Автоматическое построение сегментов в email-рассылках TVOE.RU: рост выручки на одно отправленное письмо (RPE) в 20 раз

Смотрите в каталоге
Все для дома

Ключевой драйвер email-маркетинга — симбиоз из накопленных знаний о клиенте и безошибочная доставка релевантных предложений получателям. Следуя этому принципу, команда Retail Rocket уже неоднократно демонстрировала как технологии персонализации способны «проявить чуткость» в построении индивидуальной коммуникации с получателями массовых рассылок, среди которых персонализация рассылок интернет-магазина Enter с ростом RPE в 14 раз и кейс с интернет-магазином Esky.ru с ростом конверсии на 112%

Перед маркетинговой командой интернет-магазина TVOE.ru помимо задачи увеличения экономических показателей в канале массовых рассылок возникла необходимость ответить на не менее серьезный вызов — модернизация маркетинговой стратегии за счет внедрения автоматической сегментации аудитории на основе машинного обучения на базе платформы Retail Rocket, которая позволяет:

  • Производить автоматическую кластеризацию аудитории на группы со схожими интересами.
  • Получить доступ к структурированным данным по аудитории интернет-магазина для формирования уникального набора инфоповодов маркетинговых активностей.

Для интернет-магазина TVOE.ru была произведена кластеризация аудитории по 20 группам, которые открывали богатое поле деятельности: от выстраивания долгосрочных коммуникационных стратегий с клиентами до планирования акций и контента рассылок.

Фрагмент интерфейса для создания сегментов получателей по интересам

На первом этапе модернизации маркетинговой стратегии для проведения теста были отобраны четыре сегмента подписчиков:

  • Интересующиеся товарами сразу из двух категорий «Джемперы» и «Толстовки».
  • Кому интересны товары из сегмента «Платья».
  • Сегмент людей, которому характерен одновременный интерес к товарам из категорий «Штаны» и «Шорты».
  • Женщины, потенциально интересующиеся товарами из категорий «Юбки» и «Нижнее белье».

Сегмент «Джемперы и Толстовки»

Время проведения рассылки удачно совпало с погодными условиями (погода ухудшилась, начались дожди и похолодание). Был подготовлен небольшой интригующий текст о плохой погоде и снижении цен на продукцию. Письмо содержало два блока персональных товарных рекомендаций из категорий «Джемперы» и «Толстовки».

Сравнение ключевых показателей проводилось с рассылкой, которая проводилась в тот же день по всей оставшейся базе с инфоповодом «Женская обувь и женские аксессуары».

Полная версия письма для рассылки по сегменту «Джемперы и Толстовки»

Полная версия письма для рассылки по оставшейся базе подписчиков

Точечная отправка по выделенному сегменту «Джемперы и Толстовки» и отправка релевантного содержания писем позволили добиться роста следующих показателей: Open Rate — на 133.95%, Click Rate — на 38.33%, конверсии из переходов в заказы — на 42.54%, среднего чека — на 337.29%. Рост ключевого показателя выручки на одно отправленное письмо (Revenue Per Email) составил 1917,17%.

Сегмент «Платья»

Был подготовлен небольшой вводный текст о том, что пора обновить свой летний гардероб, который был нацелен как раз на женщин, которые предпочтут подобрать себе новое платье. Письмо содержало персональные рекомендации товаров из категории «Платья».

Сравнение ключевых показателей проводилось с рассылкой, которая проводилась в тот же день по всей оставшейся базе с инфоповодом «Женская обувь и женские аксессуары».

Рассылка по женщинам с вычисленным интересом к товарной категории «Платья» и наличие релевантного содержания в письмах позволили добиться роста следующих показателей: Open Rate — на 242.99%, Click Rate — на 127.7%, конверсии из переходов в заказы — на 90.76%. Несмотря на падение среднего чека на 52% совокупный рост ключевого показателя выручки на одно отправленное письмо (RPE) составил 613.33%.

Сегмент «Штаны и Шорты»

Для данной рассылки был также подготовлен небольшой вводный текст о скидках. Письмо включало два блока персональных рекомендаций товаров из категорий «Джинсы&Штаны» и «Шорты».

Рассылка проходила на следующий день после двух ранее описанных, также в этот день магазин не отправлял рассылок по оставшейся базе, поэтому сравнение ключевых показателей проводилось со средними показателями по всем ранее проведенным несегментированным рассылкам.

Рассылка по выделенному сегменту «Штаны и Шорты» и наличие релевантных товарных предложений в письмах позволили добиться роста следующих показателей: Open Rate — на 87.53%, Click Rate — на 29.03%, конверсии из переходов в заказы — на 85.89%. Несмотря на падение среднего чека на 31% совокупный рост ключевого показателя выручки на одно отправленное письмо (RPE) составил 209.61%.

Сегмент «Юбки и Нижнее белье»

Для данной рассылки был также подготовлен небольшой интригующий вводный текст о скидках. Письмо включало два блока персональных рекомендаций товаров из категорий «Юбки» и «Нижнее белье».

Письма были разосланы на следующий день после трех ранее проведенных сегментированных рассылок, в этот день магазин также не отправлял рассылок по оставшейся базе, поэтому сравнение ключевых показателей проводилось со средними показателями по всем ранее проведенным несегментированным рассылкам.

Отправка по выделенному кластеру «Юбки и Нижнее белье» и отправка релевантного содержания писем позволили добиться роста следующих показателей: Open Rate — на 64.6%, Click Rate — на 46.56%, конверсии из переходов в заказы — на 54.25%, среднего чека — на 56.56%. Рост ключевого показателя выручки на одно отправленное письмо (RPE) составил 482,56%.

Генерация инфоповодов и влияние на маркетинговую стратегию

Магазин ТВОЕ передал email-маркетинг команде Retail Rocket «под ключ». Помимо дизайна, копирайтинга и верстки каждого письма мы смогли качественно усилить данный рекламный канал за счет нашей экспертизы по анализу данных.

Вышеупомянутое деление базы на кластеры позволяет формировать индивидуальную стратегию email-рассылок для множества целевых групп. Помимо стандартных текущих акций, новинок человек получает релевантные письма, которые имеют сверхвысокие KPI, что значительно увеличивает общую выручку в канале.

Выделенные кластеры могут подсказать магазину на что стоит сделать упор в краткосрочной маркетинговой стратегии: не просто выдвигать гипотезы с инфоповодами для маркетинговой активности, а предоставлять покупателям действительно релевантные категории товаров.

Использование сегментов по интересам и релевантного содержания позволяет повысить все ключевые показатели email-рассылок. Рост ключевого показателя выручки на одно отправленное письмо (RPE) по результатам тестов составляет от 209.61% до 1917.17%.

Комментарий TVOE.ru:

«Сотрудничество с Retail Rocket мы начали с запуска триггерных рассылок. Скрупулёзно изучив различные варианты реализации, от классических сервисов email-рассылок до специализированных CRM с похожим функционалом. Выбор в пользу Retail Rocket пал по нескольким причинам:

  • Система трекинга Retail Rocket собирает огромное количество информации о поведении посетителей на сайте, а значит их можно применить для дальнейшей сегментации аудитории.
  • Арсенал триггерных сценариев постоянно развивается, и по обратной связи от коллег из e-commerce демонстрирует стабильно высокие показатели по всем KPI.

Следующим важным для нас этапом сотрудничества стал запуск проекта массовых/регулярных рассылок. Специализированные функциональные возможности для интернет-магазинов, заложенные в email-платформу, и четкий фокус команды Retail Rocket на электронной коммерции стали определяющими факторами при выборе подрядчика, который может разработать, запустить и постоянно модернизировать нашу стратегию email-маркетинга. Полученные результаты по сегментированным рассылкам говорят сами за себя.»

Немцев Юрий, Head of E-Commerce TVOE

Компании и сервисы: Enter, ТВОЕ, Retail Rocket
Автор: Артем Казаков

Подписаться на новости

Читайте также

6 апреля / Комментарии

«Клёв будет!»: история о том, как собрать в четыре раза больше лидов

Проблема интернет-магазинов в том, что обычно они не очень активно работают над лидогенерацией и упускают большую потенциальную возможность дохода. Сегодня мы расскажем вам про то как интернет-магазину подводного снаряжения vlastah.ru удалось собрать в четыре раза больше лидов, которые в результате принесли 28% от общего числа заказов.

далее →

19 марта / Комментарии

Кейс финского бренда FiNN FLARE: как товарные рекомендации увеличили выручку до 13,4%

Сегодняшнему покупателю так просто не угодишь. Ему важны не только ассортимент и цены интернет-магазина, но и возможность быстро найти то, что ему нужно. Эту проблему решают товарные рекомендации, расположенные на разных страницах магазина. Их задача - показать пользователю интересные именно ему товары. Выгоду получают обе стороны: покупатель, который быстро нашел необходимые товары, остается довольным, а магазин получает возможность увеличить прибыль и средний чек. Подробнее о том, как внедрение товарных рекомендаций увеличивает конверсию и выручку магазина, рассказываем на примере интернет-магазина FiNN FLARE.

далее →

6 марта / Комментарии

Growth Hacking в триггерных письмах интернет-магазина ekonika.ru: 4 кейса и рост конверсии на 68%

Сегодня мы расскажем о том, как работа над деталями и тестирование различных психологических триггеров помогла интернет-магазину ekonika.ru увеличить Open Rate, CTR и конверсию триггерных писем.

далее →

7 февраля / Комментарии

Кейс персонализации сайта Baby&Tiener: рост выручки на 13,4%

Персональный подход становится уже не просто нормой, а переходит в раздел musthave для каждого интернет-магазина. Так подумал и крупный игрок ecommerce рынка Нидерландов - магазин товаров для детей Baby&Tiener. Рассказываем, как внедрение персональных рекомендаций на всех страницах сайта позволило ритейлеру увеличить выручку на 13,4%.

далее →

16 января / Комментарии

Кейс персонализации интернет-магазина Dungelmann-Schoenen.nl: рост конверсии на 12,85%

Представьте, как приятно удивляются пользователи, когда видят на главной странице интернет-магазина именно те товары, которые им нравятся. Эти позитивные эмоции, теперь ассоциируются с вашим брендом, приводя к росту лояльности, вместе с которой растет и количество совершаемых покупок. О том, как предугадывать желания пользователей, рассказываем на примере голландского интернет-магазина обуви Dungelmann-Schoenen.nl, которому внедрение персональных рекомендаций принесло рост конверсии на 12,85%.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook