Российский фешн-бренд TOPTOP.RU персонализировал рассылки с ROI 1725%

Интернет-магазин с собственными брендами женской одежды и обуви: TOPTOP, TOPTOP Studio, Lera Nena, Lera Nena Unreal. Работают также четыре офлайн-магазина в Санкт-Петербурге. Основан в 2015 году

Автор
Светлана Дердерчук,
руководитель департамента маркетинговых коммуникаций TOPTOP.RU
Задача
Повысить долю выручки от триггерных рассылок
Решение
Персонализировать рассылки
Результат
ROI 1725%

ИТ. 

Самописный сайт и retailCRM для колл-центра

Срок. 

13 месяцев

Как изменился маркетинг после автоматизации

До автоматизации
После автоматизации
Три разрозненные базы клиентов: для массовых рассылок, триггерных, а также база CRM-системы
Клиентские данные из всех систем хранятся в едином профиле. При отправке рассылки учитываем реакцию на другие письма, действия на сайте, статусы заказов и их отмену
Не было сегментации клиентов в триггерных рассылках
В массовых рассылках была сегментация только на основе действий с рассылками. Например, клиент не получил или не открыл письмо
Клиент попадает в сегмент автоматически, если соответствует его условиям. Например, если совершал покупки, отменял заказы, открывал письма
Использовали три ИТ-инструмента: 1) для массовых рассылок, 2) для триггерных рассылок и рекомендаций, 3) для транзакционных рассылок и SMS, нельзя было контролировать коммуникационную нагрузку на клиента
Триггерные и массовые рассылки отправляются из единой платформы. Можно, например, исключить из массовых рассылок клиентов, которые недавно получали триггерные письма
Рекомендации на сайте и в письмах также создаются из единой платформы
Транзакционные рассылки и SMS по-прежнему отправляются из сторонней платформы
Чтобы запустить новый триггерный сценарий, обращались к разработчикам — от запроса до «боевой» рассылки проходила неделя
Маркетолог самостоятельно создает новые триггерные рассылки: вместе с тестированием и версткой на это уходит от двух дней в зависимости от сложности сегментации
Нельзя было проверить гипотезы без привлечения разработчиков
Маркетолог самостоятельно проверяет гипотезы с помощью AB-тестов
Были доступны только стандартные отчеты: количество открытий, переходов по ссылке, выручка
Доступны более сложные метрики, например статистика в разбивке по сегментам, конвертация из подписчиков в клиентов

Результаты автоматизации маркетинга

ROI 1725% от Mindbox

Для расчета взяли показатели с сентября 2019 года (окончание интеграции) по сентябрь 2020 года включительно. Клиент попросил не раскрывать в публикации точные цифры. Формула расчета:
ROI TOPTOP.RU
ROI от платформы Mindbox составляет 1725%. Каждый рубль, вложенный в платформу, приносит клиенту 17 рублей.

Распределение выручки по каналам

Усилия по работе с блогерами
Усилия по развитию influence-маркетинга приводят к росту выручки и в денежном, и в процентном отношении — масштабировать email-канал так же быстро не получается. Данные из Google Analytics, метод атрибуции — last click

Рост доли триггерных рассылок в выручке email-канала

Данные из Google Analytics
Данные из Google Analytics, метод атрибуции — last click
Преимущество триггерных рассылок перед массовыми в том, что они продолжают генерировать доход, даже если маркетологи больше не уделяют им внимания. Достаточно один раз настроить триггеры, и все клиенты, попадающие под их условия, получат нужные письма. Соответственно, чем выше доля триггерных рассылок в выручке email-канала, тем больше денег он приносит без дополнительных затрат ресурсов.
Ниже расскажем, за счет чего достигли результата:
  • Как выбирали платформу и какие задачи перед ней поставили
  • Как используем сегментацию в массовых рассылках и повышаем их эффективность с помощью AB-тестов
  • Как настроили 49 триггеров, чтобы автоматизировать рассылки для всего жизненного цикла клиента, и обогатили часть из них рекомендациями

По каким критериям выбирали платформу автоматизации

Раньше маркетологи TOPTOP.RU использовали три платформы: одну для массовых рассылок, вторую — для триггерных рассылок и рекомендаций, третью — для транзакционных SMS и писем. Базы хранились разрозненно: каждая в своей платформе, плюс была отдельная база в CRM-системе. Не было возможности реализовать все необходимые триггерные сценарии — для настройки поздравления с днем рождения и подписки на размер пришлось подключать разработчиков.
Искали платформу, которая позволит:
  1. Объединить разрозненные базы клиентов и сегментировать их.
  2. Отправлять массовые и триггерные рассылки из единого окна.
  3. Тестировать гипотезы без привлечения ИТ.
Решение о переходе на Mindbox принимала руководитель департамента маркетинговых коммуникаций. Одним из аргументов в нашу пользу стало то, что платформу используют крупные игроки рынка e-commerce, в том числе направления fashion retail. Главное же — возможности платформы соответствовали задачам:
Задача
Решение
Объединить разрозненные базы клиентов
✔ Все данные о клиентах хранятся в едином профиле — контакты из разных баз при объединении автоматически дедублици­ровались
Автоматически сегментировать базу клиентов
✔ С помощью фильтров можно делить базу по любым критериям — клиент автоматически попадет в нужный сегмент, а ручная выгрузка и загрузка данных не потребуется Пример: если клиент не открывает письма два месяца, он попадает в соответст­вующий сегмент — сразу после этого ему уходит контентное письмо с персональной скидкой
Настраивать триггерные рассылки, покрывающие весь жизненный цикл клиента
✔ Гибкая настройка триггеров, учитывающая поведение клиентов Пример: если клиент отменил заказ, а причина неизвестна, отправляем ему письмо с просьбой её объяснить
Проверять гипотезы без привлечения ИТ
✔ Маркетологи могут самостоятельно проводить AB-тесты благодаря встроенному инструменту и сегментации: проверяют гипотезы по сегментам подписчиков, объединенных общими критериями, — при таком подходе AB-тест дает более качественный результат
Отправлять массовые и триггерные рассылки, добавлять рекомендации в письма и на сайт из единого окна
✔ Платформа позволяет настраивать в едином окне все типы рассылок, учитывать реакцию получателей на них и не перегружать клиента сообщениями Пример: из массовых рассылок исключаются клиенты, получающие welcome-цепочку, и те, кто сделал первый заказ не более трех дней назад ✔ На сайте работает шесть типов рекомендаций ✔ В письмах работает три типа рекомендаций
Рекомендации в карточке товара на сайте
Рекомендации в карточке товара на сайте

Как персонализируем массовые рассылки с помощью сегментации и используем AB-тесты для проверки гипотез

Интеграция и объединение клиентских баз заняли месяц. После этого смогли отправлять массовые рассылки с учетом поведения клиентов на сайте, а не только их реакции на рассылки.
Выделили шесть основных сегментов.
Клиенты:
  1. Клиент сделал первый заказ не более четырех дней назад
  2. Клиент сделал минимум два заказа, но последний был отменен
  3. Клиент сделал очередной заказ не более четырех дней назад
  4. Клиент сделал очередной заказ более четырех дней назад
Подписчики:
  1. Подписчик без заказов
  2. Подписчик сделал первый заказ, но отменил его
Подписчики и клиенты с отменой заказа выделены в отдельные сегменты, чтобы маркетологи могли пристально следить за их поведением и работать с ними немного по-другому, например отправлять другой опрос о качестве сервиса.
Сегментация в массовых рассылках. Чтобы клиенты получали только актуальную для них информацию, исключаем часть сегментов из рассылки:
Из рассылки о новинках сентября исключили клиентов, не открывающих письма более двух месяцев
Из рассылки о новинках сентября исключили клиентов, не открывающих письма более двух месяцев
Даем скидку только тем, кто без неё не совершил бы покупку. Чем меньше вероятность покупки — тем больше скидка:
Подписчикам без покупок дарим промокод на первый заказ
Подписчикам без покупок дарим промокод на первый заказ от 9 тысяч рублей
Клиентам с покупками дарим промокод на следующий заказ
Клиентам с покупками дарим промокод на следующий заказ от 8 тысяч рублей
Клиентам, не открывающим письма более двух месяцев, дарим скидку 15%
Клиентам, не открывающим письма более двух месяцев, дарим скидку 15% на новую коллекцию
Тестирование гипотез в массовых рассылках. Покажем на примере письма «15 вещей, чтобы носить сейчас и осенью»:
Чтобы повысить эффективность рассылки, решили протестировать добавление нового элемента дизайна
Чтобы повысить эффективность рассылки, решили протестировать добавление нового элемента дизайна — меню в шапке письма
Предполагали, что добавление верхнего меню с кнопками, ведущими на самые популярные разделы сайта, повысит click rate письма. Тест проводили на сегменте «Клиенты».
Гипотеза подтвердилась. Добавление нового элемента дизайна повысило click rate письма: 2,15% против 1,29%. Различия статистически достоверны с доверительной вероятностью 95%.
Результат AB-теста: изменили дизайн рассылки для остальных пяти сегментов, которым отправляли аналогичное письмо.

Как автоматизировали рассылки для всего жизненного цикла клиентов и улучшили контент с помощью рекомендаций

На проекте запущено 49 триггеров — автоматические письма сопровождают клиента на каждом этапе жизненного цикла. Ниже расскажем о самых интересных цепочках.
Welcome-цепочка. Цель механики — познакомить клиентов с брендом и мотивировать их на совершение покупки. Отличается для подписчиков (тех, кто не делал заказ или отменил его) и клиентов с заказом:
Письмо №1 в цепочке для подписчиков с промокодом на первый заказ
Письмо № 1 в цепочке для подписчиков с промокодом на первый заказ
Письмо №2 в цепочке для подписчиков с промокодом на первый заказ и персональными рекомендациями
Письмо № 2 в цепочке для подписчиков с промокодом на первый заказ и персональными рекомендациями
Письмо №3 в цепочке для подписчиков с промокодом на первый заказ
Письмо № 3 в цепочке для подписчиков с промокодом на первый заказ
Письмо №1 в цепочке для клиентов с промокодом на следующий заказ
Письмо № 1 в цепочке для клиентов с промокодом на следующий заказ
Письмо №2 в цепочке для клиентов с промокодом на следующий заказ
Письмо № 2 в цепочке для клиентов с промокодом на следующий заказ
Цепочка прерывается, когда подписчик совершает первый заказ, а клиент — второй. Если в перерыве между первым и вторым письмом подписчик оформил первый заказ, переводим его в цепочку для клиентов.
Исключение: если клиент не заполнил дату рождения в личном кабинете. Через сутки после получения первого письма отправляем напоминание:
Запрашиваем дату рождения
Запрашиваем дату рождения, чтобы запустить цепочку с поздравлением: отправляем промокод за неделю и три дня до дня рождения, в сам праздник и через три дня после него
Напоминание о товаре в «Избранном». Цель механики — вернуть клиентов в магазин и мотивировать их на совершение покупки. Состоит из трех писем — через два дня после добавления товара в «Избранное», через три дня после первого письма и уведомление при снижении цены:
Первое напоминание о товаре в «Избранном» с персональными рекомендациями
Первое напоминание о товаре в «Избранном» с персональными рекомендациями
Второе напоминание о товаре в «Избранном» с персональными рекомендациями и промокодом
Второе напоминание о товаре в «Избранном» с персональными рекомендациями и промокодом
Уведомление при снижении цены
Уведомление при снижении цены в «Избранном» отправляется, если товар подешевел минимум на 100 рублей. В письме показываем только товары со скидкой
Сбор обратной связи. Состоит из двух писем — опрос клиента после доставки заказа и в случае его отмены:
Письмо с NPS-опросом
Письмо с NPS-опросом отправляется через две недели после доставки заказа
Просьба об уточнении отправляется через сутки после отмены заказа
Просьба об уточнении отправляется через сутки после отмены заказа, если клиент не указал её причину
Опрос проводится в Google Forms
Опрос проводится в Google Forms
Простая форма для указания причины отказа
Простая форма для указания причины отказа реализована на стороне Mindbox — когда клиент её заполняет, формируется уведомление для операторов
Реактивация оттока. Цель механики — напомнить клиентам о бренде и мотивировать на совершение новых заказов. Если клиент не читает письма, отправляем письмо-напоминание о бренде через два, три и четыре месяца после последнего открытия письма:
Реактивация оттока
Если через четыре месяца клиент так и не совершил заказ, с помощью триггера отписываем его от рассылок. Еще через две недели автоматически удаляем из базы тех, кто ни разу не совершал заказ, а тех, кто совершал, — переносим в отдельный сегмент. Это делается для того, чтобы не переплачивать за хранение ненужных контактов

Следующие шаги: программа лояльности, новые каналы и тестирование гипотез

В ближайшее время планируем запустить программу лояльности, чтобы связать офлайн и онлайн. Одновременно подключим новые каналы: SMS для авторизации участников и пуш-уведомления в виртуальных кошельках на iOS и Android.
Начнем более активно собирать базу подписчиков: в этом маркетологам TOPTOP.RU поможет программа лояльности, попапы на сайте и конкурсы.
Продолжим тестировать гипотезы, в том числе в триггерных рассылках. Это позволит повысить их эффективность через улучшение темы, содержания и дизайна.
Усложним реактивационную цепочку: на основе опросов и информации, которая уже есть в Mindbox, будем выяснять, почему клиенты перестают читать рассылки.
Переведем транзакционные письма, которые еще отправляются с сайта, на Mindbox и добавим возможность управлять рассылками в личном кабинете — для этого дождемся перехода на новую CRM-систему и редизайна личного кабинета.
P. S. В этой истории мы рассказывали о наших продуктах CDP и «Персонализированные рассылки». Узнайте о продуктах подробнее на их страницах или в разговоре с консультантом.