Мессенджер-маркетинг активно набирает популярность, но возможности этого инструмента для увеличения прибыли и продвижения бизнеса сегодня очевидны лишь для пионеров отрасли. Именно по этой причине компаниям внутри одного рынка так важно делиться друг с другом реальными кейсами: как удачными, так и не очень.
Профессиональное сообщество не может развиваться без обмена опытом и идеями. Поэтому команда TextBack запустила новый формат встреч для комфортного общения специалистов – закрытые бизнес-ужины MMDinner. Они объединяют руководителей отделов маркетинга и CRM крупных компаний, которые в неформальной обстановке могут поделиться опытом, послушать выступления коллег и обсудить конкретные проблемы, чтобы общими усилиями сфокусироваться на их решении.
В конце марта в Москве прошло первое подобное мероприятие. Его темой стали fashion и beauty. Своим опытом поделились представители сферы ритейла одежды и косметики: Иль де Ботэ, Спортмастер и Rendez-vous. Мы собрали самое важное из выступлений.
Опыт Иль де Ботэ: WhatsApp-маркетинг в офлайне
Проблема:
Сеть магазинов косметики по стандартной практике связывались с клиентами через SMS и email-маркетинг, а также использовали звонки и push-уведомления в приложении. Телефонные звонки показывали наименьшую эффективность – покупатели обычно не отвечают на звонки с незнакомых номеров и только раздражаются, когда их беспокоят подобным образом. В качестве альтернативного инструмента коммуникации маркетинг-отдел решил перевести общение в WhatsApp.
Решение: Мессенджер нужно было внедрить по двум большим направлениям: офлайн и онлайн. В этом заключалась основная сложность эксперимента. Для розничных магазинов закупили телефоны и сим-карты, завели бизнес-аккаунты в мессенджере и подготовили скрипты писем для консультантов сети. Это нужно было, чтобы менеджеры физических магазинов общаться через WhatsApp с клиентами самостоятельно и направлять персонифицированные сообщения. Клиентам, которые еще не взаимодействовали с компанией, но их номера были в базе, направляли массовые рассылки.
Иль де Ботэ делали рассылку только по собственной базе неактивных клиентов, которые распределялись по аккаунтам нужных магазинов: чат-бот начинал первичную коммуникацию, которую далее подхватывал менеджер. Он интересовался, что интересно клиенту, подробно рассказывал об актуальных скидках и предложениях.
Робот получился многоэтапным и содержал три основных сценария: автоматические ответы на самые популярные вопросы и переадресация на сайт Иль де Ботэ, предложение связаться с нужным магазином и переход на соответствующий аккаунт по кнопкам, переключение на саппорт-бота, если у пользователя возникала проблема.
Настройка рассылки перед запуском заняла около трех месяцев.
Основной тест рассылки с предновогодними акциями проводили в конце декабря в две серии.
Результат:
Результаты первой рассылки от 26 декабря 2023 года сравнивали с контрольной группой и считали выручку за три дня после отправки писем с 26.12 по 28.12 включительно. В итоге, доля продаж увеличилась на 46%.
Следующую цепочку писем отправили 29 декабря и решили сделать сообщения более простыми, убрав из них картинки: такой эксперимент привел к снижению доставляемости писем и падению доли продаж по сравнению с контрольной группой на 29%.
Вывод: анализ основных каналов коммуникации с клиентами показал высокую эффективность и окупаемость WhatsApp-рассылок при правильном сегментировании аудитории.
- Доставляемость писем выше, если приложение мессенджера у пользователей актуальное, то есть установлено последнее обновление.
- Успешное сообщение обязательно должно быть с картинкой и полезной информацией о скидке или акции.
- Сложная архитектура чат-бота отняла много времени на запуск и не оправдала ожиданий – мало кто из клиентов проходил полный путь.
Опыт Спортмастера: Увеличение продаж с помощью CRM-каналов
Руководитель группы развития персонализации Спортмастера рассказала про модель CRM-маркетинга в компании. Она состоит из трех основных компонентов:
- сегментация,
- персонализация,
- управление каналами.
Для первых двух пунктов важно изучить всю доступную информацию о клиентах. Какие покупки они совершают и каким способом, активно ли пользуются мобильным приложением магазина, подписаны ли на социальные сети Спортмастер.
Помимо этого компания предлагает как при офлайн, так и при онлайн покупке заполнить данные личного аккаунта. Например, зная дату рождения клиента, Спортмастер сможет его поздравить и подарить индивидуальную скидку.
Сегментирование аудитории в компании тщательно продумано. Оно строится на основе совершенных покупок или просмотренных товаров по специально разработанной разметке и учитывает участие клиента в мероприятиях Спортмастера.
При делении на группы маркетологи бренда обращают внимание на то, какой вид спорта предпочитает пользователь, насколько он чувствителен к цене и бренду, каким способом покупает. Один клиент может относиться сразу к нескольким сегментам.
Но это еще не все! При подготовке рассылок маркетинг-департамент Спортмастера обращает внимание на:
- сезонность товара,
- жизненный цикл клиента, то есть насколько он активен,
- вероятность его отклика на конкретное предложение,
- на текущий уровень продаж и поступление новых товаров.
Такую детализированную и многосоставную схему сегментации вручную воплощать долго, поэтому на помощь пришли силы искусственного интеллекта. К анализу больших данных и подбору на его основе оптимальной маркетинговой стратегии под профиль клиента успешно подключили ML-алгоритмы.
Тестирование ML-модели для увеличения конверсии
ML-модель отбирала группу неактивных клиентов для рассылки промокода на покупку, которую разделили на контрольную и целевую группу для снижения погрешности эксперимента. Умные ML-алгоритмы вовлекли в 2 раза больше “спящих” клиентов, чем стандартные способы реактивации.
По итогам серии тестов Спортмастер планирует полностью автоматизировать и ускорить рутинные процессы работы с клиентами через ML-модель.
Главное правило эффективности рекламных кампаний Спортмастер: знание клиента вашей компании – центральное ядро коммуникаций.
Опыт Rendez-Vous: Как получить дополнительные продажи с рассылок по обогащенным базам, или как важны детали в тестировании гипотез
Несмотря на богатую внутреннюю базу клиентов Rendez-vous понимали, что привлечение новых клиентов через компании-партнеры может хорошо повлиять на выручку. Компания поставила себе задачу увеличить число клиентов в базе благодаря объединению ресурсов и протестировать эффективность рассылок с обновленными данными.
Для достижения цели Rendez-vous наметила 3 основных вектора работы:
- Возвращение клиентов, которые ушли к конкурентам.
- Реактивация пользователей через разнообразие контента по любимым категориям товаров.
- Работа с клиентами, у которых есть дети.
Кейс 1. Возвращение клиентов
Коллеги из Rendez-vous отобрали почти 200 000 неактивных клиентов, которые ничего не покупали у них в течение длительного времени. Из них 10% выделили в контрольную группу, которая не получала рассылок в принципе.
От партнеров компания получила в базу +42500 таких же “спящих” пользователей. И из своей базы случайным образом отобрали столько же участников эксперимента. 90% каждой из групп отправляли письма с подарочными промокодами, 10% просто информационную рассылку.
Результаты показали хороший Open Rate по всем сегментам. Конверсия в покупку была практически одинаковой, а средний чек, на удивление, оказался выше у тех клиентов, которые получали письма без промокода.
Итоги эксперимента Rendez-vous связывают с недостатком контрольных групп, а также с маленьким числом участников, которым приходили письма без промокода – данные получились не совсем достоверными.
Кейс 2. Аудитория, заинтересованная в детских товарах
Rendez-vous хотели протестировать результативность рассылок для сегмента клиентов, интересующихся детскими товарами. Контакты для рассылки собирали как из внутренней базы, так и партнерской. В качестве контрольной группы взяли клиенток, которые ничего не покупали в RV для детей. Одной категории направляли письма с рекомендациями детских товаров, другой с общей рекламой.
Анализировали результаты по следующим показателям: Open Rate, конверсия в покупку, средний чек. По всем трем группам цифры получились практически равными. Маркетологи Rendez-Vous связывают это с тем, что они не учли сезонность – эксперимент проходил в сентябре, когда дети возвращаются в школу и спрос на детские товары повышен в принципе.
Кейс 3. Реактивация клиентов через работу с контентом
Команда маркетинга RV собрала базу около 300 000 полуактивных клиентов из собственной и дополнительной базы от партнеров. Из них выбрали порядка 80 000 человек, кто чаще покупали джинсы и спортивные товары у других компаний, другие 80 000 клиентов выбрали рандомно. 90% каждой из групп получали тематическую рассылку с интересными им товарами, 10% не получали писем.
Рассылка по любимым категориям товаров клиентов сработала, так как конверсия в покупку была высокой, а итоги теста принесли внушительную выручку компании.
Маркетинг-отдел Rendez-Vous планирует и дальше сотрудничать с партнерами для расширения базы, выделять больше ресурсов на тестирование для улучшения результатов, а также хотят подключить дополнительные каналы коммуникации и протестировать рассылки через мессенджеры.
Следующее такое мероприятие TextBack пройдет совсем скоро – пока можно подумать над классными кейсами, о которых важно рассказать.
