Зная личные интересы клиентской базы, становится легче взаимодействовать с каждым покупателем. В конце концов, наши действия рассчитаны на увеличение продаж, лояльность клиентов и расширение численности аудитории.
Выполнять распределение потребителей по критериям следует поэтапно, небольшими сегментами и подсегментами.
Клиент просматривает желаемые товары на сайте и в итоге получает рассылку с полезными материалами и специальными предложениями на выбранную им ранее продукцию. Выбор каждого человека важен, и нужно учитывать предпочтения клиента, чтобы продажи росли.
Да, наш интерес – допродать товар, однако забывать о нуждах потребителей не стоит. Клиенты должны получать информативные рассылки с советами и сведениями о поступлении новой продукции, иначе рассылки не будут прочитаны.
Плодотворная рассылка содержит лишь 20 % продающего контента, а остальные 80 % представляют собой занимательные сведения на разные темы.
Качество информативной части влияет на конверсию продающего контента. Если клиент находит присланные материалы увлекательными, то уделяет больше внимания рассылке и не спешит ее игнорировать в дальнейшем.
Сегменты помогают в изучении вкусов и желаний каждого клиента – таким образом мы отправляем только нужную информацию. Если покупатель интересуется определенной моделью автомобиля, значит, задача интернет-магазина – прислать важные данные об этой машине, советы по уходу и эксплуатации, достоинства и недостатки и т. д.
Обсудим деление клиентов на мужской и женский пол. Раньше, для автоматического распределения покупателей на 2 группы исходя из половой принадлежности мы использовали специальный файл Excel. Мы и сейчас его используем, для сегментации баз клиентов, у которых нет CRM.
В retailCRM сегментация клиентов по половому признаку - встроенная функция, которая срабатывает еще на этапе заполнения карточки клиента.
Плюсы разделения клиентов по полу. Микросегментация на примере интернет-магазина одежды выглядит так: предлагаем женщинам платья и аксессуары, в то время как мужчинам помогаем в выборе костюмов, кроссовок и т. п.
Лояльности клиентов можно достичь только принимая активное участие в решении их трудностей, появляющихся при заказе, и применяя к ним индивидуальный подход.
Это способствует допродажам и помогает подстраивать контент писем под определенные категории, увеличивая их релевантность и отдачу.
Классификация покупателей по месту жительства дает интересные преимущества для проведения акций, а главное, нередко служит объяснением возникновения специальных скидок и предложений.
Работает эта техника следующим образом: у проводимой акции должна быть веская причина, в противном случае она не пробудит любопытства и ажиотажа среди потребителей. К примеру, если сделать акцент на то, что руководители онлайн-магазина родом из Ярославля, то станет совершенно ясно, что они хотят порадовать своих земляков в день города Ярославля, предоставляя местному населению гибкую систему скидок или специальные однодневные предложения. Такой подход послужит уважительной причиной возникновению спецпредложений. Количество потребителей быстро увеличится.
Причина проведения акции должна иметь важный и понятный всем мотив. Например, даже день рождения основателя интернет-магазина послужит отличным объяснением наличию скидок в том же Ярославле.
Данные CRM не служат последней инстанцией в сегментировании покупателей, так как их может быть просто недостаточно. Мы задаем вопросы клиентам, чтобы уточнить, в какой сегмент они вписываются.
Какие действия предпринять?
Для достижения этой цели созданы опросы. Мы используем UniSender для их разработки. По завершению опроса полученные сведения записываются на Google Диск.
Письмо, в котором находится кнопка, переадресовывает контакт из одного списка в другой. Именно благодаря этой специальной подстановке мы высоко ценим UniSender.
Чтобы сегментирование контакта из письма стало возможным, нужно создать в структуре рассылки – кнопки, поместить их в качестве картинки в UniSender и предоставить ссылки каждой кнопке. Такая подстановка в UniSender называется стандартной. Вот наглядный пример ее структуры: употребляемая подстановка {{_SubscribeListUrl:ХХХХХХХХ}}, где ХХХХХХХХ – ID списка в Unisender.
Номер списка, в который необходимо перенаправить покупателя, в вышеуказанной подстановке вписывается после «:».
Где в UniSender находится номер: заходите в «Личный кабинет» – «Контакты» – «Списки контактов». ID списка – это необходимый нам номер.
Наши клиенты – это большие и средние онлайн-магазины. Магазины с большим капиталом внедряют технику микросегментирования.
Благодаря ей из серии сегментов создаются уникальные предложения покупателям. Категории людей разные, и каждый человек нуждается в специфической оферте, будь то самодостаточная молодая женщина 18-20 лет из мегаполиса, мама 2 детей 8-9 лет, владелец машины «Лада Гранта» 2012 года.
Микросегментация основывается на конкретных запросах потребителей: маме мы предлагаем одежду класса люкс определенного бренда для детей нужной ей возрастной категории, а водителю авто конкретной марки и года выпуска мы предложим набор для капремонта и комплектующие разного калибра. Своевременная оферта такого плана может принести отличный доход.
Классификация по среднему чеку дает четкое представление о финансовой стабильности покупателя. Когда значение чека выше среднего, то в retailCRM клиенту предоставляется статус VIP. По данному критерию пользователей распределяет автоматический триггер. VIP-потребители получают иные рассылки.
RetailCRM создает «волшебные» сегменты и допродажи, основываясь на активности клиентов на веб-странице магазина. Это становится возможным после активации двухсторонней интеграции с Google Analitics.
Подобный сервис не бюджетный. Его стоимость в TrendKey начинается от 30 тысяч рублей, и это не предел. Без настройки «Электронной Торговли» и реализации двухсторонней интеграции retailCRM с ней ничего не получится.
Комплексная цена этого сервиса у нас – 65 тысяч рублей, и использовать его могут позволить себе магазины с ежедневными заказами (не менее 20).
Как это происходит?
Google Analitics показывает товары интернет-магазина, которыми интересуется клиент. Сегменты настраиваются на покупателя, и с того момента ему можно будет адресовать индивидуальные предложения. В ход идет логика триггеров, а не просто отдельный сегмент.
Допустим, посетитель интернет-магазина несколько раз просмотрит желаемый товар, но так его и не купит. Как поступить в таком случае? В течение суток присылаем ему письмо с уведомлением, что интересующий его товар остался в единственном экземпляре, и предоставляем клиенту купон на покупку.
Как это работает?
Триггер и сегмент настраиваются на стороне retailCRM. Процесс работает следующим образом: покупатель просматривает товары интернет-магазина не 1 раз, но до непосредственной покупки дело никак не доходит. Чтобы получать данные о визитах, клиент должен быть занесен в базу, что играет центральную роль в дальнейшем.
Спустя некоторое время (около 1-2 дней) Google Analitics предоставляет статистику сессий визитов с 6-часовой задержкой от реального времени. На основе полученных данных мы начнем предлагать каждому покупателю именно то, в чем он заинтересован.
Потенциальный покупатель, просматривая веб-страницу интернет-магазина, разглядывает определенную категорию товаров или же 1 товар, который ему как раз и необходим. На это мы и обращаем внимание, чтобы сделать ему выгодное предложение – побуждать к покупке.
Вскоре он получает e-mail оповещение с текстом: «Добрый день, остался последний экземпляр молдинга на ВАЗ Приора. Вы получаете купон на 300 рублей. Срок действия предложения всего лишь 1 день».
Рассмотрим истоки и первостепенную функцию этой техники. Идея технологии появилась не сразу. Возможность клиентской сортировки до занесения в базу еще не существовала в принципе. А чтобы выступить с докладом на данную тематику в Сколково, мы всей командой вынуждены были срочно предпринять меры.
Для сегментирования клиентов до зачисления таковых в базу мы придумали действенную технологию вместе с высококвалифицированной командой Trendkey. Проверив ее производительность на деле, мы получили результаты, на которые рассчитывали: 15-40 лидов генерируются ежедневно, и это с учетом среднего трафика 300-500 уников в сутки.
Специфика технологии
Всплывающие окна на сайте магазина дают возможность покупателям выполнять самостоятельное сегментирование, вследствие чего они получают такие преимущества, как скидки, купоны, уникальные предложения и т. д.
Преимущества технологии:
Сегментирование клиентской базы совершается до отправки «горячих» рассылок. В итоге предложения покупателям становятся персонализированными.
Подарочный купон – это очевидная мотивация к совершению покупки.
Все виды сегментации клиентов играют важную роль в достижении успеха. Оперируя подобными продвинутыми техниками, можно предугадывать желания покупателей и обеспечивать их на постоянной основе подходящими товарами, советами, лайфхаками и общей первоклассной информацией. Это ведет к экономии времени обеих сторон и плодотворному сотрудничеству магазина с его потребителями.
