Запуск программы лояльности в новых условиях рынка
Статья для тех, кто хочет запустить программу лояльности в новых условиях рынка. Особенно актуально для CEO, маркетологов, аналитиков и тех, кто заинтересован в увеличении прибыли и улучшении персонализированного взаимодействия с клиентом.
Меня зовут Евгений, я более 15 лет реализую ИТ-решения, у меня был опыт открытия офлайн бизнеса, в котором мне пришлось использовать искусственный интеллект, для прогнозирования продаж и рекомендациям по увеличению среднего чека, как это было можно посмотреть здесь. Сейчас моя компания Megainsight создает сервисы, которые помогают офлайн ритейлу увеличить выручку, автоматизировать маркетинговые процессы и повысить уровень коммуникации с клиентом.
Рынок диктует свои правила, и традиционные программы лояльности, основанные на предоставлении скидок и бонусов уже не работают. Сейчас потребители ожидают более персонализированного подхода и хотят получать индивидуальные предложения и рекомендации. Современная программа лояльности предоставляет предпринимателям эффективные инструменты для работы с различными категориями клиентов, чтобы получать максимальную прибыль, а не предоставлять скидку всем подряд.
Пример программы лояльности, которая больше не работает: несколько лет назад базу клиентов делили обычным способом "сумма покупок достигла 5000 ₽, вот скидка 5%, если купишь на 10000 ₽ - 10%, и так далее". При массовой раздаче скидки идет наращивание выручки, но с учетом разной категории товаров, доходность снижается или остается на прежнем уровне. Однако, если учесть затраты на программное обеспечение, обучение персонала, выпуск карт и поддержку, то прибыли не остается. Это означает, что с обычной программой лояльности невозможно заработать.
Современные технологии позволяют провести более детальный анализ, классифицировать, сегментировать базу клиентов и предоставить им скидки, которые будут выгодны как для клиентов, так и для бизнес. Некоторые потребители готовы потратить больше денег, но они не знают, что купить. Программа лояльности должна отслеживать и анализировать историю покупок и поведения клиентов, чтобы предоставлять сотрудникам рекомендации, на основе которых можно сделать наиболее точную продажу, и завоевать доверие потребителя сделав его постоянным покупателем.
Пример современной автоматизированной программы лояльности: от вас ушел клиент, не нужно делать аналитику и проводить сложный анализ, система автоматически определяет его уход и сразу предоставляет нужное предложение. Правильно организованная программа лояльности может эффективно увеличить объем продаж и сохранить клиентов.
Итак, обо всем по порядку :-) Современная программа лояльности может стать мощным инструментом для повышения продаж и удержания клиентов. Чтобы сделать предложения более личными, без навязывания ненужных услуг и товаров, важно четко определить цели, изучить потребности клиентов, выбрать подходящий вид программы и воспользоваться проверенным ИТ-решением.
Ловите чек-лист запуска эффективной программы лояльности в новых условиях рынка:
- Понять и выбрать современные цели программы лояльности;
- Изучить потребности клиента;
- Выбрать тип программы лояльности;
- Выбрать ИТ-платформу.
Современные цели программы лояльности
Без цели невозможно создать эффективную программу лояльности. Важно определить, какие результаты должен получить бизнес после ее внедрения, исходя из стратегии продаж и текущей ситуации на рынке. Современные цели программы лояльности должны соответствовать требованиям рынка:
- Беспрерывно сегментировать клиентскую базу.
Сегментировать, сравнивать, объединять клиентскую базу и автоматически определять, как привлечь и что предложить каждой группе покупателей. Чтобы у каждого клиента было впечатление, что предложение адресовано лично ему.
- Автоматически управлять системой ценообразования.
Автоматизировать динамическую систему ценообразования, которая будет адаптироваться к изменениям рынка (общим экономическим тенденциям, спросу и конкурентной среде), с целью максимизации прибыли.
- Активизировать работу сотрудников.
С учетом анализа информации о клиенте предоставлять рекомендации сотрудникам, которые помогут предлагать покупателю только те товары, которые ему будут интересны, тем самым повышать лояльность и средний чек. Мотивировать персонал использовать подготовленные рекомендации, а не работать по скриптам.
- Повысить LTV (пожизненная ценность клиента).
Повысить пожизненную ценность клиента путем анализа метрик и тенденций по каждому покупателю, с целью эффективного планирования маркетинговых активностей, оптимального распределения ресурсов и определения наиболее ценных клиентов для бизнеса.
- Формировать бизнес-модель на основе данных.
Автоматизировать проверку продуктовых гипотез и формирование маркетинговых воронок на основе поведения клиентов, для оценки эффективности управленческих решений и определения оптимальной бизнес-модели.
Изучение потребности клиента
Программа лояльности должна отвечать потребностям ваших клиентов. Необходимо понять, что мотивирует покупателей делать покупки, какие вознаграждения они ценят и т. п. Простой и в то же время информативный способ это определить — спросить у клиентов напрямую, устно в магазине или в форме анкетирования на сайте, в соцсетях, в точках продаж. Если позволяет бюджет, можно заказать качественное исследование.
По результатам исследований вы можете составить образ программы лояльности, сформировать список гипотез о наиболее привлекательных скидках, акцентировать внимание на группах, которые ценят индивидуальный подход и получить другую полезную информацию для вашего бизнеса.
С помощью детального изучения потребностей клиента будет проще сегментировать их на группы и предлагать товары и услуги, соответствующие их потребностям.
Пример: Возьмем за пример массовый продукт - кофе, со средней стоимостью 166 ₽. Допустим, нужно привлечь покупателей и повысить продажу этого товара. Анализируем базу клиентов и сегментируем на группы, например:
- 1 группа: важно, чтобы кофе был вкусным, они регулярно покупают у вас кофе по 166 ₽ (офисные, медицинские работники и т. п.);
- 2 группа: важно, чтобы кофе был недорогим, они покупают у вас все, кроме этого товара (студенты, курьеры, таксисты и т. п.).
Можно предоставить скидку 20 % каждому клиенту и ничего не заработать. Или направить фокус на одну из этих групп. Например тех, кто часто делает покупки, но не покупает у вас кофе, так как ориентирован на ценовую категорию фастфуда. За 166 ₽ они его не купят, для них это дорого, даже если вы сделаете каждую пятую чашку кофе бесплатно. Но это ваша аудитория и они приходят и делают покупки каждый день. Предоставьте скидку только для них, дайте им цену фастфуда - 66 ₽. Таким образом вы увеличите поток, лояльность и количество транзакций, а те, кого цена устраивала, продолжат покупать кофе по тому же прайсу, тем самым вы не потеряете выручку и даже заработаете.
Выбор вида программы лояльности
Современная программа лояльности не имеет конкретного вида (бальная, скидочная, геймифицированная и т. п.). Она должна быть уникальной, адаптивной и уметь трансформироваться под конкретные потребности бизнеса.
Предприниматели должны инвестировать в разработку и внедрение современных сервисов лояльности, чтобы открывать новые горизонты для роста и развития, создавать непревзойденный опыт для своих клиентов. Наш партнер Сергей Бальсин, член совета директоров компании General Fueller в своей статье рассказывает, почему классические системы лояльности больше не работают, и как бизнесу выделиться среди конкурентов.
Программа лояльности должна автоматически собирать информацию из массива данных, подключенных к системе, и на основе этого выдавать тренды и рекомендации, которые могут быть незаметны для предпринимателя.
Пример: На основании похожести каких-то клиентов и их действий, программа формирует предложение на определенную категорию товара (возьмем привычный пример с кофе). Учитывая массовую обработку данных с применение машинного обучения, система транслирует в сеть магазинов, что предположительно сегодня придет 1000 клиентов и они могут у вас купить 700 кружек кофе, предоставляет отчет с конкретным списком этих людей. На основе этой рекомендации кассиры делают предложение и продают 700 кружек кофе, вместо 200-300 обычных. Т. е. программа лояльности автоматически анализировала и сегментировала базу клиентов, определила конкретные понятные задачи и выдала рекомендации, на основе которых выросло число продаж на определенную категорию товара.
Поэтому универсального решения нет, у каждого бизнеса программа лояльности будет своя, ограничить может лишь бюджет и полет фантазий. В 2024 году многие компании с помощью ИТ-платформ будут использовать более глубокую персонализацию, для создания уникального инструмента, с помощью которого можно анализировать базу данных клиентов, хранить историю покупок и управлять правилами программы.
Выбор ИТ-платформы
Заранее позаботьтесь о технической стороне реализации ― как будет поддерживаться запуск. Выбор зависит от бюджета и сроков, есть два варианта: разработка собственного софта или использование готовых решений, которые значительно ускорят процесс внедрения программы лояльности.
Разработка собственного софта довольно долгий и затратный процесс. Нужно продумать все технические этапы: интеграция программы с кассовым ПО, создание личного кабинета, сегментация базы клиентов, выбор канала коммуникаций и отправка уведомлений, подготовка правил для вознаграждений и маркетинговых акций, возможность выгрузки отчетов, контроль фрода (определение подозрительной активности).
Не все предприниматели готовы к разработке ИТ-платформы, поэтому лучше воспользоваться проверенным сервисом
ИТ-платформа Megainsight — готовое решение, которое модифицируется совместно с рынком и включает в себя коллективный опыт. Система обладает множеством инструментов, которые легко настроить для обеспечения полного цикла управления программой лояльности, анализирует и показывает, какие перспективы и возможности еще доступны для бизнеса, но вы их не замечаете. В условиях высокой конкуренции ИТ-платформа поможет быстро принимать бизнес-решения и охватить все аспекты взаимодействия клиента с брендом:
Megainsight Reco обрабатывает и анализирует информацию о покупках клиентов из различных источников:
- определяет эффективное распределение ресурсов и отбрасывает неэффективные скидки и бонусы;
- сегментирует базу покупателей и формирует продуктовые гипотезы для каждой группы клиентов;
- помогает запускать маркетинговые активности и дает рекомендации сотрудникам для наиболее точной допродажи и увеличения среднего чека.
Сервис Reco предоставляет предпринимателю информацию о том, каким образом можно увеличить эффективность программы лояльности, а также дает рекомендации по развитию бизнеса, которые помогают достичь наилучшего результата.
Megainsight Vision на базе технологии компьютерного зрения (без сбора биометрии и персональных данных) анализирует маршрут и поведение клиента на торговой площади:
- анализирует и выявляет "слепые" зоны торговой площади;
- независимо от того, посещали ли они уже этот магазин или нет, составляет профиль клиента и сегментирует в режиме реального времени (пол, возраст, вид транспорта, заинтересованный товар);
- отслеживает активность клиентов в интересующих зонах торговой площади;
- дает рекомендации по размещению товаров и рекламы внутри торговой площади для максимальной конверсии в продажу;
- демонстрирует персонализированную рекламу на экранах в магазине, при прохождении клиента, которого это заинтересует.
В отличие от других сервисов, которые только накапливают историю клиента, Vision обеспечивает высокую интеграцию в реальном времени для взаимодействия с клиентом здесь и сейчас.
Megainsight Mobile поможет установить связь бренда с покупателем на расстоянии. С помощью готовой мобильной платформы можно быстро создать и запустить собственное мобильное приложение, обеспечивающее персонализированное взаимодействие с клиентом.
Завершая статью, хочется подчеркнуть, что современная программа лояльности должна быть выгодной как для клиента, так и для компании. Использование ИТ-платформы, основанной на обработке больших объемов данных, применении машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяет бизнесу новым образом подходить к планированию, проверке гипотез, принятию решений и достижению бизнес-целей.
Рекомендую подписаться на телеграм-канал, если вас интересуют ИТ-сервисы для ритейла @megainsight.
Вот ссылки на статьи, о которых упоминал в тексте:
Какие примеры вы видите, когда такие автоматизированные подходы дали заметный эффект в повышении прибыли компании?
Примеров на самом деле много и можем показать на наших заказчиках. Адресный подход к клиенту и помощь кассирам в понимании того - что можно допродать ниминуемо увеличивает средний чек. Представьте как если бы вы знали каждого из миллиона своих покупателей и знали, что ему такое "интересненькое" предложить, чтобы он точно купил. В масштабах крупной компании такой автоматизированный подход - единственный способ завоевывать доверие на рынке и повышать прибыль.