Бренды KFC и Rostic’s запустили программу лояльности в 2022 году. Head of CRM & loyalty компании расскажет о целях на старте и процессе внедрения. Фишки кейса: доказанная эффективность с помощью контрольной группы и agile-подход в CRM.
«Юнирест» внедрил программу лояльности «Чикен клаб». +10% тратит один гость в digital-каналах
Задача
Повысить средний чек и частоту покупок
Решение
Внедрить балльную программу лояльности
Результат
0,3% всех транзакций дает CRM+10% количество digital-заказов на одного гостя по результатам теста с контрольной группой +10% тратит один гость в digital-каналах+5,6% digital-транзакций благодаря CRM+3,7% выручки в digital-каналах благодаря CRM
ИТ.
Сайт собственной разработки, мобильное приложение для iOS и Android, киоски на Android, кассы R-Keeper
Срок.
1,5 года
Фишка
Контрольная группа программы лояльности по городам и AB-тесты с контрольной группой каждой механики
6 ноября 2023
Содержание:
Результаты внедрения программы лояльности
-
0,3
% всех транзакций дает CRM -
+ 10% количество заказов на одного гостя в digital-каналах -
+ 10% тратит один гость в digital-каналах -
+ 5,6% digital-транзакций благодаря CRM -
+ 3,7% выручки в digital-каналах благодаря CRM
Данные из внутренней отчетности «Юнирест» по результатам тестов на контрольной группе. Метод атрибуции — last click
Зачем внедряли программу лояльности
Программа лояльности должна была улучшить понимание портрета наших гостей. Чем больше заказов мы идентифицируем, тем больше знаем о гостях и тем точнее можем делать им предложения. А это, в свою очередь, увеличивает средний чек и частоту покупок.
Продукт Mindbox
Программа лояльности
Предполагали также, что программа лояльности поможет в конкурентной борьбе и удержании клиентов. У нас в России два основных конкурента — у них программа лояльности появилась раньше.
Наша сеть работает по франшизе, у нас 21 партнер. Мы сделали для них финансовую модель, которая показала, что привлечение дополнительных людей за счет программы лояльности в click-and-collect выгодно.
Как рассчитали финмодель программы лояльности
Мы выбрали балльную модель программы лояльности. Она меньше давит на маржу, чем скидка или блюдо в подарок: списание баллов растянуто по времени. К тому же эта модель понятна и привычна клиентам, сочетается с прямыми коммуникациями (начисление и списание баллов — хороший повод для общения с клиентами).
Баллы начисляются за заказы на самовывоз, сделанные на сайте и в приложении, а также за заказы в киосках ресторанов
Мы стремимся оставаться доступными для своих гостей, поэтому не можем давать много баллов, базовое начисление — 1%. Но чтобы заинтересовать больше людей, которые хотят общаться с брендом, то есть удерживать именно лояльную аудиторию, мы разработали уровни программы лояльности — прогрессивную шкалу начисления бонусных баллов. Чтобы выбрать достижимые для клиентов и адекватные для бизнеса уровни, команда GlowByte сделала калькулятор уровней.
Чтобы рассчитать оптимальное сочетание пороговых значений, взяли когорту клиентов с заказами в последнем квартале 2022 года и проанализировали, как менялись ее траты и количество чеков на протяжении четырех кварталов. Выяснили, что у 95% клиентов траты за квартал составляют меньше 5 тысяч рублей.
Дальше с помощью кода на Python задали цикл от 0 до 5 тысяч с шагом в 500 рублей. Алгоритм перебирал разные наборы уровней и проверял, какое количество клиентов в каждом варианте сможет легко увеличить свои траты до следующего порогового значения. Так смогли понять, насколько привлекательной будет прогрессивная шкала и сколько бизнес потратит на дополнительные баллы в каждом варианте. Расчет делали для трех и пяти уровней — остановились на трех: это дает меньший разброс трат бизнеса на программу лояльности.
С помощью калькулятора GlowByte рассчитали оптимальные для клиентов и бизнеса уровни программы лояльности
Прогрессивная шкала учитывает сумму заказа за 90 дней и дает возможность клиентам увеличить накопления до 3%. Это позволяет не давать всем вслепую 3% кешбэка и контролировать маржинальность, чтобы франчайзи оставались в рамках финмодели, а лояльные клиенты получали кешбэк, как у конкурентов.
Как выбрали процессинг программы лояльности и интегрировались с ним
Процессинг программы лояльности выбрала предыдущая команда — когда я пришел в марте 2022 года, то согласился с этим решением. Это был логичный шаг, потому что компания с 2018 года использует Mindbox для рассылок.
В пользу Mindbox говорили еще четыре факта:
- Процессинг надежно и без нареканий функционирует у одного из основных наших конкурентов.
- У меня был опыт работы с Mindbox — знание системы сильно упрощало интеграцию.
- Хороший клиентский сервис, причем работа менеджера входит в стоимость подписки (при чеке от 120 тысяч).
- Адекватная цена.
Интеграция заняла четыре месяца, включая внутренние согласования, архитектурный комитет, тестирование. С учетом размера компании это быстро. В процессе участвовала выделенная команда разработки для программы лояльности, по необходимости подключались другие команды (у нас микросервисная архитектура):
Mindbox — мастер-база по подпискам, начислению и списанию баллов
Чтобы упростить взаимодействие с Mindbox, сделали чат в корпоративном мессенджере и, помимо общих, проводили еженедельные встречи по 15 минут — статусы. Один статус был посвящен мобильному приложению, второй — сайту. Такой рабочий процесс позволял нам решать все возникающие вопросы по ходу — это удобнее, чем дожидаться следующей общей встречи.
-
75
млн вызовов к системе лояльности в месяц
В месяц отправляем 75 млн вызовов к системе лояльности, то есть в среднем 21 тысячу запросов в минуту — надежностью процессинга мы довольны.
Система компании обращается к серверам Mindbox в среднем 21 тысячу раз в минуту для получения баланса баллов, процессинга заказов и данных по клиентам. Данные Grafana
Как обучали сотрудников и информировали клиентов
Во всей сети у нас около 40 тысяч сотрудников — обучением занимается отдельная команда Restaurant Excellence. Наша команда отвечала за подготовку презентаций и инструкций. Обновили также интранет: добавили туда ответы на часто задаваемые вопросы о программе лояльности. Я провел вебинар для директоров ресторанов на 800 человек, на котором подробно объяснил, что такое программа лояльности и для чего она нужна.
Клиентов информировали с помощью мобильных пушей, email-рассылок и SMS:
Клиентам рассказывали не только о самой программе лояльности, но и о преимуществах мобильного приложения
Уведомление о начислении welcome-баллов
Для сотрудников ресторанов создали службу технической поддержки на базе нашего колл-центра — туда можно позвонить или написать в чат. Колл-центр — это первая линия поддержки: помогает с простыми вопросами, например может предложить обновить приложение, если клиент не видит историю начислений и списаний баллов. По более сложным вопросам колл-центр обращается к нам — команда CRM выполняет функции второй линии поддержки. Например, вопрос «почему не начислены welcome-бонусы» — сложный, потому что причин может быть несколько. Поскольку у колл-центра нет доступа в Mindbox, добавили в CRM-систему историю движения баллов — это позволило снизить количество обращений на вторую линию.
История движения баллов позволяет колл-центру отвечать на вопросы клиентов, не привлекая команду CRM
Как доказали эффективность программы лояльности с помощью теста с контрольной группой по городам
Внедрение программы лояльности решили начать с самовывоза (click-and-collect), программа действует в мобильном приложении и на сайте. Это позволяет переводить клиентов в digital, в первую очередь в мобильное приложение. Его преимущества — бесплатные мобильные пуши и более низкая стоимость обслуживания клиента, чем на кассе.
Для проверки эффективности разделили все города присутствия компании на две группы: в первой группе действовала программа лояльности, во второй, контрольной, — нет.
Стратифицировали города по следующим параметрам: выручка за период, количество чеков, доля заказов click-and-collect, количество ресторанов KFC и Rostic’s и конкурентов. Из сравнения убрали города, которые сильно отличаются от остальных: Москву, Санкт-Петербург и, как ни странно, Краснодар. Получилось 55 городов в тестовой группе и 54 в контрольной.
На следующем этапе оценили эффективность программы лояльности по пяти сегментам клиентов: новички, активные, предотток, основной и глубокий отток. Сравнивали не весь сегмент тестовых и контрольных городов, а только часть клиентов, соответствующую генеральной совокупности. Для этого пришлось решить задачу по оптимизации: написали код на Python, который помог нам отобрать клиентов, сопоставимых между собой по тратам, количеству чеков и другим параметрам и одновременно сопоставимых с генеральной совокупностью этого сегмента в базе.
-
+ 10% удельных трат гостя показал тест программы лояльности
Тест длился три месяца и показал, что в среднем по всем сегментам программа лояльности на 10% увеличивает количество заказов и трат гостя со статистической достоверностью 95%. Это говорит не только об эффективности программы лояльности, но и о том, что она позволяет увеличивать долю digital-каналов, ведь прирост произошел за счет click-and-collect — только этот канал участвовал в тесте.
По результатам теста приняли решение «раскатать» программу лояльности на все города, а также протестировать ее на доставке и в киосках ресторанов. На кассах программа лояльности пока не действует, так как в приоритете развитие digital-каналов.
-
80
% заказов один клиент совершает в ресторанах одного франчайзи
Оказалось также, что не имеет смысла делать взаимозачет баллов между франчайзи: 80% заказов один клиент совершает в ресторанах одного партнера. Начисленные клиентам баллы записываются в расходы и списываются либо по мере того, как их тратят клиенты, либо спустя год, когда баллы сгорают.
Как запускаем акции в рамках программы лояльности по agile и оцениваем их эффективность
-
+ 3,7% выручки благодаря CRM
У нас есть глобальная контрольная группа для оценки эффекта CRM и базовых условий программы лояльности: часть клиентов не получает сообщения, кроме информации о начислении и списании баллов. Со статистической достоверностью 95% CRM дает дополнительные 5,6% digital-транзакций и 3,7% выручки.
Эффект отличается в зависимости от сегмента:
Сегмент
Прирост digital-транзакций
Прирост выручки
Активные
8,67%
4,19%
Ранний отток
5,58%
5,23%
Глубокий отток
1,96%
0%
Без заказов
7,38%
6,24%
При этом каждая механика в рамках программы лояльности проверяется с помощью A/B/n-теста с локальной контрольной группой. Сначала механика согласовывается внутри, а потом передается GlowByte — коллеги определяют оптимальный оффер под конкретный сегмент и минимальный размер контрольной группы. Если речь идет о новой механике, в результате которой мы не уверены, то в контрольную группу попадает 50% получателей. Если о регулярной акции, то размер контрольной группы определяется с помощью алгоритма с учетом ожидаемого эффекта и выбранного сегмента и составляет от 10% до тех же 50%.
Каждая механика проверяется с помощью A/B/n-теста с локальной контрольной группой. Тут, например, тестировали количество баллов для реактивации клиентов в оттоке
Продукт Mindbox
Рассылки
Логика теста зависит от результата, которого мы хотим достичь. Допустим, хотим мотивировать гостей совершить первую покупку с баллами лояльности. Наша задача — определить размер баллов, который максимально повысит конверсию в целевое действие. Важно при этом оставаться в рамках бизнес-модели с учетом среднего чека сегмента. Тестируем не только размер баллов, но и варианты механик, например предначисление баллов с ограниченным сроком действия, повышенное начисление баллов за заказ.
Мобильный пуш с повышенным начислением баллов для клиентов сибирских ресторанов
Затем агентство MGCom уточняет условия акции, создает креатив для рассылки и заводит ее в интерфейсе Mindbox. В зависимости от сложности сценария и необходимости перестроить бизнес-логику (исключить часть клиентов из рассылок, поменять пороги начисления) на всю работу уходит от одного дня до недели. В это время включена работа над сценариями, согласование коммуникаций, заведение промокодов, тестирование.
Однозначный плюс Mindbox — гибкость сценариев и богатый ассортимент условий. Например, для тестов можно подобрать выборку по любым критериям. Минус в том, что у платформы не человеческая, а техническая логика, к ней надо приспособиться.
Работа с платформой не отнимает много времени. Если речь идет о простом сценарии из нескольких блоков, например начислении баллов на день рождения, то заведение механики занимает от пары часов до одного рабочего дня. Что-то более масштабное, например акция с промокодами на разные сегменты с разными условиями, будет в работе два-три дня. Еще более масштабные задачи (про себя мы называем их «ковром») занимают до недели. В одном «ковре» может быть до семи сценариев и 180 разных блоков (условий, ожидания и шагов). По опыту, большинство сценариев занимают один-три дня, более масштабные задачи возникают раз в пару месяцев.
В масштабном сценарии («ковре») может быть до семи сценариев и 180 разных блоков
Мы работаем по agile: есть спринты, эксперименты и гипотезы. Любая механика внедряется только через проверку гипотезы. Если гипотеза подтверждается, то она идет в производство, если не подтверждается — этот опыт используется для создания новых гипотез. И это не просто слова — под agile заточены инструменты, бизнес-процессы, графики встреч и ресурсы аналитиков, проверяющих гипотезы.
Спринты длятся по три недели — в это время мы фокусируемся на ограниченном количестве задач. В начале каждого спринта проходит кросс-командная встреча, к которой, помимо команды CRM, подключаются коллеги из GlowByte и MGCom, а также сотрудники нашей компании, которые хотят проверить свои гипотезы через CRM-механики. Мы вместе решаем, какие задачи перенести из бэклога. Каждая задача оценивается в пойнтах — это позволяет понять, сколько мы можем взять в текущий спринт.
Затем заводим карточки под каждую задачу на доске Jira, описываем бриф, собираем всю необходимую для запуска информацию и приступаем к работе. Синхронизируемся на ежедневных стендапах — они проходят с утра по 15 минут. По итогам спринта проводим ревью, где оцениваем результаты и генерируем новые гипотезы на основе проверки предыдущих. Есть также ретровстреча, на которой обсуждаем, как спринт прошел с организационной точки зрения: хватило ли нам ресурсов, какие были ошибки. Результаты проверки гипотез заносим в библиотеку знаний.
Например, недавно получили интересный инсайт. Тестировали начисление баллов за заказ от такой-то суммы. Отправляли мобильный пуш не всему сегменту, а только клиентам в оттоке с высоким средним чеком (выделили их с помощью RFM-анализа). Параллельно решили проверить, что будет, если убрать ограничение по сумме заказа. Это стандартный для нас подход — проверять и одновременно тестировать все варианты механики, которые могут заинтересовать клиентов и при этом не ухудшают доходность. В этом случае основывались на психологии: меньше ограничений — выше конверсия.
Оказалось, что начисление баллов за заказ без ограничения по сумме дает увеличение среднего чека до 20%. Объясняем это тем, что клиенту не нужно думать о дополнительных условиях — он заказывает то, что хочет.
Протестировали также отклик в зависимости от количества баллов: 50, 100 и 150. Оказалось, что 50 баллов почти не работают: возвращение клиентов сопоставимо с контрольной группой. 100 баллов повышают возвращаемость в 2,2 раза, а 150 — в 4,4 раза.
Фрагмент канбан-доски для работы с гипотезами
Планы по развитию программы лояльности
Протестировать программу лояльности на доставке и в киосках ресторанов. Как и в случае с click-and-collect, проведем тест по городам.
Ввести новые акции для участников программы лояльности: каждый N-ый твистер, бургер или кофе в подарок, чтобы стимулировать повторные покупки. Для расчетов используем тот же подход, что и при определении уровней в программе лояльности.
Добавить игровые механики: челленджи, ачивки, чтобы повысить вовлеченность пользователей.
Завершить персонализацию мобильного приложения, чтобы эффективнее коммуницировать внутри мобильного приложения и меньше тратить на SMS.
P. S. В этой истории мы рассказывали о наших продуктах Программа лояльности, Рассылки. Узнайте о продуктах подробнее на их страницах или в разговоре с консультантом.