Світлана Фурса, Head of Retention Marketing Department Promodo, розповіла, як можна збільшувати лояльність клієнтів через канали Retention-маркетингу та як персоналізовані пропозиції спонукають користувачів робити більше покупок.
Які задачі закриває Retention-маркетинг
Retention-маркетинг — це регулярна комунікація з потенційними та наявними клієнтами в зручних для них каналах — Email, Viber, SMS, мобільні пуші та інші канали директ-комунікації з користувачами. Наша мета утримувати залучену аудиторію бізнесу, збільшувати частоту їхніх покупок та LTV клієнтів.
Серед головних задач для яких використовують Retention-маркетинг:
- Стимулювання повторних покупок. Коли є налагоджена комунікація — у користувача формується лояльність до бренду, і він готовий купувати у вас знову.
- Підвищення конверсії користувачів, залучених через інші канали. Наприклад, користувач прийшов з контекстної реклами, але одразу нічого не купив. Саме тут має допомогти Retention: наприклад, поп-ап з пропозицією підписатися на розсилку за знижку. Це дасть вам змогу підтримувати комунікацію з клієнтом у майбутньому та надсилати пропозиції.
- Апсейли. Ми можемо рекомендувати інші товари, пропонувати категорії або товари з вищим чеком, щоб збільшувати Lifetime Value клієнта.
- Відгуки та NPS.Через канали Retention можна збирати фідбек від клієнтів для покращення продуктів та стратегій маркетингу. Спитати, чи якісно була надана послуга? Чи сподобався сервіс? Чи добре працюють менеджери колцентру? Чи якісний товар? Та чи готові вони рекомендувати бізнес своїм знайомим.
![](https://cdn.prod.website-files.com/630ca98fcd033036c3a993f5/6672a3331db91486765e6f61_%D0%AF%D0%BA%D1%96%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D1%96%20%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D1%94%20Retention-%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3.webp)
Персоналізація та автоматизація — тренди Retention-маркетингу
Персоналізація
Це створення релевантної пропозиції на базі уподобань користувача, його попередніх покупок, переглядів, кошику тощо.
Коли бренди пропонують клієнту персоналізований досвід та якісно пропрацьовану пропозицію — 80% користувачів більш схильні зробити покупку. Персоналізація може знизити витрати на залучення клієнтів до 50%, збільшити доходи на 5-15% та покращити ROI маркетингу на 10-30%.
Пояснити, чому це працює, можна на прикладі двох пропозицій.
Уявімо, що в магазині електроніки триває тижнева акція — знижка 10% на всі аксесуари для смартфонів. Ми можемо розповісти про це, як про неймовірну пропозицію для клієнта, а можемо проаналізувати, кому ця акція дійсно буде актуальна. Наприклад, клієнтам, які нещодавно придбали смартфон або переглядали аксесуари на сайті, але так і не зробили покупку.
«Вітаємо! Ми помітили, що нещодавно ви шукали новий чохол для телефону. Хочемо допомогти вам із вибором, тому підготували добірку рекомендацій і персональну знижку 10%».
Щоб покращити ефект від персоналізованої пропозиції, ми також враховуємо, коли саме нам варто відправити її клієнту. Потрібно знайти влучний момент — проаналізувати, скільки часу витримати від попередньої активності, покупки чи заходу на сайт. Визначити найбільш влучний день та час для відправки.
Автоматизація
Лише 9% лідерів ринку вважають, що їхні ESP добре інтегровані з іншими маркетинговими каналами. Про що говорить ця аналітика? Email-маркетологи досі не використовують можливості автоматизації на повну.
Автоматизація маркетингу допомагає один раз налаштувати кампанії, щоб потім всі сценарії працювали автоматично. Але в це потрібно інвестувати в це час та ресурс. Враховувати активність користувача, його витрати і шукати рішення, яке буде найменш витратним для бізнесу.
Як створити персоналізовану пропозицію?
Не варто орієнтуватися лише на придбаний товар, формуючи релевантну пропозицію. Вам варто враховувати:
- Це була перша покупка і користувач тільки-тільки познайомилася з брендом? Чи це була 10-та покупка і він з вами давно? Користувач знає, хто ви і яка у вас програма лояльності? Ви можете скористатися цими знаннями під час підготовки контенту.
- Який був середній чек всіх покупок? Який дохід приніс клієнт? Цю інформацію ми можемо використовувати, щоб обирати товари цінового сегмента та канали комунікації. Розуміючи, скільки доходу вже приніс користувач, ми розуміємо, скільки бізнес готовий інвестувати в те, щоб він зробив повторну покупку.
- Який інтервал між покупками? В цілому ми розуміємо, що є закономірності в тому, через який час користувачі роблять покупки — через 3 місяці, пів року тощо. Це може залежати від багатьох факторів — які товари ви пропонуєте, наскільки широкий спектр, яка цінова політика. Всю цю інформацію бажано відслідковувати в CRM.
Розуміючи, скільки доходу вже приніс користувач, ми розуміємо, скільки готові інвестувати в те, щоб він зробив повторну покупку.
Коли ми визначилися з тим, що може впливати на пропозицію, нам треба зрозуміти, де користувач активний, в яких каналах він переглядає наші повідомлення, як реагує та де робить покупки. І на базі цієї інформації вже обирати канал, в якому ми будемо комунікувати.
![](https://cdn.prod.website-files.com/630ca98fcd033036c3a993f5/6672a3ad840a838144b55cc8_%D0%A9%D0%BE%20%D0%BC%D0%B8%20%D0%B2%D1%80%D0%B0%D1%85%D0%BE%D0%B2%D1%83%D1%94%D0%BC%D0%BE%2C%20%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D1%83%D1%8E%D1%87%D0%B8%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%86%D1%96%D1%8E%3F.webp)
Типи персоналізованих пропозицій в Retention-маркетингу
Релевантна пропозиція на базі попередньої покупки
![](https://cdn.prod.website-files.com/630ca98fcd033036c3a993f5/6672a837361e115ff1b9dbb2_%D0%A0%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%B0%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%86%D1%96%D1%8F%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%96%20%D0%BF%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D1%8C%D0%BE%D1%96%CC%88%20%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BF%D0%BA%D0%B8%20.webp)
Механіка працює наступним чином: користувач здійснив покупку на сайті. Через деякий час ми робимо upsale і пропонуємо йому аксесуари, які підійдуть до цієї сукні. Бажано, щоб товари дійсно метчилися один з одним. Далі ми розширюємо цей ланцюжок і пропонуємо клієнту товари з інших категорій, які також можуть бути йому цікаві.
По-перше, ми продовжуємо нашу з користувачем комунікацію, по-друге, можемо регулювати середній чек та дохід від клієнта.
Релевантна пропозиція для збільшення ефективності
Щоб збільшити ефективність, ми можемо врахувати, наскільки клієнт схильний до того чи іншого виду винагороди. Наприклад, чи важливо для нього завжди бути в тренді і купувати лише нові товари? В такому випадку потрібно змінювати й комунікацію — наголошувати на тому, що «це топ, новинки, яких не було».
Для іншого користувача важливо купити вигідно: зі знижкою або з персональною пропозицією. В такому випадку можна долучати програму лояльності, якщо вона є, і використовувати точкові промокоди.
На збільшення конверсії будь-якої кампанії добре впливає використання FOMO-ефекту. Пропозиції, що обмежена в часі. Наприклад, промокод, який діє лише один день або протягом наступних трьох днів, краще змотивує до покупки користувачів, які схильні діяти рішуче.
Як автоматизувати механіки Retention-маркетингу
Ідей, які ви можете втілити, насправді дуже багато. Тому іноді себе потрібно трошки обмежувати.
Все, що добре працює — краще за все автоматизувати, щоб надалі не витрачати на це час.
Автоматизувати в маркетингу можна майже все: від звичайних транзакційних повідомлень «замовлення прийняте / доставлене / залиште відгук» до того, щоб рекомендувати якісь конкретні товари для конкретного користувача.
![](https://cdn.prod.website-files.com/630ca98fcd033036c3a993f5/6672a49f827b89aa42624a53_%D0%A2%D0%B8%D0%BF%D0%B8%20%D0%B0%D1%82%D0%B2%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%96%CC%88%20%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%85%20%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D1%83%D0%BD%D1%96%D0%BA%D0%B0%D1%86%D1%96%D0%B8%CC%86.webp)
Найбільш автоматизованими конверсійними ланцюжками є поведінкові ланцюжки. Вони будуються на базі поведінки користувача — товарів, які він купував, переглядав і які можна буде далі йому запропонувати.
Сюди ж можна відноситися допродажі та кроссейли, які допомагають збільшити не тільки конверсію, а й LTV клієнта. А також програму лояльності, яка нагадуватиме користувачу про те, що накопичені бали потрібно використати.
Автоматизовані кампанії не потрібно налаштовувати вручну для кожного клієнта. Зараз є багато різних систем, які опрацьовують дані клієнтів, і за допомогою яких ви можете впровадити автоматизацію в роботу відділу. Наприклад, ми в Promodo співпрацюємо з Creatio — no-code платфомою для автоматизації робочих процесів і CRM.
Типи автоматизованих кампаній в Retention-маркетингу
Покинутий кошик
Це найбільш популярний тригерний ланцюжок. Лист або серія листів, які відправляються користувачеві, що поклав товари в кошик, але не здійснив покупку. Наша задача — повернути користувача назад на сайт і максимально змотивувати до покупки.
![](https://cdn.prod.website-files.com/630ca98fcd033036c3a993f5/6672a4e86c621a404ad857ff_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%20%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D1%86%D1%8E%D0%B6%D0%BA%D0%B0%20%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D0%B8%D0%BD%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%B8%CC%86%20%D0%BA%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%BA.webp)
Коли користувач не завершує покупку протягом певного часу, зазвичай 30-60 хвилин, система фіксує це як покинутий кошик. Тому ми можемо налаштувати автоматизовану кампанію, яка через короткий час після виявлення покинутого кошика, надсилатиме перший лист-нагадування. У ньому ми пишемо, що «товар все ще чекає в кошику» і чекаємо. Якщо замовлення відбулося — за декілька днів можемо підключити релевантну пропозицію з іншими товарами бізнесу, якщо користувач проігнорував — продовжуємо комунікацію вже зі стимулами, знижками або спеціальними пропозиціями.
Читайте також матеріал Promodo про те, як повернути клієнта на сайт
Також рекомендую підключати інші канали комунікації та експериментувати із різними назвами, зображеннями, розташуванням ціни тощо. З досвіду, навіть в межах однієї ніші на одному проєкті краще спрацює повідомлення у Viber, де ми на прикладі показуємо товар, який лежить у кошику. На іншому проєкті спрацює загальне зображення типу «Ви залишили товар» або заклик завершити покупку.
ШІ-рекомендації наступної покупки
Рекомендації на базі попередніх покупок, переглядів та поведінки інших користувачів. Якщо клієнт зробив покупку, штучний інтелект може проаналізувати поведінку користувачів, які купували такий самий товар, та сформувати перелік того, що вони переглядали після покупки. Цей список буде найбільш актуальним для нашого клієнта.
Інструмент machine learning генерує рекомендації для певного клієнта, але ми можемо використовувати їх в межах сегментації нашої клієнтської бази.
![](https://cdn.prod.website-files.com/630ca98fcd033036c3a993f5/6672a52599451ce9e6c895d4_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%20%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D1%86%D1%8E%D1%94%D0%BA%D0%B0%20%D0%BD%D0%B0%D0%B8%CC%86%D0%B1%D1%96%D0%BB%D1%8C%D1%88%20%D0%B2%D1%96%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%96%D0%B4%D0%BD%D0%B0%20%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BF%D0%BA%D0%B0.webp)
Також на цю тему:
- Сегментація бази за вподобаннями: як пропонувати знижки, які мотивують до покупки
- Гейміфікація, персоналізація та автоматизація: тренди retention-маркетингу 2024
- За межами поштовика: Viber та SMS в Retention-маркетингу
- Частота email-розсилки: який варіант обрати
- Попапи для сайту: як зробити, щоб вони працювали, а не дратували
на розсилку