Управляющий партнер Coffee Analytics Андрей Муратов рассказал, как получить максимальную отдачу от программы лояльности
21 декабря 2020
Анализ эффективности программ лояльности на примере отчетов Benetton в Power BI
Скидочная карта, код постоянного клиента, накапливающиеся бонусы — практически каждый крупный магазин использует те или иные системы лояльности. Сегодня поговорим о том, почему такие системы стали популярным инструментом современного маркетинга, а также о том, как получить от них максимальную отдачу — на примере кейса Benetton.
Что дает бизнесу программа лояльности?
Программа лояльности — важный инструмент работы с клиентами, который решает сразу несколько ключевых задач:
- Удерживает клиентов. Как только покупатель принимает участие в программе лояльности, он начинает получать от покупок именно у вас дополнительную выгоду — скидку, шанс получить подарок в будущем и т. д. Эта выгода является мощным мотиватором выбирать вас, а не конкурентов.
- Повышает продажи. Простой пример: за покупки до 1000 рублей начисляются бонусы в размере Х% от суммы чека, а после 1000 — 1,2Х% от суммы чека. Либо до 1000 рублей бонусы не начисляются совсем. У покупателей, набравших товара на 800 рублей, появляется дополнительная мотивация купить еще что-нибудь.
- Привлекает новых клиентов. Если ваша программа лояльности действительно работает и нравится людям, о ней будут рассказывать. Такие рекомендации обеспечивают мощный приток новой аудитории. Плюс наличие выгодных скидок или акций само по себе является инфоповодом для рекламы.
- Собирает контакты. Обычно для участия в программе лояльности нужно предоставить номер телефона. Если при этом человек соглашается на получение спецпредложений от магазина, вы можете время от времени присылать ему информацию об акциях, скидках и новинках ассортимента — это хороший инструмент повышения продаж и возврата ушедших клиентов.
- Дает возможность отслеживать действия аудитории: когда человек совершал покупки, чем интересовался, в какое время посещал магазины, сколько денег потратил за период. Особенно это актуально для офлайн-торговли, в которой собрать данные по активности покупателей достаточно сложно. В перспективе эта информация становится базисом для расчета LTV, составления прогнозов, планирования акций и т. д.
Выгод более чем достаточно, остается лишь правильно настроить программу лояльности и раскрыть её потенциал.
Выстраиваем фундамент для аналитики: внедряем CDP
Основа для любой аналитики — это данные. Чем больше вы знаете о своих клиентах, чем более точны и прозрачны эти сведения, тем проще дать объективную оценку эффективности своим инструментам маркетинга. Поэтому, перед тем как заниматься самим анализом программы лояльности, нужно подготовить необходимые для него данные.
Перед вами 3 задачи:
- Собрать данные.
- Структурировать их.
- Провести первичную обработку.
Все эти задачи решаются при помощи платформы клиентских данных — CDP. По своей сути это объединенные в едином окне сведения со всех источников: из CRM, ERP, DMP, с касс, браузера пользователя и других источников. С собранными таким образом данными легко и удобно работать, можно сразу же делать на их основе рассылки по клиентской базе, формировать рекомендации в интернет-магазине, решать другие подобные задачи.
Допустим, компания запускает акцию «При покупке футболки шорты в подарок». Чтобы всё заработало, нужно решить следующие задачи:
- Выгрузить данные из CRM и CMS, получить артикулы товара и данные клиентов.
- Настроить кассы, сайт и мобильное приложение так, чтобы они учитывали эту акцию.
- Отправить рассылки по почте, через мобильные уведомления и мессенджеры.
- Разместить на сайте и в приложении баннеры об акции.
- Проследить за тем, чтобы реклама не демонстрировалась клиентам, недавно купившим футболку (чтобы у них не было негатива от упущенной выгоды).
Всё это делается вручную, процессы не связаны друг с другом, поэтому работа получается трудоемкой. А вот так это работает у маркетологов Benetton, которые пользуются CDP Mindbox:
- В CDP все статичные данные по товарам и клиентам уже собраны в единый массив — дополнительно импортировать ничего не нужно.
- Покупательские сегменты, просмотры товаров и категорий, добавления в корзину и другие динамические показатели пользователей, сценарии для пушей и рассылок — всё аккумулируется прямо в CDP, в одном окне.
- Система получает обратную связь: собирает данные с касс по транзакциям, отклик на рассылки, использование промокодов и т. д. Эта информация опять-таки попадает в общую базу данных и становится фундаментом для дальнейшей аналитики.
По сути, CDP — это инструмент, позволяющий целиком сосредоточиться на самой коммуникации с клиентом и её оптимизации, а не на технических процессах. Общая архитектура проекта после его внедрения выглядит следующим образом:
Презентация вебинара «Как Benetton использует дашборды Power BI для решений по программе лояльности»
Анализ эффективности программы лояльности
Теперь, когда у нас есть необходимый массив данных, нужно понять: какие метрики представляют интерес в первую очередь? В общем случае мы предлагаем начать с трех базовых отчетов. Для индивидуального проектирования системы отчетности рекомендуем обратиться за поддержкой к команде Coffee Analytics.
1. Оценка вовлечения
Основная для программ лояльности метрика, помогает оценить интерес клиентов к предложенной им системе. Рассчитывается по следующим показателям:
- Темпы увеличения числа клиентов, пользующихся программой лояльности.
- Динамика оттока таких клиентов: количество повторных чеков, покупательская активность.
- Трафик магазинов и веб-площадок.
Отчет базовый, представляет собой простую пропорцию и выглядит следующим образом (здесь и далее на примере Benetton — данные изменены):
Уже по этой метрике видно, насколько программа лояльности популярна, какую аудиторию она собирает.
2. Оборот vs. баланс баллов
Следующий приоритет — это оценка того, как баланс баллов, полученных участниками программы лояльности, влияет на их вовлеченность в покупки и рост оборота компании. Если люди получают баллы, но не тратят их, это явное свидетельство, что что-то идет не так.
Рассчитывается отчет на следующих показателях:
- Средний размер скидки, предоставляемой участникам программы лояльности.
- Динамика накопления и списания баллов.
- Общий баланс баллов по всем участникам программы.
Пример отчета:
3. Средний чек
И третий из ключевых показателей — влияние программы лояльности на средний чек, её экономическая эффективность. Нужно в динамике следить за следующими показателями:
- Размер среднего чека.
- Средний доход с единицы товара в чеке.
- Среднее количество товаров в чеке.
Всё это оценивается в привязке к акциям, бонусам и скидкам программы лояльности — таким образом мы видим, как она влияет на общую прибыльность магазина.
Пример отчета:
Сводный отчет по эффективности программы лояльности
Выше мы говорили о трех наиболее интересных для менеджмента отчетах, которые позволяют быстро провести общую оценку эффективности программы лояльности. Кроме них имеет смысл использовать сводный отчет, структура для которого может выглядеть следующим образом:
| Задача | Решение | Метрики |
| Оценить перспективу доходов | Оценка данных по продажам для всей базы лояльных клиентов |
Оборот на одного лояльного Количество чеков на одного лояльного Количество чеков на активного члена программы лояльности |
| Оценить динамику роста базы | Вывод данных по всей базе и приросту новых пользователей |
Общее количество членов программы лояльности на дату Количество вступивших в программу лояльности за период |
| Оценить динамику продаж | Вывод данных по чекам и их основным характеристикам |
Оборот Количество чеков Средний чек Среднее количество штук товара в чеке Средняя стоимость одной позиции в чеке |
Пример сводного отчета:
Примеры других отчетов
Отчет «Топ товаров и оценка по категориям»:
Отчет «Статистика чеков лояльных по магазинам»:
Памятка по метрикам, которые можно использовать для оценки эффективности программы лояльности:
Презентация вебинара «Как Benetton использует дашборды Power BI для решений по программе лояльности»
Стратегии оценки программы лояльности
В завершение хотим отметить, что нет единого универсального метода, который позволит точно ответить на вопросы: «Сколько денег нам приносит программа лояльности?» и «Сколько бы потратили клиенты, если бы этой программы не было?». Однако всегда можно использовать один из двух базовых подходов (в зависимости от того, была ли у вас возможность отследить активность своих пользователей до введения программы лояльности):
Презентация вебинара «Как Benetton использует дашборды Power BI для решений по программе лояльности»
В любом случае старайтесь фокусироваться на оценке метрик в динамике и держите руку на пульсе — так вы сможете оптимизировать свою программу лояльности максимально быстро и с минимальными затратами.
См. также
Coffee Analytics: аналитика продаж по товарным категориям и продуктам
Товарная аналитика — один из ценнейших инструментов повышения прибыли. Её проводят по выручке, объему продаж, рентабельности и по товарным группам.
