Персонализация совершила революцию в электронной коммерции и изменила интернет-магазины до неузнаваемости. В особенности это касается email-маркетинга, где заветный клик получают только те, кто смог искренне заинтересовать покупателя. Поэтому сегодня успех рассылки во многом зависит от сегментации клиентской базы.
Хотите значительно повысить показатели ваших рассылок? Мы подготовили подробный гайд, где расскажем обо всех тонкостях сегментации и хитростях, которые можно использовать, чтобы облегчить себе работу и порадовать клиента.
Как можно сегментировать базу?
Зная как можно сегментировать подписчиков, вам будет проще разобраться с тем, какие данные нужно собрать. Это поможет избежать лишних трат времени и ресурсов. На сегодняшний день в мире ecommerce два основных способа сегментации: по демографическим признакам и по поведению на сайте.
Демографическая сегментация — это самый простой, хотя и не всегда эффективный, способ персонализации контента. К такой информации можно отнести:
- Пол
- Возраст
- Дата рождения
- Город
Однако демографические данные не учитывают мотивацию клиента. Сейчас пользователи привередливее относятся к почтовому ящику, нежели 5 лет назад. Если человек регулярно видит неактуальные предложения, письма магазина летят в папку «Спам».
Предоставлять пользователю релевантный контент помогает сегментация по интересам пользователя. Это сложнее с технической точки зрения, но и результативность таких рассылок гораздо выше. Для сегментации по интересам можно использовать следующие данные:
- История покупок
- Интересы подписчика к категории
- Интерес к ценовому сегменту
- Давность последней покупки
- Вовлеченность в рассылку
Не обязательно выбирать только один способ сегментации. Вы можете совмещать демографические признаки с поведенческими и создавать собственные уникальные кампании. Но прежде чем начать экспериментировать, нужно позаботиться о корректном сборе данных. Поэтому самое время перейти к следующему этапу.
Собираем данные для сегментации
Сбор демографических данных
Самый простой способ узнать о клиенте больше — спросить его самого. Для этого вы можете включить обязательные поля для заполнения в форму подписки. Это может значительно облегчить сегментацию на ранних этапах. Однако нужно быть осторожнее: большое количество обязательных полей может снизить конверсию. Для начала можно разделить рекомендации для мужчин и женщин:
Также можно запустить опрос прямо в рассылке. Вопросы зависят от вашего профиля. Магазины детских товаров могут спросить о возрасте ребенка, а fashion-ритейлеры узнать любимые фасоны и бренды клиента.
Форма опроса должна быть легкой для восприятия. Например, для интернет-магазина MirKorma мы кластеризовали аудиторию с помощью блока, где пользователь может выбрать тип своего питомца, кликнув по изображению:
Сбор данных об интересах и поведении
Мы рассмотрели основные способы сбора демографических признаков. Что делать, чтобы получить данные о клиентах для сегментирования по поведению?
При желании интернет-магазин может начать разрабатывать собственную систему сбора данных, но это долго и в большинстве случаев не эффективно. Сейчас гораздо проще отслеживать интересы пользователя через платформы персонализации.
У каждой платформы свои преимущества. Например, Retail Rocket автоматически собирает данные о поведении и интересах пользователей без участия интернет-магазина с помощью трекинг-кодов. Спустя некоторое время маркетолог может просто выбрать необходимый сегмент по интересам в панели платформы:
RFM-сегментация
Использование RFM-сегментации в email-маркетинге помогает строить коммуникацию с клиентами на основе трех параметров Recency (давность покупки), Frequency (частота покупок) и Monetary (сумма покупок).
Идея заключается в том, что более активный клиент с гораздо большей вероятностью совершит новую покупку, чем тот, кто сделал единственный заказ давно и на небольшую сумму. Наша платформа поддерживает автоматическую сегментацию на основе RF-анализа. Все пользователи делятся на 7 сегментов в зависимости от активности на сайте:
Для каждого сегмента мы предлагаем оптимальную форму письма и количество рассылок. Такой подход позволит сэкономить деньги на клиентах, которые не приносят доход и эффективнее коммуницировать с лояльными пользователями.
Определяем сегмент для рассылки
После сбора данных, можно приступать к созданию кампаний. Мы предлагаем вам пользоваться следующими критериями:
- Сегмент формализован. Его легко выделить на основе данных, которые у вас есть. Деление может происходить по демографическим или поведенческим признакам:
- Сегмент легко дифференцировать. И понять, какие рекомендации для него подойдут. Эту информацию можно использовать для рассылок по инфоповодам. К примеру, делать кампании по случаю открытия офлайн-точек в регионе:
- Рассылка должна окупать потраченные на неё усилия. Вы можете предварительно оценить эффективность кампании, сопоставив сумму её подготовки и предварительную выручку. Если затраты оказались больше, вероятнее всего, выделенный сегмент слишком маленький.
- Вы можете влиять на людей, попавших в сегмент. Если покупатели не совершают повторные покупки, не переходят на сайт и не посещают офлайн-магазин, то этот сегмент не имеет смысла, т.к. не приносит выручки.
Кейсы сегментации
Вместо заключения мы поделимся лучшими кейсами, где сегментация принесла значительный прирост email-каналу. Надеемся, это вдохновит вас на новые маркетинговые свершения.
Кейс Maxidom: сравнение Retail Rocket и CRM-системы магазина
Интернет-магазин Maxidom проводит сегментацию как с помощью платформы Retail rocket, так и в собственной CRM-системе. Но CRM не всегда содержит актуальные сведения и может не учитывать тех, кто только начал проявлять интерес к определенным категориям товаров.
Чаще всего CRM-система использует данные по истории покупок, однако не учитывает поведение клиента в реальном времени. Платформа Retail Rocket проводит сегментацию по актуальной информации: если пользователь только начал проявлять интерес к какой-либо категории, он попадёт в сегмент. Мы увеличил размер сегментов, добавляя в базу тех, кто еще не был зафиксирован в CRM:
Обоим сегментам были отправлены одинаковые письма:
Сегмент Retail Rocket показал более высокие метрики по сравнению с сегментом пользователей, которые были выделены с помощью CRM:
| Open Rate (%) | CTR (%) | Конверсия (%) | Выручка (%) | |
| Сегмент из CRM МаксидоМ | — | — | — | — |
| Сегмент «Интерес к категории» в платформе Retail Rocket | +86,55 | +101,16 | +99,83 | +18,62% |
Кейс «Мир Корма»: сегментируем базу по домашним питомцам
Частично мы затрагивали этот кейс выше, когда показывали разметку с опросом. Клик по иконке с питомцем обновлял свойства подписчика. Также использовалась сегментация на основе интереса к товарной категории. Любой сигнал, будь то просмотренные товары или поисковые запросы, учитывался при создании профиля пользователя:
Таким образом интернет-магазин разделил базу подписчиков на 6 основных сегментов по виду домашнего питомца. Каждый пользователь получает индивидуальное письмо с персональными рекомендациями:
| Версия письма для рассылки по сегменту «Собаки» | Версия письма для рассылки по сегменту «Кошки» | Версия письма для рассылки по сегменту «Грызуны» |
Сейчас рассылки онлайн-гипермаркета «Мир Корма» в среднем обеспечивают 13-14%заказов и около 15% в выручки в месяц. Конверсия в email-канале почти в 3 раза выше, чем по сайту.
Кейс Связной: использование RFM-сегментации
RFM-сегментация — важная составляющая в работе с лояльностью клиентов. Этот инструмент анализирует динамику сегментов, выявляет самых лояльных клиентов и помогает найти точки напряжения в коммуникациях, а также разработать мотивацию для каждого сегмента.
Вместе с интернет-магазином Svyaznoy.ru мы разработали матрицу удержания и разделили всех клиентов на сегменты в зависимости от давности и частоты покупок. Для построения индивидуальной коммуникации с каждым из сегментов мы подготовили 9 RFM-сценариев:
Когда подписчик перемещается по сегментам матрицы удержания, ему автоматически отправляются соответствии со сценарием. Например, новичок получит такое письмо:
А если подписчик переходит в «спящие» ему придет такое письмо:
Сегментация — это проще чем кажется, особенно, когда половину работы за вас делают умные алгоритмы. Попробуйте персонализировать контент, и вы увидите, что результаты не заставят себя ждать.
Удачи и помните, что наши специалисты всегда готовы прийти на помощь.
Добавить комментарий