Как сформировать программу лояльности? Шаг 2

Я уже рассказывал, как карта путешествия клиента может помочь в построении эффективной программы лояльности.

Сегодня расскажу о структуре программы лояльности: из каких 5 блоков она состоит и что включает в себя каждый из них.

Любая система поощрений состоит из монетарных и немонетарных механик. Монетарные механики предполагают вознаграждение прямой скидкой или кэшбеком, в то время как немонетарные механики формируют выгоду для покупателей и привязывают ее в транзакционному поведению, например, закрытый клуб клиентов, в котором возможно делиться экспертным контентом, тестировать новые SKU на выгодных условиях и тем самым получать обратную связь.

Выбор механики, в первую очередь, зависит от типа бизнеса. Так, в одном из наших проектов для премиального бренда одежды мы выявили, что монетарные механики не представляют ценности, поскольку ими пользовались только нецелевые клиенты, которые изначально покупали товары со скидкой и не планировали тратить больше. Немонетарные механики, напротив, повысили LTV целевых клиентов, для которых скидки на товары ассортиментной матрицы не являлись фактором выбора. В этой связи компания полностью отказалась от скидок и систем кэшбека на покупки.

Совмещение двух видов механик также является выгодным способом формирования системы поощрений. Для этого необходимо сформировать систему грейдов, которая будет показывать, на каком уровне какое монетарное поощрение будет получать пользователь. Определить количество грейдов в рамках вашей программы лояльности поможет RFM- сегментация, о которой мы расскажем ниже. Повышая грейд пользователя, мы увеличиваем процентное соотношение лучших клиентов, чье транзакционное поведение отвечает потребностям компании и помогает увеличивать выручку.

В нашей практике мы часто сталкиваемся с тем, что компании фиксируют уже совершенные сделки, но не владеют информацией, какой продукт предложить покупателю в будущем и как его вернуть. Увеличиваются бюджеты на привлечение новых клиентов, лояльные клиенты не получают предложение, которое бы соответствовало их JTBD, конверсия не растет и даже может падать, а стоимость одного лида не окупается. Чтобы избежать подобных проблем и иметь возможность предлагать клиентам интересные для них продукты в рамках программы лояльности, мы рекомендуем фиксировать историю взаимодействия с клиентом и отражать ее в Едином профиле клиента (Single Customer Profile).

Рассмотрим, какие данные необходимо собирать, чтобы получить достоверное и полное представление о покупательском поведении:

1. Транзакционные данные

Сбор транзакционных данных позволяет понять, какой процент транзакций осуществляется с применением идентификации клиента, то есть программы лояльности, и как мы идентифицируем клиентов (с помощью карты лояльности, номера телефона, QR-кода и т.д.). В результате мы можем понять, какие инструменты идентификации наиболее удобны для пользователя и как с их помощью мы можем повысить количество опознанных чеков.

Также анализ транзакционных данных помогает определить структуру чека покупателя и его потребности (например, клиент приезжает на недельную закупку в гипермаркет). В свою очередь, структура чека дает понимание о поведении клиента и последовательности JTBD. Комплексный анализ транзакций позволяет сформировать стратегию дальнейшего взаимодействия с покупателем и определить, какие товары и в какое время стоит ему предлагать.

2. Данные о поведении пользователя в digital

В рамках этого блока мы отвечаем на вопрос, где возможно собрать информацию о поведении пользователя во внутренних ресурсах компании. Необходимо определить, что человек смотрит на сайте, какая ассортиментная матрица ему интересна, сколько раз пользователь взаимодействует с менеджерами, конверсию в определенные покупки.

3. Клиентские данные

Помимо транзакционных данных и данных о поведении в digital, которые дают представление о предпочтениях клиента, необходимо собирать данные о контексте покупки (например, повод к покупке торта, цель покупки стеклоочистителя и т.д.), чтобы понимать, в каких ситуациях клиент осуществляет ту или иную транзакцию и в дальнейшем предугадывать потребности клиента и предлагать ему интересные товарные единицы в рамках триггерной коммуникации. Для сбора клиентских данных возможно использовать анкеты на разных этапах взаимодействия с покупателем.

В рамках одного из наших кейсов для fashion-ритейла мы предлагали покупательницам рассказать о своих предпочтениях и поделиться, какие фасоны и материалы одежды они покупают, чтобы в будущих триггерных коммуникациях кастомизированно предлагать платья из новой коллекции.

4. Данные об удовлетворенности клиентов

В точках контакта уточняем, насколько покупатель удовлетворен опытом взаимодействия с компанией и является ли точка контакт предиктором оттока. Например, мы можем оценить эффективность коммуникации клиента с менеджером, удобство использования приложения или сайта, чтобы в дальнейшем соотнести полученные данные с транзакционным поведением клиента и выявить паттерны оттока.

Для того чтобы кастомизировать взаимодействие с пользователями, необходимо сегментировать аудиторию с помощью RFM-анализа, при котором мы оцениваем клиента по 3 параметрам:

R – Recency, или давность последней транзакции. Сколько дней в среднем проходит между сделками худших, обычных и лучших клиентов.

F — Frequency, или частота. Как часто клиент совершает покупку.

M — Monetary, или доход с клиента. Сколько денег приносит нам данный клиент за одну покупку, то есть средний чек.

RFM-анализ позволяет нам определить, в какой момент отправлять триггерное сообщение и как его кастомизировать. Для того чтобы выявить, какие задачи мы можем решить с помощью коммуникаций, представим данные три параметра в виде трех осей и условно поделим их на 3 части: 25% лучших клиентов с точки зрения давности покупок, частоты покупок и среднего чека, 25% худших клиентов и 50% всех остальных клиентов. Такое деление позволит нами выявить границы отттока и лояльности, а также кластеризовать клиентов по типам и определить, какие факторы мы должны учитывать при формировании кастомизированной коммуникации.

Для начала разберем первый параметр – давность последней транзакции.

Мы выделяем границы «засыпания» клиентов и границы оттока, определяя временной промежуток, после которого клиенты перестают возвращаться за покупками. Например, для одного из наших клиентов, фитнес-центра, мы определили, что если клиент не приходил в клуб 84 дня, то скорее всего он больше не вернется и не станет продлевать абонемент. В этой связи задача триггерной коммуникации состоит в том, чтобы, начиная с 60-го дня, напоминать клиенту об абонементе и мотивировать к повторному посещению.

Определение границ также помогает приоритизировать клиентов, то есть в первую очередь мы должны возвращать клиентов, которые попадают в сегмент R3, поскольку они подходят к границе «засыпания», далее концентрироваться на сегменте R2 и R1 соответственно. Также мы можем сформировать приоритет конкретных инструментов, с помощью которых следует возвращать клиентов. Например, для сегмента R1 (отток) используем бесплатные или условно бесплатные инструменты коммуникации, поскольку конверсия в данном сегменте слишком низкая. Конверсия в сегментах R2 и R3 выше, поэтому мы можем использовать такие инструменты как рассылки, звонки менеджеров, пуш-уведомления и т.д.

При анализе частоты покупок мы исходим из такой же логики, которой придерживались в отношении давности транзакций, определяя границу лояльности и границу оттока. Задача компании – провести клиента до границы лояльности (в среднем 6+ сделок в зависимости от сферы бизнеса), чтобы сформировать привязанность к бренду и обеспечить стабильное количество повторных покупок. При этом на пути к лояльности клиент постепенно «обучается» покупать товары других категорий благодаря триггерным коммуникациям, которые подсвечивают возможность закрыть другие JTBD.

Например, наша практика показывает, что когда ритейлеры выпускают линейку готовой продукции, они часто сталкиваются с низким спросом со стороны постоянных клиентов, поскольку покупатели закрывают только один из возможных JTBD, приобретая продукты, но не знают о возможности купить готовую еду во время обеденного перерыва в этом же магазине. В данном случае задача триггерной коммуникации – подсветить потребность клиента и предоставить ему возможность ее закрыть с помощью товаров магазина. Клиент постепенно обучается покупать готовую продукцию в магазине, а не ходить на обед в кафе рядом с офисом.

Наконец, для увеличения среднего чека также необходимо приоритизировать клиентов и использовать триггерные коммуникации, чтобы предложить сопутствующие товары или более дорогие товары высшего качества.

Если проанализировать поведение каждого клиента по трем параметрам, то мы сможем выявить целевой сегмент, который генерирует наибольший процент выручки. Таким ядром являются клиенты R3M3F3, которые генерируют 30-40% выручки, то есть пользователи, которые совершали покупку недавно, покупают часто и имеют высокий средний чек. Наша задача состоит в том, чтобы проанализировать поведение таких покупателей и приблизить уровень других клиентов к паттерну поведения ядра с помощью триггерных коммуникаций.

Прежде всего необходимо ответить на вопрос, в каких точках контакта геймификация будет релевантна. Например, на уровне триггерной коммуникации, в рамках которой пользователь может получить промокод за выполнение заданий.

Не менее важно разработать Big Idea, которая бы заставляла пользователя регулярно пользоваться программой лояльности. Здесь возможно провести аналогию с игровыми приложениями, основная задача которых привить игроку привычку заходить в игру, выполнять задания, повышать свой уровень и совершать покупки дополнительных бустов или игровых единиц для продолжения взаимодействия. В рамках программы лояльности интерес пользователя должен также подогреваться с помощью заданий с монетарной ценностью, возможности повысить грейд, триггерных коммуникаций, которые будут регулярно приглашать пользователя в приложение и сподвигать к совершению транзакции и т.д.

В следующей статье расскажу про этапы внедрения программы лояльности.