Как и зачем чистить клиентскую базу. Опыт Mi-Shop, «Бигам», «ЯКласса» и «Первого Мебельного»

Например, учитель выдал проверочную работу. Школьник зашел на сайт — записалось первое действие. Открыл проверочную — второе. Начал решать — третье. Сделал ошибку — четвертое. Закончил — пятое. Вышел с сайта — шестое. Один ученик с работой по одному предмету генерирует больше десятка действий.

У учителей по 30 учеников. У 30 учителей — 900 учеников, которые генерируют 9 тысяч действий. В Mindbox у нас хранится 7 миллионов контактов учеников и учителей, поэтому каждая проверочная ведет за собой лавину действий.

Представим, что нам нужно прислать письмо преподавателям, которые в течение месяца не проводили проверочные. Настраиваем сценарий.

Первый шаг срабатывает по расписанию, например, каждое 13-е число. Мы проверяем, выдавал ли преподаватель проверочную последние две недели. Если проверочной не было, отправляем письмо с напоминанием.

Второй шаг — еще через две недели. Данные о начале месяца уже стерлись, но мы можем ориентироваться на рассылку — если пользователю отправляли письмо, значит, он не давал проверочную в первой половине месяца. Проверяем, сделал ли он это за последние две недели. Если нет, он попадает в сегмент.

Работать по такой схеме сложнее, да и результат отличается от идеального: мы не можем прислать только одно письмо через месяц, приходится отправлять по письму каждые две недели. Но поскольку мы пришли к такой системе чистки данных, приходится хитрить.

Представим, что мы не чистим базу от неактивных клиентов. Через некоторое время узнаем, что из тысячи учителей математики в базе активны лишь сто. А с учителями истории ситуация другая: 900 человек из тысячи читают рассылки. Так как мы не чистим базу, об этом неизвестно — для нас это два равных сегмента.

Если мы проведем тестирование, из-за неактивных клиентов будем ошибочно считать, что у историков конверсия в разы лучше. А дальше по накатанной: сделали один некорректный вывод, на его основе приняли неверное решение и получили непрогнозируемый результат. Поэтому гигиена базы — это история про правильную аналитику.

Чтобы понять, каких клиентов можем удалить из базы, провели RFM-анализ. В Mindbox фиксируется каждое клиентское действие: открыл письмо, перешел по ссылке, посмотрел товары на сайте, сделал заказ. Мы анализировали эти данные и заметили, что клиенты, которые полгода не читают письма и не делают заказы, не возвращаются за покупками. Таких клиентов можно попробовать реактивировать, а если реакции нет — удалять из базы.

Мы используем Mindbox для коммуникаций, поэтому спокойно удаляем клиентов без email и подписок. Если после удаления клиент оставит контакт или даст согласие на пуши, он автоматически вернется в базу Mindbox из мастер-базы.

Первый сегмент — это школьники без email. У учеников есть возможность зарегистрироваться без почты и потом добавить ее в личном кабинете. Если за пять дней школьник не добавляет email, нет смысла хранить его контакт в Mindbox.

Раньше мы удаляли такие контакты через две недели. Но проанализировали статистику и поняли, что можем сократить срок. Если ученик в первые пять дней не добавил почту, то шансов, что сделает это позже, почти нет.

Второй сегмент — гости. «ЯКлассом» могут пользоваться репетиторы, дошкольники и студенты — они регистрируются через категорию «гость». Мы не фокусируемся на этой части аудитории и не создаем для нее контент, поэтому тоже удаляем из базы.

Первый канал, с которого начинается чистка базы, — пуши как самый простой способ коммуникации. Клиентам, которые не оставили при регистрации почту, мы отправляем приветственные и промопуши, предлагаем оставить почту и получить промокод на скидку. Если мы отправили шесть пушей, но клиент не открыл ни один из них, удаляем контакт из базы.

Еще из базы удаляем тех, кто был на сайте в последние 90 дней, но не дал согласия на пуши. Считаем, что бесполезно хранить данные клиентов, которые уже контактировали с продуктом, но продолжить общение не пожелали.

Когда мы начали настраивать чистку базы, о поведении наших клиентов было известно немного. Мы выбрали средний по рынку срок удаления — 180 дней.

Когда данных накопилось достаточно, мы провели RFM-анализ. Выяснили, что клиенты совершают повторные покупки в течение 90 дней. Этот результат соотносится с выбранным сроком удаления: если клиент не реагирует на письма и пропустил повторную покупку, скорее всего, он не вернется.

Мы и раньше проводили чистки, но нерегулярно. Летом 2022 года дисциплинировали себя и теперь чистим базу каждый понедельник. Для удаления пользуемся настроенными фильтрами, поэтому вся работа занимает 5 минут: открыть фильтр, посмотреть количество контактов, попадающих под удаление, и нажать «Удалить». Если в неделю под удаление попадает нетипично много контактов, сразу выясняем, в чем причина.

Лучше всего работает цепочка, которая ведет к удалению: например, в марте 2023 года письмо открыл 1% пользователей. Предполагаем, что эти письма работают лучше остальных благодаря хорошо подобранным темам, промокоду на скидку и угрозе удаления из базы.

Цель реактивационной цепочки — стимулировать клиента к покупке, но если он хотя бы начнет читать письма — это уже неплохой результат. Такие контакты не удаляем: возможно, сейчас клиент не готов покупать, но, если он продолжает читать наши письма, есть вероятность, что скоро что-то подберет.

В первом письме реактивационной цепочки мы спрашиваем, интересны ли клиенту наши письма, и предлагаем нажать одну из двух кнопок: «Нет, я хочу отписаться» или «Да, я хочу остаться».

Если клиент остается, отправляем ему письмо с промокодом на следующий заказ. Если отписывается — удаляем из базы. Если же клиент не реагирует на письмо, отправляем ему следующее.

Второе письмо сообщает клиенту, что нам придется отписать его от рассылки. Здесь уже только одна кнопка — «Хочу остаться».

У писем разная тема и незначительные различия в содержании. Тем не менее второе письмо читают чаще. В начале 2023 года первое письмо открыли 3,6% клиентов, второе — 5,8%.

Конверсия у писем тоже разная. 18% пользователей, открывших первое письмо, выбирают вариант «Хочу остаться». Во втором письме кнопку нажимают уже 34%.

Когда удаленный клиент совершает покупку, его контакт возвращается в базу. Для нас он не будет новичком — мы увидим количество успешных и неуспешных (отмененных) заказов, дату последнего успешного и последнего неуспешного заказов. Эта информация хранится в мастер-базе и при импорте клиента передается в Mindbox.

Представим, что школьник зарегистрировался на платформе — в этот момент он попадает в базу Mindbox. Проходит пять дней, а почту он так и не добавил — контакт удаляется из Mindbox и остается в мастер-базе. Через какое-то время школьник заходит на сайт и решает проверочную — контакт снова перетягивается из мастер-базы в Mindbox. Так начинается новый цикл: у школьника снова есть пять дней, чтобы добавить почту, или он удаляется из базы. Такие циклы могут происходить бесконечно, пока школьник не перестанет заходить на сайт или не укажет почту в аккаунте.

Постоянное удаление необходимо. Если бы мы проводили чистку, например, раз в год, в базе скапливалось бы огромное количество контактов, с которыми мы не можем связаться.

Возвращать контакты при активности на сайте тоже важно. Это нормальная практика, когда школьник долгое время пользуется платформой без email, а потом узнает, что одноклассники с почтой получают уведомления о новых проверочных и оценках, и добавляет почту в личном кабинете.