Яндекс.Маркет
2222

Как персонализированный подход влияет на лояльность аудитории: пример Беру

Создание долгосрочных отношений с пользователями — это ключевой аспект для компании, которая хочет создать устойчивую бизнес-модель. Для того, чтобы клиент становился более лоялен к сервису, нужно создать такой продукт, который будет отвечать всем его потребностям, угадывать его желания и давать ему определённую свободу действий.

В закладки

Подробнее о бонусной программе маркетплейса Беру расскажет руководитель службы лояльности и целевых коммуникаций группы компаний Яндекс.Маркета Станислав Поликарпов.

Станислав Поликарпов
Руководитель службы лояльности и целевых коммуникаций группы компаний Яндекс.Маркета

Всем привет! Основная цель нашей службы — сделать так, чтобы покупательский опыт был успешным и всё больше пользователей возвращалось за повторными покупками.

Мы работаем в составе широкой кросс-функциональной команды, куда входят бренд-менеджеры, специалисты по маркетинговым коммуникациям, менеджеры продукта, разработчики, дизайнеры, копирайтеры, аналитики, трейд-маркетологи, специалисты по машинному обучению и поддержке. Вместе мы разрабатываем сервисы и мероприятия для привлечения и удержания пользователей, стимулируем покупательское поведение, развивая персональные предложения, форматы и каналы их доставки, ведём активную коммуникацию с пользователями, непрерывно работаем над тем, чтобы улучшать наши сервисы благодаря обратной связи от клиентов.

Два года назад мы запустили маркетплейс, на котором сделали покупки уже миллионы пользователей, и большая часть заказов приходится на тех, кто выбирает нас снова и снова. Команды прикладывают большие усилия над развитием важнейших составляющих любой торговой платформы: ассортимента и доставки. При этом система взаимодействия с покупателями, бонусы и коммуникации — ключевые драйверы роста платформы.

Персонализация и машинное обучение

Разговор о персонализации и таргетировании нельзя начинать без рассказа о нашей внутренней кухне — системе сегментации пользователей, которая позволяет, например, делать предложения более релевантными, оптимизировать внутренние метрики, помогать покупателям быстрее принимать решения, находить то, что им нужно. Мы делим сегментацию на два типа: интерпретируемая и неинтерпретируемая.

Интерпретируемая. У нас реализован и давно используется RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary). Мы ежедневно оцениваем наших клиентов по трём критериям: период времени, которые прошёл с последней покупки, частота покупок, деньги, которые он принёс. С каждым RFM-сегментом мы по-разному взаимодействуем: даём разные Беру Бонусы, направляем разные предложения.

Неинтерпертируемая aka автоматизированная, машиннообученная. На базе нашей статистики мы строим модель, которая сама выбирает лучший Беру Бонус для покупателя.

Чтобы создать единую рекомендательную систему и уникальную программу лояльности, помимо сегментации, мы привлекли всю силу машинного обучения Яндекса — построили ML-модель, которая учитывает историю пользователя на Беру, вероятность совершения покупки и многие другие факторы, и доверили ей ранжирование, выбор и выдачу офферов. С помощью этой модели мы под каждого клиента настраиваем персонализированные блоки, рекомендации (в том числе и в целевых коммуникациях), выдачу, сортировку товаров и поисковую строку. Таким образом, у каждого человека получается свой уникальный Беру.

Беру Бонусы

Мне кажется, нам удалось построить уникальную бонусную программу. Основное её отличие от других программ в непредсказуемости и игровой механике — при оформлении заказа покупатель не знает, какой именно бонус получит: денежный, процентный или категорийный. Нередко пользователь начинает взаимодействовать с сервисом, играть по его правилам, если ему дают свободу действий. По отзывам и результатам исследований, пользователи понимают механику, понимают корреляцию между средним чеком и бонусом, который они получат, а это их стимулирует к дальнейшим покупкам. Наш алгоритм постоянно обучается, анализируя поведение пользователя, и старается предложить ему именно те бонусы, которые нужны. Бонусы можно использовать отдельно или складывать — как лучше сделать, решает сам клиент: всё, что можно применить, подтягивается непосредственно в корзину.

У меня нет кошки, а выпал бонус на корм для кошек? Сейчас у нас работает базовая версия персонализации, а алгоритму нужно больше данных, чтобы понять, что у вас нет кота. Мы тестируем различные сценарии ответа платформы на подобные случаи, в том числе выбор бонуса из нескольких и обмен бонусами с другими пользователями. Я думаю, что в скором времени мы найдём подходящую альтернативу.

У нас есть технологии Яндекса, собственные разработанные инструменты, благодаря чему программа лояльности очень гибкая — сейчас в ней реализовано более 1000 алгоритмов выдачи и применения бонусов. В целом бонусная программа основана на истории общения клиента с сервисом, то есть у каждого пользователя получается своя собственная программа лояльности, релевантная именно для него.

Как устроена выдача Беру Бонусов? Сперва определяем, на что в этом месяце мы можем дать скидку, а потом выбираем, что выдать клиенту с учётом имеющихся у него бонусов и истории на Беру. Программа лояльности организована так, что бонусы соревнуются между собой за выдачу пользователю, и побеждает самый релевантный. Однако мы не хотим выдавать скидки на всё — в долгосрочной перспективе такое позволить себе никто не может. Выдача Беру Бонуса зависит от заказа: мы исходим из вероятности возвращения пользователя на сервис и будущего среднего чека покупки. Разумеется, денежные бонусы списываются лучше, чем категорийные, но если мы угадаем с любимой категорией, то они также откликаются в сердцах клиентов.

А ещё клиенты из ряда регионов* ежемесячно получают три Беру Бонуса на бесплатную доставку. Мы знаем, что для многих пользователей очень важна бесплатная доставка, поэтому сделали её доступной для большего числа людей. Мы хотим, чтобы наши пользователи регулярно покупали на Беру товары повседневного спроса и не только.

Коллекция Беру Бонусов

Также мы выдаём Беру Бонусы во время нашей пятнично-выходной распродажи: еженедельно собираем лендинг, коммуницируем с пользователями, которые могут привязать к себе в коллекцию любые Беру Бонусы — хоть все сразу. Наши исследования показывают, что эта механика привязывает пользователя к сервису и делает его более лояльным: он возвращается и не только в дни распродаж. А ещё пятничная распродажа — это хорошая возможность для производителей товаров пообщаться с потенциальными покупателями, поскольку в распродаже часто участвуют вендорские бонусы.

Пятничная распродажа

Также у нас есть особая категория — подписчики Плюса. Они ежемесячно получают от трёх до пяти бонусов, которые можно потратить на маркетплейсе Беру. Суммарный размер скидки — от тысячи рублей.

В то же время, чем дольше с нами пользователь, тем больше он применяет Беру Бонусы. Как-то мы провели эксперимент и узкой категории людей две недели не выдавали бонусы — у нас упало всё: средний чек, возвращаемость, доля повторных покупок.

Кроме того, в работе мы часто руководствуемся понятием «средняя юнит-экономика пользователя». Есть пользователи с плохой и хорошей юнит-экономикой заказов, и мы поощряем вторых. Лояльные пользователи важны и нужны, хочется давать им больше возможностей и плюшек.

Сейчас мы проводим эксперимент «Выбери Беру Бонус». В нём пользователь сам выбирает один из трёх бонусов, а в это время алгоритм обучается, чтобы потом делать наиболее релевантную выдачу. Мы хотим протестировать разные алгоритмы, какой из наборов/бонусов лучше выдавать, чтобы растить лояльность, метрики, оставаясь при этом рентабельным и эффективным маркетплейсом.

Целевые коммуникации

У многих компаний есть промышленные решения для взаимодействия со своими клиентами, а у нас — собственная маркетинговая CRM, созданная разработчиками Яндекс.Маркета, в которой есть всё необходимое: сегментатор, шаблонизатор, настройка триггерной коммуникации, интеграция с бонусной платформой, подключённые каналы e-mail и push.

Мы регулярно пропускаем целевые коммуникации через A/B-тестирование: в каждый момент времени есть те, кто получает коммуникации, и те, кто нет. Затем мы анализируем, чем отличается поведение обеих групп, и на основе полученных результатов проводим эксперименты, работаем с подбором сегментов, контента, времени, каналов и частоты коммуникации. Таким образом, создавая и тестируя различные персональные предложения, мы смотрим на результаты и масштабируем только лучшие кампании, в которых наиболее эффективным образом расходуются средства. Разовые кампании, которые показали наилучшие результаты, переводятся на регулярную основу — получается, что коммуникации тоже соревнуются за внимание наших пользователей.

Price drop as you shop

Прайсдроп — ещё одна персонализированная механика, от которой выигрывают все. Она работает так: клиент кладёт товар в корзину, и тот снижает цену на другие товары, которые также подбираются под пользователя и его корзину.

Эта механика очень выгодна, потому что пользователь получает скидку на нужные ему товары, а мы экономим на доставке и увеличиваем средний чек, таким образом оптимизируются бизнес-показатели и юнит-экономика.

Принцип работы прайсдропа

Благодаря перечисленным выше механикам и нашей уникальной программе лояльности растёт частотность покупок. Мы проводили эксперимент с отключением рекомендаций и выявили, что это приносит значимый урон сервису.

Рекомендательная система используется также в перфомансе — с помощью неё мы оптимизируем закупку трафика. Например, модель машинного обучения предсказывает вероятность, с которой покупатель совершит следующую покупку, и с помощью неё мы выделяем наиболее склонный к покупке сегмент и повышаем эффективность рекламы.

Эффективность нашей работы подтверждается цифрами: в мае на Беру была рекордная возвращаемость покупателей, а количество доставленных заказов на покупателя выросло на 15% по сравнению с маем 2019-го. Тогда же почти 50% заказов прошли с применением Беру Бонусов. Кроме того, доля повторных покупателей в мае составила почти 55%, хотя новых покупателей становится всё больше (за год их стало больше на 120%).

Мы используем технологии Яндекса, развиваем собственные сервисы, анализируем массу информации, проводим множество тестов, непрерывно развиваем нашу программу лояльности, чтобы бонусы максимально подходили клиентам. Я уверен в необходимости персонального подхода для роста лояльной аудитории компании — это сказывается на всех бизнес-метриках. Кроме того, существенный вклад в общий результат вносят и целевые коммуникации.

Изначально нами закладывалась высокая гибкость бонусной платформы и системы взаимодействия с покупателями. В будущем мы хотим открыть их для продавцов и вендоров маркетплейса, чтобы поставщики получили возможность самостоятельно создавать бонусы для своей аудитории. Мы хотим сильнее вовлекать наших партнёров в соревнование за внимание покупателей. Я уверен, что это всё в сочетании с инвестициями в развитие машинного интеллекта принесёт выгоду всем участникам нашей торговой платформы.

*ЦФО, СЗФО, ПФО, ЮФО, а также города: Москва, Санкт-Петербург, Ростов-на-Дону, Воронеж, Краснодар, Саратов, Тольятти, Казань, Самара, Уфа, Ульяновск, Пермь, Ижевск, Волгоград, Ярославль, Екатеринбург, Махачкала, Новосибирск, Ставрополь, Тюмень, Челябинск.

Группа компаний Яндекс.Маркета — это экосистема сервисов электронной коммерции: площадка для сравнения цен, выбора и покупки товаров Яндекс.Маркет, сервис для бизнеса Яндекс.Маркет Аналитика и многое другое.
{ "author_name": "Яндекс.Маркет", "author_type": "editor", "tags": [], "comments": 11, "likes": 6, "favorites": 9, "is_advertisement": false, "subsite_label": "yandexmarketgroup", "id": 140756, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Thu, 09 Jul 2020 17:41:16 +0300", "is_special": false }
Сервисы
Коротко: продукты, о которых мы рассказали на Сбер Конф
Салют! Это Сбер, и вчера мы провели большую конференцию Сбер Конф (которая, кажется, стала темой дня). Мы изменились…
Объявление на vc.ru
0
11 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
2

Последний год о Беру и бонусах больше негатива, чем позитива.
Ассортимент у вас так и не дорос до других маркетплейсов.

Доставка часто косячила. Та доставка, которую вы сами и организовали. Потому что экономили даже на бумаге, печатая на черновиках. Сейчас может и стало лучше, но осадок у многих остался.

Ответить
1

"Эффективность нашей работы подтверждается цифрами: в мае на Беру была рекордная возвращаемость покупателей, а количество доставленных заказов на покупателя выросло на 15% по сравнению с маем 2019-го."

Так пандемия, самоизоляция, закрытые ТЦ. Разве это не повлияло?

Ответить
0

Это все круто до того момента, пока доставка начинает несколько раз переноситься, потом вообще не приходит и переносится задним числом, в итоге конечно промокод на 200 р, но все равно частота подобного немного пугает

Ответить
0

Так вам ещё повезло, что компенсировали! А у меня и доставку отменили, и бонусы сгорели, и товар подорожал почти на 1000 руб! 

Ответить
0

Особенно радует алгоритм, при котором Беру даёт скидки в 50 рублей на товар от 5000 рублей)))

Ответить
0

Тоже показалось, что раньше были больше скидки на более широкий набор товаров, было выгоднее. Сейчас скидки не большие и на маленькую категорию товаров или на маленьую сумму.
Или, например, недавно купил блютус наушники, меня долго на маркете просили оставить отзыв, оставил положительный, а потом мне пришел купон на наушники, не понятно зачем если я купил уже их и довлен покупкой. 

Ответить
0

Зачем столько денег тратить на ML (понятно, ради хайпа - не более, лишь бы в статью впихнуть слова AI, ML, DL, RL и т.д.), когда у вас даже базовые вещи не работают нормально: вот уже пошёл второй месяц как мне делают возврат, доставка три раза переносилась ;)

Ответить
0

Зачем все эти бонусы и скидки, если Беру не в состоянии доставить заказы даже в пределах Москвы?

Ответить
0

Заказал товар впервые на беру, доставка по Москве 3-4 дня, вы серьезно?
Причем никаких приветственных бонусов не дали, сумма покупки 5тр

Ответить
0

Доставка — ужас.
Сотрудник поддержки согласовал новый адрес доставки, потом курьерская служба не привезла заказ (потому что по новому адресу эта курьерская служба, сюрприз, не доставляет), в итоге не смогли ничего сделать кроме как отменить заказ. До сих пор не понимаю почему заказ не привезли другой службой доставки. Зато машин лёрнинг есть, которая мне скидку на памперсы наролила.

Ответить
0

Станислав, прежде чем рассказывать байки про лояльность, научитесь соблюдать сроки доставки или придумайте как поднять сервис со дна. Ну или в Озон.ру сходите, может там чему научитесь

Ответить

Комментарии

null