Стратегия SPORTFOOD: рост доли повторных покупок на 8% и выручки на 50% с email-канала за 4 месяца

SPORTFOOD — магазин спортивного питания и экипировки для фитнеса. SPORTFOOD включает 20 розничных магазинов в четырех городах России и один интернет-магазин. Клиенты SPORTFOOD — 90 тысяч человек.
До Mindbox маркетинговый отдел SPORTFOOD использовал для email-маркетинга другие сервисы, но у них было несколько недостатков:
  • Запуск новых автоматических кампаний требовал много времени для интеграции и доработок.
  • Письма верстал разработчик, а не сами маркетологи.
  • Нельзя было выгружать списки товаров и покупателей с желаемыми признаками и проводить по ним триггерные рассылки.
  • Нельзя было разбить рассылки по тематикам.
Чтобы автоматизировать общение с клиентом, сократить трудозатраты и развить email-маркетинг, SPORTFOOD подключили Mindbox.

План по развитию email-маркетинга

План состоял из трех этапов:
1. Перенос существующих кампаний на новую платформу и автоматизация этих кампаний.
2. Запуск новых стандартных кампаний без привлечения отдела веб-разработки.
3. Запуск нестандартных маркетинговых кампаний с AB-тестированием.
Благодаря выполнению плана, выручка с email-канала увеличилась в два раза. А доля повторных покупок — на 8%. Декабрьское снижение выручки связано с тем, что от старого сервиса уже отключились, а с помощью Mindbox слать еще не начали.
Доля выручки от рассылок относительно общего дохода
Доля выручки от рассылок относительно общего дохода за период 01.01.17 — 01.05.18 по данным Google Analytics
Доля повторных покупок за период от всех покупок за период
Доля повторных покупок за период 01.01.18 — 01.04.18 от всех покупок за период по данным внутреннего отчета Mindbox по обороту и повторным покупкам

1. Перенос информации о клиентах и запуск имеющихся кампаний на Mindbox

Прежде чем приступать к улучшению email-маркетинга, нужно было сделать так, чтобы уже имеющиеся email-кампании работали стабильно и отнимали минимум ресурсов. Для этого мы:
  • Перенесли информацию обо всех подписчиках из email-сервиса, которым раньше пользовался SPORTFOOD, на платформу Mindbox, и настроили цифровые подписи (DKIM/SPF), чтобы улучшить рейтинг отправителя.
  • Настроили передачу данных из интернет-магазина SPORTFOOD в Mindbox в реальном времени, чтобы при отправлении рассылок использовать максимально полную и актуальную информацию о каждом подписчике.
  • Подготовили новый дизайн шаблона для рассылок SPORTFOOD с помощью агентства Email Soldiers.
Это позволило провести разовую рассылку по базе в первый же день после подписания договора. После этого мы перенесли кампанию «Брошенный просмотр». Триггерная кампания «Брошенный просмотр» в SPORTFOOD — это два письма. Первое письмо приходит всем, кто завершил просмотр сайта или оставил корзину сайта без оплаты. Второе письмо учитывает дополнительные условия: если клиент интересовался дорогостоящим товаром, то в его письме будет промокод на скидку.
Письмо брошенного просмотра
Механика «Брошенный просмотр» интернет-магазина SPORTFOOD

  • 46.9 %
    Открытия писем
  • 9.8 %
    Клики
  • 1.5 %
    Конверсия в заказы без промокода
  • 3.1 %
    Конверсия в заказы с промокодом

2. Запуск простых кампаний и стандартных механик Mindbox

В Mindbox базовые маркетинговые коммуникации с клиентами называются «Стандартными механиками». Они настраиваются через интерфейс платформы, работают автоматически и не требуют участия IT-отдела. SPORTFOOD для своего интернет-магазина выбрали вот эти механики:
  • Приветственная цепочка.
  • Брошенная категория.
  • Опрос о качестве обслуживания после доставки заказа.
  • Снижение цены на товары в корзине.
  • Следующая рекомендуемая покупка.
  • Реактивация по открытиям.
  • Товар дня.
  • Товар недели.
Расскажем о двух примерах подробнее.

Механика «Товары недели»

Триггерная рассылка «Товар недели» — это еженедельная автоматическая рассылка с перечнем товаров, на которые действуют специальные предложения. Письма приходят только тем, кто подписался на интересующую тематику в личном кабинете.
Пример письма с товарами недели
Пример письма автоматической механики «Товары недели»
До перехода на Mindbox маркетолог SPORTFOOD отправляла рассылку вручную. Теперь товары для еженедельной рассылки создаются автоматически из YML-файла с товарной номенклатурой. Это экономит до трёх часов работы маркетолога в месяц.

Механика «Товар дня»

Подписаться на эту рассылку посетители могли через специальную форму на главной странице сайта. Рассылка должна была приходить ежедневно.
Форма для подписки на рассылку «Товар дня»
Форма для подписки на рассылку «Товар дня»
Уже на следующий день маркетологи SPORTFOOD заметили, что у рассылки высокий показатель отписок. Ко второму дню, когда от рассылки «Товар дня» отписалось 1,2% получателей, SPORTFOOD отключили механику. Для сравнения: от разовых рассылок отписываются в среднем 0.4% получателей. То есть механика «Товар дня» для SPORTFOOD не подошла. Запуск стандартных механик позволил быстро выстроить персонализированное общение с клиентом, учитывая его жизненный клиентский цикл, и найти слабые стороны в коммуникации.

3. Запуск нестандартных email-кампаний с AB-тестами

После отладки стандартных механик, SPORTFOOD и Mindbox перешли к нестандартным кампаниям. Гипотезы для нестандартных кампаний появляются после анализа результатов стандартных кампаний и направлены на проработку слабых сторон в коммуникации. Например, совместно с Mindbox SPORTFOOD настроили и запустили четыре нестандартных механики:
  • «Забытые продукты в избранном». Эта механика через некоторое время напоминает клиентам, что они добавили продукт, но не купили.
  • «Многократно брошенная сессия». Эта механика реагирует на посетителей сайта, которые за несколько дней заходили много раз, но так и не решились на покупку.
  • «Нет покупок после регистрации». Эта механика нацелена на то, чтобы с помощью товарных рекомендаций мотивировать к покупке клиентов, которые давно зарегистрировались, но так ничего и не купили.
  • «Следующая предполагаемая покупка». Эта механика учитывает частоту покупок пользователя и предполагает, когда стоит напомнить клиенту о следующей покупке.
О реализации последней механики в SPORTFOOD рассказываем подробнее.

Следующая предполагаемая покупка

Мы разработали эту механику в Mindbox для магазинов, в которых клиенты регулярно совершают повторяющиеся покупки. Например, магазины еды, спортивных добавок, лекарств, косметики, канцелярских товаров. Работа механики строится на анализе полной истории заказов клиента: что, где и как часто он покупал. Вся эта информация собирается из онлайновых и офлайновых источников и анализируется платформой Mindbox.
На основе анализа система рассчитывает среднюю частоту покупок по базе и, помимо этого, может спрогнозировать дату следующей покупки персонально для каждого клиента. При запуске этой механики маркетологи SPORTFOOD решили провести AB-тестирование, чтобы узнать, стоит ли использовать персональную частоту покупок для каждого пользователя или достаточно использовать среднюю частоту покупок по всей базе. Проверяемая гипотеза звучала как «Клиенты, получающие письма с учетом персональной частоты покупок, будут чаще конвертироваться в заказы, чем те, которые получают письма, исходя из средней частоты покупок».
Пример письма для механики «Следующая предполагаемая покупка»
Пример письма для механики «Следующая предполагаемая покупка»
В результате тестирования мы получили следующие показатели:
Вариант
Открытия
Клики
Конверсия
Персональная дата покупки
30.7%
9.6%
3.2%
Средняя дата покупки
33.2%
10.2%
3%
Гипотеза о персональной частоте покупок не подтвердилась — разница в конверсии не оказалась статистически значимой. Для того чтобы сделать письмо полезным для клиента, SPORTFOOD необязательно высчитывать персональную дату покупки — достаточно взять средний период по магазину. А сама механика оказалась полезной, так как конверсия в заказы составила 3%. Нестандартные кампании помогли SPORTFOOD целиком покрыть жизненный цикл клиента.

Результаты совместной работы

За пять месяцев совместной работы SPORTFOOD:
  • Настроили и улучшили стандартные коммуникации с клиентами SPORTFOOD.
  • Автоматизировали кампании, которые раньше рассылались вручную.
  • Перешли к запуску  нестандартных кампаний с AB-тестированием.
Эти улучшения помогли сделать общение с клиентами более персонализированным, благодаря чему доход от email-канала увеличился на 50%, а доля повторных покупок — на 8%.