Кейс для бизнеса, который уже запустил пуши и ищет новые драйверы мобильного маркетинга. Рассказываем, как привлекать новых пользователей, наращивать количество заказов и выручку доставки.
73% заказов доставки — из приложения. Как ТОКИО-CITY строит мобильный маркетинг: пуши, In-App, товарные рекомендации, реферальная программа
ТОКИО-CITY — городские рестораны и служба доставки
Масштаб бизнеса.
Более 60 ресторанов в России, ~1 млн скачиваний мобильного приложения
Задача
Увеличить число заказов и выручку доставки в мобильном приложении
Решение
Перенести программу лояльности и CRM-коммуникации в MindboxПодключить In-App и товарные рекомендации в приложенииЗапустить реферальную программу
ИТ.
Кассы на R-Keeper, мобильные приложения на iOS и Android, платформа автоматизации маркетинга Mindbox
Результат
73% заказов доставки — из приложения14,83% — доля мобильных пушей в выручке+1,85% к выручке с клиента благодаря In-App в сравнении с контрольной группой138% — ROI реферальной программы
Срок.
1 год 3 месяца
6 мая 2024
ТОКИО-CITY получает 73% заказов доставки из мобильного приложения. Более года назад бренд начал активно инвестировать в этот канал, чтобы привлекать новых пользователей, наращивать количество заказов и выручку доставки. Для этого требовалось больше CRM-инструментов, чем просто рассылки и программа лояльности. Поэтому компания сменила платформу автоматизации маркетинга и поочередно подключила:
- In-App,
- товарные рекомендации,
- реферальную программу.
Кейс для бизнеса, который уже запустил пуши и ищет новые направления для развития мобильного маркетинга.
До Mindbox использовали другую CDP-платформу для коммуникаций в разных каналах, процессинга программы лояльности и настройки рекламы. Прежняя CDP работала нестабильно.
Мы долго искали надежный сервис. Обращали внимание на четыре фактора:
1. Все клиентские данные в одном месте, чтобы мы могли сегментировать базу и омниканально коммуницировать с ней из одного окна.
2. Стабильная работа платформы при высоких нагрузках.
3. Гибкая настройка программы лояльности и инструменты для сложных механик. Например, для начисления повышенного кэшбека по уникальному коду или экспресс-бонусы за заказ определенных блюд. Не все платформы такое умеют.
4. Удобство работы с сервисом. Важно, чтобы интерфейс был понятным, диапазон настроек — широким. Большой плюс, если есть тестовые среды, потому что мы постоянно пробуем и внедряем новые CRM-инструменты.
В итоге мы выбрали Mindbox, о чем до сих пор ни разу не пожалели. Это классный сервис для взрослых компаний.
Результаты
-
73%заказов приходится на доставку в мобильном приложении. Данные ТОКИО-CITY по итогам 2023 года
-
14,83%доля мобильных пушей в выручке. Данные Mindbox на октябрь 2023 года, атрибуция — last click
-
+1,85%к ARPU благодаря In-App в сравнении с контрольной группой
-
138%ROI реферальной программы за 3 месяца
При внедрении платформы мы ставили задачу на 2023 год — «оцифровать» каждого клиента ресторана и доставки. То есть собрать о нем максимум данных, чтобы на их основе персонализировать коммуникации и больше зарабатывать на CRM-маркетинге.
Сейчас мы успешно выполняем эту задачу — первые результаты уже есть: оцифровано порядка 70% всех транзакций ресторанов и доставки.
Если говорить о мобильном приложении, мы планировали за год масштабировать этот канал: увеличить число скачиваний и выручку. Благодаря реферальной программе и акционным механикам в приложении это удалось.
In-App: акционные кампании в приложении и глобальный AB-тест для оценки результата
-
+1,85%к ARPU благодаря In-App в сравнении с контрольной группой
-
8,16%доля выручки, полученной с участием In-App
Данные Mindbox за период с февраля по октябрь 2023 года, поскольку в феврале были подключены In-App. Атрибуция — last click
Кампании. ТОКИО-CITY начал использовать In-App, чтобы сообщать клиентам об акциях: уведомление всплывало сразу при открытии приложения.
В некоторых случаях In-App стал частью каскадной цепочки. Так каждый месяц ТОКИО-CITY сообщал, что в приложении обновился список акционных блюд. Обычно это 6–7 позиций, доступных по специальной цене в ресторанах и доставке. Подборку отправляли клиенту по email. Если он проигнорировал письмо, а затем и пуш, приложение показывало In-App — по клику можно было перейти во вкладку с акционными блюдами. Такой In-App всплывал всего раз для каждого пользователя, чтобы не спамить.
Чтобы сообщить клиентам об акциях месяца, ТОКИО-CITY отправлял email
Подписчики, которые проигнорировали email, получали пуш
Тем, кто не прочел email и не кликнул на пуш, при входе в приложение показывали In-App
Минимум раз в месяц ТОКИО-CITY стабильно проводит акцию «Голодные игры». Это однодневное спецпредложение только для доставки: определенный набор роллов со скидкой до 50%. Горящую цену массово анонсируют во всех каналах — так больше шансов, что люди успеют сделать заказ. Поэтому In-App об этой акции не встраивали в каскадную цепочку, а запускали одновременно с email и пушами.
Click rate — 12,5%, конверсия из показа In-App в заказ — 12,05%
Метрики. Изначально In-App запускали, чтобы повысить число заказов в мобильном приложении. Но позже по отчетам Mindbox обнаружили, что In-App влияет и на средний чек. Решили оценивать эффективность канала по трем метрикам: конверсия в заказ, число заказов и средний чек.
У нас были сомнения в том, что In-App приносит реальный результат. Отчет Mindbox показывает конверсию и число заказов, но всё это строится на атрибуции last click. Фактически мы не знаем, как повел себя пользователь, увидевший In-App. Допустим, он кликнул, но не сделал заказ и перешел в другой раздел приложения. Спустя время вернулся и заказал акционное блюдо из каталога, а эффект атрибуцировался In-App-уведомлению.
Или, скажем, клиент закрыл In-App, а потом вспомнил про спецпредложение и пришел в акционный раздел напрямую.
Нам важно было измерить реальный эффект от канала. От этого зависело, будем ли мы и дальше в него инвестировать. Поэтому с помощью коллег из Mindbox мы провели тотальный AB-тест In-App с контрольной группой в мобильном приложении. Результаты оказались оптимистичными.
AB-тест с контрольной группой
Ключевые показатели
Конверсия в заказ, средний чек, ARPU (average revenue per user)
Выборка
Все пользователи приложений на iOS и Android были случайным образом поделены на две группы: тестовую и контрольную. Соотношение — пополам
Длительность
4 дня. Mindbox автоматически прекратил эксперимент, как только зафиксировал статистически значимый результат
Доверительная вероятность
92%
Тестовая и контрольная группы не показали разницы по конверсии в заказ и среднему чеку. Зато In-App дал прирост по ARPU (average revenue per user) — эта метрика показывает, сколько клиент в среднем тратит на продукт за определенный период времени. ARPU рассчитывали отдельно для вариантов A и B по формуле:
При подсчете результатов были исключены выбросы — суммы заказов, аномальные для среднего пользователя: чересчур большие или, наоборот, маленькие. Это сделали, чтобы несколько нетипичных покупок не исказили итоги эксперимента.
У тестовой группы ARPU оказался на 1,85% выше, чем у контрольной. То есть In-App в среднем увеличивает выручку с пользователя на 1,85%.
Как показал AB-тест, в общей массе люди, которые видели In-App, принесли нам больше денег. Но в идеале мы бы хотели знать о действиях клиента после показа In-App, в частности — из какой точки приложения он в итоге сделал заказ. Тогда данные по каналу будут более прозрачными.
У нас все еще есть сомнения насчет дохода, который приносят акционные In-App. Поэтому во время зимних праздников мы их отключили: в горячий сезон нет смысла платить за дополнительный канал
Есть идея использовать In-App, чтобы собирать данные о клиенте и обогащать его личный профиль, — тут оценить эффективность механик будет проще. Планируем вернуться к этой идее после горячего сезона.
Три вида товарных рекомендации: от персональных до хитов продаж
-
на 15%больше заказов из рекомендаций, чем из других разделов приложения
Кампании. В приложении настроено три ленты товарных рекомендаций: в карточке товара, на странице поиска и в корзине. Все рекомендации формируются автоматически: их подбирают пять алгоритмов Mindbox на основе клиентских данных из онлайна и офлайна.
В карточке товара рекомендуются сопутствующие продукты:
На странице поиска отображаются хиты продаж. Если пользователь не знает, чего хочет, алгоритм рекомендует ему то, что чаще всего заказывают другие:
В корзине — персональные рекомендации. Они формируются исходя из предпочтений конкретного клиента и его истории заказов: какие блюда он просматривал, покупал, добавлял в избранное или в корзину. Смысл механики в том, чтобы увеличить сумму заказа.
Метрики. Чтобы оценить эффект от рекомендаций, в ТОКИО-CITY ежемесячно проверяют статистику заказов в приложении и смотрят, какое число заказов получено через ленты рекомендаций. В среднем таких заказов на 15% больше, чем остальных.
Чтобы оценить влияние рекомендаций, мы собираем показатели на своей стороне.
Процесс автоматизирован. Допустим, клиент положил в корзину продукт из рекомендаций. У такого продукта появляется специальная метка. Затем все данные о продажах подтягиваются в BI-систему — она напрямую интегрирована с приложением. BI визуализирует статистику заказов — по меткам мы можем отследить, какие из них сделаны через товарные рекомендации.
В результате видим, сколько заработано благодаря рекомендациям за указанный период, из каких лент рекомендаций пришли заказы. Можно даже построить отчет по конкретному товару: сколько раз он был добавлен в ленту рекомендаций, сколько денег и заказов принес.
Мы бы с удовольствием собирали статистику по товарным рекомендациям в Mindbox — тогда у нас все отчеты были бы в одном месте. Но, к сожалению, SDK не умеет передавать такие данные из приложения на платформу.
Пока в Mindbox нет готовых виджетов товарных рекомендаций для мобильного приложения — у ТОКИО-CITY они собраны на собственном бэкенде. Платформа по API передает подборки товаров в бэкенд, а оттуда они попадают в ленты рекомендаций приложения. Но таким путем CDP не может получить данные о конверсиях и построить отчет. Статистику можно собрать только через Google Analytics.
У нас были планы разработать собственные виджеты рекомендаций, которые будут напрямую передавать в Mindbox статистику по конверсиям. Но пока это на паузе: видим, что функция не слишком востребована у клиентов. Так что в этом году фокусируемая на других задачах, например разрабатываем центр уведомлений и In-App для продвижения подписки на мобильные пуши.
Реферальная программа: окупаемость, продвижение и первые результаты
-
138%ROI реферальной программы
Реферальная программа была запущена в августе 2023 года, чтобы привлекать пользователей в приложение: увеличивать число скачиваний и новых заказов.
Условия. Клиенту предлагают поделиться с другом ссылкой на приложение. Если друг скачивает его и делает первый заказ, то получает скидку 300 рублей. А рекомендателю начисляют 300 бонусов, которые сгорают через 30 дней.
Размер скидки и сумму бонусных баллов определили исходя из того, сколько готовы потратить на привлечение подписчика. Взяли максимальную сумму — решили, что скидка меньше 300 рублей вряд ли кого-то привлечет. Сейчас она окупается: это видно по числу заказов с промокодами и размеру среднего чека среди новичков.
В ближайшее время скидку снижать не планируют: для начала нужно раскрутить реферальную программу. Потом можно будет протестировать разные офферы и выбрать оптимальный.
Продвижение. Реферальную программу продвигают с помощью рекламы: контекстной — для пользователей приложения, а также таргетированной во «ВКонтакте». Помимо этого используют и собственные каналы:
— баннер на сайте:
— сторис в приложении:
— POS-материалы в ресторанах с баннером и QR-кодом для скачивания приложения:
— мобильный пуш:
Click rate на Android — 2,8%, на iOS — 2,6%
— NPS-опрос в приложении. После доставки заказа приложение просит клиента поставить оценку. Если он выбрал 4 или 5 звезд, ему предлагают перейти на страницу реферальной программы и посоветовать приложение другу. Если 3 и ниже — спрашивают, что именно не понравилось в заказе.
Результаты. Сейчас ROI реферальной программы — 138%. Формула расчета:
Бонусы решили не учитывать в расходах. Поскольку все бонусы поступают на единый счет, невозможно отследить, по какой акции они получены. А значит, неизвестно, потрачены бонусы за реферальную программу или сгорели, можно их прибавить к расходам или нет.
Прежде чем запускать реферальную программу, мы оценили, сколько готовы потратить на привлечение одного нового гостя. Исходя из этого рассчитали, что вложения должны окупиться.
Пока результаты радуют: стабильно растет количество новых гостей и выручка. Это показывает лояльность нашей аудитории: клиенты готовы рекомендовать ТОКИО-CITY своим знакомым. Так что мы продолжим развивать реферальную программу.
Интеграция и обмен данными: что под капотом мобильного маркетинга
Чтобы персонализировать приложение, запустить процессинг программы лояльности и реферальной программы, ТОКИО-CITY интегрировал Mindbox с четырьмя системами:
Мобильные приложения на iOS и Android. Приложения интегрировали с Mindbox в три этапа:
1. Базовая интеграция по SDK заняла 2–3 недели, 3 месяца интегрировали бэкенд. В первую очередь была настроена передача данных о каждом пользователе в Mindbox — всех клиентов идентифицировали по номеру телефона. Также в CDP стали передавать статус заказов — для настройки транзакционных коммуникаций.
Затем приложение подключили к программе лояльности, чтобы через него можно было:
- зарегистрироваться в программе;
- получить и списать бонусы;
- применить промокод;
- проверить в специальной вкладке количество неиспользованных промокодов, их условия и срок действия;
- поучаствовать в акциях.
Процессинг промокодов, запуск акций, обновление бонусного счета — всё настраивается в Mindbox.
За две недели запустили мобильные пуши, за неделю — In-App.
2. Реферальную программу подключили за две недели. Каждый пользователь в разделе «Пригласите друга» может получить уникальный промокод, сгенерированный Mindbox. Его можно переслать другу. Когда тот сделает заказ по промокоду, платформа запустит автоматический сценарий: пользователю и его другу начислятся бонусы. В приложении также виден счетчик приглашенных друзей.
3. Товарные рекомендации настроили за две недели. Mindbox получает данные о действиях в приложении и заказах в ресторанах. На подборку блюд влияет и местонахождение пользователя, поскольку в разных городах может отличаться меню. Приложение ориентируется по адресу заказа клиента и передает данные в Mindbox. На основе этого платформа формирует рекомендации и передает их по API в бэкенд ТОКИО-CITY. А уже через бэкенд ленты рекомендаций выводятся в приложении.
Кассы на R-Keeper. Кассы передают в Mindbox данные о заказах, примененных промокодах, количестве бонусов к списанию. Это позволяет выстраивать омниканальную программу лояльности: у каждого клиента единый бонусный счет для онлайна и офлайна.
Связать кассы и Mindbox было непросто: дело в том, что стандартной интеграции нет и нужно было соединить R-Keeper с CDP по API. Разработчику «Фаст Софт» пришлось написать своего рода шину, через которую системы могут обмениваться данными. Получилось готовое решение для интеграции любого ресторанного бизнеса с Mindbox — могут понадобиться минимальные доработки с учетом особенностей IT-архитектуры.
Интеграция с платформой и отладка заняли 1,5 месяца.
Сервис клиентской поддержки. Сервис помогает ускорить работу поддержки. Если у клиента возникает проблема с начислением или списанием баллов, в сервисе появляется тикет. В тикете указан телефонный номер, по которому Mindbox идентифицирует пользователя и выводит все данные о нем. Сотрудник поддержки может проверить движение баллов по счету и тут же провести нужные манипуляции на платформе. Например, зарегистрировать человека в программе лояльности, выпустить пластиковую карту для офлайна, создать виртуальный счет или начислить бонусы в качестве извинений за неудобства.
Сервис был интегрирован с Mindbox за полторы недели.
Сервис активации пластиковой карты. Из всего сайта с Mindbox интегрирован пока только сервис активации карты. Если клиент получил в ресторане пластиковую карту лояльности, он должен ее активировать через сайт.
Интеграцию выполнили за день.
Благодаря Mindbox поддержка мобильного приложения обходится дешевле. Если мы хотим запустить новую акцию, исправить условия кэшбека, выдать промокод, всё это делается через гибкие настройки платформы. На разработку тратится 0 рублей.
Очень хочется похвалить клиентский сервис. Наш персональный менеджер Mindbox много сделал на этапе интеграции: помог описать логику, составить план. И сейчас помогает с внедрением новых инструментов.
С точки зрения надежности Mindbox однозначно лучше прежней CDP. Тем не менее отдельные сервисы время от времени падают. Примерно раз в квартал у нас случается такое на пару часов. Из последнего — отвалились SMS-коммуникации, а у нас в одном из продуктов настроена SMS-авторизация через Mindbox. Приятно, что в таких ситуациях предусмотрены компенсации. Конечно, хотелось бы, чтобы такого никогда не было, но это утопические мысли — деградации случаются у любых сервисов.
Слабое место Mindbox — аналитика. Например, отчет по товарным рекомендациям мы в принципе не можем собрать. Точно так же не можем увидеть, сколько в каком ресторане списали и накопили баллов. Неудобно смотреть статистику по реферальной программе — надо настроить массу фильтров. В общем, не хватает гибкости.
Иногда мы ждем обновлений в продукте дольше, чем хотелось бы. Приходится откладывать какие-то бизнес-задачи или искать собственное решение. Например, центр уведомлений нам обещали в январе 2024 года.
Были случаи, когда нам долго чинили баги в интеграции, которые возникли на стороне Mindbox. Наш менеджер в таких ситуациях работал отлично, и тем не менее процесс затягивался. Один баг со списанием бонусов нам правили 3–4 месяца — это было чувствительно для нашего бизнес-процесса.
Мы поддерживаем доступность платформы 99,9% времени, но для развивающегося быстро сервиса автоматизации маркетинга инциденты неизбежны. Для бизнеса чувствительна недоступность любого сервиса даже на 2 часа за квартал, поэтому будем улучшаться: цель — не более 40 минут недоступности платформы за полгода.
Мы приоритизируем продуктовые задачи исходя из их востребованности и пользы. Первыми в работу берем функции, которые принесут клиентам измеримый результат в деньгах. Конечно, у нас есть планы по разработке, но они могут меняться. Так случилось с центром уведомлений: приоритет был отдан улучшению вебпушей. Поэтому обычно мы не анонсируем сроки обновлений в продукте, но в случае с ТОКИО-CITY, вероятно, создали неверные ожидания. Тем не менее, центр уведомлений это важная и полезная функция — мы планируем ее сделать в любом случае.
Отчеты улучшаем прямо сейчас: исследуем, какая маркетинговая аналитика нужна клиентам, как она поможет в достижении бизнес-целей. Так что будем рады любой обратной связи о том, как и какие данные помогают принимать решения в маркетинге.
Действительно, был случай, когда некорректную работу механики исправляли с 31 марта по 22 июня. Задача была сложная: нужно было обеспечить одновременное списание баллов с двух разных счетов с учетом ограничений по максимальному проценту списания.
Мы искали решение, которое не просто устранит баг, но и не спровоцирует новые. Хотели убедиться, что изменения не повлияют на точность работы других механик. Для этого сверялись с результатами более 20 тысяч тестов, которые покрывают множество сценариев работы механики. Чтобы обеспечить надежность решения, пришлось выделить много времени на разработку и тестирование.
Планы по развитию мобильного приложения
Внедрить центр уведомлений, чтобы у пользователя была под рукой вся история коммуникаций, в том числе промокоды, акционные предложения.
P. S. В этой истории мы рассказывали о наших продуктах Мобильные пуши и In-App, Рассылки, Товарные рекомендации и ML-алгоритмы, Программа лояльности. Узнайте о продукте подробнее на его странице или в разговоре с консультантом.
