Анализ эффективности программ лояльности на примере отчетов Benetton в Power BI

Андрей Муратов
Андрей Муратов,
управляющий партнер Coffee AnalyticsАндрей Муратов, управляющий партнер Coffee Analytics
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:
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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:
  1. Собрать данные.
  2. Структурировать их.
  3. 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:
  1. Выгрузить данные из CRM и CMS, получить артикулы товара и данные клиентов.
  2. Настроить кассы, сайт и мобильное приложение так, чтобы они учитывали эту акцию.
  3. Отправить рассылки по почте, через мобильные уведомления и мессенджеры.
  4. Разместить на сайте и в приложении баннеры об акции.
  5. 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:
  1. В CDP все статичные данные по товарам и клиентам уже собраны в единый массив — дополнительно импортировать ничего не нужно.
  2. 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.
  3. 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
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):
Аналитика программы лояльности Benetton в Power BI. 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:
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:
Аналитика программы лояльности Benetton в Power BI. Данные изменены

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:
Памятка по метрикам
Памятка по метрикам
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):
Стратегии оценки 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.