Как автоматизировать маркетинг с помощью клиентских данных. Кейс "Будинок Іграшок"

Самые продвинутые ритейлеры строят свою маркетинговую стратегию так, чтобы клиентам было удобно покупать в любом канале. В современном мире – это аксиома и новая реальность для ритейла.

Однако, внедряя омниканальность, ритейл очень быстро сталкивается с большими проблемами. Первое — это слишком много данных. При ручном анализе нужно выявлять и корректно измерять активность одних и тех же клиентов по различным каналам коммуникаций и продаж. Без корректных изменений любая омниканальная активность обречена на провал. 

Небывалые возможности по коммуникации со множеством клиентов вносят свои трудности. Невозможно это делать даже на приемлемом уровне вручную. Как эти вопросы решают в сети детских товаров "Будинок Iграшок", рассказал ее e-commerce директор Дмитрий Бондаренко на прошедшем Omniforum 2019.

---

Рекомендации на сайте

Как использовать автоматизацию и алгоритмы для регулярной коммуникации и формирования индивидуальных сообщений и товарных предложений?

В нашем случае мы использовали облачное решение. Внутри компании бизнес не имеет, как правило, каких-то технических специалистов, которые имели бы достаточный опыт для того, чтобы это развернуть. Поэтому мы привлекли компанию Neu Current, которая провела анализ наших источников.

Мы решили начать с рекомендаций товаров на сайте. Потому что выбрать игрушку, наверное, сложнее, чем купить смартфон. Ассортимент сетей детских игрушек можно сравнить с ассортиментом DIY сетей – это 40 000 – 50 000 SKU. Тогда как, например, в электронике ассортимент может составлять 6 000 – 7 000 SKU. Когда клиент заходит в онлайн-магазин, он входит в ступор, он не понимает, что ему выбрать.

К тому моменту у нас уже была реализована модель рекомендаций от одной достаточно известной компании, с которой работают другие крупные ритейлеры. Модель была следующей – они собирают данные пользователей и пушат на сайте рекомендации товаров. Но нас не устраивал результат, так как при достаточно больших затратах эффективность была низкая.

После того, как мы запустили рекомендационную модель, на главной странице в карточке товара, в ленте товара, конверсия выросла колоссально. Около 10% сессий в интернет-магазине – это покупки именно рекомендованных товаров. Это достаточно большое покрытие.

“Брошенные корзины”

Коммуникация после ухода – так называемые “брошенные корзины” – это must have для e-commerce. К сожалению, в большинстве случаев эти брошенные корзины не работают эффективно. Мы разбавили эту коммуникацию рекомендациями и, таким образом, получили эффективность значительно выше. 

После того как запустили, результаты нас удовлетворили.

Все каналы коммуникации. Не только сайт

Это реальная архитектура решения. Мы собрали все данные с Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management  (CRM) сайта сайта и добавили E-Sputnik (Смс, Viber и пр.). Собрали все в одну базу, сделали рекомендательные модели и запустили директ-коммуникации.

До этого промо-компании рассылались без учета персонализированного предложения. Выбиралась аудитория по широким параметрам. Все это делалось вручную. Сейчас это делается, условно говоря, нажатием одной кнопки. Данные о клиенте забираются с сайта и попадают в Big Data, оттуда – в платформу коммуникаций с клиентами.

Один из кейсов – это персонализированные дайджесты, которые высылаются клиентам с небольшой частотой. Сейчас некоторые клиенты совершают по 4-6 покупок в год, тогда как раньше – только по большим праздникам. 

Благодаря этому архитектурному решению, мы можем отслеживать все данные клиента, к примеру, паттерны поведения, если он покупал три года назад игрушку ребенку, то сейчас мы предлагаем релевантный продукт, с учетом того, что ребенок уже вырос.

Вывод: Мы получили собственное решение, единую базу данных клиентов, к которой имеем доступ только мы. У нас больше, чем CRM-система, которая предлагает только директ-коммуникации, у нас же она идет по всем каналам взаимодействия. 

В целом новое архитектурное решение запускали около 8 месяцев. Но зато теперь у нас свое решение, нам не нужно платить абонплату за клики и активность клиентов.

Планы

Планируем запустить полную персонализацию сайта, для любого клиента, который зашел на сайт – персональный фильтр, ленту, свои персональные акции. Для неавторизованного клиента мы ввели Click client ID, который  присваивается всем сессиям клиентам. И в целом ввели еще Unique client ID – потому что люди чистят куки, удаляют кабинеты.

Также планируем ввести автоматические коммуникации. Сможем взаимодействовать с клиентом в реальном времени.

Записала: Людмила Будина