9 декабря
Итоги Su&IT 2024: Экспертное жюри оценило инновационные стартапы в Минске
1 | 1 |
Омниканальность — это объединение разрозненных каналов общения с клиентом в единую систему, в которой опыт взаимодействия с брендом становится бесшовным за счет того, что все акции едины и система помнит обо всех действиях клиента. Например, кто-то купил кофеварку в офлайн-магазине — при посещении сайта увидит рекомендацию пополнить запас фильтров. Product owner лояльности платформы автоматизации Mindbox Андрей Медведев рассказал «Про бизнес» на примере «Вкусвилла», зачем омниканальность нужна бизнесу и почему без программы лояльности собрать клиентские данные не получится. В статье также кейсы Charuel, italy & co., «Асконы», «Петровича» — эти бренды благодаря омниканальности оптимизируют затраты. А в конце вы найдете памятку по внедрению инструмента.
— Ответ на вопрос поможет дать пример «Вкусвилла», одного из самых заметных игроков на этом поле в России. Активно развивать омниканальность в сети начали во время пандемии, с ростом числа доставок.
Проанализировали результаты — оказалось, что у омниканальных клиентов выше и средний чек, и частота покупок. При этом в онлайне средний чек в 1,8 раз выше, чем в офлайне: главная задача «Вкусвилла» — привлечь офлайн-покупателей в онлайн.
Делают это с помощью QR-кодов в торговом зале, радиороликов и скриптов для кассиров. Основной же инструмент — программа лояльности. Бóльшая часть привилегий доступна онлайн: в мобильном приложении представлены уникальные продукты и акции, удобно получать информацию обо всех предложениях.
Однако главная роль программы лояльности не в привлечении в онлайн — она позволяет идентифицировать клиентов в офлайн-магазине. Других способов нет: клиенты делятся своими персональными данными и тратят время на предъявление карты в обмен на бонусы и скидки. Чтобы максимально упростить идентификацию, «Вкусвилл» предлагает покупателям выбор: можно назвать номер карты или телефона кассиру, отсканировать QR-код товаров или QR-код на кассе с помощью приложения.
Омниканальность также влияет на удовлетворенность клиентов. Американо-швейцарское исследование The state of customer experience, в котором участвовало 619 респондентов, выявило прямую связь между уровнем развития омниканальности и удовлетворенностью клиентов. NPS (индекс потребительской лояльности) у компаний со зрелой омниканальной стратегией равен 85 (против 58 с незрелой).
«Вкусвилл» в этом смысле следует тренду: в компании есть направление сервисного дизайна, которое работает над созданием идеального процесса онлайн-заказа и, по словам лидера направления, «как иголочка сшивает между собой направления, отделы, процессы, чтобы покупатели получали классный опыт взаимодействия со „Вкусвиллом“».
Пример 1. Бренд Charuel — снижение затрат на скидки по программе лояльности. До 2020 года у фешн-брендов Charuel и Calista была скидочная программа лояльности. Для получения скидки достаточно было на кассе предъявить пластиковую карту — ее часто передавали подругам. Это размывало клиентский профиль и усложняло сегментацию. Проблемой была и обезличенность базы: из нескольких сотен тысяч выданных карт только к 50% был привязан номер телефона, к 16% — email, а по 36% не было никаких данных, даже имени.
Программа лояльности действовала и в офлайне, и в онлайне, но подлинной омниканальности не было: данные обновлялись с сильной задержкой. Клиенты в офлайне заполняли анкеты вручную, затем сотрудники магазинов переносили данные в Excel и направляли в офис, где их так же, вручную, загружали в 1С. Информация о покупках передавалась раз в сутки. В онлайне ситуация была еще хуже: накопления и регистрации клиентов из интернет-магазина попадали в общую базу 1С один раз в месяц, при закрытии отчетного периода.
В результате уровень программы лояльности обновлялся с опозданием, базу сегментировали только по городу и размеру скидки (не всегда актуальному). Не было возможности полноценно коммуницировать с клиентами и предлагать акции только тем, кто не совершит следующую покупку без них.
В начале 2020 года компания перешла на единую платформу клиентских данных — за четыре месяца в новую систему перенесли цепочки из SMS- и email-рассыльщиков. В апреле 2021 года начала работать новая балльная программа лояльности, где контактные данные — обязательное условие регистрации, а информация обновляется в режиме реального времени. Стала возможной сегментация базы и формирование персональных предложений.
Переход от раздачи скидок к бонусной модели и персональным акциям позволил сократить среднюю скидку по программе лояльности в офлайне на 4,9 процентных пункта. На 34% в целом сократилась сумма предоставляемых скидок, средний чек участников вырос на 10%.
Пример 2. italy & co. — снижение стоимости лида в рекламе. У компании italy & co. есть и рестораны, и доставка — перед бизнесом стояла задача снизить стоимость лида, а также повысить конверсию рекламы в оформление доставки и бронирование столов. Сделать это решили с помощью передачи сегментов аудитории в рекламные кабинеты «Яндекс.Директа», «ВКонтакте» и MyTarget.
Дело в том, что для настройки таргетинга по умолчанию используются только данные рекламных систем. Но у самой компании гораздо больше информации о клиентах, включая конверсию, частоту покупок и средний чек. italy & co. смогла настроить таргетинг с учетом этих показателей, потому что еще с середины 2020 года собирает и сегментирует аудиторию в единой платформе клиентских данных.
Для теста выбрали клиентов, которые показывали высокую конверсию в рассылках, — это аудитория доставки. Настроили воронку из трех сообщений: напоминание о доставке и предложение блюда в подарок → стандартная акция на доставку → предложение забронировать стол.
За месяц стоимость лида (оформившего доставку или забронировавшего стол) сократилась с 300 до 120 российских рублей — в 2,5 раза. Кроме того, на 41% увеличилось количество конверсий в оформление доставки, на 25% — количество броней столов. Доход от контекстной рекламы вырос на 23%, ее ROI — на 15 п. п. Такой результат в компании объясняют тем, что рекламу видели только «горячие» клиенты, то есть готовые к совершению целевого действия — без омниканальности у компании не было бы этих данных.
Пример 3. «Аскона» — снижение доли рекламных расходов (ДРР). Производитель товаров для сна «Аскона» смог снизить ДРР благодаря тому, что начал оценивать эффективность онлайн-рекламы с учетом офлайн-покупок. Рекламная кампания может плохо отработать в интернете, но сильно повлиять на трафик в магазины. Чтобы увидеть полную картину, нужно учитывать влияние онлайн-кампаний на офлайн-покупки — так называемый показатель ROPO.
У «Асконы» была программа лояльности, но она позволяла связать с онлайн-сессиями только 10−15% офлайн-покупок — это объясняется невысокой долей авторизующихся на сайте пользователей и коротким сроком жизни cookies. Подключение электронных чеков Upmetric позволило идентифицировать 96% ROPO-сессий — у «Асконы» появилась возможность выявлять недооцененные онлайн-кампании и перераспределять на них бюджет. Эксперимент подтвердил правильность подхода: ДДР с учетом ROPO за время теста сократилась на 2,69 п. п., выручка рекламной кампании выросла на 110,3%.
Пример 4. «Петрович» — сокращение расходов на коммуникации. Омниканальность — это объединение не только онлайна и офлайна, но и разных каналов коммуникации, например email, приложения, SMS. При этом можно настроить так называемые каскадные рассылки. Они позволяют не только достучаться до максимального количества клиентов, но и сэкономить бюджет на отправку платных сообщений.
Суть каскада следующая: общение с клиентом начинается с условно бесплатных каналов, где отправка каждого сообщения не тарифицируется, затем подключаются более дорогие каналы — в порядке возрастания цены. Каждое последующее сообщение отправляется, только если клиент не получил предыдущее (или, в другом варианте, не совершил целевое действие).
Проще всего настроить каскад, если, как в случае с DIY-ритейлером «Петровичем», сообщения по всем каналам уходят из одной платформы. Более трудоемкий, но тоже возможный вариант — отправлять сообщения из разных платформ и фильтровать открытия или целевые действия вручную.
Первое, что нужно сделать, — определить приоритетность каналов. У «Петровича» это мобильные пуши — и по отклику, и по обороту. Соответственно, коммуникации с клиентами начинаются в мобильном приложении, далее подключается email (если у клиента не установлено приложение или пуш не доставлен). Следующий этап — Viber. SMS отправляют в самом конце — тем, кто не получил все прошлые сообщения.
Благодаря каскадным рассылкам «Петровичу» удалось донести информацию до максимального количества клиентов, включая тех, у кого не указан email или не установлено мобильное приложение. Охват очень важен: DIY-ритейлер обязуется компенсировать клиентам сгоревшие баллы за свой счет, если сообщение не доставлено.
При внедрении каскадов в «Петровиче» ожидали сокращения затрат на 20−25%. Результат превысил ожидания: с 51,1% пользователей удалось связаться с помощью условно бесплатных мобильных пушей и писем. То есть затраты на коммуникации удалось сократить в два раза.
Внедрение омниканальности не дает моментальных результатов: обычно она начинает окупаться не раньше, чем через год. Основная цель на первом этапе — получение «чистых» и качественных клиентских данных.
«Чистота» и качество данных — это отсутствие в базе дублей и заполненные анкеты с указанным телефоном и email. Важна также доля проникновения, то есть процент неанонимных покупателей. Как правило, компании стремятся к доле проникновения не ниже 70%. «Чистота» данных в сочетании с высокой долей неанонимных покупателей позволяет оценить реальный средний чек и частоту покупок, а значит, запускать персонализированные механики и повышать выручку.
На втором этапе уже можно говорить о целях, привязанных к выручке, — увеличении LTV (life-time value, пожизненная ценность) клиентов и, соответственно, росте выручки «период к периоду».
Многие компании, особенно исторически офлайновые, живут в состоянии интеграционного хаоса — без централизации клиентских данных. Если информация задваивается или обновляется с задержкой, построить омниканальность не получится: у компании просто не будет реальных данных о частоте покупок и поведении покупателей в целом.
Отсюда — неактуальные акции и отсутствие того самого бесшовного клиентского опыта, который по определению заложен в омниканальности. Например, актуальный балльный счет в личном кабинете, мобильном приложении и на кассах будет недоступен в режиме реального времени.
Инструментом, обеспечивающим омниканальность, может быть самописная или покупная CRM, а также платформа клиентских данных (CDP). Другой вариант — объединить клиентские данные из разных систем (рассыльщика, рекомендательной системы, мобильного приложения и так далее) с помощью интеграции. Главное, чтобы все данные собирались в одном месте (так называемая мастер-база) и автоматически очищались от дублей.
Программа лояльности — один из важных этапов внедрения омниканальности: она позволяет получать клиентские данные в обмен на привилегии и связываться с клиентами с помощью условно бесплатных email-рассылок и мобильных пушей.
Обычно программу лояльности запускают сначала в онлайне и только потом подключают офлайн-магазины: интеграция с кассами — самый сложный и долгий этап. Важно, чтобы клиенту было просто авторизоваться в каждом из каналов, иначе доля проникновения не будет расти. Пример удобной авторизации — click and collect, когда клиент делает заказ на сайте, а забирает его в офлайн-магазине.
Если база очищена от дублей, то бизнес видит реальное поведение клиентов и понимает, что покупатель в офлайне, мобильном приложении и онлайне — один и тот же человек.
Такую базу можно разделить на сегменты для проверки гипотез по каждому из них. Классический подход — RFM-анализ, то есть учет давности (recency), частоты (frequency) и суммы (monetary) покупок. Кроме проверки гипотез, RFM-анализ позволяет выделить самых ценных клиентов и использовать их для построения look-a-like-сегментов в рекламе.
Главное, что нужно учесть, — механики должны быть персонализированными. Без этого теряется весь смысл омниканальности: она нужна для сбора данных, которые позволяют сегментировать клиентов и не тратить маржу на раздачу скидок тем, кто купит и без них.
Примеры персонализированных механик:
Как я говорил выше, в первый год внедрения омниканальности главное — отслеживать долю проникновения, «чистоту» и качество данных. Но это не значит, что при достижении 70% проникновения можно расслабиться — всегда есть риск поломки процессов или интеграции, когда данные передаются с ошибками.
С запуском персонализированных механик выручка должна увеличиваться — ее прирост отслеживают период к периоду. Важный момент: чтобы персонализированные механики давали этот эффект, нужно понимать, какие из них привлекательны для клиентов, то есть проверять гипотезы с помощью контрольной группы.
9 декабря
Итоги Su&IT 2024: Экспертное жюри оценило инновационные стартапы в Минске
6 декабря
Международный конкурс «Выбор года» представляет победителей 2024 года!
5 декабря
Форум «Инновационный шторм»: платформа для идей, технологий и предпринимательства
5 декабря
Импровизированный LOVE REPUBLIC HOTEL открыл свои двери, чтобы вместе с гостями отпраздновать официальное открытие в Беларуси
5 декабря
В Минске прошел Форум по управлению интернетом
3 декабря
Будущее глазами бэкенд-разработчиков. Регистрируйтесь на мероприятие о технологиях в электронной коммерции
2 декабря
РКО от Белагропромбанка – широкие возможности для бизнеса
2 декабря
5 топовых советов от спикеров бизнес-конференции «RACE. Кейсы, результаты, инсайты»