Только сильно смущает расчет итогового резльтата. Правильно понял, что вы сравниваете результат ВСЕХ писем отправленных в рамках RF подхода с письмами по РЕАКТИВАЦИИ?
Сравнивается результат RFM-триггеров (среднего показателя по всем сценариям) и триггера «Реактивация». Результат RFM-триггеров выше при значительно меньшем количестве отправленных писем.
При внедрении RFM-сегментации в массовые письма эффективность можно повысить еще сильнее.
Лана, разделяю недоумение Евгения выше. Странно сравнивать реактивационную рассылку с рассылкой активным клиентам, ничего другого и не могло получиться. Почему вы считаете такое сравнение корректным? Кроме того, клиенты и без коммуникации иногда совершают покупки. Приведенная конверсия "чистая", за вычетом контрольной группы?
Также интересно было бы узнать насколько соотносится относительный размер прямоугольников клиентских групп на картинке с фактическими долями групп в клиентской базе. Неужели у Техносилы такие частые покупки что доля "активных" при таких условиях более 10%, а "спящих" только 30? Я интуитивно предположу что разовых клиентов будет процентов 50, а группа "лояльные" процента 3-4. Или вы отправляете в "мертвые" и не учитываете всех клиентов, которые совершили два заказа, сделали перерыв в покупках в 76 дней и не отреагировали на письмо реактивации со скидкой? Но это не супермаркет, нормальной моделью покупок будет являться покупка пару раз в год. У человека за 76 дней просто потребности в повторной покупке не возникло.
И, наконец, что вы вкладываете в слово "омниканальный"? При анализе эффективности коммуникации учитывались оффлайн-покупки, сделанные в магазинах или только заказы онлайн? А если учитывались, то каким образом их идентифицировали, какие-то карты постоянного покупателя Техносилы и CRM?
Кейс очень интересный, но пока больше вопросов вызывает. ))
Сетка удержания строится отдельно для каждого магазина: база подписчиков делится по определенному алгоритму по частоте и давности покупок. И в зависимости от полученных данных формируются сегменты. Для разных сфер и разных магазинов границы сегментов будут отличаться.
Спасибо за статью, полезный кейс.
Только сильно смущает расчет итогового резльтата. Правильно понял, что вы сравниваете результат ВСЕХ писем отправленных в рамках RF подхода с письмами по РЕАКТИВАЦИИ?
Спасибо!
Сравнивается результат RFM-триггеров (среднего показателя по всем сценариям) и триггера «Реактивация». Результат RFM-триггеров выше при значительно меньшем количестве отправленных писем.
При внедрении RFM-сегментации в массовые письма эффективность можно повысить еще сильнее.
Интересный подход. Но я был убеждён, что E-Mail-рассылка не работает.
скорее наоборот - во многих отраслях она работает мощнее всех прочих каналов.
Берём промокод, техносилу и воду. Смешиваем. На выходе получаем готовый кейс за минуту.
а где история, когда своим спамом «Оставайтесь с нами» вы теряете клиентов?
Лояльным клиентам скидки не положены. Все что нужно узнал.
Лана, разделяю недоумение Евгения выше. Странно сравнивать реактивационную рассылку с рассылкой активным клиентам, ничего другого и не могло получиться. Почему вы считаете такое сравнение корректным?
Кроме того, клиенты и без коммуникации иногда совершают покупки. Приведенная конверсия "чистая", за вычетом контрольной группы?
Также интересно было бы узнать насколько соотносится относительный размер прямоугольников клиентских групп на картинке с фактическими долями групп в клиентской базе.
Неужели у Техносилы такие частые покупки что доля "активных" при таких условиях более 10%, а "спящих" только 30? Я интуитивно предположу что разовых клиентов будет процентов 50, а группа "лояльные" процента 3-4.
Или вы отправляете в "мертвые" и не учитываете всех клиентов, которые совершили два заказа, сделали перерыв в покупках в 76 дней и не отреагировали на письмо реактивации со скидкой? Но это не супермаркет, нормальной моделью покупок будет являться покупка пару раз в год. У человека за 76 дней просто потребности в повторной покупке не возникло.
И, наконец, что вы вкладываете в слово "омниканальный"? При анализе эффективности коммуникации учитывались оффлайн-покупки, сделанные в магазинах или только заказы онлайн? А если учитывались, то каким образом их идентифицировали, какие-то карты постоянного покупателя Техносилы и CRM?
Кейс очень интересный, но пока больше вопросов вызывает. ))
Они еще работают?
RF-анализ - это иммунологический анализ на ревматоидный фактор, не путайте людей
Подскажите, а почему были выбраны именно такие границы между ячейками по давности покупки и по количеству покупок?
Сетка удержания строится отдельно для каждого магазина: база подписчиков делится по определенному алгоритму по частоте и давности покупок. И в зависимости от полученных данных формируются сегменты.
Для разных сфер и разных магазинов границы сегментов будут отличаться.