Оффтоп Vladislava Rakhmanova
3 156

Кейс OnlineTours: увеличение конверсии почтовых рассылок в продажи до 15%

Личное общение или автоматическая генерация предложений — сравнение двух подходов от сервиса по продаже туров.

В закладки
Операционный директор OnlineTours Алексей Жебелев

Менеджеры по продажам делятся на два класса: те, кто ненавидит холодные продажи, и те, кто их как-то научился терпеть. Холодные продажи в туризме кажутся почти невозможными. Скорее всего, так оно и есть. Слишком уж редкое явление для среднестатистического соотечественника — отпуск. А отпуск, проведенный за границей, случается ещё реже.

Поэтому нам всегда казалось странным стремление наших коллег по туристическому рынку обзавестись чужой базой клиентов и начать её «возделывать». Мы отлично понимали, что гораздо более эффективным может оказаться повышение качества работы с нашими прошлыми и текущими клиентами.

Три года назад мы стали собирать поведенческую активность посетителей нашего сайта. Конечно, мы и раньше что-то считали, как-то анализировали и делали выводы, основываясь на тех данных, которые нам были доступны. Но именно три года назад мы стали не просто считать посетителей и их клики, а начали собирать данные о заполнении поисковых форм, глубине скроллинга, времени между сессиями конкретного клиента, количестве просмотренных фотографий на странице конкретного отеля и даже заходов одного и того же клиента с разных устройств.

Массив информации рос с пугающей скоростью. Но мы ещё не до конца понимали, как её качественно использовать. Начали с проверки первой идеи: если пользователь пришел к нам на сайт и ведет себя особым образом, значит, он хочет в отпуск. Мы стали обращать внимание на различные действия посетителей, которые могли указывать на готовность к покупке:

  • ​Запустил пять поисков, в результате просмотрел не менее 15 вариантов туров.
  • Запустил десять поисков в течение семи дней, просмотрел 20 туров.
  • Запустил десять поисков, просмотрел 20 туров, в десяти из них кликнул на фотографии или долистал до отзывов.

Было еще несколько гипотез, которые казались нам логичными и требующими внимания, но общая концепция понятна — комбинация поведенческих характеристик должна приводить к повышению вероятности совершения покупки.

Мы стали анализировать поведение всех пользователей и выявлять среди общей массы тех, кто нам казался готовым к покупке. Дальше эта выборка сужалась еще сильнее, потому что мы выбирали лишь тех, чей телефон мы знаем. А номер клиента мы знаем лишь в двух случаях: либо он уже отдыхал с нами, либо оставлял у нас заявку на подбор тура.

Для клиентов, прошедших через эту воронку, мы создавали холодную заявку. В ней указывался клиент и то, что он в последнее время смотрел у нас на сайте (курорты, отели, их категории звездности и типы размещения). После этого наши менеджеры отдела продаж обзванивали таких клиентов и предлагали купить тур на понравившийся курорт или в отель.

Было приятно слышать, как клиенты реагировали на такие звонки. Для многих было удивительно получить звонок от OnlineTours именно в процессе подбора или размышления об отпуске. «Как вы узнали?!», «Ничего себе у вас технологии!», «Большой брат работает в OnlineTours?» — таких реакций было очень много. Были и негативные, но их — минимальное количество.

Напомнить о себе, продемонстрировать готовность помочь — это, конечно, очень хорошо, но наша цель была в увеличении продаж. К сожалению, нам не удалось её достичь — конверсия созданных автоматически заявок в продажу составила в среднем не более 3% (для каких-то входных коэффициентов она была выше, для каких-то — ниже). А времени на общение с клиентами уходило очень много. Мы были вынуждены признать, что эксперимент оказался неудачным.

Честно говоря, мы не нашли ответа на вопрос, почему же наша отличная идея с холодными заявками не взлетела. Но мы не оставили мысль использования анализа поведения возвращающихся клиентов на сайте. В начале апреля мы запустили очередной эксперимент.

Когда мы видим, что на сайт вернулся наш клиент, мы можем посмотреть, что его интересует, и показать ему наиболее выгодные предложения. Но как понять, что же наиболее выгодно именно сегодня и именно для этого клиента?

Каждый день на рынке предлагается около 40 миллионов уникальных туров. Уникальность тура заключается в следующих параметрах:

  • Город вылета.

  • Дата вылета.

  • Отель.

  • Длительность тура.

  • Питание.

  • Тип номера.

  • Состав путешественников.

  • Туроператор.

Сложность заключается в том, что эти 40 миллионов туров имеют свойство видоизменяться в течение дня. Какие-то предложения пропадают, какие-то появляются, а у каких-то меняется цена. И всё это приводит к тому, что в нашем поиске в день может быть до 220 миллионов туров. И мы хотим найти среди них то, что может быть выгодно конкретному туристу — с его личными предпочтениями, возможностями и желаниями.

Например, конкретный пользователь ищет у нас на сайте «Турция, 5 звёзд, всё включено» на середину июня, а потом смещает свой интерес в сторону отелей классом пониже. Мы можем смело делать вывод: у человека есть ограниченный бюджет на отпуск.

Пользователь становится нам более или менее понятен после нескольких поисковых запросов на сайте. Но мы знаем, что зачастую бюджет на отдых может меняться в большую сторону, если предложить клиенту именно то, что он хочет. Как же этого добиться?

Итак, дано: пользователь хочет отдохнуть в Турции 10-14 ночей в середине июня с семьей из четырёх человек (два взрослых и два ребенка). Он обращает внимание на отели, работающие по принципу «всё включено» и расположенные на первой линии моря. Ориентировочный бюджет — до 100 тысяч рублей.

Решение. Мы знаем, как менялась цена почти во всех турецких отелях за последние две недели. Мы выбираем из общей массы все те предложения, которые сейчас упали в цене наиболее сильно. Да, на эти предложения наш потенциальный клиент не обратил внимания, потому что они могли затеряться в общей массе поисковой выдачи.

Но если мы сможем показать ему, что текущая цена этого отеля снизилась на десятки процентов по сравнению с ценой неделю назад, возможно, он пересмотрит свое первоначальное решение. Поэтому мы собираем набор предложений для него, сдвигая даты вылета, длительность отпуска и выбирая наиболее привлекательные варианты. Всё это отправляем по электронной почте.

Тут начинается самое интересное: OpenRate у таких писем доходит до 85%, ClickRate — до 65%, а конверсия из письма в продажу свыше 15% — и всё это без участия человека, а значит, без лишних затрат. По сравнению с нашим первым подходом к холодным заявкам результат просто великолепный.

Сейчас мы продолжаем эксперименты с подбором наиболее привлекательных предложений. Похоже, тут ещё есть куда расти. Мы хотим, чтобы когда-нибудь клиентам достаточно было бы просто намекнуть нам на то, что им нужно, а всю остальную работу по поиску максимально выгодного и хорошего предложения мы выполним сами.

#Кейсы

{ "author_name": "Vladislava Rakhmanova", "author_type": "editor", "tags": ["\u043a\u0435\u0439\u0441\u044b"], "comments": 12, "likes": 27, "favorites": 24, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 24627, "is_wide": false, "is_ugc": false, "date": "Wed, 21 Jun 2017 13:02:58 +0300" }
{ "id": 24627, "author_id": 75278, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/24627\/get","add":"\/comments\/24627\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/24627"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199791 }

12 комментариев 12 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
2

1. 85% - на каком объеме? 100 писем?
2. "В начале апреля мы запустили очередной эксперимент" - значит предыдущий был раньше, т.е. зимой? А апрельский был нацелен на летний отпуск в Турции? Может поэтому он "выстрелил"?

Ответить
0

Денис, приветствую!

Ответить
1

1. По этому кейсу с понижением цены на отель мы отправляем сейчас в среднем 25 тыс писем в неделю.
2. Мы экспериментируем круглогодично. Постоянно что-то запускаем и пробуем. В зимних экспериментах используются те направления, что популярны зимой и которые люди ищут зимой. На мой взгляд, сезонность влияет, но не является определяющим фактором успеха экспериментов.

Ответить
1

Хорошая статья, спасибо. Правда, сложилось впечатление, что если убрать немножко текста, то получится:
"мы настроили триггерные рассылки с предложением регионов/туров/запросов, чья стоимость за период упала сильнее всего".
То есть, отправляете пользователям самые дешевые варианты туров согласно их запросам по региону, основным доп. функциям (кол-во звезд, удаленность от пляжа и т.д.), дате.
Хороший кейс, и круто, что обрабатываете поисковые запросы - в этом самая большая ценность всего кейса, как по мне.
p.s тоже безумно интересно, на каком объеме open rate 85%, поедлитесь, пожалуйста)

Ответить
0

Триггерная рассылка может и простая, но тут ведь самое интересное - это техническая сторона, как они пользователя идентифицировали?
Я полагаю что при поиске предложений процент залогинов на сайте близок к нулю, поэтому хоть сколько-то значимый эффект можно получить если использовать не только явную регистрацию на сайте, но и связку кука/телефон, чтобы узнавать клиента, который логинился когда-то давно. Вот про этот механизм было бы интересно почитать.

Ответить
3

Александр, добрый день! Мы сейчас идентифицируем примерно 10% трафика на сайте. Благодаря автологину из писем + запоминаем авторизацию и делаем автологин при следующих заходах, если пользователь хотя бы раз авторирозовался на сайте. Работаем над увеличением этого %.

Ответить
0

10% - хороший результат, это довольно много. А можете немного поподробнее рассказать?
Больше логинов - нужна мотивация пользователя, плюшки в виде бонусов, заполненных контактных данных, а то и персональных для автоматической подачи документов.
С другой стороны, автологин (по куке?) - это риск доступа посторонних лиц ко всем этим клиентским данным. Как решаете этот вопрос?

Ответить
0

Ну вот я тоже думаю, что тут только кука + google id или типа того, но мне понравилось, что продумали обработку поисковых запросов грамотно, как я понял. Вариаций ведь действительно много, хотя могли и парой ключевых параметров ограничиться, чтобы не плодить сегменты и не сужать выборку.

Ответить
1

Хороший кейс как из спамера (холодные звонки считаю это ад и всем кто их использует гореть в аду) превратиться в хороший рекомендательный сервис, главное чтоб у вас было согласие людей получать рассылку, хотя OpenRate 85% (у нас выше 56% ни разу не поднимался) показывает что с этим скорее всего все ок.
Молодцы.

Ответить
0

Хороший кейс.
Но идея не нова.

Ответить
0

Фишка по формированию лида и отзвону старому клиенту в зачет.

Ответить
0

Привет, Лёш.

Рад, что эксперименты продолжаются:).

А не считаете, что это связано с естественным процессом "подогревания" людей ближе к сезону? По сравнению с чем конверсия повысилась на 15%?

Ответить
0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Компания отказалась от email
в пользу общения при помощи мемов
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }