Персонализированное общение и измерение результатов — принципы email-маркетинга Hoff

Рассылка приносит сети гипермаркетов мебели и товаров для дома Hoff 65,8 млн рублей в месяц, что составляет 8,53% от оборота компании.

У сети 35 магазинов в городах России. Сайт Hoff просматривают 40 млн раз в год, а в офлайн-магазины заходят более 4 млн посетителей. Сейчас база данных Hoff составляет 2,5 млн подписчиков.

Подход к email-маркетингу в Hoff строится на трёх ключевых принципах: персонализированное общение, постоянное улучшение коммуникаций с помощью A/B-тестирования, правильный анализ и измерение результата.

Для реализации подхода по этим принципам Hoff с 2015 года использует сервис Mindbox. Он выполняет роль email-платформы для централизации, сегментации, отчётности и управления данными о клиентах: поведении, покупках в онлайне и офлайне. Вторая задача Mindbox — управление email-маркетингом: техническое обеспечение триггерных и регулярных рассылок, персонализации, товарных рекомендаций в рассылках.

В Hoff одновременно работает 38 триггерных рассылок, автоматически реагирующих на действия или бездействие покупателей. Каждое сообщение в рассылках персонализировано. Оно создаётся автоматически перед отправкой и учитывает индивидуальные характеристики: историю покупок покупателя, количество баллов, текущие акции, наличие товаров в конкретных регионах.

Часть триггерных рассылок направлена на генерацию контента клиентами: они пишут отзывы, присылают фотографии покупок. На триггерные рассылки приходится 40% от выручки канала.

Основа персонализации — единый профиль покупателя. В нём находится информация обо всех взаимодействиях пользователя и компании: поведение на сайте, покупки в онлайне и офлайне, сервисные обращения в магазин, реакция на рассылки.

Для этого в Mindbox передаются и объединяются данные обо всех взаимодействиях с покупателями из внутренних систем компании: с сайта на «Битриксе», из системы лояльности Manzana, из систем товарооборота Axapta, где хранится информация о покупках и номенклатурах компании.

За чистотой данных следит автоматический алгоритм дедубликации. Он находит, проверяет и склеивает данные. Его задача — сделать так, чтобы у одного пользователя не получилось две карточки с разрозненными данными.

В результате у Hoff есть почти полный портрет всех клиентов и возможность работать с их данными, сегментировать аудиторию и использовать данные профиля при составлении автоматических писем: историю покупок, номер карты пользователя, актуальный на момент отправки баланс, регион.

Централизация данных позволяет собирать письма по всем регионам, с которыми работает Hoff, с учётом ассортимента продукции и цен: клиент из Краснодара в письме с рекомендациями не увидит список товаров, доступных только в Москве, а клиент из Самары не увидит писем с ценами Екатеринбурга.

Письма собираются автоматически без участия маркетолога перед отправкой. Благодаря этому маркетолог экономит время — не нужно создавать и проверять несколько разных шаблонов писем для каждой рассылки и можно сфокусироваться на более важных задачах.

Все клиенты в базе Hoff делятся на две группы по жизненному циклу: «активные» и «теряющие интерес».

Для «теряющих интерес» подписчиков маркетологи Hoff с помощью Mindbox подготовили и настроили автоматические рекламные кампании, чтобы мотивировать их вернуться к общению. Им предлагают выбрать, какие рассылки и как часто они хотят получать. Выбрав тип рассылки, клиенты попадают в сегмент, соответствующий их выбору, и получают только те рассылки, которые им подходят.

Если клиенты вообще не реагируют на цикл рассылок о частоте коммуникаций, система отписывает их от массовых рассылок и подписывает на еженедельный дайджест.

Дайджест для каждого клиента формируется персонально и автоматически. В него входят свежие записи из блога, баннеры и акции, актуальные для региона. Тема письма тоже формируется автоматически — из статей блога, попавших в письмо. В результате каждый клиент получает автоматическое, но уникальное письмо.

Маркетологи Hoff постоянно генерируют и тестируют новые гипотезы: заголовки, содержание писем, различные варианты товарных рекомендаций, скидки, цепочки последовательных сообщений, срок между сообщениями в цепочках и так далее. За последние полгода были протестированы десятки гипотез.

Принцип работы: сформулировать гипотезу, запустить механику на тестирование, сделать выводы по результатам.

За счёт автоматизации A/B-тестирование кампаний проводится в несколько кликов.

Например, чтобы оптимизировать кампанию с «брошенными корзинами», тестировали несколько гипотез.

Гипотеза 1: тема письма влияет на показатель открытий.

Маркетологи Hoff придумали десять тем для письма с напоминанием о брошенной корзине и запустили тестовую рассылку, чтобы выяснить, какая из них привлекательнее для получателей.

Гипотеза подтвердилась.

Гипотеза 2: количество товаров в письме и наличие рекомендаций влияют на конверсию.

Маркетологи Hoff предположили, что желание сделать заказ у пользователя зависит от того, какой тип информации содержится в письмах и как он оформлен. Для проверки гипотезы они сверстали шесть разных шаблонов писем с разными блоками и провели тест.

Гипотеза подтвердилась. Оказалось, что конверсия выше, если в письме нет блока с рекомендациями, то есть ничего не отвлекает пользователя от покупки.

Ещё один пример A/B-тестирования гипотезы с помощью Mindbox — маркетологи проверяли, могут ли повлиять динамические элементы в письме на конверсию.

Гипотеза: таймер с ограничением по времени увеличивает конверсию.

Перед одной из масштабных распродаж запустили массовую рассылку: 23270 клиентов получили письма с таймером, 23372 — письма с баннерами без таймера.

Гипотеза не подтвердилась. Тест показал, что конверсия писем одинаковая — наличие счётчика в рассылке не повлияло на поведение подписчиков и не увеличило конверсию.

Чтобы оценить результаты тестирования, проверили их на калькуляторе A/B-тестов.

Руководители Hoff хотят точно знать, сколько денег приносят рассылки в рублях, независимо от конкурентной обстановки, рынка и сезонных колебаний. Поэтому для достоверной оценки дохода от рассылок стали применять метод измерения с помощью контрольных групп. Ещё один важный момент для понимания результата — единая отчётная система, которая собирает данные из нескольких источников в одном месте.

Чем сложнее email-маркетинг, тем сложнее его измерять. В Hoff с контролем результатов было две сложности:

• Отчёты розничных магазинов и отчёты программы лояльности содержались в разных системах. Чтобы построить общий отчёт, данные нужно было собирать из каждой системы отдельно.
• Стандартная методика измерения через Google Analytics для Hoff не подходила. Она не позволяла увидеть, какая по счёту точка контакта произошла с пользователем, или отследить информацию о продажах в розничных магазинах. Например, если клиент перешёл из письма и посмотрел диван, а потом купил его в офлайн-магазине, Google Analytics об этом не расскажет.

Проблему с отчётами по рассылкам решили с помощью Mindbox. После обработки аналитики Hoff получают четыре типа данных по каждому подписчику:

• Источник попадания в базу данных.
• Тип и количество отправленных писем — этой информацией пользуются, например, в call-центрах, чтобы знать коммуникацию с клиентом и учитывать это в разговоре.
• Показатели открытия (open rate) и кликов (click rate) писем.
• Тип и название событий, которые совершил подписчик, в том числе просмотры сайта и покупки в рознице.

Эти данные помогают Hoff правильно интерпретировать поведение пользователей, отслеживать последнее действие клиента перед заказом, изучать предшествующие точки касания с брендом. Все выгрузки делаются автоматически.

Почему не подошёл Google Analytics

В Google Analytics оказалось сложным правильно учитывать некоторые нюансы. Например:

• Если запускать десятки кампаний и постоянно их обновлять, то невозможно оценить добавленный эффект от изменений. Не получится узнать, что именно повлияло на изменения в показателях Google Analytics — конкретная рассылка или иное действие.

• Невозможно отследить реальную реакцию клиентов на рассылки: кто-то мог действительно перейти по ссылке и сразу купить диван, а кто-то мог получить информацию и через пару недель на выходных отправиться в магазин, чтобы посмотреть диван поближе и купить его в офлайне.

Поэтому чтобы получить достоверные результаты, пользовались методом измерения с помощью контрольной группы.

Контрольная группа — это маленькая группа подписчиков, которая не участвует в рекламной кампании. Система Mindbox набирает эту группу из всех подписчиков случайным образом раз в период, например, раз в месяц.

Новые клиенты распределяются в течение периода автоматически.

Контрольная группа формируется таким образом, чтобы сравнение было корректным.

По итогам периода или после завершения рекламной кампании можно сравнить разницу между значениями: какие показатели у тех, кто получал рассылку, и какие у тех, кто не получал. Это помогает достоверно узнать, есть ли эффект от рассылок. Сравнить можно средний чек, доход, конверсию, количество покупок, любой другой нужный показатель.

За три года работы Hoff и Mindbox запустили сотни триггерных и массовых кампаний, основываясь на трёх принципах работы.

Персонализировать общение — создавать сотни автоматизированных точечных кампаний, создавать уникальный контент и акции для каждого подписчика, персонализировать каждое письмо, а не спамить всех повторяющимися сообщениями.

Постоянно экспериментировать и улучшать — помнить, что всегда возможен лучший способ коммуникации с клиентом, и это можно протестировать.

Правильно измерять эффект — считать добавленный, а не абсолютный эффект с помощью контрольных групп.

Благодаря этому подходу добавленная выручка компании Hoff от email-маркетинга составляет 65,8 млн рублей в месяц. Такие результаты показывают, что при правильном использовании email-маркетинг может быть самым эффективным каналом с точки зрения возврата инвестиций.

#маркетинг #hoff