Персонализированное общение и измерение результатов — принципы email-маркетинга Hoff
Рассылка приносит сети гипермаркетов мебели и товаров для дома Hoff 65,8 млн рублей в месяц, что составляет 8,53% от оборота компании.
У сети 35 магазинов в городах России. Сайт Hoff просматривают 40 млн раз в год, а в офлайн-магазины заходят более 4 млн посетителей. Сейчас база данных Hoff составляет 2,5 млн подписчиков.
Подход к email-маркетингу в Hoff строится на трёх ключевых принципах: персонализированное общение, постоянное улучшение коммуникаций с помощью A/B-тестирования, правильный анализ и измерение результата.
Для реализации подхода по этим принципам Hoff с 2015 года использует сервис Mindbox. Он выполняет роль email-платформы для централизации, сегментации, отчётности и управления данными о клиентах: поведении, покупках в онлайне и офлайне. Вторая задача Mindbox — управление email-маркетингом: техническое обеспечение триггерных и регулярных рассылок, персонализации, товарных рекомендаций в рассылках.
Персонализированное общение
В Hoff одновременно работает 38 триггерных рассылок, автоматически реагирующих на действия или бездействие покупателей. Каждое сообщение в рассылках персонализировано. Оно создаётся автоматически перед отправкой и учитывает индивидуальные характеристики: историю покупок покупателя, количество баллов, текущие акции, наличие товаров в конкретных регионах.
Часть триггерных рассылок направлена на генерацию контента клиентами: они пишут отзывы, присылают фотографии покупок. На триггерные рассылки приходится 40% от выручки канала.
Основа персонализации — единый профиль покупателя. В нём находится информация обо всех взаимодействиях пользователя и компании: поведение на сайте, покупки в онлайне и офлайне, сервисные обращения в магазин, реакция на рассылки.
Для этого в Mindbox передаются и объединяются данные обо всех взаимодействиях с покупателями из внутренних систем компании: с сайта на «Битриксе», из системы лояльности Manzana, из систем товарооборота Axapta, где хранится информация о покупках и номенклатурах компании.
За чистотой данных следит автоматический алгоритм дедубликации. Он находит, проверяет и склеивает данные. Его задача — сделать так, чтобы у одного пользователя не получилось две карточки с разрозненными данными.
В результате у Hoff есть почти полный портрет всех клиентов и возможность работать с их данными, сегментировать аудиторию и использовать данные профиля при составлении автоматических писем: историю покупок, номер карты пользователя, актуальный на момент отправки баланс, регион.
Персонализация по регионам
Централизация данных позволяет собирать письма по всем регионам, с которыми работает Hoff, с учётом ассортимента продукции и цен: клиент из Краснодара в письме с рекомендациями не увидит список товаров, доступных только в Москве, а клиент из Самары не увидит писем с ценами Екатеринбурга.
Письма собираются автоматически без участия маркетолога перед отправкой. Благодаря этому маркетолог экономит время — не нужно создавать и проверять несколько разных шаблонов писем для каждой рассылки и можно сфокусироваться на более важных задачах.
Персонализация по частоте коммуникаций
Все клиенты в базе Hoff делятся на две группы по жизненному циклу: «активные» и «теряющие интерес».
Для «теряющих интерес» подписчиков маркетологи Hoff с помощью Mindbox подготовили и настроили автоматические рекламные кампании, чтобы мотивировать их вернуться к общению. Им предлагают выбрать, какие рассылки и как часто они хотят получать. Выбрав тип рассылки, клиенты попадают в сегмент, соответствующий их выбору, и получают только те рассылки, которые им подходят.
Если клиенты вообще не реагируют на цикл рассылок о частоте коммуникаций, система отписывает их от массовых рассылок и подписывает на еженедельный дайджест.
Дайджест для каждого клиента формируется персонально и автоматически. В него входят свежие записи из блога, баннеры и акции, актуальные для региона. Тема письма тоже формируется автоматически — из статей блога, попавших в письмо. В результате каждый клиент получает автоматическое, но уникальное письмо.
Постоянное улучшение коммуникаций
Маркетологи Hoff постоянно генерируют и тестируют новые гипотезы: заголовки, содержание писем, различные варианты товарных рекомендаций, скидки, цепочки последовательных сообщений, срок между сообщениями в цепочках и так далее. За последние полгода были протестированы десятки гипотез.
Принцип работы: сформулировать гипотезу, запустить механику на тестирование, сделать выводы по результатам.
За счёт автоматизации A/B-тестирование кампаний проводится в несколько кликов.
Тестирование механики с «брошенными корзинами»
Например, чтобы оптимизировать кампанию с «брошенными корзинами», тестировали несколько гипотез.
Гипотеза 1: тема письма влияет на показатель открытий.
Маркетологи Hoff придумали десять тем для письма с напоминанием о брошенной корзине и запустили тестовую рассылку, чтобы выяснить, какая из них привлекательнее для получателей.
Гипотеза подтвердилась.
Гипотеза 2: количество товаров в письме и наличие рекомендаций влияют на конверсию.
Маркетологи Hoff предположили, что желание сделать заказ у пользователя зависит от того, какой тип информации содержится в письмах и как он оформлен. Для проверки гипотезы они сверстали шесть разных шаблонов писем с разными блоками и провели тест.
Гипотеза подтвердилась. Оказалось, что конверсия выше, если в письме нет блока с рекомендациями, то есть ничего не отвлекает пользователя от покупки.
Тестирование динамических блоков в письме
Ещё один пример A/B-тестирования гипотезы с помощью Mindbox — маркетологи проверяли, могут ли повлиять динамические элементы в письме на конверсию.
Гипотеза: таймер с ограничением по времени увеличивает конверсию.
Перед одной из масштабных распродаж запустили массовую рассылку: 23270 клиентов получили письма с таймером, 23372 — письма с баннерами без таймера.
Гипотеза не подтвердилась. Тест показал, что конверсия писем одинаковая — наличие счётчика в рассылке не повлияло на поведение подписчиков и не увеличило конверсию.
Чтобы оценить результаты тестирования, проверили их на калькуляторе A/B-тестов.
Правильное измерение результатов
Руководители Hoff хотят точно знать, сколько денег приносят рассылки в рублях, независимо от конкурентной обстановки, рынка и сезонных колебаний. Поэтому для достоверной оценки дохода от рассылок стали применять метод измерения с помощью контрольных групп. Ещё один важный момент для понимания результата — единая отчётная система, которая собирает данные из нескольких источников в одном месте.
Чем сложнее email-маркетинг, тем сложнее его измерять. В Hoff с контролем результатов было две сложности:
- Отчёты розничных магазинов и отчёты программы лояльности содержались в разных системах. Чтобы построить общий отчёт, данные нужно было собирать из каждой системы отдельно.
- Стандартная методика измерения через Google Analytics для Hoff не подходила. Она не позволяла увидеть, какая по счёту точка контакта произошла с пользователем, или отследить информацию о продажах в розничных магазинах. Например, если клиент перешёл из письма и посмотрел диван, а потом купил его в офлайн-магазине, Google Analytics об этом не расскажет.
Единый центр данных для отчётов
Проблему с отчётами по рассылкам решили с помощью Mindbox. После обработки аналитики Hoff получают четыре типа данных по каждому подписчику:
- Источник попадания в базу данных.
- Тип и количество отправленных писем — этой информацией пользуются, например, в call-центрах, чтобы знать коммуникацию с клиентом и учитывать это в разговоре.
- Показатели открытия (open rate) и кликов (click rate) писем.
- Тип и название событий, которые совершил подписчик, в том числе просмотры сайта и покупки в рознице.
Эти данные помогают Hoff правильно интерпретировать поведение пользователей, отслеживать последнее действие клиента перед заказом, изучать предшествующие точки касания с брендом. Все выгрузки делаются автоматически.
Измерение результатов с помощью контрольной группы
Почему не подошёл Google Analytics
В Google Analytics оказалось сложным правильно учитывать некоторые нюансы. Например:
- Если запускать десятки кампаний и постоянно их обновлять, то невозможно оценить добавленный эффект от изменений. Не получится узнать, что именно повлияло на изменения в показателях Google Analytics — конкретная рассылка или иное действие.
- Невозможно отследить реальную реакцию клиентов на рассылки: кто-то мог действительно перейти по ссылке и сразу купить диван, а кто-то мог получить информацию и через пару недель на выходных отправиться в магазин, чтобы посмотреть диван поближе и купить его в офлайне.
Поэтому чтобы получить достоверные результаты, пользовались методом измерения с помощью контрольной группы.
Контрольная группа — это маленькая группа подписчиков, которая не участвует в рекламной кампании. Система Mindbox набирает эту группу из всех подписчиков случайным образом раз в период, например, раз в месяц.
Новые клиенты распределяются в течение периода автоматически.
Контрольная группа формируется таким образом, чтобы сравнение было корректным.
По итогам периода или после завершения рекламной кампании можно сравнить разницу между значениями: какие показатели у тех, кто получал рассылку, и какие у тех, кто не получал. Это помогает достоверно узнать, есть ли эффект от рассылок. Сравнить можно средний чек, доход, конверсию, количество покупок, любой другой нужный показатель.
Результат
За три года работы Hoff и Mindbox запустили сотни триггерных и массовых кампаний, основываясь на трёх принципах работы.
Персонализировать общение — создавать сотни автоматизированных точечных кампаний, создавать уникальный контент и акции для каждого подписчика, персонализировать каждое письмо, а не спамить всех повторяющимися сообщениями.
Постоянно экспериментировать и улучшать — помнить, что всегда возможен лучший способ коммуникации с клиентом, и это можно протестировать.
Правильно измерять эффект — считать добавленный, а не абсолютный эффект с помощью контрольных групп.
Благодаря этому подходу добавленная выручка компании Hoff от email-маркетинга составляет 65,8 млн рублей в месяц. Такие результаты показывают, что при правильном использовании email-маркетинг может быть самым эффективным каналом с точки зрения возврата инвестиций.
Вы покупателей с подписчиками по емейлам сопоставляли или по кукам?
По всем доступным идентификаторам. У нас единый профиль. И емейлы и кука. Причем если человек читает полученное письмо с нового устройства - мы об этом узнаем и это новое устройство привяжем к человеку, начнем собирать статистику.
это круто!
каким сервисом это делаете или самописным?
Я работаю в компании mindbox, это платформа для автоматизации маркетинга. Все, что в кейсе, делалось в нашем продукте. И вот в продукте есть в том числе такая фича идентификации.
А вы учитывали конверсию покупателей, которые перешли на сайт и создали новый заказ на сайте?
В письме отправлялся тот состав корзины, который был у клиента. Если потом клиент на сайте делал заказ с другими товарами, он все равно попадал в конверсию по этим рассылкам. Мы не сверяли, совпадают ли товары из брошенной корзины с товарами, которые клиент купил.
Тогда выводы не верны. Эксперимент поставлен некорректно.
Конверсия упала, но прибыль выросла.
Не понятно, почему прибыль выросла.
Произошло событие брошенной корзины. Половине было отправлено письмо без рекомендаций. Половине - с рекомендациями.
Потом посмотрели, сколько потребителей в каждой группе сделали заказ. Причем отслеживались любые заказы. И вот даже если отслеживать любые заказы (и новые тоже), то у потребителей с письмом без рекомендаций их было больше.
В чем некорректность эксперимента? Где прибыль выросла? (в статье речь и гипотеза про конверсию, но можно добавить, что средний чек не упал)
На таймере: "да начала акции осталось..." - в чем смысл такого таймера? или это ошибка?
Если клиенты вообще не реагируют на цикл рассылок о частоте коммуникаций, система отписывает их от массовых рассылок и подписывает на еженедельный дайджест.Вот это очень здорово! Как реализовали?
Комментарий удален модератором
вопрос именно про mindbox - они же на этой платформе делали.
как это делается в общем и целом я и сам знаю.
1. при повторном вводе email в блоке подписки письмо с промокодом улетает в спам. по идее должна быть проверка на присутствие email в базе
2. письмо с промокодом явно заточено под распечатку и поход в магазин - это специально? почему нельзя просто скопировать номер промокода из письма для оформления заказа в ИМ?
3. нет дабл опт-ина и не пришло какое-то велком-приветствие - может с задержкой должно прийти?