DIY-гипермаркеты «Мегастрой» в 6 раз увеличили товарооборот с онлайна благодаря персонализации сайта и рассылок

Мегастрой — федеральная сеть DIY-гипермаркетов. В ассортименте 67 тысяч товаров для строительства, ремонта, декора и сада. Основана в 1992 году

Автор
Эдуард Мавлютов,
руководитель интернет-проектов «Мегастрой»
Задача
Повысить конверсию онлайн-канала: email-рассылок и сайта
Решение
Объединить клиентские данные из разных базПерсонализировать коммуникации с клиентами на основе истории покупок и поведения на сайтеНастроить товарные рекомендации на сайте
Результат
В 6 раз вырос товарооборот онлайн-канала384% — ROI автоматизации маркетинга

ИТ. 

Сайт собственной разработки на веб-фреймворке, «1С», платформа автоматизации маркетинга Mindbox

Срок. 

5 месяцев
Фишка
Двухэтапный сбор обратной связи после заказа
Раньше контакты клиентов гипермаркетов «Мегастрой» хранились в нескольких базах, сегментации не было и отправлялись только два триггера — «Брошенный просмотр» и «Брошенная корзина». Чтобы отправить массовую рассылку, нужно было потратить полдня на верстку, а потом еще вбивать контакты вручную.
Благодаря тому, что теперь все клиентские профили хранятся в единой базе, «Мегастрой» смог сегментировать базу, а значит, персонализировать коммуникации. Сейчас работают триггерные рассылки, в том числе для сбора обратной связи от клиентов, на сайте выводятся персональные рекомендации на главной странице и в карточке товара. Если вам тоже важно персонализировать коммуникации и повысить доходность прямого маркетинга, прочитайте эту историю.

Как изменился маркетинг после автоматизации

До автоматизации
После
Количество сервисов
Два сервиса: один для ручных рассылок, второй для триггерных
Все прямые коммуникации отправляются из единой платформы
Время на запуск рассылок
Подготовка массовой рассылки занимала полдня — приходилось верстать её с нуля в HTML-редакторе
Подготовка массовой рассылки занимает один-два часа: за основу берется шаблон, в котором заменяется баннер, текст и товары
Количество и гибкость триггеров
Были настроены только 2 триггерные рассылки — «Брошенная корзина» и «Брошенный просмотр», которые уходили строго со стандартной периодичностью: раз в три дня и раз в неделю соответственно. Триггеры отправлялись через сайт и требовали постоянных доработок
Настроены все базовые триггерные рассылки, тестируется реактивация и другие не первооче­редные рассылки

Для каждой триггерной рассылки задана своя периодичность, которая корректируется в несколько кликов
Сбор обратной связи
Не было возможности получать обратную связь от клиентов
Настроен двухэтапный опрос клиентов после заказа: собираем обратную связь о качестве сервиса и купленных товарах
Актуальность рекомендаций
Рекомендации на сайте учитывали только частоту пересечения товаров в чеке — и были случаи, когда к ламинату рекомендовалась туалетная бумага. Чтобы актуализировать рекомендации, приходилось раз в квартал загружать чеки в систему через подрядчика
На сайте работают персональные рекомендации, которые выводят товары, наиболее подходящие для конкретного клиента, а также сопутствующие товары, что облегчает процесс покупки. Данные для работы алгоритмов подтягиваются автоматически
Единый клиентский профиль
Клиентские данные хранились разрозненно: на сайте, в отделе по работе с юридическими лицами и в рассыльщике
Все данные о клиентах, их действиях и покупках хранятся в едином профиле, автоматически обновляются и дедублицируются
Приходилось периодически выгружать контакты с сайта, причем часть из них терялась. Для массовых рассылок по юридическим лицам менеджеры вручную забивали контакты в почте, а для физических — вручную переносили данные в рассыльщик
Рассылки отправляются из той же платформы, в которой хранятся клиентские данные

Результаты автоматизации маркетинга за 5 месяцев

  • в 6 раз
    увеличился товарообот email-канала
  • 384%
    ROI автоматизации маркетинга
  • 1,6%
    средняя доля выручки от прямого маркетинга в общей выручке интернет-магазина
  • 75%
    выручки прямого маркетинга в среднем приносят триггерные рассылки
  • 0,86%
    средняя доля выручки от товарных рекомендаций на сайте
  • с 14 до 1–2 часов
    сократилось время на подготовку массовой рассылки
Данные из внутренней отчетности «Мегастрой» и «Сводного отчета по рассылкам» Mindbox. Метод атрибуции — last click

ROI 384%

Для расчета взяли показатели с декабря 2020 года по апрель 2021 года включительно. Метод атрибуции — last click. Формула:
ROI от платформы Mindbox
ROI от Mindbox составляет 384%. Каждый рубль, вложенный в платформу, приносит 3,84 рубля.
Ниже расскажем, за счет чего достигли результата:
  • Как выбирали платформу и какие задачи перед ней поставили
  • Как используем сегментацию в массовых рассылках
  • Как собираем обратную связь от клиентов
  • Как используем персональные рекомендации на сайте

По каким критериям выбирали платформу автоматизации маркетинга

Искали платформу, которая позволит:
  1. Упростить отправку массовых рассылок.
  2. Персонализировать рассылки на основе истории покупок и поведения клиентов на сайте.
  3. Автоматизировать рассылки для всего жизненного цикла клиента.
  4. Настраивать массовые и триггерные email-рассылки, мобильные и вебпуши из единого окна.
  5. Использовать товарные рекомендации в рассылках и на сайте.
Возможности платформы, которые оказались наиболее полезны для «Мегастрой»:
Задача
Решение
Объединить и дедублициро­вать разрозненные данные о клиентах с учетом их типа
✔Все данные о клиентах хранятся в едином профиле, проставляется признак: юридическое или физическое лицо
Контролировать коммуникацион­ную нагрузку на клиента
✔Из любой рассылки можно исключить часть клиентов по определенным признакам

Пример: триггерное письмо о снижении цены на товар не отправляется клиенту, если он уже получал письма за последние два дня
Настраивать триггерные рассылки по всему жизненному циклу клиента
✔Гибкая настройка триггеров, учитывающая историю покупок и поведение клиентов

Пример: отправляем NPS-опрос через сутки после оформления заказа
Использовать товарные рекомендации на сайте
✔Алгоритм машинного обучения выводит товары на основе персональных предпочтений конкретного клиента

Как персонализируем массовые рассылки с помощью сегментации

У «Мегастрой» достаточно однородная база со схожими интересами, поэтому периодически массовые рассылки отправляются всем клиентам. Но сегментация тоже используется, например для разделения юридических и физических лиц или рассылке по исторической базе:
Рассылка по исторической базе клиентов без подтвержденной подписки
Рассылка по исторической базе клиентов без подтвержденной подписки
Рассылка для юридических лиц
Рассылка для юридических лиц

Как устроен двухэтапный сбор обратной связи после заказа

Опрашиваем клиентов о качестве сервиса и впечатлениях от купленного товара. Цепочка состоит из двух писем — NPS-опрос после заказа и отзыв на товары:
NPS-опрос
NPS-опрос
NPS-опрос отправляется через сутки после завершения заказа, а просьба оставить отзыв на товар — через двое суток
Полученные отзывы размещаются на сайте «Мегастрой» — это помогает клиентам принять решение о покупке.

Как работают персональные рекомендации на сайте

Виджеты рекомендаций выводятся на главной странице сайта и в карточках товара.
На главной работают «Персональные рекомендации» — учитывают все просмотры, заказы, действия клиента, а также поведение похожих клиентов, определенных по look-a-like-алгоритмам. Из рекомендаций исключаются товары, уже купленные клиентом, а также те, которых нет в наличии в его городе.
В карточке товара выводится блок «Рекомендуем также» — показывает товары на основании действий и заказов клиента на сайте:
Виджеты рекомендаций

Следующие шаги: новые каналы и механики, связка онлайна и офлайна

Мобильные и вебпуши. Оба канала сейчас тестируются и будут запущены в ближайшее время, чтобы клиенты могли получать сообщения в удобном для них канале, с сегментацией по городу. Для некоторых механик, например «Брошенный просмотр товара» и «Брошенный просмотр категории», мобильные и вебпуши уже настроены — отправки начнутся после окончания тестирования. В планах — продублировать все email-рассылки в мобильных и вебпушах.
Рассылка для реактивации клиентов. Письма будут отправляться клиентам, которые давно ничего не покупали, — точная механика еще в разработке.
Сервисная карта для клиентов. Позволит связать офлайн- и онлайн-покупки и сделать рассылки еще более точечными и персонализированными. В перспективе это даст возможность прогнозировать следующие покупки каждого клиента.
P. S. В этой истории мы рассказывали о наших продуктах CDP, Рассылки и Персонализация сайтов . Узнайте о продуктах подробнее на их страницах или в разговоре с консультантом.