Автоворонки вместо «просто скидка»: персонализация через данные для роста продаж

Если компания ведёт массовые рассылки и ограничивается широкими социально-демографическими сегментами, её коммуникация с клиентом практически неэффективна. А в худшем случае ещё и убыточна. Она не дотягивается до клиента, пока компания не понимает, что он смотрел, что добавил в корзину, на каком этапе жизненного цикла находится.

Как добиться аккуратной персонализации, какую роль в этом играют first-party data, как настроить триггеры и автоматизировать коммуникации рассказала Татьяна Гребенникова, руководитель отдела CRM-маркетинга платформы автоматизации маркетинга Unisender.

Зачем маркетологу фокусироваться на поведенческой сегментации

Социально-демографических параметров, которые долго были основой классического маркетинга, сегодня недостаточно, чтобы обозначить свою целевую аудиторию и точно попасть в её запросы.

Если рассматривать маркетинг в целом, то социально-демографический таргетинг ещё и очень неточный. Как показало исследование компании Adlook, среди аудитории рекламы, нацеленной на «женщин 18–24 лет», только 18% были теми самыми женщинами 18–24 лет. Ещё 43% — это мужчины, остальные старше 24 лет. То есть, большая часть рекламного бюджета уходит на тех, кто по определению не должен был видеть объявление.

А с точки зрения коммуникаций, например, в email-рассылках или push-сообщениях, сегменты вроде «Женщина 30–45 лет из Москвы» слишком широкие. Такой клиент может нуждаться как в условной детской коляске, так и в курсах по управлению проектами. Оба запроса требуют абсолютно разных предложений. А покупки совершаются только тогда, когда ваше предложение попадает точно в потребность.

Поэтому маркетологам необходимо собирать многослойный портрет ЦА, и больше фокусироваться на поведенческой сегментации на основе данных и работе с жизненным циклом клиента. Это обязательное условие, если компания хочет выстроить долгосрочные взаимоотношения с клиентом.

Например, пользователи приходят на интернет-платформу с обучающими курсами или B2B-сервисом, изучают, но не покупают. Возможно, присматриваются. В базовом сценарии все посетители, которые не оставили заявки, получат напоминание или предложение со скидкой.

Но лучше, если маркетолог посмотрит на поведенческий слой. Одни пользователи пришли из соцсетей, просмотрели одну страницу, ушли меньше, чем через 30 секунд. Другие прочитали 3 статьи в блоге, скачали бесплатный гайд, вернулись через неделю, но не заполнили форму. Третьи заходят раз в 2 дня, читают кейсы и смотрят вебинары в записи, но никогда не кликали «Купить». И каждая категория требует отдельной коммуникации — для первых нужно повысить узнаваемость компании, у вторых надо понять болевые точки и привязать выгоду к ним, а третьих важно убедить, что продукт и компания заслуживают доверия.

Есть компании, использующие продвинутые алгоритмы, которые анализируют не только поведение, но и предпочтения, реакцию на предыдущие рассылки, историю операций и даже психоэмоциональный портрет пользователя. Всё для того, чтобы максимально усилить персонализацию своих предложений и их доставку в нужное время.

Благодаря поведенческой сегментации и работе с жизненным циклом клиента компания может повышать лояльность аудитории, совершать допродажи или повышать средний чек. И главное — такие рассылки реже попадают в спам. Больше 70% пользователей взаимодействуют только с персонализированными письмами, как говорит SmarterHQ. Письма с персонализированными темами открывают на 26% чаще, а выручка от такой рассылки в 7,6 раза выше. Использование поведенческой сегментации помогло зарубежной туристической компании Flight Centre повысить число кликов на 57%.

Всё это говорит о том, что массовые рассылки по всей базе менее эффективны. Более того, они опасны, поскольку убивают LTV (пожизненную ценность клиента). Вместо долгосрочных отношений компания выжимает разовую скидку. Массовые рассылки со скидками воспринимаются как назойливый шум, приводят к падению лояльности и бьют по репутации бренда.

Как first-party data помогают попасть в потребность и как их собрать

Чтобы обеспечить точное попадание в потребность, нужен максимум деталей о поведении ЦА. В этом помогает first-party data — информация, которую бизнес собирает о клиентах и потенциальных покупателях напрямую со своих собственных площадок: сайта, приложения, CRM-системы, через email-рассылки или опросы. Проще говоря, данные из первых рук.

Как можно их собрать:

Добавьте на сайт формы подписки для сбора контактов. Здесь помимо email можно запросить у клиента имя для персонализации приветствия, дату рождения для поздравления, телефон или другие подробности. Но не увлекайтесь, чем больше полей, тем ниже конверсия в заполнение такой формы. Можно собирать данные и с помощью отдельного лендинга (пример такой формы).

Отправляйте письма-опросы существующим подписчикам и используйте онбординговые анкеты внутри приложения или личного кабинета на сайте, чтобы уточнить их персональные данные, предпочтения или мнение о вашем продукте.

Анализируйте поведение клиента на сайте, в личном кабинете через cookies (какие разделы посещает, где задерживается, что добавляет в корзину и прочее) — только не забудьте, что нужно спросить разрешение на их сбор и уточнить, какие именно cookies он позволит получать.

Изучайте транзакционные данные, обращения клиента (например, в техподдержку) — всё это будет храниться в CRM.

Используйте данные, которые есть у отдела продаж. Подумайте, какие из них могут подойти для сегментации и смогут ли менеджеры их системно предоставлять. Можно договориться с менеджерами отдела продаж, чтобы они заполняли в CRM поля, необходимые для будущей сегментации.

First-party data обладают достоверностью и точностью. Они гарантируют, что вы общаетесь с реальными людьми, которые уже проявили интерес к вашему бренду. А также дают экономическую эффективность. Бизнес собирает first-party data самостоятельно, без дополнительных затрат — не покупает чужие базы.

В последние годы first-party data становятся особенно ценны, потому что браузеры всё жёстче ограничивают сторонние cookie-файлы, которые ранее позволяли отслеживать пользователей на разных сайтах. Google Chrome и Safari ужесточили политику, а мобильные платформы вроде iOS добавили ограничений для сбора данных, из-за чего единая картина поведения клиента стала фрагментированной. Полагаться на внешнюю информацию маркетологам нецелесообразно.

Если данных нет, начните собирать прямо сейчас. Не храните их в мессенджерах и соцсетях — это ненадёжно в отличие от first-party data, которые принадлежат вам. Обязательно при работе с формами подписки учитывайте необходимость проработки согласий пользователя ещё до запуска. Вам необходимо:

• согласие на обработку персональных данных;

• согласие на получение рекламных материалов.

Пример проработки согласий на странице сбора контактов

Собирая их на старте, вы обеспечиваете надёжный юридический фундамент для будущих коммуникаций с вашей базой. Отсутствие согласий на рекламу может привести к штрафам от 100 до 500 тысяч рублей за факт нарушения для юридических лиц согласно ст. 14.3 КоАП РФ.

Вне зависимости от того, как долго и какими способами вы собирали базу, если у её части согласий нет, вам нужно их получить, чтобы не рисковать деньгами. С увеличением в базе клиентов без согласий риск штрафов кратно увеличивается. Модераторы платформ, с помощью которых вы планируете отправлять рассылки, также могут запросить у вас подтверждения согласий ваших подписчиков на рассылки, так как их задача заботиться о репутации IP-адресов платформы, не пропускать отправки по спорным базам и обеспечивать высокий уровень доставляемости для всех пользователей платформы.

Сегодня компании стараются хранить базу у себя и защищать её от потерь и утечек не только из соображений безопасности, но и для того, чтобы быть гибкими в постоянно меняющемся мире со стремительным развитием AI-технологий и появлением новых платформ. Быть гибкими — значит иметь возможность в любой момент взять свой актив, базу, и принять решение о том, что с ней делать, вне зависимости от платформ и поставщиков услуг.

Как персонализировать коммуникацию через поведенческие данные

Данные собраны, инфраструктура готова — теперь нужно превратить информацию в работающие бизнес-сценарии.

Используйте триггерные письма — это рассылки, которые автоматически отправляются пользователю в ответ на его действие (или бездействие).

Например, человек добавил товар в корзину и покинул сайт. Спустя условные полчаса к нему прилетело письмо-напоминание. В нём можно предложить бонус: персональную скидку, промокод, бесплатную доставку.

Пример триггерного письма МИФ

Другой «базовый» триггер — это регистрация или подписка нового пользователя. Он получает приветственное письмо или цепочку писем, которые должны познакомить пользователя с брендом, показать ценность продукта и мягко подвести к первому целевому действию.

Unisender разработал для IT-компании Dbrain welcome-серию из четырёх писем, которая помогла повысить доставляемость писем (она составила 91%), удержать аудиторию и не терять связь с клиентом. Вместо скучной информации о сложном IT-продукте использовали мемы, яркие образы, отсылки к «Матрице» и дейтинг-приложениям.

Приветственное письмо welcome-цепочки Dbrain

Ещё один триггер — совершённая покупка. Не ограничивайтесь письмом с подтверждением заказа. Через несколько дней запросите отзыв о товаре/услуге, поделитесь советами по использованию, предложите сопутствующие товары (кросс-сейл) или более дорогую версию (апсейл).

Триггерная рассылка Tanuki после совершенной покупки клиентом

А для товаров регулярного спроса можно настроить напоминания. Например, клиент систематически заказывает корм для собаки, шампунь, клининг или другую услугу. За несколько дней до «дня X» он может получать сообщение о том, что пора обновить запасы, или с советом по использованию продукта и ссылкой на повторный заказ.

В зависимости от поведения аудитории возможны и другие, более специфические триггеры. Например, на сайте туристического агентства клиент просматривал статьи о путешествии в Китай (система фиксирует просмотры по тегам), и в этот же день агентство присылает подборку с рекомендациями для такой поездки и предложением билетов и отелей.

Внедряйте динамический контент и рекомендации. Это не только условное обращение по имени или персональные подборки товаров на основе предыдущих покупок. Подстраивайте содержание письма под поведение пользователя, этап воронки продаж или даже местоположение.

Персонализированное письмо Ozon с учётом местоположения и имени подписчика

Например, в регионе, где сейчас клиент находится, внезапно наступили холода. Магазин бытовой техники может выразить в письме заботу и предложить подборку обогревателей.

Другой вариант — динамический контент по интересам: зоомагазин направляет клиентам с собаками письма с полезным контентом и предложениями только для собак, а с кошками, соответственно, только для кошек.

Рассылка онлайн-школы Фоксфорд на сегмент «мамы/подписчики, пол женский»

Меняйте коммуникацию с учётом жизненного цикла клиента. Отслеживайте, на каком этапе взаимодействия с брендом он находится: новичок, активный, готовый исчезнуть или даже вернувшийся после ухода. И как он себя ведёт. В зависимости от этого меняется контент сообщений.

На чём сфокусироваться в зависимости от «статуса» клиента в его жизненном цикле:

Новички — это этап вовлечения. Клиент подписался на рассылку, теперь его нужно познакомить с брендом и продуктом. Поблагодарите за подписку, предложите полезный чек-лист или гайд по взаимодействию с продуктом, дайте промокод на первую покупку/платёж в сервисе.

Welcome-письмо закрытого клуба Unisender PRO c выдачей подарка после подписки

Welcome-письмо Буквоеда со скидкой для новых подписчиков

Активные — клиент регулярно взаимодействует с продуктом, совершает покупки. С ним всё хорошо, но важно поддержать его интерес и, возможно, стимулировать к более дорогим товарам/услугам компании: рассказывать об обновлении продукта(ов), давать рекомендации по использованию, отправлять эксклюзивные предложения вознаграждение за лояльность — например, приглашения на закрытые мероприятия.

Приглашение в закрытый чат по специальной цене от Синхронизации

Предотток (рисковые пользователи) — клиент снизил активность в последние 30–60 дней. Например, стал реже пользоваться продуктом. Нужно не дать ему совсем охладеть к продукту/бренду. Например, напомнить о ценности продукта, познакомить с новыми возможностями, отправить персональное предложение.

Отток — клиент не активен 30–90 дней. Его нужно вернуть: узнать, почему он перестал покупать/продлевать подписку на сервис, предложить попробовать новые опции, рассказать о новых для него сценариев использования продукта по опыту похожих на него клиентов, сделать мягкий оффер с бонусом за возвращение.

Вернувшиеся — клиент снова покупает после оттока. Его нужно снова удерживать, и в этом может помочь бонус за возвращение, новости об обновлениях продукта, персональные рекомендации по его использованию, приглашения на события вокруг продукта/бренда.

Важный момент для сегмента «отток»: мы, например, делим отток дополнительно на первичный и вторичный — впервые произошёл отток или клиент уже уходил ранее — и отдельно работаем с каждым сегментом при помощи триггерных цепочек.

На сегодняшний день эти цепочки дают 17% выручки с email. Сначала мы напоминаем, что тариф закончился — порой этого достаточно. Дальше даём полезные советы, чтобы вернуться к рассылкам. Часто люди благодарят нас за эти письма и возобновляют использование сервиса.

Почему автоматизация становится маст-хэвом в коммуникациях

Обязательное условие современного маркетинга — это автоматизация процессов: и сбора данных, и непосредственно коммуникации. Вести всё вручную неэффективно. Например, email без автоматизации превращается в рассылку без системы. Компания отправляет письмо клиенту и ждёт реакции, прежде чем сделать что-то ещё. Фоллоу-апы (письма после звонка или встречи) не ведутся.

Автоматизация позволяет точечно и своевременно реагировать на каждое действие клиента. Даже в небольшом магазине за день происходят тысячи событий, на каждое из которых нужно реагировать. Делать это быстро, без ошибок и лишних затрат вручную затруднительно.

С развитием ML и AI всё, что делается руками, становится неконкурентноспособно. Пока вы продолжаете делать как привыкли, ваши конкуренты внедряют триггеры, персонализацию на основе данных, поиск инсайтов с помощью AI и добиваются роста выручки.

Сегментация, триггеры и автоматические цепочки писем собираются в единую автоворонку, которая ведёт клиента по всем этапам жизненного цикла без прямого участия маркетолога. А топливо для этой автоворонки — собранные first-party data.

Система использует данные о клиентах (имена, история покупок, интересы) для создания релевантного, персонализированного опыта на всех этапах взаимодействия. Автоворонка может использоваться для онбординга новичка, вовлечения и прогрева, работы с лидами и продажами, удержания и реактивации.

Например, сеть отелей Vertical Hotels автоматизировала знакомство и первые продажи. Нужно было собирать базу активных клиентов и прогревать их на заселение. Для сбора данных на сайте появилась специальная форма, затем была создана welcome-цепочка из трёх писем (скидка на первое бронирование, рассказ о программе лояльности и ночь в подарок) и настроена автоматическая сегментация.

Ежемесячно такая welcome-цепочка приносит Vertical Hotels дополнительные 500 000 рублей.

Форма сбора контактов на сайте Vertical Hotels со скидкой на первое бронирование

Таким образом, эффективная коммуникация сегодня требует сделать три шага:

1. Соберите first-party data и сегментируйте аудиторию по действиям, этапам пути клиента, интересам (микросегментация).

2. Настройте триггеры: регистрация, брошенная корзина, покупка, игнорирование писем, просмотр разделов на сайте.

Письмо с брошенной корзиной в Ozon

3 Автоматизируйте письма: создайте цепочку действий, которую система будет выполнять без вашего участия. Во многих сервисах для этого есть готовые шаблоны, и цепочка собирается как конструктор.

Анализируйте новые сценарии и форматы писем, сверяйте показатели по ключевым этапам сценария и пересматривайте стратегию коммуникации.

Массовые рассылки по всей базе снижают LTV и подрывают доверие. Поведенческая сегментация на основе first-party data позволяет попадать в актуальную потребность клиента. Соберите свои данные, настройте триггеры и автоматизируйте — так вы перестанете тратить бюджет впустую и начнёте получать предсказуемый результат от каждой коммуникации.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.