Недетский опыт: автоматизация e-mail-маркетинга в kinderly

Массовые e-mail-рассылки для вебмагазина – как стрельба из пушки по воробьям: продолжительно, дорого и неэффективно. Клиентская база неспешно выгорает, продажи не растут и по окончании уже пяти писем 75% людей не открывают кроме того верно составленное предложение. Срабатывают таргетированные рассылки и персонализация сообщений, но настроить их вручную – задача не из легких.

Маркетинг-директор компании Kinderly Мария Ядрихинская говорит, как автоматизация рассылок разрешила развеять мифы маркетологов вебмагазина и выйти на новый уровень.

Около спама

В 2011 году проект Kinderly начинался как вебмагазин детской одежды и обуви. Основная неприятность данной категории товаров – четко выраженная сезонность (еще посильнее, чем в продажах одежды для взрослых). Предусмотрительные родители берут одежду на зиму в сентябре-октябре, а декабрь и ноябрь – мертвый сезон, в то время, когда все ожидают распродаж.

Как раз сейчас мы усиливали классический маркетинг, выстроенный на SEO и контекстной рекламе, промо-рассылками для клиентов. В межсезонье мы закупали стоки продукции и предлагали клиентам товары со скидками в 50-70%. Продажи росли – рассылки трудились.

С ростом количеств мы взяли возможность закупать еще больше товара по низким стоимостям и чаще устраивать распродажи.Недетский опыт: автоматизация e-mail-маркетинга в kinderly Мы практически заваливали отечественных клиентов письмами, но в какой-то момент рост продаж с e-mail рассылок замедлился, не смотря на то, что база адресов продолжала расти. Аудитория утратила интерес к спец-акциям и предложениям, а сами рассылки прекратили вовлекать новых подписчиков и приводили к отмиранию ветхой базы.

Пробуя решить проблему, мы пробовали реанимировать подписчиков контентом – письмами с полезным содержанием и интересными статьями. Но это сработало ненадолго: статьи надоедают, к тому же, сколько увлекательных материалов вы сможет написать о детской одежде?

Вывод, к которому мы пришли – нужно сократить количество рассылок на каждого конкретного человека, наряду с этим не уменьшая количество всех писем. Это возможно сделать при помощи триггерных рассылок – персонализированных писем, составленных по конкретным сценариям поведения пользователей на сайте, с самые подходящими каждому из них предложениями.

Но как реализовать это решение?

Боль автоматизации

Мы начали вручную настраивать триггерные рассылки через совокупность ExpertSender. Это эргономичный инструмент для рассылки писем, но он не разрешал перенести информацию о клиентах, выстроить пользовательские сегменты (выделить людей, каковые приобрели обувь, либо людей, каковые несколько дней назад наблюдали игрушки), дабы машинально отправлять письма с удачными предложениями. Сегменты строились в админке сайта вручную, создавались триггерные события.

Когда срабатывал один из триггеров, в совокупности управления сайтом через особое приложение-мессенджер в ExpertSender уходило автоматическое письмо прося реализовать рассылку по «вот этим людям». отправка и Вёрстка каждого для того чтобы письма занимали большое количество времени. В месяц нам получалось реализовать лишь 4-5 триггерных рассылок.

Мало, учитывая, что до этого промо-рассылки у нас уходили по два раза в сутки.

Автоматизировать данный процесс: построение сегментов, тут и выборку аудитории же взять анализ эффективности триггеров, при помощи собственных средств и «рассыльщика», мы не смогли. Так пришли к сервису Mindbox, что дал обещание перенести полный массив информации о клиентах и дать возможность мгновенно строить сегменты и запускать триггерные рассылки.

Интеграция не прошла гладко, были нюансы, к каким был не готов Mindbox. К примеру, эти товаров имели множество дополнительных характеристик и параметров. Цвет, сезон, бренд, размер, пол – параметры выбора одного товара, каковые принципиально важно учитывать при анализе поведения клиента на построении и сайте пользовательских сегментов. Спустя два месяца по окончании начала работы с Mindbox мы все еще не могли полноценно пользоваться рассыльщиком а также проставлять UTM-метки в письмах.

До сих пор имеется определенные сложности с данной программой рассылки, в то время, когда для подготовки нового письма вам нужно зайти в три различных места, дабы задать необходимые параметры. Сравнивая с ExpertSender, это достаточно некомфортно.

Александр Горник, исполнительный директор Mindbox

Главная сложность – интеграция с совокупностью управления сайтом Insales. Так, к примеру, в данной программы один пользователь мог иметь множество e-mail-адресов, либо на один технический адрес было зарегистрировано пара клиентов (операторы call-центра так делают, в то время, когда пользователь отказывается предоставлять эти). В следствии мы начали “склеивать” и “расклеивать” клиентов между собой в рассылках, и письма не всегда уходили нужным адресатам.

Но это был один из первых e-commerce клиентов и отечественный первый обширный опыт в этом сегменте, что мы приобрели за собственные деньги (обкатка и интеграция совокупности проходила безвозмездно). А также, благодаря Kinderly мы сумели поменять сложный интерфейс рассылок и ускориться — сейчас интеграция занимает 2-4 дня.

Неспешно нам удалось перенести письма из ExpertSender в Mindbox и запустить три механики: товарные советы, в то время, когда по окончании заказа пользователям приходит информация о похожих либо комплементарных товарах; купоны — скидки по окончании заказа на конкретную категорию товаров; механику «кинутых просмотров» с контентной рассылкой – в случае если человек просматривал товары из одной категории и не совершал приобретение, мы высылали ему статью — как верно выбирать товары из данной категории.

Спустя полгода работы мы настроили более 100 покупательских сегментов, а число триггерных событий в рассылках выросло на порядок если сравнивать с ручным режимом. Вместо автоматических товарных рекомендаций, каковые мы раньше отправляли по базе, мы смогли реализовать личные советы с учетом специфики и сложности продукта. Автоматизация разрешила заметить эффективность каждой рассылки.

Мы сумели развенчать два распространенных мифа e-mail-маркетинга.

Миф #1: больше триггеров – больше выручка

В начале опытов с рассылками у нас была догадка – доходность рассылок растет с их числом.Мы предполагали, что любая триггерная рассылка принесет дополнительные продажи, каковые отразятся на неспециализированной картине.

С переходом на Mindbox мы в разы увеличили количество триггеров за 2-3 месяца. Выручка из таких писем была выше. Но большинство этих рассылок игнорируется пользователями.

Нужно не просто увеличивать количество триггеров – необходимо развивать стратегию в целом.

Для Kinderly сработали рассылки статей по механике «кинутый просмотр» — хороший контент рассылают не многие. Менее успешными были триггеры по товарным рекомендациям. Либо люди не желают знать, что мы можем дополнительно предложить им. Либо же нужно лучше оформлять письма. Но я опасаюсь, что дело не в этом. Люди привыкли к тому, что товарные советы существуют в отрыве от предпочтений и реальных ожиданий.

Отсюда вытекает вывод №2.

Миф #2: автоматизированные товарные советы постоянно работают

Автоматизировать рассылку товарных рекомендаций легко – достаточно воспользоваться одолжениями готового сервиса. Но не при, в то время, когда вы реализуете специфичные товарыс массой дополнительных параметров. Ни одна совокупность, проанализировав поведение пользователя на сайте, не додумается, что обычная мама приобрела бы в паре с ортопедическими детскими сандалиями.

И вряд ли таковой робот отыщет в памяти, что через три месяца нога у ребенка вырастет и ему пригодятся новые сандалии. Готовые сервисы копят статистику, но не персональные эти и живут в отрыве от действительности. Представьте, что неожиданно потеплело, снег растаял и людям стали нужны резиновые сапоги, но рассыльщик зафиксировал в статистике за прошедший период спрос на полукомбинезоны и валенки (откуда ему знать, что с полукомбинезонами стоит предложить резиновые сапоги?).

С переходом на Mindbox мы сумели настроить вручную товарные советы, учитывающие сложные сценарии. До определенного момента эти триггеры будут «дремать». Рассылка сработает по команде менеджера,когда прогноз погоды продемонстрирует, что через три дня наступит потепление, покажутся лужи, и людям безотлагательно пригодятся резиновые сапоги.

Либо перед майскими праздниками клиентам безотлагательно пригодятся легкие ботинки. Так, мы обучили программу принимать решения о товарных советах более классово.

Прозрачность

Один из показателей эффективности маркетинга торговой фирме – количество заказов на человека в год. Последние два года мы росли по этому параметру, в особенности, в то время, когда делали большое количество рассылок с стоковыми коллекциями и сезонными скидками. И не обращая внимания на проблемы с автоматизацией мы сумели вырасти на 30% по триггерным рассылкам по отношению к показателям прошлого года.

Плюс, на эти же 30% увеличилась конверсия самих рассылок. отличных показателей продемонстрировал сценарий «кинутого просмотра» – OR 43% и CR 17%.

Благодаря автоматизации у нас появилось больше измеримых показателей для оценки маркетинга. Так, мы организовали сегмент по накопительным скидкам и заметили, что люди из первого уровня накопительной скидки имеют значительную часть в обороте компании. А люди с громадным уровнем скидки формируют самый большой средний чек.

Мы получили доступ к информации по тому, сколько времени проходит между заказами, и как распределяются доли людей по количеству заказов (какое количество клиентов с одним заказом, двумя и т.д.). Привыкание либо лояльность к магазину сложно формируется при первом заказе, и не так много людей переходят ко второй покупке. Но уже по окончании второго заказа возможность последующих приобретений быстро возрастает. На определенном этапе нам уже не нужно так очень сильно поддерживать вовлечение людей.

Они уже привыкли, знают нас и отправятся как раз к нам. Глобально эти знания разрешают вырабатывать правильные персонализированные сообщения и оказывать влияние на количества среднего заказов и показатели чека по одному клиенту. Мы значительно лучше видим дыры и провалы, где нужно приложить максимальное колличество усилий.

Случайные статьи:

Автоматизация email-маркетинга: сервис email рассылок


Подборка похожих статей:

admin