Компания «2 Берега» – это служба по доставке еды со своим производством. Сервис работает в 12 городах-миллиониках, но главным регионом всегда был и остается Санкт-Петербург. Компания регулярно взаимодействует с более 2 млн контактов, что является большим объемом данных, которыми надо управлять, поэтому мы решили внедрить CDP-платформу или платформу клиентских данных Exponea.
Ситуация до внедрения CDP-платформы
Ручное сегментирование для sms и e-mail рассылок и ограниченные возможности для сегментации
Это значит, что два специалиста работали full time и постоянно «нарезали» сегменты. Ни какой преемственности у этих сегментов не было: сделали нарезку, отправили, получили какой-то результат.
Не было четкой интерпретации результатов
Если сработало – хорошо! Мы радовались, но не понимали, что с этим делать дальше. Казалось бы надо масштабировать эту акцию, но чтобы ее масштабировать, надо учитывать, не было ли покупок, пока мы готовим базу.
Не было правил отправки sms и e-mail рассылок
Мы отправляли их, не понимая, как это сделать эффективнее и, не имея никакой связи с тем, что делал человек: заходил ли он через мобильное приложение или заходил он через сайт, что он делал, откладывал ли он какой-то товар в корзину.
Не было хорошего мобильного приложения
Конечно, мобильное приложение было, но не нативное, и как следует в этом сегменте бизнеса, в плане доли в выручке оно не работало.
Ошибки интеграции с существующим транспортом
Большое количество разных сервисов с разным уровнем и скоростью поддержки, в итоге большое количество пользовательских и технических ошибок. Это ведет к сгоранию специалистов, которые постоянно нарезают какие-то сегменты, но не понимают результата.
Какие задачи решили
1. Поддержка выручки в часы падения спроса
Первая задача, которую мы поставили и решили – это поддержка выручки в часы падения спроса.
В таких компаниях, как «2 Берега» выручка анализируется по часам. Если выручка падает относительно прошлой недели, прошлого года, то надо принимать меры. В системе город поделен на блоки, за каждым цехом закреплен один большой или несколько блоков. Мы хотели автоматизировать аналитику и коммуникации так, чтобы по падающему цеху автоматически запускать маркетинговую кампанию на целевую аудиторию, которая покупает в этом блоке.
Например, вот так:
- Если план не выполняется на 5%, то формируется сегмент по цеху, не выполняющему план.
- Если план не выполняется более чем на 5%, то компенсируем потерю выручки за счет соседних цехов.
- Делаем привязку ко времени: до 12:00 предлагаются скидки на завтраки, после 12:00 – на обеды, после 15:00 – общие предложения.
2. Управление коммуникацией и конверсией
Такая автоматизация нас сильно разгрузила. Мы перестали бегать за работниками, если они заболели и не могут сделать работу, а главное, у нас получилось настроить каскадную коммуникацию:
- Если у пользователя есть мобильное приложение — мы отправляем App push. Если никакой реакции нет, то мы отправляем e-mail, а если и на это уведомление реакции нет, то переходим к самому дорогому для нас каналу sms.
- Если у пользователя нет мобильного приложения, то цепочка начинается с e-mail.
- Если у пользователя нет ничего, то мы пользуемся его мобильным и отправляем sms.
В общем, мы стали управлять коммуникацией с клиентом. Сценарии коммуникаций настраиваются один раз в месяц. Если они рабочие, то оставляем как есть. Таких сценариев одновременно может быть до 100.
Появился контроль конверсии и, если что-то не срабатывает, то можно поменять коммуникацию. Эффективность измеряем с помощью контрольных групп: смотрим, что было бы, если бы клиент не участвовал в акции.
Затем мы перешли к рассылкам в часы высокого спроса. В выходные или вечером в будни мы стали встречать трафик с определенных кампаний с помощью weblayers, который настраивается за пару минут. За счет этого мы стали повышать конверсию по тем сегментам, где мы проседаем, или где есть потенциальный рост. Это можно было бы сделать и без CDP, но медленно, а в нашем бизнесе побеждает тот, кто все внедряет быстро.
Одновременно с этим была поставлена задача запускать кампании по «живым» сегментам. CDP собирает и хранит данные о поведении клиентов в виде миллионов событий, то есть мы знаем о клиенте все: что он делал на сайте или в мобильном приложении, откуда он пришел, цех заказа, все данные CRM, реакции на кампании. Эти данные формируют различные сегменты – можно настроить так, что один человек будет в разных сегментах.
3. Повышение индекса потребительской лояльности (NPS)
Ну и куда без NPS, повышение которого стало третьей задачей. Через CDP был запущен NPS-опрос, в котором люди активно делятся и выдают новую информацию относительно того, как вообще работает сервис: от «да у вас тесто просто резиновое» до ярких всплесков негатива. По этим отзывам сразу видно, какой цех недоработал. В итоге операционный директор сказал спасибо за такой инструмент, который можно использовать в системе мотивации персонала в разрезе цеха/смены.
4. Борьба с оттоком клиентов
У компании есть собственные торговые марки (СТМ) в разных ценовых сегментах, что, в свою очередь, диверсифицирует риски бизнеса. Если один бренд утонул, то можно опереться на другие бренды, чтобы выиграть время пока перезапускается старый бренд или вовсе запустить новый.
Сейчас у компании есть семь СТМ, пересечение аудитории между ними примерно 40%. Все данные по этим брендам заливаются в CDP, и мы получаем мультибрендовый портфель потребителя: 40% клиентов выбирают между нашими различными брендами, нет жесткой и четкой приверженности той или иной СТМ. Таким образом, 60% того, что не пересеклось — это огромное «поле» для работы на качественно ином уровне, но это уже другая история.
В заключение
Если вы наблюдаете аналогичные проблемы, и у вас много контактов, то рекомендую внедрять CDP-платформу, или хотя бы набор разнородных инструментов для управления данными по клиентам. Платформа позволила разгрузить себя и команду, увеличить эффективность коммуникаций и, что самое важное, увеличить продажи.
Читайте также:
