Раньше маркетологи TOPTOP.RU использовали три платформы для рассылок, рекомендаций и SMS. Клиентские базы хранились разрозненно, а для настройки сложных триггерных сценариев приходилось подключать разработчиков. Теперь все клиентские данные хранятся в едином профиле. На основе этих данных маркетологи запустили 49 триггеров, покрывающих весь жизненный цикл клиента. ROI за 13 месяцев — 1725%. Ниже покажем примеры механик: массовые рассылки, welcome-цепочка, напоминание о товаре в избранном, сбор обратной связи, реактивация оттока. Отзывом о проделанной работе поделится руководитель департамента маркетинговых коммуникаций TOPTOP.RU Светлана Дердерчук.
Как изменился маркетинг после автоматизации
Было: Три разрозненные базы клиентов: для массовых рассылок, триггерных, а также база CRM-системы
Стало: Клиентские данные из всех систем хранятся в едином профиле. При отправке рассылки учитываем реакцию на другие письма, действия на сайте, статусы заказов и их отмену
Было: Не было сегментации клиентов в триггерных рассылках. В массовых рассылках была сегментация только на основе действий с рассылками. Например, клиент не получил или не открыл письмо
Стало: Клиент попадает в сегмент автоматически, если соответствует его условиям. Например, если совершал покупки, отменял заказы, открывал письма
Было: Использовали три ИТ-инструмента: 1) для массовых рассылок, 2) для триггерных рассылок и рекомендаций, 3) для транзакционных рассылок и SMS, нельзя было контролировать коммуникационную нагрузку на клиента
Стало: Триггерные и массовые рассылки отправляются из единой платформы. Можно, например, исключить из массовых рассылок клиентов, которые недавно получали триггерные письма. Рекомендации на сайте и в письмах также создаются из единой платформы. Транзакционные рассылки и SMS по-прежнему отправляются из сторонней платформы.
Было: Чтобы запустить новый триггерный сценарий, обращались к разработчикам — от запроса до «боевой» рассылки проходила неделя
Стало: Маркетолог самостоятельно создает новые триггерные рассылки: вместе с тестированием и версткой на это уходит от двух дней в зависимости от сложности сегментации
Было: Нельзя было проверить гипотезы без привлечения разработчиков
Стало: Маркетолог самостоятельно проверяет гипотезы с помощью AB-тестов
Было: Были доступны только стандартные отчеты: количество открытий, переходов по ссылке, выручка
Стало: Доступны более сложные метрики, например статистика в разбивке по сегментам, конвертация из подписчиков в клиентов
Результаты автоматизации маркетинга
ROI 1725% от Mindbox
Для расчета взяли показатели с сентября 2019 года (окончание интеграции) по сентябрь 2020 года включительно. Клиент попросил не раскрывать в публикации точные цифры. Формула расчета: ROI = (Прибыль от заказов с email-канала – Стоимость подписки на Mindbox без НДС) / Стоимость подписки на Mindbox без НДС x 100%.
ROI от платформы Mindbox составляет 1725%. Каждый рубль, вложенный в платформу, приносит клиенту 17 рублей.
Распределение выручки по каналам
Рост доли триггерных рассылок в выручке email-канала
Преимущество триггерных рассылок перед массовыми в том, что они продолжают генерировать доход, даже если маркетологи больше не уделяют им внимания. Достаточно один раз настроить триггеры, и все клиенты, попадающие под их условия, получат нужные письма. Соответственно, чем выше доля триггерных рассылок в выручке email-канала, тем больше денег он приносит без дополнительных затрат ресурсов.
Раньше у нас не было единого места, где хранился бы полный портрет клиента, включающий заказы, действия на сайте и реакцию на рассылки. У нас была гипотеза: если сегментировать базу, расширить коммуникационную карту, то есть качественнее работать с базой, показатели email-канала станут лучше.
Если смотреть на данные по триггерам, наши ожидания оправдались. Сыграли роль AB-тесты, сегментация: тщательная работа с рассылками дает результат. При этом доля email-канала растет не так быстро, как хотелось бы — планируем активнее работать со сбором базы.
Mindbox упростил процесс запуска триггеров. Приведу пример. Раньше я раз в неделю выгружала из CRM список клиентов, оформивших заказ, загружала его в рассыльщик и отправляла письмо с просьбой об обратной связи по заказу или с NPS-опросом. Сейчас оно уходит автоматически, при изменении статуса заказа.
Появились новые инструменты и возможности: с момента подключения платформы не было месяца, чтобы мы не протестировали гипотезу и не улучшили что-нибудь в рассылках.
Платформа помогает нам в достижении KPI: растет число подписчиков, совершивших заказ, доля повторных заказов. Некоторые показатели, например конверсию подписчиков в клиентов, мы стали отслеживать только с появлением Mindbox.
Есть и то, что мы не можем оценить в цифрах: коммуникации с клиентами стали более качественными. Мы не спамим и контролируем количество писем, которое уходит подписчику в тот или иной промежуток времени. Учитываем при этом статус клиента: не отправляем массовые рассылки тем, кто недавно совершил заказ.
Мне нравится, что Mindbox внимателен к клиентам: техподдержка реагирует быстро, я в любой момент могу обратиться к нашему менеджеру Константину. Он постоянно предлагает попробовать что-нибудь новое: мы планируем подключать модуль программы лояльности — Константин держит нас в курсе. Из минусов могу отметить только систему биллинга: первое время было непонятно, как формируется сумма в счете.
Я думаю, что платформа подойдет любому бизнесу с относительно большой базой подписчиков, который понимает основы CRM-маркетинга и заинтересован в том, чтобы возвращать клиентов и отправлять им качественные рассылки.
Ниже расскажем, за счет чего достигли результата:
- Как выбирали платформу и какие задачи перед ней поставили
- Как используем сегментацию в массовых рассылках и повышаем их эффективность с помощью AB-тестов
- Как настроили 49 триггеров, чтобы автоматизировать рассылки для всего жизненного цикла клиента, и обогатили часть из них рекомендациями
По каким критериям выбирали платформу автоматизации
Раньше маркетологи TOPTOP.RU использовали три платформы: одну для массовых рассылок, вторую — для триггерных рассылок и рекомендаций, третью — для транзакционных SMS и писем. Базы хранились разрозненно: каждая в своей платформе, плюс была отдельная база в CRM-системе. Не было возможности реализовать все необходимые триггерные сценарии — для настройки поздравления с днем рождения и подписки на размер пришлось подключать разработчиков.
Искали платформу, которая позволит:
- Объединить разрозненные базы клиентов и сегментировать их.
- Отправлять массовые и триггерные рассылки из единого окна.
- Тестировать гипотезы без привлечения ИТ.
Решение о переходе на Mindbox принимала руководитель департамента маркетинговых коммуникаций. Одним из аргументов в нашу пользу стало то, что платформу используют крупные игроки рынка e-commerce, в том числе направления fashion retail. Главное же — возможности платформы соответствовали задачам:
Задача: Объединить разрозненные базы клиентов
Решение: Все данные о клиентах хранятся в едином профиле — контакты из разных баз при объединении автоматически дедублицировались
Задача: Автоматически сегментировать базу клиентов
Решение: С помощью фильтров можно делить базу по любым критериям — клиент автоматически попадет в нужный сегмент, а ручная выгрузка и загрузка данных не потребуется
Пример: Если клиент не открывает письма два месяца, он попадает в соответствующий сегмент — сразу после этого ему уходит контентное письмо с персональной скидкой
Задача: Настраивать триггерные рассылки, покрывающие весь жизненный цикл клиента
Решение: Гибкая настройка триггеров, учитывающая поведение клиентов
Пример: Если клиент отменил заказ, а причина неизвестна, отправляем ему письмо с просьбой её объяснить
Задача: Проверять гипотезы без привлечения ИТ
Решение: Маркетологи могут самостоятельно проводить AB-тесты благодаря встроенному инструменту и сегментации: проверяют гипотезы по сегментам подписчиков, объединенных общими критериями, — при таком подходе AB-тест дает более качественный результат
Задача: Отправлять массовые и триггерные рассылки, добавлять рекомендации в письма и на сайт из единого окна
Решение: Платформа позволяет настраивать в едином окне все типы рассылок, учитывать реакцию получателей на них и не перегружать клиента сообщениями. На сайте работает шесть типов рекомендаций. В письмах работает три типа рекомендаций.
Пример: Из массовых рассылок исключаются клиенты, получающие welcome-цепочку, и те, кто сделал первый заказ не более трех дней назад
Как персонализируем массовые рассылки с помощью сегментации и используем AB-тесты для проверки гипотез
Интеграция и объединение клиентских баз заняли месяц. После этого смогли отправлять массовые рассылки с учетом поведения клиентов на сайте, а не только их реакции на рассылки.
Выделили шесть основных сегментов.
Клиенты:
- Клиент сделал первый заказ не более четырех дней назад
- Клиент сделал минимум два заказа, но последний был отменен
- Клиент сделал очередной заказ не более четырех дней назад
- Клиент сделал очередной заказ более четырех дней назад
Подписчики:
- Подписчик без заказов
- Подписчик сделал первый заказ, но отменил его
Подписчики и клиенты с отменой заказа выделены в отдельные сегменты, чтобы маркетологи могли пристально следить за их поведением и работать с ними немного по-другому, например отправлять другой опрос о качестве сервиса.
Сегментация в массовых рассылках. Чтобы клиенты получали только актуальную для них информацию, исключаем часть сегментов из рассылки:
Даем скидку только тем, кто без неё не совершил бы покупку. Чем меньше вероятность покупки — тем больше скидка:
Тестирование гипотез в массовых рассылках. Покажем на примере письма «15 вещей, чтобы носить сейчас и осенью»:
Предполагали, что добавление верхнего меню с кнопками, ведущими на самые популярные разделы сайта, повысит click rate письма. Тест проводили на сегменте «Клиенты».
Гипотеза подтвердилась. Добавление нового элемента дизайна повысило click rate письма: 2,15% против 1,29%. Различия статистически достоверны с доверительной вероятностью 95%.
Результат AB-теста: изменили дизайн рассылки для остальных пяти сегментов, которым отправляли аналогичное письмо.
Как автоматизировали рассылки для всего жизненного цикла клиентов и улучшили контент с помощью рекомендаций
На проекте запущено 49 триггеров — автоматические письма сопровождают клиента на каждом этапе жизненного цикла. Ниже расскажем о самых интересных цепочках.
Welcome-цепочка. Цель механики — познакомить клиентов с брендом и мотивировать их на совершение покупки. Отличается для подписчиков (тех, кто не делал заказ или отменил его) и клиентов с заказом:
Цепочка прерывается, когда подписчик совершает первый заказ, а клиент — второй. Если в перерыве между первым и вторым письмом подписчик оформил первый заказ, переводим его в цепочку для клиентов.
Исключение: если клиент не заполнил дату рождения в личном кабинете. Через сутки после получения первого письма отправляем напоминание:
Напоминание о товаре в избранном. Цель механики — вернуть клиентов в магазин и мотивировать их на совершение покупки. Состоит из трех писем — через два дня после добавления товара в избранное, через три дня после первого письма и уведомление при снижении цены:
Сбор обратной связи. Состоит из двух писем — опрос клиента после доставки заказа и в случае его отмены:
Реактивация оттока. Цель механики — напомнить клиентам о бренде и мотивировать на совершение новых заказов. Если клиент не читает письма, отправляем письмо-напоминание о бренде через два, три и четыре месяца после последнего открытия письма:
Благодаря объединению в одной платформе триггерных и массовых рассылок мы смогли настроить коммуникации так, чтобы они не были назойливыми. Все данные теперь хранятся в одном месте, и мы можем управлять коммуникационной нагрузкой: отправлять клиентам только то, что им интересно.
Наши рассылки сильно изменились в лучшую сторону: благодаря Mindbox мы начали сегментировать клиентов, работать с оттоком. Особенно мне нравится наша welcome-цепочка, последовательная и продуманная. Она позволяет познакомить клиентов не только с магазином, но также с ценностями и философией бренда. При этом клиентам, которые о нас уже знают, мы отправляем укороченную версию, а подписчикам даем больше информации.
Следующие шаги: программа лояльности, новые каналы и тестирование гипотез
В ближайшее время планируем запустить программу лояльности, чтобы связать офлайн и онлайн. Одновременно подключим новые каналы: SMS для авторизации участников и пуш-уведомления в виртуальных кошельках на iOS и Android.
Начнем более активно собирать базу подписчиков: в этом маркетологам TOPTOP.RU поможет программа лояльности, попапы на сайте и конкурсы.
Продолжим тестировать гипотезы, в том числе в триггерных рассылках. Это позволит повысить их эффективность через улучшение темы, содержания и дизайна.
Усложним реактивационную цепочку: на основе опросов и информации, которая уже есть в Mindbox, будем выяснять, почему клиенты перестают читать рассылки.
Переведем транзакционные письма, которые еще отправляются с сайта, на Mindbox и добавим возможность управлять рассылками в личном кабинете — для этого дождемся перехода на новую CRM-систему и редизайна личного кабинета.
Над материалом работали
Светлана Дердерчук, руководитель департамента маркетинговых коммуникаций TOPTOP.RU
Алёна Спивак, email-маркетолог TOPTOP.RU
Илья Калягин, консультант по внедрению
Константин Серов, менеджер проекта
Марианна Любарова, автор
Сёма Сёмочкин, редактор