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

17 ноября 2020 / Комментарии

Как бесплатно создать персональную электронную витрину вознаграждений

Vpodarok.ru делится опытом, как торговой компании, маркетинговому или рекламному агентству быстро и, главное, бесплатно настроить электронную витрину для моментальных вознаграждений для небольших или масштабных промоакций.

далее →

6 ноября 2020 / Комментарии

Как покупатели относятся к платным программам лояльности

За участие в некоторых программах лояльности клиенты готовы платить. Это выгодно и им самим, и брендам. Эксперты приложения «Кошелёк» выяснили, как устроены такие программы.

далее →

28 октября 2020 / Комментарии

Ваше мнение очень важно для нас: как быстро и дешево получить обратную связь от клиентов

По данным американских маркетологов, больше половины потребителей отказываются от запланированной покупки или транзакции из-за плохого обслуживания. Перебои в соединении, долгий ответ менеджера, затянувшееся ожидание заказа — вот лишь часть причин, из-за которых компании (и прежде всего игроки сферы e-commerce) могут потерять своих клиентов. Избежать этого позволяет грамотный и своевременный сбор обратной связи. В этой статье мы расскажем, как организовать его наиболее эффективным и наименее затратным способом.

далее →

21 октября 2020 / Комментарии

Кто такие адвокаты бренда и как они помогают бизнесу

Разбираемся, что движет адвокатами бренда, какую пользу они приносят бизнесу и как международные бренды работают со своей аудиторией адвокатов.

далее →

12 октября 2020 / Комментарии

Кейс Юничел + REES46: +25% выручки из товарных рекомендаций, триггерных цепочек и поиска

Михаил Кечинов, основатель REES46, на примере магазина «Юничел», рассказал, как с помощью товарных рекомендаций, триггерных цепочек и поиска сделать +25% выручки. Из этого кейса вы увидите, как можно добиться подобных результатов в вашем магазине.

далее →

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