Это занимало много времени: ведь в письме может быть и шесть, и восемь, и двадцать товаров. Теперь изображения подставляются автоматически и вместо полутора-двух часов, как раньше, я трачу на подготовку сложной рассылки около 40 минут.
Внедрили сегментацию в массовых рассылках
Cегментация на основе RFM-анализа
На основе данных о жизненном цикле клиентов разделили их на восемь групп:
- New Subscribers — пользователи, которые до 30 дней назад подписались на рассылку и вообще не совершали покупок.
- Old Subscribers — пользователи, которые более 30 дней назад подписались на рассылку и вообще не совершали покупок.
- Sleep Buyers — пользователи, которые до 6 месяцев подряд не совершали покупок.
- Inactive — пользователи, которые не совершали покупок от 6 до 12 месяцев подряд.
- New Buyers — любые пользователи, которые совершили первую покупку за последние 30 дней.
- Casual Buyers — пользователи, которые совершили одну покупку от 30 дней до 6 месяцев подряд, плюс пользователи, которые совершили две покупки за последние 6 месяцев.
- Good Buyers — пользователи, которые совершили три-четыре покупки за последние 6 месяцев.
- Very Good Buyers — пользователи, которые совершили более пяти покупок за последние 6 месяцев.
Маркетологи Mario Berlucci по-разному коммуницируют с сегментами и отдельно анализируют результаты рассылок.
Рассылка для сегментов Inactive, Sleep Buyers, Old Subscribers
Рассылка для всех остальных сегментов
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Рассылка для сегмента Inactive
16,49%
6,53%
0,17%
Рассылка для сегмента Sleep Buyers
14,69%
4,82%
0,14%
Рассылка для сегмента Old Subscribers
10,08%
3,17%
0,02%
Рассылка для всех остальных сегментов
18,17%
8,92%
0,19%
*Метод атрибуции — last click.
Сегментация на основе размера обуви
Получаем информацию о размере обуви клиента после оформления заказа. Используем эти данные при подготовке массовых рассылок.
Рассылка для клиентов с 38-м размером стопы
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Рассылка для клиентов с 38 размером стопы
20,91%
10,17%
0,26%
*Метод атрибуции — last click.
Cегментация на основе ширины стопы
Информацию собираем через колл-центр при оформлении заказа — это позволяет знакомить клиентов с подходящим ассортиментом.
Рассылка для клиентов с узкой стопой
Рассылка для клиентов с широкой стопой
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Рассылка для клиентов с узкой стопой
26,51%
14,77%
0,18%
Рассылка для клиентов с широкой стопой
26,26%
14,14%
0,25%
*Метод атрибуции — last click.
Запустили мультиканальные автоматические кампании, покрывающие весь жизненный цикл клиента
На проекте работает 21 триггер. Автоматические рассылки сопровождают весь путь клиента: от welcome-цепочки до реактивации. Во все письма подставляем рекомендации: популярные и похожие товары, персональные рекомендации. Ниже расскажем о самых интересных рассылках.
Welcome-цепочка
Отличается в зависимости от канала регистрации: через футер сайта или попап с подпиской на новости.
Форма подписки в футере сайта
Попап с предложением вступить в закрытый клуб
Тем, кто оформил подписку на новости, сначала отправляем промокод на 500 рублей. Второе письмо в цепочке не отличается по дизайну. Однако подписавшимся через попап и подписавшимся через футер отправляем отдельные рассылки, чтобы изучать статистику для каждого сегмента.
Первое письмо в welcome-цепочке
Второе письмо в welcome-цепочке
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Первое welcome-письмо
36,47%
13,73%
0,92%
Второе welcome-письмо для тех, кто подписался через попап
20,61%
6,18%
0,06%
Второе welcome-письмо для тех, кто подписался на футере сайта
42,22%
22,08%
0,83%
*Метод атрибуции — last click.
Брошенная корзина
Кампания включает в себя шесть писем и два SMS.
Первое письмо отправляется через 20 минут после завершения сеанса
Письмо отправляется вместо первого, если сумма покупки больше 20 000 рублей, а заказ сделан из Москвы
Письмо с промокодом на 5% отправляется через 3 дня после первого письма, если клиент ранее совершил от двух покупок
Письмо с напоминанием о скидке 5% отправляется через 3 дня после выдачи промокода, если клиент так и не совершил покупку
Письмо с промокодом на 10% отправляется через 3 дня после первого письма, если клиент ранее совершил до двух покупок
Письмо с напоминанием о скидке 10% отправляется через 3 дня после выдачи промокода, если клиент так и не совершил покупку
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Первое письмо с Брошенной корзиной
40,76%
20,14%
2,68%
Дорогая Брошенная корзина
40,59%
14,18%
0,49%
Промокод на 5%
38,24%
22,55%
0,65%
Напоминание о промокоде на 5%
34,9%
14,77%
0,67%
Промокод на 10%
38,94%
23,27%
1,63%
Напоминание о промокоде на 10%
31,21%
15,31%
1,79%
*Метод атрибуции — last click.
Брошенный просмотр
Кампания состоит из одного письма и одного вебпуша.
Письмо отправляется через 20 минут после завершения сеанса
Вебпуш отправляется через 10 минут после завершения сеанса
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Письмо с Брошенным просмотром
39,74%
15,64%
0,2%
Вебпуш с Брошенным просмотром
22,6%
0,7%
0%
*Метод атрибуции — last click.
Примечание. Вебпуши запущены в феврале 2020 года: за прошедшие месяцы набралось недостаточно подписчиков этого канала, чтобы их действия конвертировались в покупки. Как вариант, в будущем запустим сбор подписчиков вебпушей на сайте.
Скидка на избранное
Если клиент добавлял товары в избранное, но не оформил заказ, а цена хотя бы одного из продуктов снизилась, отправляем клиенту email и вебпуш.
Email со скидкой на избранное
Вебпуш со скидкой на избранное
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Email со скидкой на избранное
32,2%
14,95%
0,61%
Вебпуш со скидкой на избранное
23,53%
5,88%
0%
*Метод атрибуции — last click.
Отмененный заказ
Если клиент сначала оформил, а потом отменил заказ, отправляем письмо с промокодом. Это важная для компании механика: по данным внутренней отчетности, 40% клиентов отменяют заказ после примерки из-за того, что не подошла модель, цвет или клиент просто передумал.
Примечательно, что у рассылки достаточно высокая конверсия в заказ — 1,22%. Это выше, чем в среднем по проекту.
Скидка не распространяется на товары со сниженной ценой
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Отмененный заказ
35,81%
20,14%
1,22%
*Метод атрибуции — last click.
Начисление баллов
Отправляем участникам бонусной программы письмо с количеством начисленных баллов и предложением их потратить.
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ*
Начисление баллов
32,61%
15,32%
0,36%
*Метод атрибуции — last click.
В письмо подставляем наши рекомендации
Резюме
Интеграция заняла три месяца. За это время настроили передачу данных из CRM, рассылок, сайта и бонусной программы. Поскольку все данные о клиентах теперь собраны в одном месте, email-маркетолог использует сегментацию и в массовых, и в триггерных рассылках. Для разных сегментов готовит разные рассылки, но времени затрачивает не больше: благодаря шаблонам сбор сложного письма теперь занимает 40 минут вместо полутора-двух часов.
Чтобы убедиться в том, что рост выручки и числа заказов, атрибутированных к email-каналу, не случайны, использовали тестирование на контрольной группе. Оказалось, что конверсия в заказ и ARPU выше у тех, кто получает рассылки бренда.
Что дальше
Планируем использовать на сайте рекомендации Mindbox. Сейчас оцениваем эффективность с помощью AB-теста: часть посетителей видит рекомендации, а часть нет. В тесте участвуют «Персональные рекомендации» на главной странице, в пустой корзине и в каталогах раздела, а также «Похожие рекомендации» в карточке товара. Следующий шаг: подключить алгоритм Next Best Action, предсказывающий дату повторной покупки на основе машинного обучения.
В ближайшее время запустим автоматическую цепочку из четырех писем для сегмента Old Subscribers, чтобы повысить процент их перехода в сегмент New Buyers, то есть совершения первой покупки.
Также планируем сегментировать клиентов по уровню в бонусной программе — бронзовый, серебряный, золотой и бриллиантовый — эти данные уже передаются в систему вместе с состоянием бонусного счета.
Кроме того, будем разделять клиентов по причинам отмены заказа. Используем эти данные в автоматических рассылках.
