Наш основатель Иван Боровиков об ошибках при построении программы лояльности. Перепечатка колонки на Rusbase.
14 апреля 2021
Как не надо делать программу лояльности: антипримеры с рынка
В прошлом материале наш основатель Иван Боровиков рассказал изданию Rusbase, как выглядит эффективная программа лояльности. В продолжение темы Иван разобрал самые распространенные ошибки, связанные с этим инструментом. Из материала вы узнаете, какие метрики на бумаге выглядят красиво, а на самом деле говорят о кризисе компании; как программа лояльности может привести к краху бизнеса и почему доверять выбор ИТ-инструмента отделу закупок — обычно ошибка.
При внедрении и последующей работе с программой лояльности встречается три типа ошибок: организационные, технические и операционные. Ниже подробно, с антикейсами, расскажу про каждый тип. Покажу также положительные примеры Boardriders Russia, «Ароматного мира», YouDo.com, «Перекрёстка.Впрок» и других известных компаний. Но сначала — резюме прошлого материала одним предложением.
Эффективная программа лояльности состоит из двух частей:
- затратной, но эффективной публичной механики сбора контактов;
- целевого маркетинга, который приносит деньги.
Организационные ошибки при работе с программой лояльности
- Ставка на публичную часть механики программы лояльности;
- Cлабые или непрозрачные метрики успешности внедрения;
- Краткосрочный характер целей;
- Подход к программе лояльности как к изолированному инструменту;
- Отсутствие компетенции по целевому маркетингу;
- Фичеризм и ценовые тендеры при выборе технологии.
Ставка на публичную механику лояльности. Программа лояльности обычно существенно влияет на маржинальность бизнеса и в зависимости от отрасли затрагивает от половины до почти 100% покупателей, поэтому решения по программе лояльности обычно принимаются на уровне собственника.
И тут есть опасность попасть в ловушку: ставить цели, базируясь на личном эмоциональном восприятии программы лояльности у конкурирующей сети. То есть оценивать не экономический эффект, а делать ставку на публичную механику под соусом «лучше, чем у конкурентов»: больше уровней, привлекательнее условия.
Опасно делать ставку на механики сбора контактов: это лишь способ получить информацию о клиентах для дальнейшей работы с ними. Без целевой коммуникации с покупателями компания в худшем случае потеряет деньги, в лучшем — не заработает. Более того, публичную часть программы лояльности сложно изменить: корректировка правил вызывает раздражение у клиентов.
Могу судить об этом по себе: когда кассир сообщает, что моя скидка больше не действует и меня по умолчанию перевели на балльную программу лояльности, положительных эмоций я не испытываю.
Фокусируясь только на публичной механике, компания связывает себя обещаниями перед клиентами, креативно тратит деньги на сбор контактов, но дальше ничего не происходит. Клиенты копят скидку, но не получают никаких персональных предложений — их поведение не меняется.
Типичный пример — столовая внутри бизнес-центра вводит кешбэк за покупку. На этом всё: ни смс, ни персональных предложений, да и цель не очень понятна — альтернатив у клиентов не очень много.
С большой долей вероятности можно предположить, что оборот и доход от такой программы лояльности не вырастут, ведь поведение клиентов и их количество не изменится, а маржа просядет.
Слабые или непрозрачные метрики успешности внедрения. Сильная цель имеет конкретный срок, ответственного сотрудника и измеряемую метрику успешности.
«Измеряемая» означает следующее:
- Выбран понятный метод расчета, а имитировать достижение метрики без реальной пользы невозможно.
Пример хорошей метрики: рост выручки и/или маржинальности от рассылок в рамках программы лояльности по сравнению с контрольной группой — клиентами, не получающими персонализированных предложений.
Пример сомнительной метрики: процент покупателей — участников программы лояльности. На бумаге метрика выглядит красиво, но на практике может означать, что у компании просто нет притока новых покупателей.
- Сформулированы ожидания по метрике. В противном случае оценить результат будет проблематично.
Средний чек у участников программы лояльности вырос на 10% — это хорошо или плохо? Без сформулированных ожиданий ответ неизвестен.
Краткосрочный характер целей. Как я писал выше, программа лояльности полезна для сбора клиентских данных и целевой коммуникации с ними. При этом заранее неизвестно, какие именно механики окажутся эффективными для каких сегментов, какие каналы коммуникации покажут самый высокий доход.
По опыту наших клиентов, для запуска эффективной механики требуется несколько циклов с проверкой гипотез. Даже простую идею, что дополнительные баллы на попапе с просьбой оставить e-mail повысят его конверсию, нужно проверять.
Так поступила мебельная сеть «Фран» — и не прогадала. Между 300 и 500 баллами за регистрацию на бонусный счет не было статистически значимой разницы — оставили форму с 300 баллами. Эффективность одинаковая, а разница в прямых затратах (баллы = деньги) практически в два раза!
Из-за необходимости тестировать гипотезы увидеть эффект программы лояльности получится только через несколько покупательских циклов: в обувном ритейле с 2–3 покупками за год — примерно через год-два, а в продуктовом ритейле за 3–4 месяца.
Именно поэтому трудно запустить программу лояльности с краткосрочными целями, например выйти из кризиса и поднять продажи к следующему месяцу. Эффект может быть противоположным — так произошло с известным спортивным брендом. Название я по понятным причинам упоминать не хочу, скажу лишь, что это был наш клиент.
Компания бросила все силы на запуск программы лояльности, развернула её за 2(!) дня, а через несколько месяцев разорилась и ушла с российского рынка.
Подход к программе лояльности как к изолированному инструменту. Если программа лояльности не интегрирована в отдел маркетинга и существующие коммуникации с клиентами, между подразделениями начинается война за KPI.
Классический пример: у онлайна и офлайна разные планы продаж, поэтому они работают не на общие цели, а «перетягивают» друг у друга клиентов акциями и спецпредложениями. Компании Boardriders Russia (бренды Quiksilver, Roxy, DC Shoes) удалось прекратить «перетягивание каната», выставив общие цели.
Один из KPI в маркетинге — omnichannel sales, то есть омниканальные продажи, которые начинаются в онлайне, а заканчиваются в офлайне.
Частный случай изоляции программы лояльности — разделение маркетинга по каналам и инструментам. Если целевыми коммуникациями занимается один отдел, а баллами и скидками — другой, то акции никак не связаны с поведением клиентов. В такой парадигме построить целевой маркетинг будет трудно, ведь у клиента нет иного способа узнать про персональные предложения, кроме прямых каналов.
Отсутствие компетенции по целевому маркетингу. Компетенция может быть внутренней или внешней: фриланс, агентство. В любом случае при запуске программы лояльности важен выделенный специалист, понимающей, что задача программы лояльности — сбор данных и последующая сегментация клиентов ради построения целевых коммуникаций.
Еще на этапе подготовки этот специалист должен сформулировать программу лояльности на уровне механик, сегментов, используемых каналов, а также взять на себя ответственность за KPI и запуск целевых кампаний, прозрачным образом генерирующих доход. Без этого велик риск наломать дров и вкладывать ресурсы в программу лояльности, ничего не получая взамен.
Но как понять, что выбранный сотрудник компетентен? Как я писал выше, эффективность программы лояльности реально оценить только через несколько покупательских циклов. В дополнение полезно запланировать каскад метрик от операционных (увеличение числа позиций в чеке, снижение оттока) до среднесрочных и долгосрочных целей, привязанных к деньгам.
Оценивать компетентность сотрудника целесообразно на каждом этапе каскада через достижение целей — это самый надежный показатель.
Фичеризм и ценовые тендеры при выборе технологии. Проблемы часто возникают, когда ИТ-инструмент выбирают не те, кто будет работать с программой лояльности, а люди со стороны: ИТ-отдел, владелец компании, отдел закупок или рабочая группа из 14 человек без лидера (реальный пример из практики).
В результате компания стремится купить как можно больше фичей за минимальные деньги или выбрать самое навороченное решение в отрыве от реальных потребностей.
Хорошая практика — когда решение принимает сотрудник, который будет отвечать за программу лояльности. У остальных департаментов может быть совещательный голос, чтобы предотвратить крайние ситуации, например выбранное решение в 10 раз дороже, чем у конкурентов, или кардинально противоречит корпоративным требованиям безопасности.
Дополнительный плюс при таком подходе — скорость принятия решения. По моему опыту, оптимальное время для выбора программного обеспечения — месяц.
Второй важный момент — цена не является главным определяющим фактором. Ориентироваться лучше на окупаемость и возможность запускать кампании, которые позволят программе лояльности выйти на запланированные бизнес-показатели. Разброс цен на программное обеспечение в 20–50% — нормальная для рынка ситуация.
В некоторых компаниях менеджеры получают бонус за экономию бюджета — важно понимать, что сэкономленные 20 тысяч рублей в месяц могут обернуться дорогостоящими доработками инфраструктуры (лежащими, однако, вне сферы интересов закупщика и не влияющими на его бонус к зарплате).
Главная мысль: при выборе программного обеспечения полезно держать в голове не абсолютную стоимость решения, а количество денег, которое заработает компания в перспективе, и то, когда это произойдет, плюс затраты, которые могут появиться в смежных бюджетах. Например, ресурсы ИТ на поддержку интеграции, которые никак не влияют на решение по тендеру, ведь на оплату программного обеспечения тратится маркетинговый бюджет.
Технические ошибки при работе с программой лояльности
- Выбор софта, который требует создания собственной ИТ-инфраструктуры;
- Нет централизации в управлении покупательскими данными.
Выбор софта, который требует создания собственной ИТ-инфраструктуры. Рынок и требования к клиентскому сервису меняются слишком быстро — не всегда разумно вкладывать деньги в сложные решения с собственной ИТ-инфраструктурой, с дорогим внедрением и поддержкой.
У такого подхода есть три минуса:
- Сложно внедрять изменения. Как я писал выше, проблематично придумать эффективную механику без тестов — если программное обеспечение не поддерживает изменения, это становится серьезным барьером. С подобной проблемой столкнулась сеть аптек «Ригла»: процессинг поддерживал только простые бонусные механики, например начисление баллов при покупке, а для скидочных механик компании пришлось разработать и поддерживать свое программное обеспечение. В итоге компания приняла решение сменить процессинг на более гибкий.
- Нужно создать полноценную ИТ-инфраструктуру и нанять людей, которые будут покупать и поддерживать серверы. Это сложно с точки зрения найма: насколько я могу судить, всё меньше ИТ-специалистов готовы работать в ритейле — тут не самые интересные для них задачи.
- Стоимость владения серверами ограничивает гибкость и операционную мобильность компании. Стоят ли потенциальные потери возможности хранить данные о покупателях на своих серверах? Для меня ответ однозначный — нет.
Я считаю, что эффективнее использовать облачные технологии: компания платит фиксированную подписку и за эти деньги получает функционал и скорость изменений, достаточный для бизнеса. Отказаться от облачного решения относительно просто, поэтому вендоры конкурируют между собой в количестве фичей и регулярно добавляют новые технологии.
С софтом, требующим собственной ИТ-инфраструктуры, ситуация обратная: здесь вендоры зарабатывают на лицензиях и изменениях — за дополнительный функционал обычно приходится платить.
Нет централизации в управлении покупательскими данными. Другое название проблемы — интеграционный хаос, когда для программы лояльности, рассылок, рекомендаций на сайте, мобильного приложения используются разные, не интегрированные между собой ПО.
Интеграционный хаос: данные хранятся разрозненно, маркетинг тратит ресурсы ИТ на работу с ними
В идеале в центре инфраструктуры должна быть система, обеспечивающая мастер-данные в маркетинге. Сделать это можно через интеграцию, самописную CRM, CDP (платформу клиентских данных). Важно, чтобы все данные стекались в одно место и автоматически очищались от дублей — так система сможет понять, что клиент в офлайне, мобильном приложении и онлайне является одним и тем же человеком.
Инфраструктура United Colors of Benetton: все источники данных объединены между собой
Если клиентские данные разрознены, то персонализация не работает. Отправить скидку на уже купленный товар, включить клиента в сегмент оттока, хотя он регулярно покупает в офлайне, — это лишь два реальных последствия децентрализации данных.
Показателен пример интернет-магазина Holodilnik.ru: до автоматизации маркетинга данные о клиентах хранились в десятках мест — одно и то же сообщение могло отправиться клиенту несколько раз, а при отписке от рассылок клиент продолжал их получать еще полторы-две недели, потому что данные обновлялись с задержкой.
Часто компании централизованно управляют данными только в онлайне: платят за программное обеспечение, настраивают сложные акции, но исключают из коммуникации офлайн-клиентов — это прямая потеря прибыли.
Операционные ошибки при работе с программой лояльности
- Неверные операционные цели;
- Отсутствие контроля за целостностью данных;
- Отсутствие контроля за эффективностью механик;
- Интуитивный подход к механикам;
- Деление пользователей на онлайн- и офлайн-аудиторию;
- Нет плана кампаний;
- Медленные изменения в маркетинге.
Неверные операционные цели. Есть целый класс так называемых vanity-метрик, то есть метрик про тщеславие. Они не связаны с деньгами, не показывают полную картину, но выглядят красиво. Выше я уже говорил про процент покупателей — участников программы лояльности: высокая доля может говорить про отсутствие новых клиентов.
Аналогично про процент повторных покупок: если 90% клиентов совершают повторные покупки, то, возможно, у компании остались только самые лояльные клиенты, а реклама не работает.
В моем понимании для получения предсказуемых результатов программы лояльности нужно использовать:
- цели, привязанные к деньгам, и дробить их на уровне конкретных каналов и механик;
- отчетность, сформированную программным обеспечением, а не конкретным аналитиком, потому что слишком велика цена человеческой ошибки.
Целью может быть рост выручки в сравнении с контрольной группой. Нужно раздробить эту цель на операционные задачи, чтобы ожидания топ-менеджеров были напрямую привязаны к ежедневной активности сотрудников.
Или другая цель — увеличить маржинальность. Она дробится следующим образом: маржа относительно оборота → оборот по каналам → кампании с ожидаемой доходностью. Параллельно на каждом этапе контролируются затраты.
Приведу антипример: топ-менеджер ставит задачу увеличить прибыль → исполнительный директор передает информацию маркетингу → директор по маркетингу распоряжается повысить оборот → email-маркетолог увеличивает количество рассылок → клиенты отписываются и уходят в отток. На каждом этапе происходит сбой в передаче данных из-за того, что метрики не унифицированы.
Отсутствие контроля за целостностью данных. Сложно строить разветвленные маркетинговые системы со сложной отчетностью, если в компании нет налаженного процесса контроля за целостностью данных. На уровне программного обеспечения, обеспечивающего централизацию данных, важна система оповещений, которая сработает при неисправностях интеграции.
Приведу пример: если данные о продажах не будут «доезжать» до системы в течение месяца, лояльные клиенты попадут в сегмент оттока и им отправится предложение о скидках. Результат — снижение маржинальности.
Отсутствие контроля за эффективностью механик. Возникает, если ответственные лица воспринимают программу лояльности как статичный инструмент и контролируют его эффективность раз в полгода.
Чтобы отслеживать эффективность программы лояльности, директору по маркетингу полезно ежемесячно делать план-факт по выбранным метрикам в разрезе каналов коммуникации.
Имеет смысл также проверять гипотезы по целевым акциям, смотреть на динамику по сегментам, оценивать выполнение операционных задач, например распродажу стока или снижение оттока клиентов. На уровне собственника обычно достаточно изучать агрегированную метрику по каналам: сколько маркетинг заработал и на чем.
Интуитивный подход к механикам. Программа лояльности — сложный инструмент, который позволяет осознанно принимать решения по скидкам и целевым коммуникациям, в том числе с помощью контрольной группы. Нет смысла отказываться от этой возможности и определять условия акций на основании интуиции: слишком большие деньги вложены в сбор клиентских данных.
Весь смысл в том, чтобы действовать итерациями: проверять гипотезы и принимать решения на основании результатов тестирования.
Так действует, например, «Перекрёсток.Впрок»: успешные механики, протестированные вручную, автоматизируются; тестируется не только размер скидки, но и ее формат — скидка в процентах против скидки в рублях.
По результатам теста оказалось, что для клиентов привлекательнее скидка в процентах, — эту рассылку автоматизировали
Деление пользователей на онлайн- и офлайн-аудиторию. Всё просто: в этом нет смысла. Это искусственное деление, обычно связанное с тем, что за работу с этими каналами в компании отвечают разные департаменты. Еще в 2018 году 90% опрошенных аналитической компанией Nielsen россиян совершали хотя бы одну покупку в интернете в течение последних лет.
Предполагаю, что за прошедшее время это число окончательно приблизилось к 100%. Это означает, что если компания делит покупателей на онлайн и офлайн, то по факту общается с одними и теми же людьми, перетаскивая их из канала в канал и тратя на это маркетинговый бюджет.
Нет плана кампаний. Отсутствие плана кампаний на месяц вперед — это проблема. Идеи постоянно рождаются, их важно приоритизировать и убирать несрочные в бэклог. Осознанный подход к этому процессу демонстрирует «Ароматный мир» — для приоритизации гипотез в компании используют три критерия:
- Высокий приоритет тестам в корзине. Проще и выгоднее повысить конверсию для клиентов, которые прошли весь путь и споткнулись на последнем этапе.
- ИТ-команда быстро оценивает в часах стоимость проверки гипотезы, и каждый участник команды определяет потенциальный эффект улучшений по шкале от 1 до 10 баллов.
- Коррекция рейтинга на объем теста: если улучшения не приведут к значимому росту конверсии, приоритет понижается.
У компаний без списка механик и бэклога планирование маркетинга порой сводится к копированию акций конкурентов. Приведу реальный антипример: крупная сеть в Казахстане повторила механику «второй товар со скидкой 50%», приняв эмоциональное решение «у нас должно быть круче, чем у конкурентов», и не учла ограничения. В результате клиенты покупали дешевый товар за 100 рублей и получали скидку на дорогой за 10 тысяч.
Медленные изменения в маркетинге. Скорость маркетинга — важный показатель. Рекламные креативы, акции и спецпредложения имеют свойство устаревать: их приходится обновлять через тестирование гипотез. Больше тестов → больше знаний о клиентах → лучше результаты. YouDo.com, например, ежемесячно проверяет десятки гипотез, тестирует частоту коммуникаций, сравнивает способы создания задания для заказчиков.
Если генерация гипотез, их проверка и внедрение изменений занимает месяцы, а не недели — это тревожный звонок. Приведу антипример: известная сеть кофеен принимает решение о внедрении CRM 2,5 года.
Уже сменилось два поколения сотрудников, обсуждающих архитектуру, внедрение и прочее, а результата так до сих пор и нет. Даже без конкретных цифр можно предположить, что у компании типа YouDo.com программа лояльности окупится быстрее и с большей вероятностью.
Резюме
Если вам удалось избежать всех перечисленных организационных, технических и операционных ошибок, то на выходе у вас, скорее всего, получится следующее:
- Единый отдел маркетинга с метриками в деньгах и целостным подходом к покупателям. — Сформированные ожидания по метрикам в краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной перспективе.
- Проверяемая и прозрачная отчетность.
- Централизованная клиентская база с автоматическим контролем целостности.
- Четкий план кампаний с итеративным движением по нему и проверкой план-факта.
Первоисточник: rb.ru
