Сервис «Здравсити» в 3,6 раз увеличил доход от директ-маркетинга. В основе коммуникационной стратегии — RFM-анализ

Здравсити — онлайн-сервис по заказу лекарств и товаров для здоровья и красоты. Представлен в 84 регионах России.

Масштаб бизнеса.

Входит в топ-3 онлайн-аптек России по обороту

Владимир Мерзликин,

Алина Байкарова,

CRM-маркетолог «Здравсити»

Задача

Повысить доход от прямых коммуникаций

Решение

Выработать принципы коммуникационной стратегииПровести RFM-анализНастроить триггерные цепочки на базе коммуникационной стратегии

Результат

В 3,6 раза вырос доход от прямых коммуникаций год к году по last clickВ 2 раза выросла доля прямых коммуникаций в обороте компании год к году по last click

ИТ.

Сайт на технологиях Go и React, СУБД PostgreSQL и mySQL, платформа автоматизации маркетинга Mindbox

30 января 2023

Перед вами, по сути, готовая инструкция по увеличению доходности от прямых коммуникаций: какие принципы должны лежать в основе и как их сочетать с RFM-сегментацией. Этот материал будет полезен компаниям, которые только начинают работать над коммуникационной стратегией и планируют использовать RFM-анализ. Рассказывают руководитель группы удержания клиентов и CRM-маркетолог «Здравсити».

Результаты внедрения коммуникационной стратегии

× 3,6 раза

доход от прямых коммуникаций год к году
× 2 раза

доля прямых коммуникаций в обороте компании год к году

Данные из внутренней отчетности «Здравсити», метод атрибуции last click. Оборот «Здравсити» за тот же период вырос в 1,49 раза — прямые коммуникации не каннибализируют другие каналы

Доля прямых коммуникаций в обороте компании выросла в 2 раза

В 2022 году доля прямых коммуникаций в обороте компании выросла в два раза по сравнению с 2021-м. Пик в апреле 2022 года связан с увеличением количества отправленных рассылок в марте, в основном по программе лояльности

Почему не могли внедрить коммуникационную стратегию раньше

Еще два года назад у нас было три инструмента CRM-маркетинга: один для процессинга акций и программы лояльности, второй — для вебпушей, попапов на сайте и части триггерных рассылок, третий — для товарных рекомендаций, массовых и триггерных рассылок.

Это приводило к тому, что один клиент мог получить несколько рассылок одновременно, а у нас не было возможности ни проконтролировать частоту отправок, ни реализовать омниканальную схему коммуникаций. Более того, мы даже не могли полноценно общаться с участниками программы лояльности и использовать балльные механики в рассылках: приходилось выгружать баланс баллов из одной CRM-системы, переносить в другую и отправлять коммуникации. За время подготовки сообщения баланс мог измениться.

Какие общие принципы прямых коммуникаций внедрили

Продукт Mindbox CDP

Мы объединили все CRM-инструменты в Mindbox — это помогло реализовать полноценную коммуникационную стратегию.

Сейчас у нас настроены каскадные триггерные сценарии (мобильный пуш → email → вебпуш), для массовых рассылок используем эти же каналы. Приоритет в триггерах отдаем мобильным пушам, поскольку клиенты в приложении покупают чаще и их средний чек выше, чем у покупателей на сайте.

Мы придерживаемся следующих принципов в коммуникациях с клиентами — это позволяет сделать общение ненавязчивым.

Продукт Mindbox Рассылки

Ограничиваем частоту отправок. Следим, чтобы клиент не получал более одного-двух писем в день. Приоритет отдаем «брошенным» механикам и бонусам в день рождения: у них самая высокая конверсия в покупку.

Не отправляем проморассылки после покупки. Исходим из того, что клиент не совершит повторную покупку в течение недели и при этом расстроится, если увидит уже купленный товар со скидкой.

После покупки отправляем не проморассылки, а NPS-опрос

Запрет на проморассылки составляет семь дней. В этот период не исключаем триггерные коммуникации, в том числе рассылки о начислении и списании баллов.

Если при заказе клиент использовал баллы, в письме указываем, сколько баллов будет списано и начислено после доставки. Если не использовал — указываем только баллы для начисления. Письмо дополняет подборка сопутствующих товаров к заказу, которая формируется автоматически

Предлагаем повторно купить товары и рекомендуем сопутствующие к ним. Дата отправки определяется с помощью алгоритма на машинном обучении next best action.

Предлагаем клиентам товары из прошлого заказа и сопутствующие к ним

Напоминаем о товарах периодического спроса. Чтобы реализовать эту механику, использовали отчет Mindbox о популярных товарах, в котором есть данные о периодичности покупок. Эта цифра позволяет с большой вероятностью рассчитать, через какое время клиенту снова понадобится товар.

Напоминаем клиентам о повторном заказе товаров, которые покупаются периодически

Поощряем клиентов баллами. Баллы начисляются либо после заказа, либо при попадании клиента в сегмент оттока (про сегментацию — ниже). Баллы сгорают через 14 дней после начисления, что должно повысить частоту покупок.

Чтобы проверить эту гипотезу, запустили AB-тесты. Они еще идут, но по предварительным результатам можно сказать, что в сегментах с двумя и тремя заказами начисление баллов повышает частоту покупок. Для клиентов с одной покупкой связь не выявлена, для клиентов с четырьмя и более покупками связь есть, но менее существенная.

В письме о начислении баллов рассказываем, как их списать

Еще один AB-тест провели, чтобы понять, как эффективнее стимулировать клиентов к покупке: части получателей предлагали промокод на скидку, части — начисляли баллы на бонусный счет.

Бонусный счет доступен в личном кабинете на сайте

× 4 раза

выше конверсия у баллов, чем у промокода

Оказалось, что баллы дают конверсию в четыре раза выше, чем промокод. Как мы думаем, так происходит потому, что клиент видит баллы в личном кабинете — это ощутимее, чем потенциальная скидка.

Собираем обратную связь после покупки. Просим пройти CES-опрос (измеряет удовлетворенность от конкретного взаимодействия с компанией) на странице с подтверждением заказа. Дизайн опроса отрисовали сами, за основу взяли стандартный встроенный блок в шаблонах Mindbox.

Если клиент выбирает грустный смайл, просим указать причину недовольства

Ответы автоматически отправляются на почту контактного центра. Это позволяет оперативно получать обратную связь от клиентов и реагировать на проблемы. Собираем ежемесячную статистику по ответам и отслеживаем показатель CES. Кроме того, приоритизируем доработки сайта с учетом проблем, которые клиенты указывают чаще всего.

CES также помогает оценить реакцию пользователей на обновления сайта. Например, мы тестировали новую корзину — упростили путь пользователя с трех шагов до двух. Отдельно замеряли CES для старой и новой версии. Данные помогли оценить успешность доработки и подтвердить гипотезу: новая корзина оказалась удобнее для пользователей. В итоге «раскатали» ее на всех пользователей сайта.

Как сегментировали базу на основе RFM

Наши аналитики использовали данные из мастер-базы. Периоды в RFM-анализе определили на основе:

медианной даты второй покупки,
связи между скоростью совершения второй покупки и общим количеством покупок.

В результате выделили три крупных сегмента:

Активные покупатели.
Неактивные покупатели.
Покупатели в оттоке.

Каждый из этих сегментов делится на подсегменты в зависимости от даты последней покупки, а также количества покупок. Всего получили девять подсегментов:

Новичок.
Покупатель.
Клиент.
Постоянный.
VIP.
Наблюдатель.
Сомневающийся.
Ценный, риск оттока.
Отток.

Расскажем подробнее на примере самого неоднородного сегмента — неактивных покупателей.

Подсегменты неактивных покупателей

Дата последней покупки

Количество покупок

Неактивные покупатели

28–60 дней

1 заказ

Наблюдатель

2 заказа

44–60 дней

3 заказа

Сомневающийся

4 заказа

28–60 дней

5+ заказов

Ценный, риск оттока

То есть, по сути, у нас упрощенный RFM-анализ: monetary используем только для поощрения клиентов (давать или не давать промокод или баллы). Такой подход был выбран исходя из нашей основной задачи — повышать частоту покупок. Это основной KPI для всей команды CRM-маркетинга, в том числе по программе лояльности.

Как используем RFM-сегментацию в коммуникациях

Для каждого из RFM-сегментов мы построили путь из коммуникаций, который ведет клиента к покупке. Предусмотрели также взаимоисключения: какие цепочки и с какими ограничениями могут отправляться каждому сегменту.

Не предлагаем скидки лояльным клиентам в «брошенных» сессиях. Если за год клиент потратил больше 6 тысяч рублей (план по LTV) или совершил более пяти покупок, считаем его лояльным и не даем промокоды на скидку в сценариях «брошенная корзина» и «брошенный просмотр товара».

В письме о брошенной корзине есть промокод, если клиент в течение года потратил меньше 6 тысяч рублей или совершил менее 5 покупок

Используем механики с поощрением баллами для клиентов с высокой монетарностью. После доставки заказа включаем клиентов с суммарным доходом выше медианного monetary в механику «поощрение за активность» — предлагаем баллы на новую покупку в течение 14 дней.

В сценарии задействованы мобильные и вебпуши, email. В email-цепочке три письма: о дополнительном начислении баллов, напоминание через пять дней и last call через 13 дней

Клиенты, у которых суммарный доход по заказам ниже медианного, получают письмо о начислении баллов за заказ. Далее они участвуют в сценарии next best action.

Клиенты с monetary ниже медианного не получают дополнительные баллы на следующий заказ

Что планируем делать дальше

Запустить механики по «брошенным» сессиям в мобильном приложении. Дорабатываем интеграцию с Mindbox, чтобы настроить каскадные сценарии с приоритетом этого канала.

Протестировать in-app-механики в мобильном приложении. Мобильное приложение — приоритетный для нас канал: клиенты в приложении покупают чаще и их средний чек выше, чем у покупателей с сайта.

Перенести в Mindbox транзакционные письма. В 2023 году планируем перенести на Mindbox транзакционные письма — сейчас они отправляются из внутренней системы в виде таблицы. Перенос позволит гибко настраивать рассылки: привести их к единому мастер-шаблону и добавить нужные блоки, например о бонусном балансе и преимуществах сервиса. Сможем также отслеживать эффективность, например видеть трафик на сайт.

Снизить отток клиентов. Планируем реактивировать клиентов, которые в течение 30 дней не читают массовые рассылки, с помощью опроса о тематиках таких рассылок. Сделаем также кастомизированную страницу отписки с опросом о причинах. Будем предлагать остаться на связи и подписаться на соцсети «Здравсити».