Как повысить эффективность e-mail рассылок

Как повысить доход интернет-магазина от e-mail рассылок на 67%? Никита Корчевский, руководитель направления e-mail маркетинга компании Promodo, поделился секретами проекта продвижения магазина зоотоваров

Проект продвижения магазина зоотоваров был основан на ярко выраженных повторных покупках. Основная задача Promodo состояла в мотивировании клиентов перейти из сегмента "Новички" в сегменты "Растущие" и "Лояльные". В процессе анализа была выявлена важная проблематика, с которой команда проекта и начала активно работать.

Анализ ситуации

Анализ динамики активности аудитории показал, что при систематическом росте базы, наблюдается спад активности. То есть, новые контакты появляются, но они не дают роста динамики активности. Кроме этого, было обнаружено снижение дохода, поступающего из канала e-mail почти на 20%, в тоже время доход от других каналов снизился менее, чем на 4%.

Для решения возникшей проблемы, были определены два основных пункта:

  1. Выявить основные доходогенерирующие сегменты контактной базы. Определить какой именно сегмент делает меньше покупок.
  2. Разработать план по улучшению ситуации.

Проанализировав всю имеющуюся у магазина базу, команда выделила четыре основных сегмента клиентов:

  • VIP — общая сумма покупок более 50 000 грн;
  • лояльные — более 5 покупок;
  • растущие — 2-4 покупки;
  • новички — 1 покупка.

Мы проанализировали долю каждого сегмента в портфеле клиентов и увидели интересный момент: самую большую долю занимали новички и примерно такой же объем — лояльные клиенты. Эти данные были наложены на доход, получаемый из канала e-mail. Таким образом мы увидели полную картину ситуации. VIP-клиенты практически не совершают покупок через e-mail, они пользуются другими источниками. Лояльный сегмент показывает примерно одинаковые показатели по всем каналам. Растущий — использует e-mail чуть активнее, чем другие каналы. Такая же ситуация и у новичков.

Но если доля дохода от лояльных клиентов со всех каналов составляла около 80%, то новички генерировали всего 1% дохода. Проанализировав сегмент новичков, мы увидели, что 31% из них — это активные клиенты (покупали в течение последних 3 месяцев), а 69% — это потерянные (покупали более 3 месяцев назад). В специфике продаж зоотоваров, частота покупки составляет до 3 месяцев. Если за это время клиент не совершил покупку, он считается утерянным.

Разработка гипотез

После проведения ряда брейн-штормов, мы сформировали три гипотезы:

  1. Разделение промо и триггерных рассылок по сегментам позволит увеличить вовлеченность клиентов.
  2. Реализация реактивационных серий позволит снизить долю потерянных покупателей.
  3. Все, кто прошли через welcome-серию после подписки, с большей вероятностью перейдут в растущий и лояльный сегмент.

План работ по тестированию этих гипотез включал в себя четыре основных этапа:

  1. Детальная сегментация базы.
  2. Формирование основных сегментов по интересам (для каких типов животных покупают клиенты).
  3. Разделение всех типов рассылок в зависимости от интереса клиентов.
  4. Улучшение существующих цепочек и реализация новых цепочек писем, стимулирующих к покупке.

Детальная сегментация базы

Чтобы определить интересы клиентов и сформировать подробные сегменты, мы реализовали специальную анкету — при регистрации клиент заполняет анкету и получает дополнительные бонусы. Такую же анкету мы рассылали клиентам, которые уже совершали покупки в нашем магазине, были зарегистрированы, но ранее не заполняли подробную информацию о своих интересах.

Кроме этого, чтобы собрать как можно больше информации о клиентах, мы проводили парсинг данных в заказах и по ним также формировали сегменты клиентов по интересам. Это позволило нам дополнительно собрать информацию о клиентах, которые не заполняли анкету.

Для кого покупают клиенты

Таким образом мы получили данные о 50% активной аудитории, из них VIP-клиенты — 100% сегмента, лояльные — 30%, растущие — 26%, новички — 20%. Благодаря информации из анкет и парсинга заказов, мы выделили три сегмента клиентов по группам животных:

  • владельцы кошек и собак;
  • владельцы только кошек;
  • владельцы только собак.
Алгоритмы отправки писем

Алгоритм отправки, по которому мы рассылали письма до проекта, был простым: письмо отправлялось по всей базе, баннеры выбирались от случая к случаю — иногда на баннерах были изображены кошки, иногда собаки. Мы не углублялись в данные и действовали ситуативно.

После анализа информации анкет и парсинга данных было принято решение изменить алгоритм. Все рассылки — триггерные, промо, welcome — разбили на три сегмента по типам животных. И уже, исходя из сегмента, составлялся текст и креативился дизайн. Для кошек — "кошачье" оформление, для собак — "собачье"… Позже, когда мы получили данные о том, какие породы есть у наших клиентов, в свои рассылки мы начали включать изображения животных наиболее распространенных пород. Благодаря такому сегментированию, коэффициент конверсии по всем письмам увеличился на 26%.

Серии писем

Реактивационная серия

Чтобы вернуть клиентов, которые не совершали покупки более 3 месяцев, были созданы два типа писем — для тех, кто не совершал покупок в течение трех месяцев и тех, кто ничего не покупал в течение полугода. Позже были добавлены еще несколько писем, для тех клиентов, которые не отреагировали на первую волну.

Для визуального оформления писем мы стремились смоделировать ситуации, которые наш клиент видит ежедневно у себя дома. В результате рассылки реактивационной серии писем 5% потерянных покупателей вернулись и совершили заказ.

Welcome-серия

Эта серия состояла всего из двух контентных писем, завлекающих в коммуникацию. В письмах содержалась информация о том, что у нас на сайте есть волшебный блок с полезной информацией и интересным контентом для получения позитивных эмоций.

Основная цель этих писем: вовлечь аудиторию для развития дальнейшей коммуникации в e-mail и перевода клиента из новичков в растущих, а растущих — в лояльных. Результат — 25% подписчиков перешли в растущий или лояльный сегмент.

Мотивационная серия

Цель серии: мотивировать клиентов к совершению повторной покупки. Достижение этой цели оказалось самым трудоемким процессом. Мы определили два клиентских сегмента для этой серии: лояльные и растущие.

После каждой покупки, совершенной клиентом, мы парсили заказ и создавали перечень покупаемых клиентом кормов. Из всего перечня на первом этапе было выбрано 10 самых популярных кормов с учетом их стандартной развесовки. Под каждую развесовку была сформирована триггерная цепочка писем. Например, если клиент обычно покупал 300-граммовую упаковку, ему предлагалось купить большую развесовку со скидкой. Со временем мы наращивали объем брендов и развесовок, с которыми работала эта триггерная цепочка.

Позже цель этой цепочки несколько трансформировалась, она стала работать как напоминание. Что мы для этого сделали? Мы взяли полугодовой срез по брендам и развесовкам кормов, и создали динамику повторных покупок. Результат показал определенную периодичность совершения покупок в зависимости от развесовки корма. Поэтому для каждой развесовки мы установили время, через которое клиенту отправлялось письмо. К сожалению, на первых этапах это приходилось делать вручную, и сценарий получался очень большой. Было принято решение разбить сценарий на небольшие части по каждой из развесовок и установить для них свой период рассылки. В результате 27% клиентов, которые прочитали мотивационное письмо, совершили повторную покупку.

Как мы действовали

Первый месяц проекта был посвящен тестированию новых инструментов. Мы решили не тратить время на внедрение и реализацию системы, пока не убедимся в их эффективности. Поэтому триггерные письма запускались точечно: создали письмо, выбрали сегмент, спарсили данные и сделали рассылку (мы пользуемся сервисом eSputnik). Почти сразу произошел некоторый рост динамики активности.

Увидев работоспособность наших гипотез, мы приняли решение запускать проект в работу. Второй месяц ушел на техническую реализацию и создание фишек. Значительный рост активности и переходов проявился сразу после полноценного запуска программы. Сегодня мы можем говорить о том, что общий результат по всем использованным в проекте инструментам — рост дохода в канале e-mail 67%.