Оцениваем эффективность программы лояльности в маркетинге

Построили программу лояльности, но не знаете, как оценить зарабатываете ли вы или сжигаете бюджет? Пугает большое количество метрик и ничего непонятно? Разбираемся вместе с командой MAXMA в основных показателях.

Когда мы говорим про маркетинг, то часто представляем завлекающую рекламу, которая приведет клиента в магазин. Но при этом мало кто в этом представлении задумывается, что будет с покупателем дальше. Чтобы не терять своих людей и увеличивать выручку, маркетологи используют программы лояльности как инструмент удержания клиентов. Ни один инструмент в бизнесе не существует без метрик для оценки. Лояльность — не исключение. Для понимания, как влияет созданная программа на бизнес, нужно проводить регулярный аналитический срез по ряду показателей.

Lifetime value (LTV) — метрика, которая показывает прибыль от клиента за все время его жизни с брендом.

Для бизнеса и маркетинга в частности LTV нужен для оценки качества работы программы лояльности.

Часто первая покупка не покрывает расходы на маркетинг, и это стандартная практика. Чтобы окупить первичные вложения в приведенного клиента, покупатель должен продолжать взаимодействовать с брендом и совершать регулярные покупки — стать лояльным. Чем дольше клиент живет, тем больше прибыль с одного человека и, следовательно, происходит покрытие расходов на привлечение. На это и работает программа лояльности.

На LTV влияет, помимо коммуникации, и сам продукт. С первой и единственной сделки получить серьезную прибыль практически невозможно. В таком случае важно, чтобы продукт и сервис были качественными — чтобы клиент хотел вернуться.

Несмотря на большое количество вариантов расчета данного показателя, стандартно принято использовать формулу:

Lifetime — метрика, обозначающая период жизни покупателя: от первой покупки до последней.

Average Revenue Per Paying User (ARPPU) — показатель средней доходности с одного покупателя за выбранный период.

Расчет данной метрики происходит по формуле:

Рассмотрим на примере.

Доход: 100 000 р./мес.
Количество уникальных покупателей: 1 000 чел./мес.
Период жизни: 12 мес.

ARPPU = 100 000 / 1 000
ARPPU = 100 р.

Значит, один покупатель, в среднем, приносит бренду 100 р. в месяц.

LTV = 12 * 100
LTV = 1 200 р.

Итого, прибыль с одного клиента за весь его срок жизни с брендом составит 1 200 р.

ARPPU могут путать с ARPU, но помимо букв, разница все же есть.

Average Revenue Per User (ARPU) — показатель средней доходности с одного пользователя. Метрика часто используется при оценке эффективности работы e-commerce, где анализируется входящий трафик на сайт.

ARPPU в отличие от AOV (среднего чека) показывает средний доход с одного покупателя, а не с одной покупки. В результате, чем чаще клиент приобретает товар в указанный период, тем сильнее ARPPU будет отличаться от AOV.

Average Order Value (AOV) — средний чек, показатель среднего дохода с одной покупки.

Считается по формуле:

Рассмотрим на примере с учетом прошлых данных.

Доход: 100 000 р./мес.
Количество покупок: 2 000 шт./мес.

AOV = 100 000 / 2 000
AOV = 50 р.

Значит, средний доход с одной покупки составил 50 рублей.

Как видите, в нашей задаче ARPPU значительно отличается от AOV.

По среднему чеку определяется покупательская способность клиентов. Показатель помогает при оценке качества маркетинговых вложений, работы программы лояльности и в том числе характеризует клиента. Естественно, AOV должен расти, будучи напрямую связанным с выручкой компании. Различные акционные механики и правильное построение программы лояльности позволяют управлять данным показателем.

Согласно исследованию Deloitte покупательского поведения в России за 2021 год, самые высокие показатели по среднему чеку у электронной и бытовой техники (9 470 р.), купленной в магазине, а самый низкий — у готовой еды, приобретенной в офлайне (840 р.).

Purchase Frequency (F) — среднее значение количества совершенных покупок клиентом за определенный период времени.

Формула расчета:

Продолжим считать нашу задачу.

Количество покупок: 2 000 шт./мес.
Количество уникальных покупателей: 1 000 чел./мес.

F = 2 000 / 1 000
F = 2

Значит, в среднем, 2 раза в месяц клиенты приобретают товар бренда.

На частоту покупок влияет коммуникация с клиентом и формирование акционных поощрений с ограничением по времени.

Согласно исследованию Deloitte покупательского поведения в России за 2021 год, самые высокие показатели по частоте покупок в месяц у продуктов питания, купленных в офлайн-магазинах (17,2), а самые низкие — товаров для дома и строительства, заказанных через интернет (0,8).

Return on marketing investment (ROMI) — показатель эффективности вложений бизнеса в маркетинг на привлечение, удержание клиента.

Часто среди маркетологов можно встретить обозначение ROI. Несмотря на другую формулу расчета, в последнее время ROMI и ROI становятся взаимозаменяемыми понятиями.

Расчет ROMI происходит по формуле:

Предположим, что мы сделали рекламную sms-рассылку.

Доход от вложений в маркетинг: 25 000 р.
Затраты на рассылку: 10 000 р.
ROMI = (25 000 — 10 000) / 10 000 * 100%
ROMI = 15 000 / 10 000 * 100%
ROMI = 1,5 * 100%
ROMI = 150%

Это означает, что каждый вложенный рубль в данную sms-рассылку принес компании 1,5 рубля. Положительное значение является хорошим показателем.

Рассмотрим и негативный вариант, где затраты на рассылку составят 30 000 р. при том же доходе от вложений (25 000 р.):

ROMI = (25 000 — 30 000) / 30 000 * 100%
ROMI = -5 000 / 30 000 * 100%
ROMI = -0,17 * 100%
ROMI = -17%

В результате расчетов мы делаем вывод, что sms-рассылка оказалась нерентабельной, так как с каждого потраченного на маркетинг рубля бренд потерял 17 копеек.

Выведенное значение помогает определить, насколько успешно проходят маркетинговые мероприятия. Показатель дает понимание, сколько приносит каждый вложенный рубль в работу с клиентом.

Работая с программой лояльности, бизнес может оптимизировать расходы на работу с клиентской базой. В данной статье рассмотрим часть из популярных пунктов, которые покажут эффективность оптимизации.

Снижение расходов за счет чистки базы с некорректными данными для коммуникации. Чаще для идентификации клиента используются мобильные телефоны, но различные системы могут использовать и e-mail клиента.

Обычно рассчитывается среднее значение:

Рассмотрим новую задачу.

Доля ошибочных клиентов от базы: 15%
Затраты на платную коммуникацию: 10 000 р./мес.

Снижение расходов за счет чистки базы = 0,15 * 10 000
Снижение расходов за счет чистки базы = 1 500 р.

Снижение расходов за счет оптимизации каналов коммуникации. Замена платных рассылок (sms) на бесплатные (push и e-mail), микс каналов с помощью каскада. В случае замены и каскадной рассылки рассчитывается:

Посчитаем на примере.

Отправок push: 1 000 шт./мес.
Отправок e-mail: 2 500 шт./мес.
Тариф sms: 3,15 р./sms

Снижение расходов с заменой sms = (1 000 + 2 500) * 3,15
Снижение расходов с заменой sms = 3 500 * 3,15
Снижение расходов с заменой sms = 11 025 р.

Также может идти оптимизация затрат на sms с помощью внедрения сервисных шаблонов и flash-call. В такой ситуации можно определить сумму, которую удалось сэкономить по формуле:

Предположим, что бренд использовал и flash-call, и сервисные рассылки.

Отправок сервисных sms: 2 500 шт.
Отправок flash-call: 2 000 шт.
Тариф обычной sms: 3,15 р./sms
Тариф сервисной sms: 1,8 р./sms
Тариф flash-call: 0,40 р./шт

Снижение расходов с помощью сервисной рассылки = 2 500 * (3,15 — 1,8)
Снижение расходов с помощью сервисной рассылки = 2 500 * 1,35
Снижение расходов с помощью сервисной рассылки = 3 375 р.
Снижение расходов с помощью flash-call = 2 000 * (3,15 — 0,40)
Снижение расходов с помощью flash-call = 2 000 * 2,75
Снижение расходов с помощью flash-call = 5 500 р.
Общее снижение расходов = 3 375 + 5 500
Общее снижение расходов = 8 875 р.

Снизить расходы также можно за счет перехода с дисконтной системы на бонусную. В среднем, более 66% бонусов от всего объема начислений в итоге не списывается клиентами. Но при этом система накоплений работает на частоту покупок и увеличение AOV.

Любой клиент проходит жизненные стадии в связке с брендом и продуктом. В зависимости от того, на каком этапе в конкретный момент времени находится покупатель, нужно подбирать соответствующую коммуникацию для улучшения показателей.

База клиентов в основе делится на новичков, лояльных и отток. Определение пользовательских групп внутри базы зависит от специфики бизнеса и индустрии. От этого также определяется коммуникация клиентов и переход из сегмента в сегмент.

Здесь мы можем рассмотреть погружение покупателей в программу лояльности всей базы. Для оценки можно провести расчет за период:

Посчитаем на примере.

Клиентов в базе: 50 000 чел.
Количество лояльных покупателей: 2 000 чел./мес.

Проникновение = 2 000 / 50 000 * 100%
Проникновение = 0,04 * 100%
Проникновение = 4%

Выходит, что в данном примере 4% активно используют программу лояльности за отчетный период (в данном случае рассматриваем месяц). Естественно, чем выше процент вовлечения клиентов в программу лояльности, тем лучше.

Чтобы оценить потери по клиентам внутри программы лояльности, нужно рассчитывать, какая доля базы холодеет к бренду.

Churn Rate — коэффициент оттока потребителей, которые перестали взаимодействовать с брендом за определенный период времени.

Расчет можно провести по формуле:

Рассмотрим пример ниже.

Количество потерянных клиентов: 1 000 чел.
Клиентов в базе: 50 000 чел.

Churn Rate = 1 000 / 50 000 * 100%
Churn Rate = 0,02 * 100%
Churn Rate = 2%

Кого считать потерянным? Все зависит от бренда и индустрии. Для определения сегмента нужно проанализировать, как часто покупает ваша аудитория и выходит ли она на контакт (открывает письма, откликается на коммуникацию и т.д.).

Чистить базу при нахождении клиента в оттоке, считая его потерянным, не стоит. Таких спящих потребителей нужно периодически включать в общую коммуникацию с брендом, а также проводить реактивацию с уникальным предложением для данной аудитории.

Как узнать, какая доля клиентов продолжила жить с вашим брендом, сколько человек вы смогли удержать?

Customer Retention Rate (CRR) — процент клиентов, которые продолжили использовать ваш продукт за определенный период времени.

Фактически данную долю можно рассчитать достаточно просто:

Также существует отдельная формула для расчета из количественных показателей с учетом уже определенных сегментов:

Для примера рассчитаем CRR за месяц.

Клиентов в начале периода: 50 000 чел.
Клиенты, которые пришли в течение отчетного месяца: 2 000 чел.
Клиенты в конце периода: 51 000 чел.

CRR = (51 000 — 2 000) / 50 000 * 100%
CRR = 49 000 / 50 000 * 100%
CRR = 0,98 * 100%
CRR = 98%

Выходит, что у вас основная база с учетом новичков и лояльников составляет 98% на конец отчетного периода (в нашем случае за месяц).

Если вам нужно сделать быструю оценку будущего состояния жизни клиентской базы и выбрать стратегию по изменению ваших механик внутри программы лояльности, то стоит рассмотреть еще один показатель, связанный с оттоком клиентской базы в настоящем.

Average Customer Lifetime (ACL) — показатель среднего значения жизни клиентов за установленный период.

Формула для определения значения исходит из Churn Rate за выбранный период:

Продолжим считать задачу. Мы выяснили, что Churn Rate в месяц равен 2%.

В таком случае:

ACL = 100% / 2%
ACL = 50

Значит, в среднем, клиенты будут жить с брендом 50 месяцев, то есть более 4-х лет.

Выбор временного промежутка для оценки может быть любым: от недели до года. Работая с программой лояльности, есть возможность влиять на данный показатель и увеличивать его, прорабатывая конкретный клиентский сегмент, который подходит к значению рассчитанного ранее ACL.

Успешность выстроенной программы лояльности, ее логики и маркетинговых механик в CRM- и директ-маркетинге оценивается комплексно.

Существует множество показателей для оценки. В статье разобрана только часть из них.

Удерживая, вы не только растите выручку от постоянных покупателей, но в то же время приводите новых, так как довольные клиенты могут привести своих знакомых или оставить положительный отзыв.

Все показатели стоит оценивать в динамике и также сверяться с рынком. Не стоит выстраивать программу лояльности, «чтобы было». Анализируйте своих клиентов регулярно, не теряйте связь с ними, и адаптируйте стратегию под целевую аудиторию.

Составили для вас небольшую памятку. Сохраняйте, чтобы не забыть!

Над текстом работали: команда MAXMA.com и Head of Marketing Мара Склярова

#программалояльности #crmмаркетинг