Система лояльности нового поколения — от пластиковых карт к мобильным приложениям, от приложений к кошелькам

Всем привет! Меня зовут Авдеев Александр и я CEO и co-founder в Boostfeel. Ранее я рассказывал о нашем опыте открытия стартапа в Турции, сегодня я хотел бы больше поделиться о нашем бизнесе, почему мы тут, сейчас, какие планы строим и почему бизнес готов платить за наши решения.

В этой статье я собираюсь рассказать, как благодаря внедрению Boostfeel мы увеличиваем выручку наших клиентов до 40%.

Boostfeel — инновационный сервис в сфере retention-marketing для сетей общественного питания и ритэйла. Автоматически анализируя поведение пользователей и идентифицируя клиентов с помощью систем лояльности, мы в Boostfeel разрабатываем возможность прогнозировать спрос на продукцию для различных групп клиентов, автоматически генерировать маркетинговые предложения и создавать сообщения, понятные и актуальные для каждого клиента, на его родном языке. Кроме того, благодаря детальной аналитике мы можем оценить эффективность каждой маркетинговой кампании и предоставить клиенту полную информацию о ROMI.

Основной средой распространения карт лояльности является встроенный кошелек Wallet в iOS, и приложение для Android устройств которое имитирует работу кошелька Wallet на iPhone.

Ни для кого не секрет, что персональные предложения эффективнее массовых рассылок, но тем не менее большинство компаний создают нерелевантный «информационный шум", иначе спам, от которого мы все так устаем. Для увеличения эффективности маркетинга бизнес должен справится с рядом проблем.

Невозможно нанять достаточное количество маркетологов, что бы проанализировать историю покупок каждого клиента, его поло-возрастные характеристики итд. А ведь именно детальный анализ датасетов необходим для правильной сегментации клиентской базы. Это неретабельно.

Следующая проблема это то, что данные постоянно находятся в динамике, так как человек не статичен в своих предпочтениях, местоположении да и возраст у него тоже меняется. Это влечет за собой потерю актуальности данных чуть ли не в момент их упорядочивания маркетологом.

Все это наталкивает на мысли о необходимости применения автоматизации в процессе сегментации клиентской базы.

В Boostfeel, мы планируем создавать динамические группы клиентов по следующим критериям:

- Пол;

- Возраст;

- Средний чек покупки;

- Давность совершенной покупки;

- Частотность совершения покупок;

- Предпочитаемые товары (ABC — анализ) ;

- Климатические условия при совершении покупки;

- Временная частотность совершения покупок в течении суток;

В настоящее время мы предлагаем нашим пользователям самостоятельно создавать аудитории клиентов. Конечно имеются стандартные наборы групп такие как «Риск потери клиента«, "VIP", »Регулярные покупатели». Но в наших планах увеличить количество дефолтных групп, а так же автоматизировать критерии попадания клиента в группу, так как для каждого бизнеса данные критерии являются индивидуальными.

На текущий момент в сервисе реализованы функции только ручной генерации маркетинговых активностей. Мы разделяем их на два класса это бонусные программы и автоматические сценарии.

Бонусные программы

- Cash-back

- Скидки

- Штампы

- Счастливые часы

- 1+1

Важно отметить, что наша технология позволяет запускать одновременно нескольких бонусных программ в рамках одной карты лояльности.

Автоматические сценарии

- Бонусы на день рождение;

- Произвольное событие;

- Возврат потерянных клиентов;

- Приветственный бонус;

- Реферальная программа;

Если присмотреться к скриншоту, то можно понять насколько гибко может быть настроена система лояльности в целом. Мы можем проектировать отдельные сценарии для совершенно разных целевых групп, задавать время и продолжительность работы акций, периоды сгорания баллов и многое другое.

Так же мы сейчас активно ведем работу в направлении создания автоматического помощника, главной задачей котрого будет генерация акций для разных целевых групп клиентов. Для этого мы собираемся использовать информацию не только о клиентах, но также о складских остатках товаров на определенной точки продаж. Для формирований предложений клиентам исходя из потребностей и выгод пользователя системы.

После создания акции, важной задачей является своевременное уведомление клиентов о ней.

Для себя мы выделили несколько важных критериев «не раздражающих» уведомлений. Во первых уведомление должно приходить на доступном «слэнге» который используется в данной группе, для этого мы обращаемся к поло-возрастной характеристике нашего клиента. Во вторых это персонализация. Наши клиенты должны почувствовать, что данное сообщение и акция были созданы специально для них. Что бы этого достичь мы можем использовать переменные в тексте сообщения, такие как имя и возраст, аудитория (группа клиентов) . Ну и в третьих - отправленное сообщение должно придти на родном языке клиента.

После мы формируем запрос через API к популярной нейросети:

Придумай маркетинговое сообщение длинной 250 символов для: девушка, 15 лет, товар яблоки, скидкой 15%, завтра, температура -5. Магазин «Фруктовый рай»

Получаем следующий ответ:

Привет, подруга! Завтра в магазине «Фруктовый рай» яблоки будут продаваться со скидкой 15%! Это отличная возможность купить вкусные и полезные фрукты по выгодной цене. А еще, ты знаешь, что яблоки помогают поддерживать здоровье зубов и десен? Так что, не упусти свой шанс и приходи за покупками! Кстати, на улице не очень холодно, всего -5 градусов, но одевайся теплее и не забудь взять с собой деньги. Увидимся завтра в магазине! 🙂

После сообщения появляются в ленте нашей панели управления. Сообщение может быть принято или отредактировано маркетологом.

Как вы заметили для каждой целевой группы пользователей сообщения генерируются по разному, не смотря на то что акция может быть одна и та же.

В нашем идеальном мире основным критерием формирование групп пользователей должен стать именно их потребительский опыт, а уже потом сегментация должна происходить по поло-возрастным критериям. Это позволит нам генерировать уникальные маркетинговые акции для каждой целевой группы и персонализированные сообщения к ним.

После подтверждения маркетологом текста сообщения, акция автоматически запускается, а текст сообщения переводится на язык устройства пользователя.

Первый вопрос который спрашивает вдумчивый маркетолог со стороны клиента это каким образом определить факт реактивации клиента именно Boostfeel?

Заключительным этапом является сбор статистических данных о каждой проведенной акции. Расчет эффективности происходит крайне просто. (Общая сумма покупок по акции) - (затраты на реактивацию клиента). Важным фактором является маржинальность каждой товарной группы, так как сумма вложений на реактивацию клиента явно не должна превышать маржинальность пользователя системы. Обычно мы закладываем не более 20% от маржинальности на реактивацию клиента. ROMI посчитан.

Сегодня я постарался рассказать о том, как наш сервис увеличивает repeat purchase rates (RPR) благодаря персональным маркетинговым акциям, но совершенно не рассказал, каким образом нам удается поддерживать средний чек покупок, да еще и увеличивать его, ведь все выше изложенное должно его тянуть вниз.

Если вам будет интересно, я расскажу подробно об этом в следующей статье!

Спасибо всем кто дочитал!