Email-маркетолог платформы Retail Rocket Никита Гусев — о пользе сегментации подписчиков электронной рассылки.
Сегментация — один из самых недооценённых инструментов email-маркетинга. Отправляя одинаковые рассылки по всей базе подписчиков, магазин каждый день теряет выручку, ведь одно и то же предложение не может учесть интересы домохозяйки с тремя детьми, директора компании и дизайнера-фрилансера.
У каждого покупателя свои потребности и предпочтения, поэтому грамотная сегментация базы подписчиков помогает увеличить все ключевые метрики email-рассылок.
Сегодня на примере интернет-магазина MirKorma мы расскажем, каких результатов можно добиться при сегментации подписчиков по интересам и как повысить ключевые метрики email-рассылок с помощью релевантного содержания.
Интернет-магазин товаров для животных MirKorma решил начать сегментировать подписчиков по интересам, чтобы сделать письма более полезными и релевантными для своей аудитории. Для тематики зоотоваров одно из логичных решений по сегментации базы подписчиков — деление их по типам домашних питомцев.
Перед командой интернет-магазина MirKorma встала важная задача — модернизация стратегии email-маркетинга за счёт внедрения автоматической сегментации аудитории на базе платформы персонализации Retail Rocket.
На основе анализа поведения подписчиков платформа Retail Rocket автоматически проводит для интернет-магазина MirKorma кластеризацию аудитории по профилю интересов к товарным категориям. Просмотры товаров, корзины, покупки, поисковые запросы и так далее — любой сигнал пользователя с помощью машинного обучения обогащает профиль его интересов и затем используется в email-маркетинге.
Для проведения теста были отобраны два сегмента подписчиков. Ключевые метрики сравнивались с рассылкой по всей базе:
- Интерес к категории «Кошки».
- Интерес к категории «Собаки».
- Вся база.
Сегмент «Кошки»
Для письма с выделенным интересом к категории «Кошки» был разработан приветственный текст, который будет интересен владельцам и любителям кошек. Письмо содержало блок персональных рекомендаций с товарами для кошек.
Сравнение ключевых показателей проводилось с рассылкой, которая отправлялась несколькими днями ранее по всей базе. Письмо содержало рекомендации популярных товаров бренда Pro Plan.
Рассылка по подписчикам с вычисленным интересом к категории «Кошки» позволила добиться роста следующих показателей:
- Open Rate — на 61,14%.
- Click Rate — на 31,76%.
- Конверсия из переходов в заказы — на 48,09%.
Совокупный рост ключевого показателя выручки на одно отправленное письмо (Revenue Per Email) составил 179,94%.
Сегмент «Собаки»
Для письма с выделенным интересом к категории «Собаки» также был разработан специальный приветственный текст, а письмо содержало блок персональных рекомендаций с товарами для собак.
Сравнение ключевых показателей проводилось с рассылкой, которая отправлялась несколькими днями ранее по всей базе. Письмо содержало рекомендации популярных товаров бренда Pro Plan.
Рассылка по подписчикам с вычисленным интересом к категории «Собаки» позволила добиться роста следующих показателей:
- Open Rate — на 62,24%.
- Click Rate — на 49,32%.
- Конверсии из переходов в заказы — на 27,97%.
Совокупный рост ключевого показателя выручки на одно отправленное письмо (Revenue Per Email) составил 173,17%.
Рост ключевых показателей по сегментам
Использование сегментов по интересам и релевантного содержания позволяет повысить все ключевые показатели email-рассылок. Рост ключевого показателя выручки на одно отправленное письмо (RPE) по результатам тестов составляет от 173,17% до 179,94%.
Комментарий MirKorma
Изначально нам было важно правильно сегментировать клиентов, так как в нашем бизнесе главное — повторные продажи и персонализация предложений. Но результаты, которые были получены совместно с командой Retail Rocket, превзошли все наши ожидания.
Подход к работе, построение коммуникаций и отчётов по проекту дают прозрачность и позволят нам строить планы по развитию email-канала, внедрять различные решения, которые принесут пользу нашим клиентам, повысят лояльность и увеличат выручку магазина.
Экспертиза и технологии Retail Rocket уже принесли нам ощутимый результат, и мы намерены в дальнейшем сотрудничать и развивать свой магазин.
Привет!
Сегментация совершенно очевидна и является базовой. Радует, что интернет-зоомагазины начинают заниматься и выстраивать стратегии email маркетинга.
Я бы рекомендовал пойти дальше и попробовать сегментировать базу по возрасту питомца (котенок/щенок, взрослый и т.д), индивидуальным потребностям (стерилизованные кошки, например), а также размеру собаки, т.к. для всех этих сегментов есть свои корма, удовлетворяющие потребностям питомца.
Есть парочка вопросов:
1. Почему в сегментированной рассылке использовался бренд Belcando? Это ручной выбор или он был выбран на основе пользовательского поведения?
2. Сравнивать CR данных рассылок не совсем корректно, т.к. в персонализированном варианте используются скидки и перечеркнутые цены, дающие дополнительный стимул покупателю нажать на предложение.
3. Для того, чтобы сравнить OR, было бы неплохо, если бы вы указали Темы каждого письма, а также время и день отправки, т.к. это напрямую влияет на OR.
4. Удалось ли вам выделить сегмент владельцев, у которых и кошка и собака? Какой % от общей базы? По моему опыту, доля таких покупателей значима.
не понятно, почему в начале статьи используются в качестве примера "домохозяйки с тремя детьми, директора компании и дизайнера-фрилансера", а потом все сводиться к самой примитивной и базовой сегментации кошки/собаки
Наверно потому, что у продукта есть четкий пользователь/потребитель. И как бы владельцев не сегментировали, по соц-дему, психографике, мотивации и юзкейсам, собаку в конце концов кормят собачьим кормом, а кошку кошачьим.
Рискну предположить, что по причине сложности реального сегментирования. Автор правильно указал вначале на его недооцененность. Но на практике заниматься сегментацией могут не только лишь все - это довольно трудоемкая работа, связанная с глубоким пониманием аудитории и реально (а не в пожеланиях продавца) существующих сегментов. Потому чаще всего усилия в этом направлении ограничиваются разделением на очевидные группы ассортимента. Что, в общем-то, тоже неплохо и способно дать результат, особенно на фоне других бестолково массовых рассылок.
Что-то я не понял, зачем тут машинное обучение, когда вся продукция каталогизирована? Можно было ещё блокчейн добавить тогда
А в следующий раз отправьте клиентам письмо с небольшим опросником. За ответы предложите скидку или что-то в подарок. Соберите данные и сегментируйте аудиторию еще глубже:))) Да, я кэп! :)
Комментарий удален модератором
Что то я пропустил момент кейса, в котором от сегментации перешли к столь важной персонализации
Хм.
Вот по корзинам и покупкам можно портрет сформировать, а базовые опросник: животное птица/ порода/ возраст/пол и тд дадут такой объём полезной информации и откроют такие возможности для персонализации... если купил 3 кг коту ориенталу кастрату 3 месяца назад дк пришлите мне бонус на этой неделе и я пойду куплю потому что заканчивается
Комментарий удален модератором