Сегментация подписчиков на основе интересов в интернет-магазине детских товаров. Рост количества заказов в 8 раз.

Смотрите в каталоге
Системы персонализации

Когда люди говорят о CRM, они думают о клиентах, что в современных реалиях далеко от истины. Чьи-то контакты могут быть сохранены в базе данных, но до тех пор, пока клиент не совершит очередную покупку (а вероятность этого невысока – в среднем, только 2 из 10 клиентов вернутся за повторной покупкой), никаких новых данных о предпочтениях клиентской базы мы не получим и ничего кроме "стрельбы из пушки по воробьям" акциями и распродажами через массовые рассылки применить не сможем.

Именно поэтому этот канал сегодня считается «сложившимся», консервативным и практически не склонным к инновациям. В то время как сейчас, прямо на наших глазах, он трансформируется и, наряду с RTB и контекстной рекламой, становится все более насыщен «data-driven» решениями, использованием информации о поведении человека, динамичной оптимизации креативов, автоматизацией и умными алгоритмами.

Мнение об эффективности персонализации уже давно закрепилось среди западных email-маркетологов, но многие российские компании по-прежнему предпочитают отправлять письма методом batch & blast, то есть одно сообщение всем получателям.

Инноваторы онлайн-ритейла сегодня движутся в сторону отправки email-рассылок не единым письмом по всей базе, а в сторону построения системы из множества индивидуальных сегментов (от 2 до бесконечности в зависимости от ресурсов компании) и отправке более релевантных писем индивидуально для каждой группы получателей.

Организация сбора и использования данных

Основой для сегментации аудитории сегодня является покупка. С учетом средней конверсии трафика в 1% выходит, что маркетологами не используется до 99% данных об активности клиентской базы!

Работа на разных этапах воронки продаж

Одна из ключевых точек роста CRM-маркетинга сегодня – переход от массовых рассылок акций к системной коммуникации в зависимости от этапа customer journey. Во время поиска подходящего товара клиенту необходима одна информация, а на этапе принятия решения о покупке – другая.

Кейс: Сегментация подписчиков для массовых email-рассылок в интернет-магазине детских товаров. Рост количества заказов в 8 раз.

Для ниши «детские товары» самым очевидным критерием классификации покупателей является возраст ребенка. Перед специалистами одного из крупнейших интернет-магазинов детских товаров возникла задача провести массовую email-рассылку с информацией об акциях нескольких брендов, которая должна быть направлена на мам с детьми до 3 лет.

В режиме А/Б теста рассылка была отправлена на 2 сегмента. В первом использовались данные о возрасте ребенка из CRM-системы (собираются из анкет при выдаче карт лояльности), во втором – данные о покупательском опыте (посетители сайта проявляли интерес к товарам и брендам, относящимся к детям до трех лет).

Результат превзошел все ожидания: по результатам АБ-теста сегмент подписчиков, который был выделен на основе данных о покупательском опыте продемонстрировал 8-кратный рост заказов в сравнении с получателями, которые были определены на основе данных из CRM-системы.

Задача

Отправить рассылку с информацией об акциях Nutrilon, Merries и Philips для мам с детьми до трех лет.

Подготовка шаблона

Дизайн, верстка и тестирование были проведены специалистами Retail Rocket

Результаты рассылки

Писем отправлено

Open Rate

Click Rate

Conversion Rate

Заказы

378 466

31,35%

17,95%

1,49%

33

Сегментация базы подписчиков

Важным аспектом задачи была отправка не по всей базе, а по релевантному тематике письма подписчикам (в данном случае – мамам с детьми до трех лет).

Для выделения сегмента подписчиков было использовано два инструмента: 

  • Система Retail Rocket, с помощью которой были выделены подписчики с релевантными профилями интересов, формируемых платформой в реальном времени на основе анализа поведения подписчиков на сайте магазина.
  • CRM интернет-магазина, где  хранится информация о возрасте детей подписчиков.

Результаты рассылки по сегментам

Сегмент

Писем отправлено

Open Rate

Click Rate

Conversion Rate

Заказы

Retail Rocket

146 380

43,27%

32,70%

2,04%

302

CRM

232 086

24,30%

16,00%

0,56%

37

Δ

 

+78%

+104%

+264%

+716%

Выводы:

По результатам рассылки сгенерировано 339 заказов. Большая часть выручки и заказов (~90%)  пришлась на сегмент подписчиков, выделенный по профилю интересов, рассчитываемых платформой Retail Rocket.
 

Компании и сервисы: Retail Rocket
Автор: Светлана Золотар

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