Как коллеги из Nils пришли к идее автоматизации маркетинга, научились делать персональные рассылки по возрасту ребенка и повышать эффективность рассылок.
Магазин детской одежды Nils в 2 раза увеличил выручку email-канала. Рассказывает директор по маркетингу Инна Колчина
Интернет-магазин детской одежды. Работает с 2014 года
Задача
Увеличить выручку email-канала, снизить издержки запуска кампаний и АB-тестовОбъединить все рассылки в едином окне
Результат
Рост доли выручки email-канала в 2 раза
ИТ.
Интернет-магазин — собственная разработка, бэкофис — «1С»
Срок.
12 месяцев
11 сентября 2020
Как раньше выглядел директ-маркетинг и как его хотелось поменять
Рассылками в Nils занимаются маркетолог и верстальщик. Раньше отправляли по 2 массовые рассылки в неделю через простой сервис email-рассылок. Чтобы делать сегментированные рассылки на предыдущем сервисе, приходилось привлекать еще и аналитика: делать выгрузки из Excel и склеивать их через функцию ВПР. Построение одного сегмента могло занять 4 часа. Запуск автоматических цепочек требовал привлечения разработчика.
Хотелось большего: строить сегменты на основе данных без привлечения аналитика и запускать сложные цепочки по поведению клиента через интерфейс и без разработки. Для Nils было важно, чтобы платформа была на русском языке, с русскоязычной документацией и чатом технической поддержки, в котором помогут в реальном времени.
Рассылки мы делали с самого открытия интернет-магазина, с 2015 года. Успешно использовали простой сервис email-рассылок. В 2018 году была попытка перейти на более продвинутую систему, которая позволила бы делать сегментацию базы и настраивать триггерные цепочки.
Попробовали одну платформу, но не сложилось: интеграция заняла такое количество времени, что в итоге не закончилась. Возникли серьезные сложности, которые потребовали больших ресурсов от нас и коллег со стороны платформы.
Мы эту тему закрыли и опять вернулись к простому рассыльщику. Никакой особенной интеграции не было: загружали базу, сами её сегментировали через Excel и отправляли. Если мы хотели сделать цепочку, то это была условная автоматизация — по факту все делалось вручную.
Чтобы сделать сегментированную рассылку, наш аналитик заходил в базу, выгружал Excel-файл с данными всех клиентов, по заданию собирал отдельные сегменты в отдельные файлы. Аналитик тратил 4 часа, чтобы сделать эти файлы, а email-маркетолог весь день верстал и проверял макеты. КПД у людей был очень низкий.
Пришли к Mindbox, потому что хотелось автоматизировать этот процесс. Автоматизировать не просто ради автоматизации, а чтобы завести email-канал в топ-3 каналов, которые приносят магазину доход.
Результаты автоматизации маркетинга
KPI работы с платформой — рост доли email-канала в общей выручке интернет-магазина.
Долю выручки email-канала рассчитали с помощью Google Analytics по атрибуции last click. До подключения Mindbox доля email-канала составляла 4–9%. Теперь 10–20%:
-
×2Рост доли выручки email-канала
Если сравнивать с 2019 годом, на лето 2020 у нас +100% выручки email-канала. Это складывается из массовых и триггерных рассылок. Триггерные рассылки, которые мы делаем с Mindbox, приносят 30% общей месячной выручки канала, что очень хорошо.
Объем отправленных писем в месяц остался плюс-минус таким же. Клиенты стали чаще покупать, потому что мы в правильное время присылаем то, что им нужно.
Примеры кампаний и АB-тестов
Персональные рассылки по возрасту ребенка
Родители грудничков и детей до трех лет получают одни предложения, а родители детей от четырех лет — другие. В CDP хранится информация о количестве детей и их возрасте, чтобы маркетолог сегментировал аудиторию в зависимости от интересов детей:
Рассылка для родителей детей до трех лет
Рассылка для родителей детей постарше
В зависимости от того, какими товарами интересовались родители ребенка, маркетолог подготовил персональные рассылки для каждого из сегментов к «школьной» распродаже:
Рассылка для родителей школьников
Рассылка для родителей, возраст детей которых неизвестен
Примеры сегментов в базе. Учитываем, товары какой возрастной категории смотрел клиент
Мы делаем персональные рассылки, чтобы люди получали нужный им контент, — и это приводит к большему доходу. Но все не так просто, как кажется с первого взгляда.
Мой совет: если у вас персонализация не увеличивает продажи, нужно делать сегментированные рассылки чаще, больше. Надо нащупать правильные сегменты, сделать разные предложения, поэкспериментировать с макетами писем.
АB-тест контента в рассылке
В рассылке о распродаже −50% протестировали контент. Гипотеза в том, что без общего баннера клиенты будут кликать чаще, потому что выберут интересную для себя категорию товаров со скидкой.
Вариант письма с общим баннером вверху
Вариант письма без общего баннера
Гипотеза подтвердилась. В варианте без баннера клиенты кликали чаще на 1,3 процентных пункта — это на 30% чаще:
Click rate
Вариант с баннером
3,7%
Вариант без баннера
5%
АB-тест темы рассылки
В рассылке с промокодом протестировали разные темы. Гипотеза в том, что явное указание размера скидки увеличит число открытий письма.
Гипотеза не подтвердилась. Письмо с темой «Дарим скидку −10% ?» показало меньшую долю открытий от отправленных, но статистической значимости в разнице нет.
Click rate
Забери свой подарок?!
28,5%
Дарим скидку −10%?
25,1%
Раньше мы ничего не тестировали: на двух рассылках в неделю особо ничего не протестируешь. Сейчас с помощью АB-тестов выбираем заголовки, прехедеры.
Иногда тестируем разные промопредложения: подарок к заказу и скидку на товар. Обычно скидка работает лучше — я думаю, потому что в интернет-торговле цена решает все.
Автоматическая рассылка о снижении цены на товары в корзине и АB-тест
Всего запустили 106 триггеров, один из свежих примеров — рассылка о снижении цены на товары в корзине. Тестируем контент: гипотеза в том, что баннер привлечет внимание и увеличит конверсию в заказ. Пока не набрали статистически значимой разницы, но версия с баннером побеждает.
Вариант письма с баннером
Вариант письма без баннера
Click rate
Вариант с баннером
5.5%
Вариант без баннера
4.6%
Я вижу, что возможность развития для нашего интернет-магазина — это триггерные цепочки. Мы донастроим все алгоритмы, которые сейчас работают, будем тестировать, улучшаться в деталях. Например, брошенная корзина — вроде как простая механика, но ее можно бесконечно улучшать.
Дальше будем запускать новые механики: брать лучшие практики с рынка и придумывать свое, улучшать с учетом интересов наших клиентов.
