Пять способов использования BigData в e-mail-маркетинге

Кристина Потоцкая

В рамках конференции Big Data Conference руководитель отдела маркетинга в компании TriggMine Кристина Потоцкая  рассказала о том, как увеличить продажи с помощью использования данных в Email-рассылках

После первого знакомства с клиентом каждый магазин пытается максимально быстро перейти с ним на "Ты" - получить его личные данные. В первом рассылочном письме мне приходит предложение для женщин, например, платье - это означает, что при регистрации сразу узнали мои личные данные, а именно пол.  Шопинг-клуб LeBoutique предлагает быструю регистрацию через почту или социальную сеть. В интернет-магазине ModnaKasta для регистрации также достаточно ввести только ваш email. После подтверждения регистрации вы попадаете в личный кабинет и сразу же в первом окошке спрашивают ваше имя, фамилию и дату рождения.   Спрашивают это для того, чтобы знать женщина вы или мужчина и на день рождение прислать какой-то подарок, чтобы клиент что-то купил у них. То есть личные данные собираются очень быстро и каждый магазин по-разному подходит к этому. Что делает Lamoda? Внутри кабинета они задают вопросы: как часто и каким образом вы бы хотели получать уведомления от магазина? Что вам интересно - товары для девочек или для мальчиков? Какие бренды? Отмечая галочками, вы предоставляете им свои интересы. После этого вероятность покупки будет выше. Например, если у клиента есть маленький ребенок, он указал, что ему интересны товары для мальчиков и магазин будет присылать эти товары, то, конечно, клиент что-то купит. Такие мелкие данные в итоге позволяют формировать супер-персональные предложения и, соответственно, продавать больше. 

Если клиент дает свою дату рождения, соответственно, магазин может его поздравлять. Но не просто поздравить, но, возможно, еще и продать что-нибудь. Стоит написать письмо клиенту до его дня рождения. Например: "Нет-нет, мы не забыли, что у тебя день рождение через неделю, просто хотим подарить тебе подарок заранее, чтобы ты сам мог себя порадовать в свой день рождения". И дать промо-код на скидку. Потом в сам день рождения дублируете письмо, в этот раз уже с красивым поздравлением, стихом и напоминанием о подарке, который вы отправляли ранее. Такие письма позволяют повысить лояльность и сделать продажу. 

Еще один способ использования больших данных  в рассылке - сегментация.

Чем лучше вы будете сегментировать клиентов, тем максимально персонализированные предложения  вы сможете сформировать.Как не отправить мужчине купальник - это самый низший уровень сегментации (по полу). Возраст, геолокация, интересы, частота покупок, средний чек также могут позволить создать узкие сегменты и сделать максимально персонализированное предложение. 

Приведу пример. У вас есть супер-клиент, который уже 10 раз купил товара на сумму 5 тысяч долларов и все время он покупает обувь. Вы можете ему не отправлять предложения одежды потому что вы знаете, этот клиент любит только обувь. Если человек более десяти раз выбрал товар из одной категории, то в дальнейшем стоит предлагать больше позиций именно из этой категории. Так вы создаете сегмент. Если вы знаете, что клиент ранее покупал какой-то товар, например, кошелек, можно подобрать похожие модели, которые наверняка понравятся, основываясь на товаре, который ранее уже был приобретен. 

Также сегментировать клиентов  можно по поведению на сайте - куда заходил, какие разделы смотрел, как долго сидел и на какой странице. Можно сегментировать и по среднему чеку. Например, разделить на 5 сегментов: до 50 долларов,  до 100, до 500 и т.д. и каждому из этих сегментов отправлять свое предложение. То есть если вы заведомо знаете, что клиент за раз больше 100 долларов не потратит, значит нет смысла тратиться на письмо, в котором будут предложения гораздо дороже.

Геолокация также может быть параметром сегментации. Вы можете четко попадать в сезонные товары, зная геолокацию клиента. Например, если клиент живет в Западной Украине, где холодает немного раньше, вы настраиваете условия, что если там температура упала ниже 5 градусов, то можно ему предложить поменять автомобильные шины чуть раньше, чем остальным клиентам.

Магазины действительно собирают данные о том, что клиенты смотрят и в рассылке это  учитывают. Взять сайт Lamoda. Стоит хоть на 2 секунды задержаться на каком-то товаре и потом баннер с этим товаром будет преследовать вас всю жизнь. Это очень умные настройки и магазин, который собирает эти данные, анализирует и понимает что, кому и когда нужно преподать.

Как использовать ваши рассылки? Рассмотрим пример с частотой  покупок.  Например, если клиент купил товар уже более трех раз, ему следует отправить какое-то особое письмо, не просто "спасибо за покупку". И мы ему пишем так: "Дорогой клиент,  мы  с тобой уже практически семья!  Ты у нас 3 покупки сделал и мы хотим тебя отблагодарить. Вот тебе особые подарки - бонус за лояльность и приоритетный доступ ко всем новинкам", например. 

Следующий способ - использовать real-time маркетинг. Это уровень еще выше, чем сегментация. Он позволяет в реальном времени обмениваться, передавать данные, анализировать, быстро обрабатывать и высылать клиенту персонализированное письмо. Заходите вы в интернет-магазин, например в Rozetka, добавляете тостер в корзину, после чего походили-побродили по сайту и ушли. Rozetka эти данные собрала, быстро обработала и выслала вам письмо следующего типа: "Дорогой клиент, вы забыли тостер в корзине" или "Дорогой клиент, вы интересовались тостерами? Посмотрите, у нас есть еще четыре тостера в этой же ценовой категории." Такая быстрая обработка данных тоже позволяет получать покупки.

К действиям клиентов на сайте может относиться не только брошенная корзина, просмотр товара, но также открытая форма регистрации, брошенная форма подписки на рассылку, покупка - это тоже действие на сайте. Или же бездействие. Что это такое? В каждом бизнесе есть такой показатель, как "churnrate" - отток клиентов. Собирая эти данные, можно попробовать возвращать клиентов. Пример работы  магазина Makeup с брошенными корзинами: я сидела на сайте, выбрала себе товары и ушла, бросив корзину. Сайт быстро собрал эти данные, обработал и прислал напоминание, что я могу вернуться и завершить покупку.  

Представьте, что клиент приходит  к вам на сайт, вы потратили деньги на его привлечение, соответственно, не взять у него контакты и не отправить ему письмо означает потратить на него деньги впустую.

Представьте, это как когда мужчина приходит в бар, угощает девушку, они весь вечер хорошо общаются,  а потом он уходит домой и не берет её номер телефона.  Получается, что время и деньги он потратил, а контакт не взял. Тоже самое здесь. Если вы потратили время и деньги, обязательно возьмите контакты!

Когда клиент открывает форму регистрации и начинает вводить свои данные и, например, его телефон разряжается и выключается.  Естественно, что через два часа он уже не помнит про ваш сайт. Тут ему приходит напоминание: "Дорогой клиент, что-то пошло не так?  Я очень жду вашего ответа. Регистрация займет всего 187 секунд. Пожалуйста, возвращайтесь!".  Не лишним будет обозначить преимущества регистрации - это будет  не навязывание, а демонстрация выгоды. Интересный факт: в магазине Сокол добровольно регистрируются 90% клиентов. Всё потому, что они написали преимущества у себя на сайте - если зарегистрируетесь, то все цены будут ниже.

Еще один способ - анализ трендов конкурентов.  Когда у вас уже есть определенные данные, вы не просто пишете клиенту письма, а можете анализировать действия своих конкурентов и делать что-то лучше них. Вы можете собирать или покупать огромное количество данных. Так вы сможете оценить ваш бренд - как он выглядит на фоне конкурентов. Можно даже зарегистрироваться у всех конкурентов и смотреть их рассылку - как и что они делают. Соответственно, вы сможете вырваться вперёд, получить преимущество. Но самое важное - это тренды. Например, вы знаете, что чаще всего корзины бросают по будням в 2 часа дня. Или что женщины чаще уходят с форм регистрации чаще чем мужчины. Исходя из этого вы можете формировать тренд. Например, по будням в 2 часа дня или даже чуть раньше можете выводить  уведомление, что в течение следующего часа будет супер-распродажа -50% скидка на все товары. То есть вы можете опережать клиента и предлагать ему что-то еще до того, как он уйдет.

Наивысший уровень - это заглянуть в будущее и продавать раньше чем клиенты сами подумают. Если интернет-магазин продает кофе, можно запустили рассылку. Если клиент купил упаковку, то через месяц следует прислать ему новое предложение. Все логично - уже знаешь, что клиент - кофеман, пьёт по 2 чашки кофе в день, а значит в течение месяца эта упаковка закончится, соответственно, ему понадобится купить еще. Опережая его и анализируя данные,  магазин присылает письмо с актуальным предложением. Вероятность покупки в таких случаях - практически 100% если это мелкие товары. Если товары крупные, но вы точно знаете, что они возобновляемые, то просто надо вовремя предложить, а не заставлять клиента идти и искать у конкурентов. Как это еще можно использовать?  Вам следует заведомо знать, что 40% клиентов у вас покупают один раз и уходят. Опережая их уход, вы можете выслать письмо: "Дорогой клиент,  мы сдаемся! Мы соскучились - возвращайтесь! И вот вам бонус". Такие письма позволяют вернуть часть клиентов, в среднем это 12%. 

Еще один пример - это cross-sell - перекрёстные продажи. Представьте, что я покупаю сноуборд и это мой первый сноуборд. Я понятия не имею, что с ним делать, как крутить крепление, какие ботинки к нему подходят. Магазин пишет мне письмо: "Дорогой клиент, ты купил у нас сноуборд, но чтобы классно откататься первый сезон, предоставляем тебе инструкцию "как правильно прикрутить крепление". А вот тебе инструкция о том, какие ботинки подобрать. Кстати, вот тебе и сами ботинки!" Или: "Дорогой клиент, а ты знаешь, что если неправильно подобрать носочки, то кататься будет неудобно?" Клиент, конечно, может подумать: "Неужели носочки - это так важно?", но магазин тут же подтвердит: "Да-да, важно! И у нас есть хорошие носочки, всю следующую неделю со скидкой 20%". То есть клиенту ненавязчиво продают дополнительный товар, который, как выяснилось, даже необходим. Всё это тоже достигается путем анализа больших данных. Вы анализируете сочетания товаров, какие наиболее часто покупают и эти сочетания предлагаете другим клиентам из той же категории. Например, тренд нынешнего года - сад и огород.  Есть у нас 4 магазина, которые продают семена и растения.  Мы уже знаем, что сентябрь - это сезон помидоров и в этот период отлично работают письма с предложениями допродаж.  Другим аналогичным компаниям и магазинам мы можем предложить эту модель, потому что уже знаем - она действительно отлично работает. Данные позволяют формировать истории успеха и рекомендовать их другим клиентам. Также важна аналитика и отчеты. Покупку данных тоже никто ещё не отменял.  Маленькому, начинающему интернет-магазину очень сложно собирать и обрабатывать такие большие данные.  Есть специальные сервисы, которые продают эти данные или  же просто готовы что-то порекомендовать.

Взять  известные  данные, истории успеха и применить их  для своего бизнеса  - это и есть наилучший способ.

Записала: Анна Хитрич