Когда мы разобрались с проблемами идентификации пользователей, рассмотрим пошагово кейс, " />

УПС! Что-то пошло не так

Произошла неизвестная ошибка на нашей стороне. Скоро мы всё починим.

Повторите вашу попытку позже.


Проекты Статьи

Цели и задачи сквозной аналитики при построении мультиканального маркетинга в омни-ритейле. Часть 2

178

Когда мы разобрались с проблемами идентификации пользователей, рассмотрим пошагово кейс, в котором описаны шаги по автоматизации мультиканального маркетинга.

Компания ОLDI

Шаг 1. Максимальная и простая идентификация клиента во всех точках:

- покупка онлайн, регистрация по телефону (это самое простое: при любой покупке клиент указывает номер телефона, при этом происходит неявная регистрация в CRM);

- регистрация на сайте (тоже максимально просто, в один клик — клиент авторизуется через соцсети или вводит телефон, email);

- подписка на email-рассылку (данные идут сразу в CRM);

- подписка web-push (туда же);

- проверка баланса клубной карты (сессия клиента связывается с аккаунтом в CRM);

- инсталляция мобильного приложения;

- покупка офлайн (регистрация в системе лояльности через номер телефона);

- звонок клиента (регистрация через телефон).

Таким образом во всех точках, где происходит идентификация, можно быстро и просто отправить данные клиента в CRM, с помощью чего мы можем объединять кросс-девайсные и мультиканальные контакты с покупателями в единое целое — идентифицировать покупателя, который приходит с разных устройств, а также приходит в офлайн.

Шаг 2. Получение контактных данных

После того как будет получен один из идентификаторов клиента, нужно сопоставить разные его аккаунты, склеить их в один. Для этого мотивируем клиента на дозаполнение анкеты: ненавязчиво просим указать email, телефон, возможно соцсеть. И если будет обнаружен другой аккаунт клиента с таким же идентификатором — то все накопленные данные будут склеены воедино. В отличие от алгоритмов машинного обучения, где есть погрешности, вы получаете достоверные данные, потому что сам клиент подтверждает свой идентификатор.

Еще пара лайфхаков идентификации

1. История неавторизованных посетителей. Любой клиент, заходящий на сайт, получает cookie, которая сохраняет информацию о его поведении на сайте. И когда он идентифицируется, можно связать сохраненную историю с созданным аккаунтом клиента. Таким образом вы клиента «узнаете».

В работе со «Спортмастером» Евгений воплотил в жизнь этот лайфхак, и за полгода количество идентифицированной истории увеличилось на 18%.

2. Конверсия по идентифицированным клиентам. Если брать омниканальный ритейл, то бизнес ориентирован на то, чтобы клиент покупал. И не просто пришел на сайт и спонтанно купил, а осмотрелся, подумал и сделал в конце концов заказ. В «Спортмастере», например, доля спонтанных покупок составляет всего 2%. А если считать конверсию по идентифицированным людям, которые зашли, а потом в течение двух недель купили на сайте или в офлайне, то конверсия в покупку составляет уже 35%. Разница колоссальная!

Поэтому не надо торопиться принимать решение по первой конверсии (традиционно конверсией считают спонтанную покупку товара на сайте) — велик риск ошибиться. Во втором случае затрагиваются все касания клиента на первых этапах воронки и принимаются более взвешенные решения.

Какие еще данные нужны?

Многие компании измеряют эффективность маркетинга по продажам, выстраивая воронку продаж от заинтересованности к покупке и получению товара, встраивая счетчики и метрики на каждой стадии воронки для последующего анализа.



Но если компания нацелена на удержание клиентов и повторные продажи, то этого недостаточно. А значит, нужна дополнительная информация о том, понравилось клиенту или нет?

Почему это важно?

Если клиенту не понравилось, присылать ему рекламу бесполезно — он вспомнит свой прошлый негативный опыт и не будет ничего покупать. Поэтому собирать обратную связь нужно после каждой покупки. Если все понравилось — отлично, если нет — то нужно работать с жалобой так, чтобы клиент остался лояльным. Ну а если услышите твердое «нет» — смиритесь. Так вы сэкономите рекламный бюджет, и у клиента не возникнет еще большего раздражения.

Как измерять эффективность интернет-рекламы?

Как вы помните, 70% клиентов делают неспонтанную покупку, поэтому по модели LastClick измерять эффективность просто бесполезно.

Какие 2 метода оценки эффективности можно посоветовать?

Первый — для всех клиентов, это метод атрибуции каналов, когда считается вес вложения каждого рекламного источника в покупку. Для этого есть разные модели от довольно простых, когда вес распределяется равномерно, до довольно сложных, когда веса считаются через статистические вычисления. Например, система сквозной аналитики Alytics позволяет анализировать эффективность по всем существующим моделям атрибуции и создавать свои.

Второй метод работает только для идентифицированных клиентов. Это метод контрольного сегмента. Вы берете сегмент клиентов, которому хотите прислать рекламу, из этого сегмента выделяете небольшую часть — он останется без рекламы. И смотрите, насколько больше покупок было сделано теми, кто посмотрел рекламу. Так вы получите статистически достоверный ответ — сработала реклама или нет. Вот почему важно иметь как можно больше идентифицированных клиентов.