Кейс от Mindbox: Увеличение роста посещений на 40%, маржи на 17%. Разбираем на примере холдинга Rosinter.
10 декабря 2018
Перестарались, втянулись, вернули отток: кейс ресторанного холдинга Rosinter

Акт I. В котором Out of Cloud пишет письма и настраивает интеграцию.
Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог: В октябре 2017 года нашим клиентом стала компания «Росинтер Ресторантс». Сначала о глубокой работе с клиентской базой речь не шла. В качестве пилотного проекта нужно было выбрать и настроить мультиканальную платформу для коммуникаций с клиентами ресторанов, разработать и внедрить триггерную стратегию поддержки клиентов, наладить регулярную рассылку с акциями и предложениями компании через мобильные пуши и email-ы. В качестве платформы мы выбрали Mindbox за отличную кастомизацию под наши запросы. На первом этапе платформу интегрировали с сайтом доставки hgclub.ru и CRM-системой заказчика, что позволило быстро запустить базовые триггерные email-коммуникации: welcome-цепочки при регистрации в программе лояльности, брошенную корзину, брошенный просмотр бренда и категории, письмо о начислении бонусных баллов после транзакции, серию коммуникаций ко дню рождения клиента. В это же время мы прогрели ip-адрес и начали отправлять массовые регулярные email-рассылки. Настроить отправку мобильных пушей оказалось значительно сложнее. Антон Капшуль, главный разработчик: Прежде всего нужно было выгрузить данные в Mindbox. Каждый день в действиях пользователей происходили какие-то изменения и заливались новые 1 200 000 записей, даже неактивных пользователей. Далее мы столкнулись с проблемами отправки персональных сообщений в приложении. Для всех это было в новинку. Росинтер давно слал такие сообщения, но Mindbox из коробки не умел это делать. Для быстроты интеграции этого функционала мы организовали трехстороннюю встречу (Mindbox, разработчики мобильного приложения и мы) и в общем диалоге придумали способ использовать встроенные в Mindbox вебхуки [вебхук – способ передать в стороннюю систему информацию о каком-то событии, которое произошло в системе Mindbox]. Это накладывало определенные сложности для маркетологов, так как нужно было знать HTML-разметку для отправки сообщений. Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог: Параллельно с запуском первых коммуникаций мы провели базовую аналитику базы участников программы лояльности и поняли, что большое количество клиентов не делает вторую и третью покупки. Для мотивации клиентов делать первые покупки мы настроили триггерные письма с акциями, мотивирующими делать первую и вторую покупки. Кроме того, мы выявили точки контакта с клиентами, которые надо поддержать коммуникациями. Например, решили стимулировать клиента списывать бонусные баллы при их достаточном накоплении или поощрять клиентов, которые за определенный период продемонстрировали рекордное для себя потребление. Также настроили реактивационный триггер на тех клиентов, кто не делал покупки более полугода. Антон Капшуль, главный разработчик: Стоило только наладить отправку мобильных пушей и персональных сообщений, Росинтер поменял дизайн и структуру сайта доставки. Соответственно интеграцию пришлось переделывать процентов на 60-70%, поскольку теперь не было многих моментов, вроде отдельной карточки блюда, поменялись некоторые пользовательские сценарии и так далее. Все же главной проблемой было то, что и у сайта, и у CRM-системы, и у приложения были совершенно разные разработчики. Сложно заставить что-то делать людей, у которых сейчас абсолютно другие приоритеты и движение, направленное в разные стороны. Путем постоянных звонков, писем, встреч, нам все же удалось это сделать. Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог: Таким образом через 5 месяцев работы у нас было настроено около 20 триггерных коммуникаций и налажены регулярные массовые рассылки, в том числе через мобильные пуши. После решения проблем с интеграцией мобильного приложения и настройкой процесса отправки сообщений мы столкнулись с тем, что не можем технически через Mindbox отправлять пуши на всю базу подписанных на этот канал клиентов. Оказалось, что пока клиент не установит версию приложения с операциями платформы, платформа «не знает» об этом клиенте. Принудительно разлогинивать клиентов не стали, чтобы не снижать количество взаимодействий с приложением, ведь не все клиенты помнять свой пароль и прочее. Значительно повысить долю обновления приложений клиентами нам помогла серия email-рассылок, персональных сообщений и пушей (пуши отправили через сервер мобильного приложения). Кроме настройки триггеров и отправки массовых рассылок мы провели новогоднюю геймифицированную кампанию и отработали несколько сценариев лидогенерации. Эффективность работы измеряли по стандартным маркетинговым показателям вроде Open Rate, CTOR, UnSub Rate, отслеживали выручку с доставки по GA, считали выручку на письмо. В целом и мы и заказчик понимали, что эффект от работы есть, но точно посчитать прирост было невозможно, так как контрольные группы мы не использовали.Акт II. В котором Out of Cloud понимает, что надо анализировать поведение потребителей и проводить эксперименты.
Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог: Следующей нашей задачей была сегментация базы участников программы лояльности на основании их ценности и структуры потребления, ведь триггеры предлагают всем клиентам одни и те же механики, а мы хотели делать клиентам максимально релевантные для них предложения: кому-то побольше скидку, кому-то поменьше, одному подарок, а другому — бонусные баллы. Для решения этой задачи мы подключили аналитиков из Высшей школы экономики, которые впоследствии стали частью команды «Out of Analytics». Вместе с аналитиками мы выделили около 40 поведенческих переменных, которыми дополнили RFM-показатели, и сегментировали базу клиентов. На этом этапе мы поняли, что можем помочь заказчику более точно настроить программу лояльности через взаимодействие с микросегментами клиентов в соответствии с ценностью, которую они приносят бизнесу. Такой масштабный проект, как «Росинтер», отлично подходил, чтобы начать качественно считать Сustomer Lifetime Value (CLV). В CRM-маркетинге это ключевое понятие, так как именно этот показатель позволяет ответить на вопрос, какие клиенты сколько прибыли принесут бизнесу в будущем. Зная CLV каждого клиента, можно обоснованно принимать решения, в какой сегмент клиентов какой бюджет стоит инвестировать. К счастью, заказчик принял наши предложения, ведь они тоже все время ищут способы делать клиентов более счастливыми и за счет этого повышать активность клиентов в программе лояльности. Чтобы эффективно воздействовать на клиентов, надо понимать, что именно является драйвером поведения пользователей. Надо было понять, кому отправить подарок, кому скидку, а кому двойной кэшбек в виде баллов; что больше подходит каждому конкретному сегменту клиентов. Раньше такие решения мы принимали на основе прошлого поведения клиентов и экспертного мнения маркетолога, но теперь нам стало этого недостаточно, и аналитики чётко обозначили: надо проводить эксперименты. Елизавета Радюк, специалист по маркетингу: Экспериментов нужно было проводить огромное количество. Что значимо для клиентов? Что на них влияет перед покупкой? Как повышать частоту и средний чек? Это были наши основные вопросы перед началом работы и ответы на которые мы хотели найти. К слову, это был наш первый кейс, где нам все-таки удалось посчитать CLV клиентов. Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог: Перед стартом работы с экспериментами мы позаботились об измерении инкрементального (дополнительного) эффекта нашей деятельности. Для этого выделили глобальную контрольную группу (клиенты, которым не отправляются наши кампании), контрольную группу для триггеров и договорились выделять отдельно контрольную группу на каждый эксперимент. Такие настройки позволили нам видеть эффект в целом от нашей деятельности и отдельно по триггерам и экспериментам.
Акт III. В котором Out of Cloud провели самый удачный эксперимент и вернули оттоковых клиентов.
Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог: В мае мы провели кампанию по активации неактивированных клиентов и возврату оттоковых клиентов программы лояльности «Почетный Гость» компании «Росинтер». В рамках акции дарили клиентам дополнительные баллы на короткий срок. Варьировали глубину воздействия по трем измерениям: количество баллов, длительность акции и день отправки дополнительных коммуникаций на 5 сегментах. Оценку инкрементального (дополнительного) эффекта производили по сравнению с контрольными группами. Вопросы, которые мы обозначили перед началом эксперимента:- Акции какой длительности работают лучше?
- Сколько баллов и каким клиентам выгодно дарить?
- Имеет ли значение день отправки коммуникации?
- Cтоит ли инвестировать больше в оттоковых клиентов, которые в прошлом принесли нам много прибыли?
- Сработает ли реактивационная механика на увеличение частоты походов в сегменте активных клиентов?
- Выделятся ли подсегменты с максимальной и нулевой реакцией и чем они будут отличаться?
Q90(AIPI) = 155 дней
- Неактивированные клиенты - нет транзакций и с даты регистрации прошло более 155 дней
- Отток (1-2 чека) - меньше 3 транзакций и давность последней более 155 дней
- Отток (больше 3 чеков) - больше трех транзакций, давность последней превышает тройное время между транзакциями или 155 дней.
- Отток High PCV - 20% от всех клиентов, которые принесли наибольшее количество прибыли в прошлом.
- Активные клиенты - Небольшой сегмент активных клиентов.







Акт IV. Завершающий, в котором Out of Cloud делится инсайдами акций во время ЧМ по футболу, планами на будущее и хвалится наградами.
Наталья Пиневич, старший CRM-маркетолог: Конечно не все всегда было настолько гладко. Летом проходил чемпионат мира по футболу, отличный инфоповод для всех маркетологов. Мы собрали отдельный лендинг, где клиент должен был сделать ставку на исход или точный счет матча с участием сборной России. Он делает ставку на матч нашей сборной, ему приходит письмо о том, что его ставка принята и он должен идти в ресторан. По условиям акции потребитель приходит в ресторан, смотрит там трансляцию, и если его ставка проходила, то он тут же получает QR-код с подарком. Самая большая скидка - 50%, если человек угадал точный счет матча. Мы, конечно, не успели настроить полную автоматизацию, поэтому ребятам приходилось сразу после матча забивать результаты в Mindbox и запускать коммуникации с QR-кодами на скидку. Это было тяжело, кроме того возникли и технические накладки. Тем не менее этот эксперимент принес значительный инкрементальный (дополнительный) прирост и по количеству визитов в ресторан, и по количеству счетов, и по марже. Антон Капшуль, главный разработчик: С начала чемпионата все работало, все было хорошо. Но мы (стыдно признать), как и многие не верили в сборную, и рассчитывали только на 3 групповых матча, и чтобы избежать нагрузок на сервер, как это было в прошлый раз, мы задали ограничение по количеству матчей. Но Россия в итоге сенсационно вышла из группы и пришлось в ускоренном режиме переписывать коды, для того, чтобы акция могла продолжать работать. Больше в сборной России по футболу мы решили не сомневаться. :D Елизавета Радюк, специалист по маркетингу: В наших дальнейших планах - добить один из экспериментов, а именно «Блюдо в подарок». Нам хочется понять, как много людей будут приходить и заказывать к своему блюду в подарок еще что-нибудь, и где границы того, как люди перестают это делать, потому что всегда есть клиенты, которые приходят, тупо забирают подарок и уходят на долгое время. Сегодня мы рассказали о тех [экспериментах], которые показали максимальный результат. Остальные (например возвращение повышенного кэшбека в зависимости от погодных условий, когда клиент получал возврат 20% вместо стандартных 10, если в жару заказывал прохладительные напитки) тоже были эффективными, но не настолько. Мы все же находим очень крутым, что благодаря проведению экспериментов нашли точно работающие механики, которые можно применять и увеличивать прибыль. Эксперименты в любом случае надо продолжать проводить, поскольку только такой кропотливый подход может дать максимальный долгосрочный профит. Главное, во всей этой работе, это то, что впервые мы не просто отправляли какие-то одноразовые акции и механики, не проверяя их потребительский и поведенческий эффект, но и тестировали это все на гигантском количестве микросегментов (от 39), прорабатывали разные варианты сценариев, их прогоняли, и теперь точно знаем, как надо с этим работать от начала и до конца. В июне проделанная нами работа была отмечена премией «Loyalty Awards - 2018» за лучшее применение аналитики. Наш кейс не отличается применением инновационных методов, мы использовали классический экспериментальный подход, который может применять каждый. Несмотря на относительную простоту, экспериментальный метод не является стандартом для сферы маркетинга, вероятно, из-за необходимости аккуратного математически выверенного подхода к организации и анализу экспериментов. Мы в агентстве уверены, что будущее CRM- маркетинга за аналитикой и благодаря нашей работе с «Росинтером» и нашей команде Out of Analytics мы к нему готовы еще лучше.Источник: Кейс Out of Cloud для сети IL Patio, Планета Суши, TGI Friday's, Costa Coffee