Как заработать на «спящих» клиентах?

Системы лояльности is the new black — в наше время нужно очень постараться, чтобы купить что-то, не зарегистрировавшись в системе бренда и не оказавшись подписанным на все рассылки, закрытые распродажи и специальные предложения. Каковы при этом шансы, что вы вернетесь за новой покупкой? Скромные. Любой бизнес сталкивается с тем, что 80% клиентов, однажды совершивших покупку, больше не вернется никогда. И никакие программы лояльности или кешбэк не могут сколь-нибудь существенно повлиять на эту цифру. Даже хуже — заполучив заветный email или телефон клиента, бренды перегружают его информацией, выжигая свою клиентскую базу. Но я знаю метод, который все изменит.

Экспериментировать с разными группами покупателей я начал в Ozon еще в нулевых, когда занимал там должность руководителя аналитики и строил аналитику компании с нуля. Тогда с помощью системы оценки и специально разработанных тестов, сравнивающих две группы покупателей (А/Б тесты), мне удалось вывести схему получения дополнительных продаж из отваливающихся клиентов в прибыль.

Спустя 7 лет я стал сооснователем Retail Rocket, одной из лучших рекомендательных систем в элеткронной коммерции. У этой российской компании появились офисы в Чили, Нидерландах и Испании. Я руководил разработкой алгоритмов рекомендаций почти десять лет, и эксперименты времен работы в Ozon положил на дальнюю полку.

Идея ждала своего часа - и выйдя из Retail Rocket, я вновь вернулся к своим тестам, чтобы создать уже принципиально новый движок продаж отваливающимся клиентам, который - я в этом уверен - может потенциально сильно увеличить прибыльность бизнеса.

Если клиент неактивен в течение некоторого времени, мы подталкиваем его к следующей покупке, мотивируя финансово: скидкой, фиксированной суммой или подарком. Суть метода, который я разработал - в выборе правильного момента для отправки спецпредложения и правильного размера скидки, который позволит нам получить положительную экономику. Это эффективнее, чем ковровая бомбардировка рассылкой со скидками, потому что среди клиентов, которые их получат и воспользуются, есть и те, что купили бы без всякой скидки. Их не нужно стимулировать. Спецпредложение должно быть адресным и очень точным по времени - тогда оно сработает в плюс. И главное, мотивировать клиента к покупке дешевле, чем привлекать его же с помощью обычной рекламы.

В своей книге “Роман с Data Science” я описал свой метод очень кратко. Но мне интересно познакомить с методом маркетологов и аналитиков, поэтому я провел два вебинара, где подробно рассказал о применении этой методики, обсудил алгоритмы для А/Б тестирования и показал, как использовать мой бесплатный калькулятор для упрощения расчетов.

В пятницу, в 11 по Москве я проведу третий, заключительный вебинар. Мы рассмотрим, как мой метод работает на практике, и как разрабатывать модели, которые будут еще более эффективными, чем предложенный мной. Напоминание о вебинаре можно добавить в свой календарь по этой ссылке

Присоединяйтесь к вебинарам и начните использовать мой бесплатный калькулятор, чтобы улучшить свой бизнес. С нетерпением жду ваших отзывов и историй успеха. До встречи на вебинаре!