Колонка экспертов
7 сентября 2022

Как зарабатывать на программах лояльности. Истории руководителя из опыта «Лукойла», «Галамарта», «Авторуси»

Анастасия Ломаченко, head of CRM & loyalty Crocus Group, рассказала, как запустить программу лояльности, которая окупается:

Но самое ценное в этой колонке — истории из опыта. Анастасия рассказывает, за что таксисты полюбили акцию «Лукойла» для мам; что делать, если кассиры не выполняют KPI программы лояльности; как АЗС продавать хот-доги и кофе, если клиенты заправляются, не выходя из авто.

Какие задачи бизнеса решает программа лояльности

Цель любой программы лояльности — это в конечном счете рост выручки и прибыли. Поэтому, чтобы принять решение, стоит ли внедрять программу и на какие задачи она должна быть направлена, мы в первую очередь смотрим, где в текущем процессе бизнес теряет клиентов.

Скажем, у компании большой поток покупателей, но она не получает их данные. Без данных невозможно управлять клиентской базой. Тогда задача программы — собрать информацию о клиентах. Или покупатели не возвращаются — тогда нужно направить программу на их удержание.

Задачи, которые можно решить с помощью программ лояльности:

  • сбор данных о новых клиентах;
  • обогащение данных клиентов, которые уже в базе;
  • удержание клиентов;
  • повышение среднего чека;
  • распределение спроса.

Главное предостережение — не запускать программу лояльности ради программы лояльности. Важно четко осознавать, какую проблему бизнеса она решает и как помогает увеличить прибыль — это кажется очевидным, но не все это понимают. Бывает, даже крупные компании признают, что уже запущенная программа лояльности — неэффективна.

Кроме того, есть виды бизнеса, которым программа лояльности может быть и не нужна. Например, пекарне у дома, в которую клиенты и так приходят.

Какие ограничения могут помешать заработать на программе лояльности

Иногда эффективность программы лояльности ставится под сомнение из-за особенностей бизнеса. Например, у товара низкая маржинальность — бизнес не может предлагать на него скидки. Или человеку нужно только определенное количество товара, из-за чего невозможно увеличить средний чек.

Ограничением могут быть сотрудники и процессы. Пример — кассиры в магазине, которые не помогают клиентам вступить в программу лояльности.

Это не значит, что внедрять программу лояльности не имеет смысла — можно найти решения, с которыми запуск программы будет оптимальным. Об этом расскажу ниже.

Ограничения АЗС, или почему заправке не надо продавать бензин

У АЗС есть задача повысить средний чек. Но мы не зальем клиенту больше бензина, чем вмещается в бак, — ему столько не нужно. Можно наполнить канистру с собой, но тогда клиент вернется на две недели позже.

Другая проблема — низкая маржинальность бензина: у 92-го она близка к нулю, у 95-го — ≈2%, у 100-го — 4–5%. Поэтому бензин — это не тот продукт, который надо продавать заправке. Его и так купят!

Повысить средний чек в бизнесе АЗС можно только через высокомаржинальные товары в магазине. Кофе — отличный пример. В какой-то момент нефтяные компании поняли, что самая высокая операционная прибыль у АЗС — со стаканчика кофе. Это позволило заправкам направлять программы лояльности не только на удержание клиентов, но и на рост среднего чека.

Кейс «Лукойла»: запустить сервис заправки из авто и не потерять прибыль от продажи товаров в магазине

В «Лукойле» мы вместе с «Яндекс.Заправками» запускали новый для рынка сервис — заправка прямо из машины. За счет этого планировали привлечь новых клиентов на АЗС и в программу лояльности, а также снизить операционные расходы и скорость обслуживания клиента.

Сервис работал через приложение. При регистрации новые покупатели могли оформить карту лояльности, чтобы получить баллы. А старые клиенты могли привязать текущую карту — так им начисляли больше баллов, чем при использовании физической карты.

Но у топ-менеджмента «Лукойла» было опасение: если человек заправится прямо из машины, он сразу уедет и не купит товары в магазине. А товары — самая доходная часть.

Чтобы снизить этот риск, мы продумали дополнительную механику. Через 2–3 секунды после заправки клиент получал пуш с промокодом — скидку 15–20% на товары в магазине. Это повысило для клиента ценность нового сервиса: он мог не только быстро заправиться, но и спокойно оставить машину, зайти в магазин и купить товары со скидкой.

Механика такого пуша по-разному действовала на разные группы клиентов:

Группа клиентов Влияние пуша с промокодом
Клиенты, которые не готовы покупать товары на заправках Механика не влияет

Сомневающиеся клиенты — забыли, что им нужно что-то купить, или не знают, что какие-то товары можно выгоднее купить на АЗС (например, бургер или хот-дог)

Механика влияет. Бизнес получает дополнительную выгоду
Клиенты, которые и так покупают товары Механика не влияет (клиенты купили бы товар без скидки). Бизнес теряет маржинальность у этого сегмента клиентов

В финансовом плане мы учли поведение этих групп — потеря прибыли от клиентов, которые и так купили бы товары в магазине, покрывалась приростом прибыли от новых и сомневающихся клиентов.

В первые три месяца работы нового сервиса «Лукойл» получил прирост активной базы на 0,5%, не снизив прибыль.

Как мотивировать кассиров собирать данные о клиентах: кейсы «Галамарта» и «Авторуси»

В «Галамарте» мы запустили программу лояльности. Я целый день стояла на кассе и наблюдала, как кассиры приглашают покупателей в программу — при мне 8 человек из 10 оставляли свой номер. На следующий день в том же магазине только 3 человека из 10 делились контактом — дело в отсутствии контроля за кассиром.

Тогда мы сделали подсказки на кассе и ввели «мотивацию — демотивацию»: поощряли руководителей розничных магазинов, которые справляются с планом по проникновению программы лояльности, и штрафовали тех, кто не справляется.

Когда план стал выполняться и конверсия в оставленные телефоны вернулась к 80%, «мотивацию — демотивацию» приостановили.

Похожий кейс был в «Авторуси». Мы поняли, что доля идентифицированных чеков среди всех чеков меньше, чем было запланировано. Для решения проблемы ранжировали все магазины, выбрали три лучших и три худших. У сотрудников трех худших забирали несколько тысяч рублей, а сотрудникам трех лучших — добавляли. Так бизнес не несет дополнительных расходов, и сеть регулируется за счет того, что отстающие подтягиваются до золотой середины.

Как мотивировать управляющих розничных магазинов

Когда мы собираем данные клиента, ключевые метрики выполняют кассиры и продавцы-консультанты — те, кто напрямую общается с клиентами.

На кассиров же задачи спускаются с руководства сети — операционного директора, регионального управляющего. Если не донести до них ценность программы лояльности, у них не будет интереса — они не станут вовлекать свой персонал в запуск программы.

Но не всегда очевидна связь между программой лояльности и выгодой для бизнеса — например, между сбором контактов покупателей и выручкой магазина.

И в «Авторуси», и в «Галамарте» я напрямую взаимодействовала с управляющими магазинов, чтобы донести до них ценность программы лояльности. Они хорошо включаются в процесс, когда видят связь со своими KPI. Поэтому важно донести, что мы собираем данные ради роста продаж в будущем. Когда есть сеть магазинов с 6 миллионами клиентов, а магазин знает только 5% из них — он может влиять на выручку в пределах 5% клиентов. Если мы знаем 80–90% своих клиентов, мы сильнее влияем на выручку и маржинальность. Так проще возвращать клиентов в оттоке и продвигать нужные товары.

Как сегментация помогает сохранить маржинальность при внедрении программы лояльности

Программы лояльности всегда забирают часть прибыли. Если раздавать скидки всем подряд — можно существенно снизить маржинальность и даже уйти в убыток. Сегментация помогает снизить эти потери.

Кроме того, если запустить акцию, потратить на нее ресурсы, но ошибиться с сегментом — можно не получить отклик клиентов.

CVM-сегментация помогает приоритизировать задачи программы лояльности на уровне стратегии и выбрать оптимальные стимулы для клиентов

Суть CVM (customer value management) в том, чтобы разделить клиентов на четыре больших сегмента в зависимости от этапа, на котором они находятся: привлечение, онбординг, развитие, удержание.

Шаблон CVM
Шаблон CVM

Шаблон CVM для сегментации клиентской базы на уровне стратегии

Благодаря такой сегментации бизнес понимает, сколько клиентов на каждом этапе и какую задачу важнее решить в коммуникациях с ними. И главное — мы можем понять, сколько у компании постоянных покупателей. Хорошее ядро лояльных клиентов — 30–40%. К этому значению нужно стремиться.

CVM-сегментация важна и потому, что на каждый сегмент пользователей мы воздействуем определенными стимулами.

Предложения и механики для разных сегментов пользователей

Сегмент Предложения и механики программы лояльности
Новички Предложение попробовать продукт (сервис), семплинг, приветственные бонусы. Желательно без жесткого ограничения.
Лояльные Реферальные программы, новинки, партнерские предложения, дополнительный сервис. Свои деньги просто так лучше не тратить — клиент и так придет.
Предотток Дополнительные бонусы с ограниченным сроком действия, подарки, розыгрыши. Не стоит жалеть бюджет — на этом этапе возвращать гораздо дешевле, чем на следующем.
Отток Самые затратные, чаще всего не возвращаются. Но работать с этим сегментом можно, например, если это «свитчеры».

У этих стимулов разная стоимость реализации и маржинальность — это важно учесть в финансовой модели.

Дальше расскажу об особенностях работы с пользователями на разных этапах CVM-сегментации.

Первым делом нужно собрать информацию о клиентах

В начале запуска программы лояльности главная задача — это всегда осведомленность клиентов о существовании программы и сбор данных. Если данных нет — все следующие этапы не имеют смысла.

Например, сейчас в торговых центрах Crocus Group есть огромный поток людей, который не конвертируется в собственную базу. Мне предстоит решить задачу — разработать ценностное предложение программы лояльности и привлечь в нее клиентов: мотивировать узнать больше о программе и оставить контакты.

Похожую задачу я решала в «Галамарте». В компании были собраны данные только о 10% клиентов — нужно было повысить эту долю. Мы разработали программу лояльности и рассказывали клиентам о ней на кассах — получали номера телефонов, отправляли ссылку на сайт, по ссылке собирали email за промокод.

В итоге собрали 30 тысяч телефонов, но только у половины клиентов в базе был email — коммуникация с такой базой обойдется дорого из-за высокой стоимости SMS. Чтобы снизить расходы, мы обогатили данные. Выделили клиентов без email и отправили им SMS с промокодом на скидку за оставленный email. Заполняемость была около 50% — половина указывала данные.

Клиентов из оттока вернуть сложно, но возможно

Одна из основных задач программы лояльности — это управлением оттоком. Возвращать людей из оттока сложнее всего, но, например, в бизнесе АЗС можно вернуть 40% отточных клиентов. И это даже не предотток!

В «Лукойле» мы начисляли таким клиентам 200 баллов — это 200 рублей и 20% от среднего чека при покупке бензина. И предлагали потратить эти баллы в течение 14 дней.

Это одна из самых эффективных акций, которую мы запускали. Ее поддерживал финансовый директор, потому что она возвращала клиентов, которые ранее ничего не приносили.

Если вы для возвращения клиентов используете SMS, то важно учитывать немаленький бюджет на SMS. Условно, вы делаете рассылку на миллион клиентов, ожидаете отклик 20% — это 200 тысяч человек. На SMS для каждого клиента вы тратите 3 рубля. Всего вы тратите 3 миллиона — эти 3 миллиона должны окупиться за счет 200 тысяч откликнувшихся клиентов.

Если не снижать количество стимулов для лояльных клиентов, компания теряет прибыль

Важно смещать фокус с лояльных клиентов на нестабильные сегменты. Это может звучать плохо, но если клиента устраивает сервис — он будет покупать и без скидок.

Лояльные клиенты до и после внедрения программы лояльности ведут себя одинаково — это подтверждают заказанные нами исследования. Если мы даем им больше бонусов, то теряем в прибыли. Особенно если у компании хорошее ядро лояльных покупателей — 35–40%.

А вот новичков, отток, предотток нужно развивать и давать им больше стимулов — пока средний чек, частота и давность покупок не сравняются с показателями лояльных клиентов. Как только показатели выравниваются и клиент попадает в сегмент лояльных, мы меняем механики поощрения, повышая маржинальность.

Например, в «Галамарте» мы сегментировали клиентов на лояльных и нелояльных. У этих сегментов было два разных вида виртуальных валют — они отличались механиками начисления и списания бонусов.

Лояльным клиентам бонусы начислялись при любых покупках, но списывать баллы они могли, только приобретая конкретные товары. Иначе сложно контролировать маржинальность при списании баллов.

Клиентам в оттоке бонусы начислялись только при покупке высокомаржинальных товаров. Но потратить бонусы они могли на все товары. Это мотивирует прийти в магазин и купить более прибыльный товар, за который начисляются бонусы.

Не стоит бояться узких сегментов — они увеличивают выручку от всей базы

Когда программа лояльности уже запущена и информация о клиентах собрана, мы можем выделять узкие сегменты, или микросегменты. Например, выбрать клиентов, которые приходили 30 дней назад и интересовались определенной категорией товаров.

Поскольку по CVM-сегментации мы знаем, постоянный это клиент или новичок, мы можем сделать ему предложение с разными условиями в зависимости от этапа, на котором клиент находится. Для нового клиента скидка может быть больше — он еще нелоялен, и нужно наладить с ним контакт.

Но иногда сильное сужение аудитории может восприниматься бизнесом как упущенная выгода — ведь на остальной части аудитории он не заработает. Часто это заблуждение.

В «Галамарте» была проблема — на всю базу отправлялись одинаковые предложения и клиенты плохо на них реагировали. В рамках CVM-сегментации мы разделили базу на новичков, лояльных и предотток. И после этого разделили на микросегменты: по товарам, которые клиент смотрел, добавил в корзину и пр. Показатели рассылок улучшились в три раза:

Кейс «Галамарта»
Кейс «Галамарта»: конверсии email-рассылок до сегментации базы
Кейс «Галамарта»
Кейс «Галамарта»: результаты сегментации базы email-рассылок

Выручка от всей базы в абсолютном выражении также выросла.

Важно анализировать акции после запуска и следить, какой сегмент на нее отреагирует на самом деле

В «Лукойле» мы выявили микросегмент уже после того, как запустили новый сервис «Виртуальный лимит» с микрофинансовой компанией «МигКредит». Благодаря этому мы нашли новую целевую аудиторию, за которую можем конкурировать и привлекать новыми предложениями.

Позиционировали сервис как экстренный. Если у человека на заправке были проблемы с оплатой, он мог получить бесплатные средства по номеру своей карты лояльности и заправиться. Если он гасил долг за три дня, то пользовался деньгами бесплатно.

Мы предполагали, что продукт будет нужен мамам с детьми, которые не могут долго решать вопросы на заправке. Оказалось, это интересно таксистам и ИП — у них бывает кассовый разрыв 2–3 дня. Мы заметили это по нашей аналитике, посмотрев на характер заправок: таксисты заправляются несколько раз в день и заливают бак, как правило, на 300 рублей.

Тогда мы поняли, что сегмент таксистов для АЗС — это сегмент, за который можно конкурировать и который можно удерживать и привлекать дополнительными сервисами. Мы наблюдали прирост клиентов из этого сегмента, хотя не учитывали его в планах.

Рекомендации всем, кто работает с программами лояльности

  1. Важно определить по размеру и направлению бизнеса, нужна ли программа лояльности. Например, она может быть и не нужна маленькому магазину у дома, где человек и так купит.
  2. Клиенты на разных этапах жизненного цикла реагируют на разные стимулы программы лояльности. У этих стимулов отличается маржинальность — это необходимо учесть в финансовой модели.
  3. Стоит разбивать аудиторию на узкие сегменты и не бояться исключить из своей программы лояльности большую долю клиентов. Это может повысить выручку от всей базы покупателей.
  4. Следует собирать как можно больше данных о клиенте. Чем богаче профиль клиента, тем более точечные сегменты вы сформируете и сделаете для покупателей более подходящие предложения.
  5. И главное — нужно рассчитать эффективность программы лояльности до ее запуска, а не после. Но это уже тема для другой статьи.