Как косметический бренд доказал эффективность рассылок на контрольной группе и проверил гипотезы с помощью встроенной функции AB-тестов.
Косметический бренд Teana повысил конверсию рассылок на 39%: ежемесячно 1,3% клиентов оформляют заказ
Российский производитель профессиональной косметики для домашнего применения. Продукция не тестируется на животных, есть веганская линейка. Основные каналы продаж — сайт и партнеры в 10 странах от Латвии до ЮАР, в Крыму работает собственный магазин
Задача
Увеличить доходность email-канала — за счет персонализации и автоматизации рассылок
Результат
7,14% — средняя доля автоматических рассылок в общем доходе интернет-магазинаНа 39% выросла конверсия в заказы относительно контрольной группы
Срок.
2 года. Кейс написан до пандемии и не учитывает её влияние на бизнес
ИТ.
Сайт на Bitrix, бэкофис на «1С»
21 сентября 2020
Как изменился маркетинг после автоматизации
До автоматизации
После автоматизации
Данные о клиентах и контрагентах хранились разрозненно
Для подготовки письма приходилось выгружать данные в Excel
Для подготовки письма приходилось выгружать данные в Excel
Все данные о клиентах, контрагентах и их действиях хранятся в едином профиле — маркетологу не нужно вручную выгружать их для отправки
Использовали 3 сервиса для отправки рассылок: массовых, транзакционных и триггерных
Реакция на другие типы рассылок и общая частота коммуникаций не учитывались
Реакция на другие типы рассылок и общая частота коммуникаций не учитывались
Mindbox заменил 3 сервиса — ограничивает частоту рассылок для конкретного клиента и учитывает его реакцию на другие письма
Базу клиентов не сегментировали, поэтому не могли делать персональные рассылки
С помощью встроенной функции маркетологи выделили четыре сегмента клиентов. С каждым из них работают по-своему: новые статьи с сайта отправляют только активным пользователям, акционные рассылки — сегменту оттока
Отправляли нерегулярные массовые рассылки, уведомления о регистрации и движении заказа. Из триггерных механик была только брошенная корзина
Рекомендаций в письмах не было
Рекомендаций в письмах не было
Маркетологи настроили 10 автоматических кампаний, покрывающих весь жизненный цикл клиента, в том числе welcome-цепочку, состоящую из 22 писем
В письма подставляются рекомендации: популярные товары, похожие товары, персональные рекомендации
В письма подставляются рекомендации: популярные товары, похожие товары, персональные рекомендации
Аналитики и AB-тестов не было: следили только за open rate, но никак не использовали этот показатель в работе
Маркетологи анализируют все запущенные кампании: какие триггеры удалить, как улучшить настройки
Проводят AB-тесты — меняют дизайн и контент писем в зависимости от результатов
Проводят AB-тесты — меняют дизайн и контент писем в зависимости от результатов
Перспективы директ-маркетинга очевидны, а на момент внедрения у нас эта работа была в зачатке — без актуальной базы, без нормальной CRM. Мы планировали федеральную промокампанию, одна из задач которой была — собрать в базу минимум 36 тысяч пользователей, которые тесно проконтактируют с брендом в ходе кампании. И мы, конечно, понимали, что с этой базой нужно будет серьезно работать, иначе какой в ней смысл.
Мы сразу для старта выбрали серьезный и довольно сложный продукт, были сомнения, справимся ли с работой в нем. В итоге справляемся, хотя всегда есть куда расти, главное — постоянно внедрять новое, строить новые гипотезы, тестировать, отметать ненужное, снова придумывать, тестировать и так постоянно.
Многие вещи мы теперь можем анализировать и принимать решения на основе цифр, а не просто интуитивно (хотя и это в бизнесе тоже работает). Понимаем, какой процент покупок совершается благодаря рассылкам, сколько активных покупателей, как формируется отток, из кого он состоит и так далее. Чем больше данных для аналитики в компании, тем лучше.
Результаты автоматизации маркетинга
Высокая доля email-канала
-
7,14%Средняя доля автоматических рассылок в общем доходе интернет-магазина
На проекте запущено 10 автоматических кампаний, покрывающих весь жизненный цикл клиента: от welcome-цепочки до видеоинструкций после покупки и реактивации. В среднем они приносят 7,14% от общего дохода интернет-магазина, а вместе с массовыми рассылками обеспечивают более пятой части его дохода — 22,4%.
Высокая доля автоматических рассылок радует тем, что канал генерирует доход без привлечения дополнительных ресурсов маркетологов: достаточно один раз настроить триггер, и все новые клиенты, попадающие под его условия, будут автоматически включаться в группу получателей рассылки.
Важный момент: доход интернет-магазина тоже растет — на 13% за год (по данным внутренней отчетности), то есть директ-маркетинг не каннибализирует продажи других каналов.
Рост конверсии относительно глобальной контрольной группы
-
+39%конверсия в заказы у клиентов, получающих письма, относительно контрольной группы
Чтобы убедиться в том, что email-рассылки приносят дополнительные заказы, подключили глобальную контрольную группу: случайным образом отбираем клиентов, которые не получают никаких писем, кроме транзакционных. В контрольную группу попадают все сегменты клиентов, кроме новичков: тех, кто зарегистрировался на сайте менее 40 дней назад. Этот сегмент исключают из контрольной группы, чтобы с помощью рассылок знакомить новичков с продуктами компании и превращать в лояльных покупателей.
Такая проверка показывает, как на самом деле рассылки влияют на поведение клиентов: сравниваем конверсию в заказы у двух групп и делаем вывод.
Уже через 2 недели после подключения контрольной группы зафиксировали статистически значимую разницу конверсии в заказ. А средний прирост конверсии за 5 месяцев составил 39%.
Сначала мы отправляли только массовые рассылки по всей базе, но затем у нас поменялась стратегия. Поставили перед собой задачу собрать данные о клиентах интернет-магазина и наладить работу с ними с помощью рассылок. Это совпало с рекламной кампанией, в ходе которой мы собрали довольной большой массив подписок — без серьезного инструмента автоматизации в этом не было бы смысла.
Мы выбрали Mindbox по совету другой компании: протестировали — и нам понравилось. Было здорово, когда запустили первую рассылку, и по ней пошли заказы от клиентов, которые покупали у нас много лет назад.
Благодаря сервису мы наладили правильную коммуникацию с посетителями нашего сайта: регулярно отправляем рассылки, сегментируем пользователей и видим полную статистику по каждому из них.
С каждым сегментом взаимодействуем по-разному. Так, сегменту оттока отправляем большое количество акций, а активных пользователей исключаем из этой рассылки. Внедряем интересные триггерные механики. Например, всем новичкам отправляем welcome-цепочку, которая помогает им разобраться в нашем сложном продукте. Используем рекомендации, чего раньше не было.
Главное достижение для нас — автоматизация и аналитика при работе с рассылками. Мы видим, каков реальный эффект от писем, какие пользователи дают нам основной доход, а где спящая база, с которой нужно работать отдельными методами.
Мы уже настроили простейшие механики, протестировали многие гипотезы: АВ-тесты позволяют работать с реальной статистикой, а не с личными предположениями.
Хотелось бы более узко сегментировать клиентов, пока для этого мало данных. Мы многое дорабатываем, ту же welcome-цепочку, но всё равно радостно ощущать, что начатое с нуля так слаженно работает.
Ниже расскажем, как достигли результата:
- Как выделили четыре сегмента клиентов
- Как запустили 10 автоматических кампаний, покрывающих весь жизненный цикл клиента
- Как повысили эффективность рассылок с помощью AB-тестов
- Какие массовые рассылки отправляем
Как выделили четыре сегмента клиентов
Чтобы не отправлять клиенту одно и то же сообщение несколько раз, загрузили в Mindbox клиентские данные из баз разных сайтов и «1С» и очистили их от дублей. Объединение информации о клиентах позволило экспериментировать с сегментацией, чтобы повысить open rate и click rate, но не просесть по доходности.
Сначала маркетологи Teana laboratories использовали узкие сегменты, например по проценту открытий или по списку покупок. Open rate и click rate действительно выросли, но общая доходность канала упала из-за сокращения числа рассылок.
По совету менеджера Mindbox решили выделить четыре сегмента по этапу жизненного цикла, чтобы настроить для каждого индивидуальные механики:
- Новички. Пользователи, которые находятся в базе 40 дней, но не делали заказ.
- Активные. Пользователи, которые совершали заказ менее 40 дней назад.
- Отток с заказами. Пользователи, которые делали заказ более 40 дней назад.
- Отток без заказа. Пользователи, которые зарегистрировались более 40 дней и ни разу не делали заказ.
Как автоматизировали рассылки
-
10автоматических кампаний запущено
По состоянию на февраль 2020 года на проекте запущено 10 автоматических кампаний, покрывающих весь жизненный цикл клиента: от рассылок для новичков до реактивации сегмента оттока. В письма подставляются рекомендации: популярные товары, похожие товары, персональные рекомендации. Расскажем о самых интересных кампаниях.
Welcome-цепочка
Цепочка состоит из 22(!) писем. Первое из них уходит через 2 дня после приветственного email, все последующие — с шагом в 3 дня. Последнее письмо в цепочке уходит через 62 дня после отправки welcome-письма.
Первое письмо welcome-цепочки — стандартное приветствие на сайте, в которое подставляем имя получателя
Оставшиеся письма последовательно знакомят подписчика с компанией: рассказывают о философии бренда, дают мини-инструкции по пользованию сайтом, раскрывают преимущества каждой линии и делятся статьями из разделов сайта «Журнал о красоте» и «Библиотека активов».
Welcome-цепочка: полезные советы и рекомендации продуктов
Welcome-цепочка: полезные советы и рекомендации продуктов
Письмо
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
Первое
57,36%
14,73%
2,33%
Второе
44,91%
7,71%
0,30%
Третье
26,17%
6,58%
0,37%
Четвертое
32,22%
7,43%
0,34%
Пятое
22,13%
6,45%
0,15%
Шестое
23,65%
4,06%
0,20%
Седьмое
20,64%
1,97%
0,16%
Восьмое
28,58%
11,53%
0,54%
Девятое
21,71%
2,17%
0,11%
Десятое
20,07%
2,70%
0,06%
Одиннадцатое
17,20%
5,97%
0,30%
Двенадцатое
19.18%
3,11%
0,24%
Тринадцатое
15,61%
2,88%
0,13%
Четырнадцатое
15,51%
1,65%
0,13%
Пятнадцатое
15,97%
3,31%
0,44%
Шестнадцатое
11,99%
1,87%
0,06%
Семнадцатое
16,96%
3,34%
0,13%
Восемнадцатое
12,87%
1,70%
0,14%
Девятнадцатое
15,68%
2,64%
0,21%
Двадцатое
16,37%
3,30%
0,15%
Двадцать первое
12,69%
2,37%
0,07%
Двадцать второе
16,15%
3,71%
0,22%
Брошенная корзина
Цепочка состоит из трех писем. Первое отправляется через час после окончания сессии, если у клиента не было заказов в течение двух дней. Остальные два письма отправляются через сутки: клиентам с картой лояльности Black Edition отправляем промокод на скидку, а тем, у кого нет карты, — промокод на её оформление.
Первое письмо о брошенной корзине
Письмо для клиентов с картой Black Edition
Письмо для клиентов без карты Black Edition
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
Первое письмо о брошенной корзине
44,44%
11,42%
2,68%
Письмо для клиентов с картой Black Edition
53,13%
15,68%
6,68%
Письмо для клиентов без карты Black Edition
49,65%
12,21%
3,19%
Видеоинструкция после покупки
Если клиент оформил заказ, в котором есть маска для лица или товар одной из трех линеек, отправляем ему письмо с видеоинструкцией. Рассылка уходит, когда покупка переходит в статус «Доставлена».
После оформления заказа отправляем видеоинструкцию и рекомендации популярных товаров из категории
Средний open rate
Средний click rate
Средняя конверсия в заказ
68,35%
35,68%
0,2%
NPS-опрос о качестве работы и отзыв о товаре
Сразу после доставки покупки отправляем клиенту письмо с просьбой оценить качество клиентского сервиса, а еще через 28 дней предлагаем оставить отзыв о товаре в обмен на 25 бонусов на счет карты лояльности.
NPS-опрос и популярные товары
Просьба оставить отзыв о товаре
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
NPS-опрос
70,4%
34,4%
0%
Отзыв о товаре
31,16%
7,22%
0,38%
Рассылку с опросом открыли две трети получателей, но ни один из них не заказал товар из рекомендаций. Можно считать, что рассылка частично достигла цели: помогла собрать обратную связь от клиентов, но не вызвала у них желания купить.
Поздравление с днем рождения
Цепочка состоит из трех писем. Первое отправляется за неделю до дня рождения и содержит промокод на скидку. Далее сценарий раздваивается: тем, кто не воспользовался скидкой, отправляем в день рождения тот же промокод, а тем, кто воспользовался, — новый.
Письмо за неделю до дня рождения
Письмо в день рождения для тех, кто не воспользовался промокодом
Письмо в день рождения для тех, кто воспользовался промокодом
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
Письмо за неделю до дня рождения
24,09%
4.63%
0,33%
Письмо для тех, кто не воспользовался промокодом
23,68%
3,3%
0,34%
Письмо для тех, кто воспользовался промокодом
20,28%
4%
0,41%
Как повысили эффективность рассылок с помощью AB-тестов
Маркетологи проводят AB-тесты массовых и автоматических рассылок. Это важная часть маркетинговой стратегии: дизайн и контент писем меняют каждые 3 месяца, учитывая результаты тестов.
Реактивация клиентов
Клиентам, которые не совершали покупки в течение 60 дней, отправляем реактивационное письмо с промокодом на бесплатный набор сывороток при заказе от 1000 рублей.
Чтобы повысить эффективность рассылки, протестировали тему письма: «ИМЯ, персональный промокод на набор сывороток в подарок к заказу!» против «ИМЯ, бесплатный набор сывороток по промокоду!». В качестве целевого действия выбрали open rate. Предполагали, что победит вариант с «персональным промокодом».
Два варианта реактивационного письма в тесте отличаются только темой
Гипотеза не подтвердилась. Победил второй, более лаконичный вариант темы письма. Различия статистически значимы с доверительной вероятностью 95%.
Тема письма
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
Персональный промокод на набор сывороток в подарок к заказу!
33,04%
8,89%
5,19%
Бесплатный набор сывороток по промокоду!
38,41%
10,25%
19,06%
Поздравление с именинами
Решили протестировать гипотезу, что рассылка от имени сотрудника окажется эффективнее обезличенной. В качестве целевого действия выбрали click rate.
Корректный AB-тест должен проверять только один элемент рассылки, поэтому письма идентичны, кроме имени отправителя
Гипотеза подтвердилась. Письмо от имени «Ани из Teana» показало более высокий click rate и конверсию, чем письмо с отправителем «Я твой промокод!» Различия статистически значимы с доверительной вероятностью 95%.
Тема письма
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
Я твой промокод!
19,94%
0,96%
0,55%
Аня из Teana
13,67%
1,14%
2,30%
Какие массовые рассылки отправляем
Рассылка в честь дня рождения бренда
26 января компании Teana laboratories исполнилось 13 лет. За 10 дней до даты отправили массовую рассылку по розничным покупателям, разделив их на четыре группы (активные, новички, отток с заказами и отток без заказов).
Письма для разных сегментов не отличались, но отдельная отправка писем по четырем сегментам позволила маркетологам отслеживать ключевые показатели по каждому из них
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
Письмо для активных
31,51%
6,78%
0,33%
Письмо для новичков
19,18%
2,05%
0,68%
Письмо для оттока с заказами
13,05%
1,72%
0,06%
Письмо для оттока без заказов
3,23%
0,16%
0%
Розыгрыш айфона
В начале года Teana laboratories решила провести розыгрыш айфона среди подписчиков Инстаграма. Условия конкурса описали в письме.
Розыгрыш iPhone 11 проводился в Инстаграме — рассказали о нем в письме
Open rate
Click rate
Конверсия в заказ
Письмо для активных
30,58%
7,17%
0,09%
Письмо для новичков
22,50%
2,50%
0,83%
Письмо для оттока с заказами
14,28%
2,31%
0,03%
Письмо для оттока без заказов
4,05%
0,27%
0%
Дальнейшие шаги в прямом маркетинге
Маркетологи Teana laboratories продолжат улучшать механики с помощью AB-тестов и работать над welcome-цепочкой. В ближайших планах: протестировать рассылки с алгоритмом Next Best Offer и развивать новый канал — вебпуши.
