Как «Улыбка радуги» растит выручку CRM-канала на 5% в год: от сегментов на математических моделях до аналитики для офлайна

«Улыбка радуги» хорошо знает своих клиентов: в Mindbox помимо основных полей есть 70 дополнительных, где хранятся характеристики покупателя — от возраста и города до последнего визита в приложение и любимой товарной категории.

Около 50 дополнительных полей обновляются во внутреннем хранилище ежедневно, а ночью передаются в Mindbox, чтобы днем не перегружать платформу. Некоторые поля актуализируются только по событию. Например, если клиент использует Telegram, галочка в этом поле будет стоять до тех пор, пока пользователь не уйдет из мессенджера.

Эту информацию компания использует, чтобы сегментировать клиентов, в том числе на основе RFM-анализа и собственных математических моделей.

RFM-сегментация. Ежедневно каждый клиент оценивается по трем параметрам: как давно совершал покупку (R), как часто возвращается (F), сколько выручки принес (М). Учитываются данные за последний год. В результате клиенту присваиваются три оценки по шкале от 1 до 4, где 1 — это суперлояльный, а 4 — неактивный. Так возникает комбинация цифр, которой соответствует определенный портрет клиента, составленный аналитиком. Всего таких портретов 10.

Задача CRM-коммуникаций — как минимум удержать клиента в пределах своего сегмента, чтобы он не перешел в группу неактивных. Как максимум — стимулировать продвижение вверх по RFM. Дальше расскажем, как это делается с помощью автоматических сценариев.

Сегментация на основе математических моделей. Аналитики «Улыбки радуги» разработали три математических модели, которые анализируют поведение клиентов и помогают его предсказать:

С одной стороны, это помогает выделить клиентов, настроенных на покупку в ближайшее время. Значит, стоит сделать специальное предложение на товары, которые им интересны. С другой стороны, в компании заранее определяют клиентов на грани оттока и работают с тем, чтобы их удержать. В результате «Улыбка радуги» поддерживает ненавязчивые коммуникации: отправляет клиентам релевантные предложения в нужное время.

Математические модели ежедневно обрабатывают свежие данные и переобучаются. Информация попадает в таблицу и оттуда каждую ночь выгружается в Mindbox, в дополнительные поля клиентского профиля. На основе этого формируются сегменты и настраиваются автоматические сценарии.

Ключевые CRM-каналы для «Улыбки радуги» — SMS, email, мобильные пуши. В компании учитывают особенности каждого и используют их для разных задач, чтобы получать максимум отдачи. Ниже — о том, для чего применяются разные каналы, а в следующем разделе — как измеряют их эффективность.

SMS — для краткосрочных акций. Это первоочередной канал коммуникаций с базой более 15 млн получателей. Через него анонсируют индивидуальные предложения и акции, которые действуют в ближайшие 2–7 дней. Благодаря этому покупатели вовремя узнают о скидках и успевают сделать выгодную покупку. Канал дорогой — на него приходится почти весь бюджет CRM, — но прибыль стабильно покрывает затраты: после каждого сообщения виден рост чеков по всей сети.

Email — для прогрева. Второй по приоритетности канал — email, где база подписчиков порядка 2 млн. С его помощью рассказывают о новых инструментах программы лояльности, розыгрышах, акциях месяца, продвигают хиты продаж и новинки. Есть письма с рекомендациями по использованию товаров. Например, как подобрать средства для чувствительной кожи и окрашивать волосы дома.

Через email-рассылки клиент также узнает про акции в начале месяца и приходит за покупками в назначенные дни.

Мобильные пуши — для персональных скидок. Мобильные пуши получают 400 тыс. человек. Клиентам сообщают о горящих акциях и возможностях карты лояльности, которые активируются только в приложении. Например, можно выбрать любимый бренд или категорию товаров и получать на них дополнительные скидки, которые действуют как в приложении, так и в офлайне.

Пуши — перспективный канал. У них самая высокая чистая прибыль на сообщение: в 13 раз выше, чем у SMS, при том что отправок только в четыре раза меньше. Поэтому в планах — наращивать число подписчиков на пуши.

Это ключевые CRM-каналы, но «Улыбка радуги» использует не только их. Например, есть чат-бот в Telegram с 300 тыс. подписчиков: сейчас они получают массовые рассылки о главных сетевых акциях.

Эффективность рассылок в «Улыбке радуги» оценивают по трем метрикам:

Выручка приписывается рассылке в пределах окна атрибуции: оно составляет 7 дней, но у каждого канала есть свои особенности:

SMS. Окно атрибуции бывает и меньше недели — зависит от того, сколько длится акция. Скажем, если она действует 2 дня, сообщению атрибуцируются покупки за это время. И целевую, и контрольную группу исключают из рассылок во всех остальных каналах, чтобы оценить чистый эффект SMS.

Email. Окно атрибуции всегда 7 дней, даже если акционное предложение действует целый месяц. Обычно люди открывают письмо в течение пары дней после отправки, а всплеск продаж и постепенный спад происходят в течение недели. Поскольку «Улыбка радуги» продает товары первой необходимости, клиенты быстро принимают решение о покупке — нет смысла отслеживать эффект от рассылки в течение двух недель или дольше.

Пуши. Рассылки в пушах быстро теряются и забываются. Но когда в приложении появился центр уведомлений, пользователям стала доступна вся история коммуникаций. А значит, появилась возможность воспользоваться спецпредложением через несколько дней после рассылки. Поэтому окно атрибуции увеличили с 2 до 7 дней.

Помимо массовых рассылок, у «Улыбки радуги» постоянно работает 21 автоматический сценарий. В том числе механика ко дню рождения клиента, welcome-цепочка для новых участников программы лояльности, цепочки по RFM-сегментам.

Кроме того, запускаются кампании по сегментам на основе математических моделей. Например, сегодня возвращают отток, завтра продвигают продажи декоративной косметики.

Всего у «Улыбки радуги» отрабатывают более 100 кампаний в месяц. Чтобы не спамить, разработали контактную политику: выбрали оптимальный интервал между рассылками в разных каналах. Для этого в каждом канале на протяжении полугода проводили тесты: в первый месяц отправляли сообщения ежедневно, во второй — раз в 3 дня, далее — раз в 5, 7, 10, 12 и, наконец, 14 дней. Эксперименты в разных каналах не пересекались по времени, офферы в рассылках каждый месяц были примерно одинаковые. Реакцию получателей оценивали по четырем метрикам: открываемость (для email), конверсия в покупку, uplift, чистая прибыль с сообщения. В результате определили, какая контактная политика выигрывает по всем параметрам, и сделали ее постоянной.

Кроме того, в каждом сценарии, исключая транзакционные, есть контрольная группа — 10% аудитории, которые не получают рассылок.

За три дня до праздника «Улыбка радуги» предлагает клиенту подарок — 15% кэшбека. Канал для рассылки выбирается по принципу каскада: сначала Mindbox проверяет подписку на пуши в приложении, потом — на email и пуши в «Кошельке». Если ее нет, уходит SMS. Почти каждый пятый клиент совершает покупку в результате кампании ко дню рождения.

Чтобы рекомендовать релевантные товары, в «Улыбке радуги» ставят задачу аналитикам: каждые два дня выгружать сегмент клиентов, которые в ближайшие 5 дней с высокой вероятностью будут покупать товар из конкретной категории. Этому сегменту отправляют рассылку со спецпредложением, чтобы он пришел за очередной покупкой именно в «Улыбку радуги».

Вероятность покупки рассчитывает математическая модель. Она оценивает, как часто человек приобретал товар определенной категории. Если клиент покупает зубную пасту каждые 35 дней, модель подсказывает, что на 30-й день можно отправить ему SMS со скидкой:

В «Улыбке радуги» три реактивационных кампании:

Первые две помогают удержать покупателей от попадания в отток. Последняя нацелена на тех, кто не возвращается более 4 месяцев. Не бывает такого, что все три сценария срабатывают для одного и того же клиента. Отчасти дело в контактной политике: если человек сегодня получил акционное SMS, в ближайшие два дня он уже не попадет в кампанию по модели вероятности оттока. Но позже, если он потеряет позиции в RFM, запустится реактивационный сценарий.

Возвращать отток не особо эффективно, лучше работать на удержание. Поэтому запустили математическую модель, которая анализирует поведение клиента: частоту покупок, средний чек, выручку с последней покупки. На основании этого она рассчитывает вероятность оттока в ближайшее время. Если она повышенная, клиент попадает в сегмент предоттока и его пробуют удержать. Для этого отправляют SMS с персональным предложением — в рассылке учитывают предпочтения клиента.

Если клиент не получил рассылку по вероятности оттока и давно не возвращался за покупкой, «Улыбка радуги» дарит горящие бонусы:

К оттоку относятся клиенты, которые не совершали покупок 4 месяца и больше. Они попадают в сегмент «Неактивные» — их пробуют вернуть напоминанием о доступных бонусах:

Для процессинга программы лояльности мы используем сервис Artix. Он не может отправлять рассылки, поэтому раньше мы отправляли email, SMS и мобильные пуши с американской платформы SAS. В 2022 году она ушла из России и нужно было срочно найти российский сервис, перенести туда коммуникации. Разрабатывать собственное решение было бы слишком долго и дорого. Программу лояльности мы решили оставить на базе Artix: за 10 лет там подключено множество механик, платформа глубоко интегрирована в нашу IT-систему — отрывать процессинг было бы долго и тяжело для бизнеса.

Платформу для рассылок выбирали около трех месяцев. Изучили много решений, но они оказались недостаточно гибкими. Некоторые продают только весь продукт целиком — с процессингом лояльности и прочими инструментами, которые нам не нужны. Другие не станут дорабатывать сервис, если он неудобный или не решает задач клиента.

Мы выбрали Mindbox, потому что платформа легко под нас подстраивается. Можно подключить только нужные модули и не переплачивать за лишнее, к тому же функционал постоянно обновляется.

С интеграцией нам помогла компания GlowByte. Вместе подготовили техническое задание, дальше основную часть работы взял на себя подрядчик. В команде было около 10 наших разработчиков и еще 5 сотрудников GlowByte, которые настраивали интеграцию. В результате справились за полгода. Для сравнения: с предыдущей платформой мы интегрировались 1,5 года. Но тогда мы изобретали решения и писали структуру с нуля, а в этот раз лучше понимали задачу и рассчитывали, что закончим быстрее. Сроки немного затянулись по нескольким причинам:

Специфическая IT-архитектура. Пришлось перенастраивать обмен данными на своей стороне, чтобы интегрировать нашу CDP, мобильные приложения и Mindbox. Кроме того, мы меняли систему отчетов, чтобы аналитика работала корректно.

Мобильное приложение интегрировали с Mindbox через SDK. Спустя год интегрировали сайт и Telegram–бот.

Большой объем данных. Нужно было перенести всю клиентскую базу с заказами минимум за полгода — иначе мы бы не настроили автоматические кампании, не видели бы статистику и не могли ее использовать. Это огромный объем данных: одних офлайн-покупок за полгода может быть десятки миллионов. Mindbox не способен за раз принять такой объем — в течение месяца мы делали несколько подходов. Иногда выяснялось, что платформа не принимает какой-то формат данных — приходилось начинать работу заново.

Сложная настройка математических моделей. Мы используем собственные математические модели, чтобы анализировать поведение покупателей и подстраивать под него CRM-коммуникации. Загрузить эти модели в Mindbox оказалось проблематично — пришлось придумывать обходные пути. На старте мы предполагали, что так и будет, но не представляли, насколько сложной окажется разработка. В итоге она заняла два месяца.

На всех этапах нам помогала менеджер Mindbox: мы много раз встречались с ней и командой GlowByte, придумали четыре варианта решений и выбрали оптимальный. После интеграции данные для рассылок стали загружать на платформу по ночам. Несмотря на это, массив был чересчур большим — импорт стартовал в час ночи и заканчивался в районе 10 утра. Все это время невозможно отправлять сообщения. Чтобы ускорить процесс, мы сократили количество дополнительных полей наполовину — изначально их было 140 — и стали передавать данные порциями. Это не помогало. Подключили команду Mindbox, они увеличили мощность платформы. В итоге выгрузку сократили на 2 часа: сейчас она заканчивается около 8:00, так что мы не теряем время и с самого утра можем запускать сценарии.