Как платформа Mindbox помогает растить доходность на высококонкурентном рынке зоокормов для компании «Старая Ферма»
19 декабря 2019
Доля дохода зоомагазина «Старая ферма» от директ-маркетинга выросла с 10 до 23%
«Старая ферма» — оптово-розничная компания, которая состоит из пяти магазинов, пункта самовывоза и самописного сайта dogeat.ru. Бэкэнд на «1С». В базе более 400 тысяч клиентов. В отделе маркетинга 9 человек: CMO, SEO-специалист, аналитик, директолог, 3 контент-маркетолога и 2 помощника.
За неполный год доля email-канала «Старой Фермы» выросла более, чем в 2 раза. Рассказываем о проверенных гипотезах, результатах AB-тестов и тестов c контрольной группой, которые провели в email и вебпуш-рассылках. Интересно: об алгоритме next best action, который позволил увеличить долю повторных заказов, об автоматическом сборе заказа из вебпуша и получении более 900 отзывов от клиентов за 3 месяца.
-
23 %доля выручки прямого
маркетинга относительно
общего дохода
интернет-магазина -
до 73%дохода прямого
маркетинга генерируют
повторные заказы -
1765 %ROI от Mindbox
Результаты
Доля выручки прямого маркетинга относительно общего дохода интернет-магазина
Ежемесячная доля выручки email-рассылок и вебпушей относительно общего дохода интернет-магазина выросла с 10% в январе 2019 года до 23% в сентябре. Данные получены из сводного отчета по доходности Mindbox и Google Analytics клиента.
При этом доходность интернет-магазина остается стабильной. В этой ситуации можно предположить, что происходит каннибализация других каналов или, наоборот, доходность интернет-магазина не падает только за счет директ-маркетинга. И тот, и другой вариант выгодны для бизнеса: даже если происходит каннибализация, компания экономит деньги, поскольку email — самый дешевой из существующих каналов.
Чтобы точнее понять, высокая ли у «Старой Фермы» доля директ-маркетинга, стоит ориентироваться на показатели рынка. Так, исследование британской IRP показывает, что средняя доля директ-маркетинга в доходе зоомагазинов равна 9,8%. У наших клиентов этот показатель выше: у «Старой Фермы» — 23%, у другой похожей компании того же сегмента — 20%.
Доля прямого маркетинга в доходе интернет-магазина
Доля повторных покупок в выручке интернет-магазина
На рынке зоокормов сильная ценовая конкуренция. У «Старой Фермы» большой процент постоянных клиентов, интерес которых компания поддерживает за счет регулярных акций. По словам руководителя отдела маркетинга «Старой Фермы» Станислава Голубева, иногда в отдаленные регионы России дешевле заказать доставку товаров для животных из интернет-магазина, чем купить их на месте. Некоторые редкие корма и вовсе не продаются в регионах. И если животное по состоянию здоровья должно питаться именно этим кормом, его хозяин может стать одним из постоянных покупателей «Старой Фермы».
Чтобы удерживать клиентов, маркетологи компании используют целевые рассылки и упрощают оформление нового заказа: повторить прошлый заказ можно в один клик (об этом расскажем ниже).
ROI от Mindbox
Рассчитали ROI от Mindbox. Для расчета взяли показатели за неполный год: с января 2019 по октябрь 2019. Клиент попросил не раскрывать в публикации точные цифры. Формула выглядит так:
ROI = Доходность заказов от прямого маркетинга — Стоимость подписки на Mindbox без НДС / Стоимость подписки на Mindbox без НДС × 100%
ROI «Старой Фермы» от платформы Mindbox составляет 1765%. Каждые 100 рублей, вложенные в платформу Mindbox, приносят зоомагазину «Старая Ферма» 1765 рублей.
Сотрудники «Старой Фермы» Станислав Голубев и Сергей Лузгин обсуждают с менеджером Mindbox новые механики
Ситуация
«Старая Ферма» выросла из интернет-магазина, поэтому онлайн был и остается приоритетным направлением. До перехода на Mindbox компания работала с несколькими сервисами: вебпуши отправлялись из одной платформы, email-рассылки — из других. Сначала возможности систем позволяли закрывать потребности маркетологов, но, когда база клиентов достигла 25 тысяч контактов, стало понятно, что нужна возможность автоматически сегментировать клиентов и отправлять им целевые рассылки. К тому же управлять коммуникациями из разных инструментов становилось всё сложнее: клиенты получали по несколько одинаковых писем.
Маркетологам компании был нужен комплексный инструмент, который при сегментировании может учитывать дополнительные характеристики товара (животное, тип корма, вкус и т. д.) и фактические статусы заказов из CRM. Также платформа должна была реализовывать сложные сценарии коммуникаций. Пример: отправить всем клиентам, которые покупали сухие корма Hill’s с ягненком за последние 3 месяца, уведомление об акции на корма бренда Hill’s с этим вкусом.
Кратко требования к новой системе сформулировали следующим образом:
- Запустить автоматические кампании с настройкой триггеров на основе полной информации о клиентах (например, частота покупок или вид домашнего животного)
- Повысить эффективность автоматических кампаний с помощью AB-тестов и проверить их эффективность с помощью контрольной группы.
- Внедрить вебпуши и повысить их эффективность с помощью AB-тестов.
После изучения предложений Станислав остановил свой выбор на Mindbox благодаря возможности самостоятельно настраивать триггеры, не привлекая программистов.
Что сделали
Сейчас на проекте работает 38 автоматических маркетинговых сценариев против одного в начале проекта. Они покрывают весь жизненный путь клиента: от регистрации до реактивации. Расскажем о трех самых интересных механиках.
Собираем отзывы после заказа для их публикации на Яндекс.Маркете и Отзовик.ру
Запустили рассылку со сбором отзывов. Эта механика важна потому, что многие клиенты принимают решение о покупке на основании отзывов о магазине, но при этом сами редко оставляют их, если с заказом всё хорошо.
Реализовать сбор отзывов можно в любом сервисе: выгрузить тех, кто покупал товар, и отправить им письмо с просьбой поделиться мнением о купленном товаре или магазине в целом. Mindbox делает то же самое в автоматическом режиме благодаря стандартной интеграции с «1С»: клиент получает рассылку, как только его заказ перешел в статус «Закрыт».
Просим оставить отзыв и о магазине, и о купленных товарах
Покупатели зоомагазина хорошо реагируют на просьбу оставить отзыв: open rate равен 25,43%, click rate — 5,11%. Всего за три последних месяца на Яндекс.Маркете клиенты оставили 918 отзывов.
Open rate
Click rate
Конверсия в отзыв
25,19%
5,31%
0,9%
Показатели рассылки
Дарим промокод за отзыв о Hill’s
Компания Hill’s предложила «Старой Ферме» провести совместную акцию: если клиент оставил отзыв о товаре Hill’s, отправляем ему промокод на 100 рублей, действующий на следующую покупку товара бренда Hill’s. Цель акции — стимулировать клиентов на совершение повторной покупки и привлечь отзывы.
Так выглядит настройка триггера в системе
Промокод действует на тот же бренд, о котором клиент оставил отзыв
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
Количество заказов
91,8%
18,2%
18,2%
140
Показатели рассылки
Предлагаем сделать повторный заказ
Владельцы животных регулярно покупают одинаковые корма, поэтому предложение совершить заказ через 28 дней (это среднее время между покупками) после предыдущего — хорошая механика и для зоомагазина, и для покупателей. Чтобы сделать повтор заказа проще, собираем покупки из предыдущего заказа в письме.
Уникальность механики в том, что при нажатии на кнопку «Повторить заказ» все товары из письма автоматически собираются на сайте в корзину — клиент может пересобрать заказ в один клик.
По словам руководителя отдела маркетинга «Старой Фермы», этот функционал особенно удобен для пожилых клиентов — они часто боятся сделать что-нибудь не так на сайте, и покупка в один клик избавляет их от лишних переживаний.
Кнопка «Повторить заказ!» упрощает путь клиента
Open rate
Click rate
Конверсия в заказы
Количество заказов
Повторный заказ
17%
3,5%
1,4%
582
Для сравнения: массовая рассылка с промокодом в 5%
8,7%
1,4%
0,23%
340
Используем алгоритм Next Best Action для расчета оптимальной даты для напоминания о повторном заказе
Клиенты зоомагазинов регулярно совершают одинаковые покупки. Чтобы повысить эффективность рассылки с напоминанием о заказе, решили подключить алгоритм Next Best Action. На основе машинного обучения он определяет лучшую дату для отправки письма.
Next Best Action — алгоритм машинного обучения, который определяет вероятную дату следующей покупки на основе истории покупок клиента.
Гипотеза состояла в том, что рассылка, которая отправляется в дату, рассчитанную с помощью «умного» алгоритма Next Best Action, окажется более эффективной, чем обычная рассылка через 28 дней после даты последнего заказа.
Внешний вид письма от использования алгоритма никак не меняется
Гипотеза подтвердилась. Письма с Next Best Action оказались эффективнее по всем показателям: open rate, click rate, конверсия в заказы. Доверительная вероятность измерений открытий, кликов и конверсии в заказ — 99%.
Open rate
Click rate
Конверсия в заказы
Средний чек (значимость разницы не измерялась)
Письма через 28 дней
14,37%
2,61%
12,62%
4287 рублей
Письма с Next Best Action
15,98%
2,86%
16,69%
4906 рублей
Отзыв от «Старой Фермы»
После перехода на Mindbox наши рассылки стали эффективнее: теперь у нас есть полные данные по клиентам, включая отмену заказа или отдельного товара. Например, мы больше не отправляем предложение оставить отзыв тем покупателям, которые отменили заказ. Теперь клиенты реже возмущаются из-за коммуникации «не по адресу», и нагрузка на маркетинг и колл-центр снизилась.
Всё, что мы планировали с Mindbox, получилось. Я точно могу сказать, что рутины стало меньше, правда, не всегда хватает времени, чтобы довести до ума какие-то вещи.
Я бы посоветовал платформу компаниям, у которых есть достаточно знаний и клиентов, чтобы окупить её стоимость, то есть средним и крупным интернет-магазинам.
Mindbox я бы сравнил со скальпелем: мы можем поймать почти любого клиента на сайте и сделать с ним что-то полезное. Механика, от которой я сам до сих пор в восторге, — кнопка «Повторить заказ». Казалось бы, такая простая вещь, но я ни у кого не видел, чтобы она была реализована, как у нас, — без перехода в личный кабинет, в один клик. А вообще ещё ни разу не было такого, чтобы я что-то придумал, и Mindbox не смог реализовать эту идею.
Повысили эффективность автоматических кампаний с помощью AB-тестов и измерили их с помощью контрольных групп
Тест напоминания о просмотренных товарах с контрольной группой
Письмо «Брошенный просмотр» отправляется через два часа после завершения сессии. Мы решили добавить еще одно письмо в цепочку и протестировать его с помощью контрольной группы.
Гипотеза: дополнительное напоминание о просмотренных товарах через двое суток повысит конверсию в заказы из механики «Брошенный просмотр».
Гипотеза подтвердилась. Получатели рассылки совершали заказы на 0.79% чаще, чем участники контрольной группы. Различия статистически значимы при доверительной вероятности 95%. Напоминание принесло 465 дополнительных заказов. Подготовка письма и триггера заняла около часа.
В письмо подставляем товары, похожие на те, что просматривал клиент
Красный флажок со скидкой против его отсутствия в Брошенном просмотре
Тем, кто просмотрел, но не купил товар, отправляем письмо через 2 часа после события. Чтобы повысить CTR, решили протестировать два варианта письма: с указанием размера скидки и без него.
Гипотеза: красный флажок с размером скидки в углу карточки товара должен повысить click rate.
Гипотеза не подтвердилась. Оказалось, что между двумя вариантами письма нет статистически значимой разницы. Разница по количеству заказов также опровергает гипотезу: получатели письма с красным флажком сделали всего на один заказ больше. От дополнительного элемента в верстке письма решили отказаться.
Стандартный вариант письма
Вариант письма с красным флажком
Сетка против списка в Брошенной корзине
Чтобы понять, какое отображение информации эффективнее в механике «Брошенная корзина», решили провести AB-тест. Целевым действием выбрали CTR, потому что в этом случае был важно проверить, как именно дизайн рассылки влияет на желание нажать на кнопку «Купить».
Гипотеза: верстка со списком выглядит более привлекательно за счет индивидуальных кнопок у товаров и крупных картинок.
Гипотеза не подтвердилась: с доверительной вероятностью в 95% вариант с сеткой оказался эффективнее: его CTR выше в 1,28 раз. Возможно, это объясняется тем, что информация в этом варианте представлена более компактно. Для маркетологов этот AB-тест оказался очень полезным: все новые рассылки верстаются с сеткой.
Пример письма с сеткой
Пример письма со списком
Рекомендации в письме с напоминанием о брошенной корзине против их отсутствия
Если клиент не оформил заказ после первого письма о брошенной корзине, через неделю отправляем ему напоминание. Решили улучшить рассылку и проверить гипотезу о том, что рекомендации товаров в этом письме повысят конверсию в заказ.
Гипотеза: дополнительный блок с популярными товарами в корзине увеличит количество заказов.
Гипотеза не подтвердилась. Оказалось, что рекомендации снизили конверсию на 0,4% — клиенты, получившие письмо с популярными товарами, совершили 252 заказа против 317 у тех, кто получил обычное письмо. Это означает, что нужно пробовать другие типы рекомендаций в этой рассылке. Различия статистически значимы при доверительной вероятности 95%.
Вариант письма с рекомендациями
Вариант письма без рекомендаций
Тестирование дизайна в рассылке со сбором отзывов о купленных товарах
Решили протестировать гипотезу о том, что покупатели магазина — любители животных — с большей вероятностью оставят отзыв, если их об этом попросит симпатичный рыжий кот. В качестве целевого действия выбрали CTR.
Гипотеза: картинка с милым котиком в письме увеличит click rate и количество оставленных отзывов.
Гипотеза подтвердилась. Оказалось, что получатели письма с котом чаще кликали на кнопку «Оставить отзыв». Предполагаем, что котик их гипнотизировал :) Это означает, что игровые элементы в рассылках зоомагазина улучшают их эффективность. Различия статистически значимы при доверительной вероятности 95%.
Без котика конверсия в целевое действие ниже
Рыжий котик повысил количество кликов
Внедрили веб-пуши и проверили их эффективность с помощью AB-тестов
Серия вебпушей «Нет заказа»
Состоит из пяти пушей:
- Первый отправляется тем, кто зарегистрировался более 3 дней назад и еще не совершил первый заказ.
- Второй — через двое суток после первого.
- Третий — ещё через сутки после первого.
- Четвертый — через пять дней после третьего.
- Пятый — через неделю после четвертого.
Каждый следующий триггер запускается, если клиент так и не совершил заказ. Все вебпуши тестируем с помощью AB-тестов. Например, во втором пуше тестировали заголовок: нейтральный против яркого.
Гипотеза: заголовок с эмоджи и более броским заголовком покажет более высокий click rate.
Гипотеза не подтвердилась: оказалось, что нейтральный заголовок эффективнее: CTR у первого варианта выше на 0,3%. Различия статистически значимы при доверительной вероятности 95%. Этот результат позволил маркетологам компании понять, что аудитория лучше реагирует на спокойную подачу информации.
В этом варианте использовали нейтральный заголовок
В этом варианте использовали Caps Lock и эмоджи
Серия вебпушей «Повторный заказ»
Состоит из трех пушей. Они отправляются, если у клиента не указан email, или клиент не отреагировал на рассылку о повторном заказе через email-канал.
Первый пуш отправляется клиентам по следующим условиям:
- Если заполнен email, клиент получил письмо про повторный заказ от одного до двух дней назад, но не открыл его ИЛИ email не заполнен.
- Клиент не совершал заказ 28 дней.
- В истории клиента есть хотя бы один розничный заказ.
При клике на вебпуш в корзину автоматически добавляются последние купленные товары: в пуш, с помощью шаблонизатора Mindbox, подставляется специальная ссылка, которую может распарсить сайт.
Так выглядят сложные настройки вебпуша в системе
Второй пуш отправляется в случае, если на купленный ранее товар есть скидка. В этот вебпуш подтягивается картинка товара, на который действует скидка.
Третий вебпуш отправляется тем, кто получал первый или второй вебпуш более недели назад. Как и первый вебпуш, он автоматически пересобирает корзину.
Эту цепочку тоже тестировали с помощью AB-тестов. Например, первым в цепочке показывали два разных вебпуша: и по заголовку, и по тексту. Победил второй вариант: CTR оказался выше на 0,54%. Различия статистически значимы при доверительной вероятности 95%.
Проигравший вариант
Победивший вариант
Серия вебпушей «Брошенная корзина»
Отправляется, если у клиента не указан email, или он не отреагировал на письмо о Брошенной корзине. В серии использовали персонализацию контента в зависимости от вида домашнего животного.
Если человек оставил в корзине товары для собак, ему приходит пуш с собакой, если для кошек, то с кошкой. Третий вариант — смешанная покупка или товары для других питомцев, например грызунов. В этом случае отправляем нейтральный вебпуш.
Кошачий вебпуш
Собачий вебпуш
Нейтральный вебпуш
«Каждый вебпуш тестировали, чтобы понять, какой вариант окажется эффективнее. Например, в собачьем пуше было три варианта с разным текстом. Третий вариант оказался самым кликабельным. Различия статистически значимы при доверительной вероятности в 95%.
CTR этого варианта — 6,33%
CTR этого варианта — 5,67%
CTR этого варианта — 7,77%
Если клиент так и не совершил покупку, через три дня отправляем вебпуш-напоминание, куда подставляем конкретный товар из корзины.
Заключение и что дальше
Добились роста дохода от прямого маркетинга в 2 раза: с 10 до 23%, ROI от Mindbox достиг 1765%. Персонализировали контент и увеличили количество триггеров с одного до 38. Внедрили вебпуши и тестируем их с помощью AB-тестов. Доля повторных покупок достигает 73%: для повышения их доли подключили в рассылках алгоритм Next Best Action.
Работаем над рассылкой с вернувшимися в наличие товарами: клиентам будет приходить уведомление, если отмененный из-за отсутствия на складе товар появился в наличии. Продолжим обогащать контакты — будем отправлять пуш клиентам, еще не оставившим свой email.
Отзыв от «Старой Фермы»
Главная задача, которую решает Mindbox, — глубокая сегментация клиентской базы. Мы можем таргетировать рассылку вплоть до вкуса корма или цвета игрушки, которую купил клиент. Сервис помог связать историю покупок клиентов и их поведение на сайте. Мы выстроили в одном месте всю цепочку коммуникаций с клиентом от первой подписки на рассылку до повторной покупки. Работать с Mindbox бывает сложно, к интерфейсу надо привыкнуть, но подробная справка и консультанты в онлайн-чате помогают по оперативным вопросам, а менеджер — со стратегическими задачами. Мы довольны сотрудничеством и планируем внедрять новые интересные механики.
