Кейс компании Butik: сквозная аналитика как управленческий инструмент в омниканальном fashion-ритейле

Материал написан на основе выступления директора по маркетингу компании Butik. Яны Паршутиной на конференции «День сквозной аналитики».

21 ноября система сквозной аналитики Alytics провела в Москве третью ежегодную конференцию «День сквозной аналитики», посвященную методам и кейсам построения сквозной аналитики и способам оценки эффективности вложений в рекламу. Посмотреть видеозаписи выступлений спикеров можно на сайте конференции.

Яна Паршутина рассказала, как применяется атрибуция в распределении рекламного бюджета, как оптимизировать этот бюджет с помощью CRM-маркетинга, как онлайн-реклама стимулирует оффлайн-продажи и как использовать оффлайн-данные в онлайн-рекламе.

Компания BUTIK. работает на рынке 20 лет. И с самого начала это был омниканальный проект. В качестве каналов онлайн-продаж компания использует сайт, клиентское мобильное приложение, а также приложения торгового зала, примерочных, зоны ожидания, склада, консультанта торгового зала.

В оффлайне BUTIK. представлен большим универмагом в центре Москвы, который максимально диджитализирован: в торговом зале и в digital-примерочных установлены диджитал-панели, с помощью которых покупатели могут выбирать и получать товары. Это уникальный формат, который сама компания называет Digital Department Store.

Атрибуция – это набор правил, которые определяют вклад каждого рекламного канала в конечный результат: целевое действие или продажи. Задача отдела маркетинга – определить, какие рекламные каналы и кампании оказали наибольшее влияние на принятие решения о покупке или о переходе на следующий шаг воронки продаж.

Многие компании сталкиваются с тем, когда покупке в оффлайне предшествует онлайн-активность: например, поиск нужного товара на сайте. Эта модель покупательского поведения называется ROPO-эффект (Research Online – Purchase Offline).

Как и любой другой показатель, ROPO можно и нужно оценивать. Во-первых, для того, чтобы вывести оффлайн-продажи из серой зоны, учитывая их при оценке эффективности каналов. Аналитика выявляет наиболее активные онлайн-каналы и действия, которые стимулируют продажи оффлайн.

Во-вторых, чтобы корректно оценить CPO каналов – рекламные расходы, которые пошли на каждый конкретный канал. Если рассматривать только онлайн-продажи, можно недооценить или переоценить тот или иной канал. Например, по данным из онлайна СРО отдельного канала (емейл-рассылки, таргетированной рекламы) высокий, и можно сделать ошибочный вывод о его неэффективности. Но если заглянуть в оффлайн – становится понятно, что этот канал нагенерил массу продаж. Получается, что СРО не так уж высок, и канал можно оценить как эффективный.

Для этого нужно связать онлайн- и оффлайн-действия пользователей, авторизованных на сайте. Как это сделать?

Компания BUTIK. использует Google BigQuery. В эту облачную платформу стекаются данные из разных источников:

В Google BigQuery все эти данные собираются, хранятся и автоматически обновляются. На их основании аналитики BUTIK. строят отчеты в Google Sheets и Google Data Studio.

Но все ли так просто? Маркетологи знают, что воронка продаж – это не линейная история. Пользовательский путь может быть очень витиеватым. Если человек зашел на сайт, зарегистрировался, добавил товар в корзину – совсем не обязательно он сразу же сделает заказ. Он может опять вернуться в каталог, на главную, может добавить еще товар, может убрать выбранное из корзины… Все это нужно учитывать в модели атрибуции.

Вот с какими реалиями ежедневно сталкиваются в компании BUTIK.:

Все эти нюансы нужно учитывать в расчете атрибуции, чтобы максимизировать доход при текущем рекламном бюджете и при текущем ROAS или минимизировать бюджет при заданном доходе. Какая из этих целей будет выбрана – зависит от вашего бизнеса.

О2О, или Online-to-Offline – это инструментарий, который позволяет привлекать клиентов из онлайна в оффлайн и наоборот. Это нужно для того, чтобы оценить эффективность онлайн-каналов как генераторов оффлайн-трафика, управлять посещаемостью и продажами в оффлайне и, конечно, чтобы привлекать новых покупателей в оффлайн онлайн-инструментами (look-alike, геотаргетинг и т. п.).

Несложно анализировать трафик онлайн. Намного труднее делать это с оффлайном. Компания BUTIK. совместно со своим партнером Futuris наладила по оффлайн-трекинг и использует следующие механики:

1. Установка в магазине Wi-Fi роутеров, которые считывают MAC-адреса посетителей. Эти маячки стоят везде: в примерочных, брендовых зонах, на кассах. Полученные адреса хранятся в базе данных для дальнейшего использования:

2. QR-код или уникальный промокод для применения в offline.

На выходе получаются следующие аналитические данные: статистика оффлайн-трафика, оффлайн-конверсии в примерочные и кассы, брошенные оффлайн-корзины, детальная информация по каждой зоне магазина. В соединении с данными CRM эти знания о клиентах дают безграничные возможности.

CRM-маркетинг – это маркетинговые коммуникации, построенные на использовании уникальных знаний о существующих и потенциальных потребителях, их покупках и предпочтениях. Эти знания позволяют максимально персонализировать рекламное сообщение. А все мы знаем: чем выше персонализация – тем лучше отклик ЦА.

В компании BUTIK. основной инструментарий – это RFM-анализ (recency, frequency, monetary – давность, частота, деньги), который делит покупательскую базу на сегменты: как давно покупали, как часто покупали и на какой чек. В схеме круговорота покупателей они показаны как новые покупатели, хорошие и очень хорошие покупатели (которые приносят компании прибыль), VIP-покупатели, эпизодические (те, кто покупает время от времени), засыпающие (те, кто уже давно ничего не покупал) и неактивные.

Таким образом, у отдела маркетинга есть понимание, кто приносит компании деньги и где точка для максимального приложения усилий, которые дадут максимальный результат.

Зеленые и красные стрелки показывают миграции между этими сегментами. Зеленые – улучшение покупательского качества (клиент перешел из сегмента эпизодических в хорошие), красные – ухудшение (из эпизодических - в засыпающие). Последние - сигнал для маркетинга активировать конкретный сегмент.

Теперь о персонализации. Все эти данные сводятся в итоговую таблицу по каждому клиенту: к какому сегменту он принадлежит, сколько товаров купил, какая у него скидка, какой у него пол, когда день рождения, подписан или нет на емейл- и СМС-рассылку. Вариантов дальнейшего взаимодействия масса. Например, можно сделать емейл-рассылку на тех, у кого на этой неделе был день рождения. Или СМС-рассылку на всех эпизодических клиентов, чтобы оживить продажи в этом сегменте. И так далее.

Все ли сегменты одинаково важны? Самые горячие – это те, кто сделал первую покупку или только зарегистрировался на сайте. С ними надо начинать работу в первую очередь: они уже сделали шаг вам навстречу, и ваша задача – сделать из них лояльных покупателей. Также важно ловить момент, когда люди начинают «засыпать»: таких нужно срочно возвращать. Т.о. RFM-матрица - это своего рода “дорожная карта” работы с клиентской базой.

Также сегментация клиентской базы помогает осуществлять встречное планирование. Например есть план продаж – 100 рублей. Отдел маркетинга знает, что действующая база из таблицы купит товаров на 80 рублей. Очевидно, что оставшиеся 20 рублей нужно “добрать” за счет новых покупателей. В то же время известно, что привлечь нового покупателя стоит в 1,5-2 раза дороже, чем обеспечить повторную покупку. Эти знания помогают уточнить основной бюджет.

Воспользуйтесь опытом компании BUTIK.:

1. Собирайте все доступные вам данные в одном месте – облачном хранилище. Вы удивитесь, сколько проблем это решит и насколько проще будет составлять отчеты.

2. Учитывайте вклад каждого канала на каждом шаге воронки продаж. Это даст совершенно иное понимание маркетинговых расходов: управление бюджетами по каналам становится более прозрачным.

3. Плох тот OMNI, который не знает свой ROPO. Омниканальная компания просто обязана знать, как онлайн-действия влияют на оффлайн-продажи.

4. «Разделяй и властвуй»: сегментируйте ваших покупателей по максимальному числу критериев – как минимум по RFM.

5. Персонализируйте предложения во всех каналах коммуникации.

6. «Склеивайте» онлайн и оффлайн насколько сможете. На 100 % это пока не удается никому, но делать это нужно.

7. O2O – сделайте эти сосуды сообщающимися с помощью указанных в статье инструментов.

Да, это не просто. Да, не быстро. Но оно того стоит. Аналитику сложно оценить в деньгах, но аналитика помогает зарабатывать. А для бизнеса это самое главное.