Повышение эффективности программ лояльности путем выбора идеальных партнеров

Людмила Новиченкова, директор по маркетингу Synovate Comcon

Какими принципами можно руководствоваться при выборе партнера для программы лояльности и как не ошибиться при оценке потенциала взаимодействия с ним, рассказывает Людмила Новиченкова, директор по маркетингу Synovate Comcon.

Текущую ситуацию с выбором партнеров для программ лояльности точно характеризует известная строчка Владимира Высоцкого: «Если друг оказался вдруг и не друг, и не враг, а так. Если сразу не разберешь, плох он или хорош». Действительно, достаточно часто бренды становятся партнерами не по принципу совместимости аудиторий или совпадения задач: партнерские связи возникают там, где так или иначе удалось договориться. В ситуации таких «почти случайных связей» крайне трудно оценить потенциал взаимодействия, и это может повлечь за собой ряд проблем. Во-первых, очевидно, что уже на старте можно ожидать не очень высокой эффективности, ведь если нет четкого представления о потенциале сотрудничества, значит, невозможно определить, какая его доля уже использована.

Во-вторых, в отсутствие бенчмарка нет четкого понимания, как классифицировать текущий уровень взаимодействия в рамках партнерской программы – как хороший или как плохой.

Ниже будет описано, как восполнить этот пробел, получить предварительную оценку потенциала взаимодействия и выстроить программу, изначально нацеленную на максимальный эффект.

Формулируем задачу
Там, где речь заходит о построении партнерской программы, задач может быть две – назовем их прямая и обратная.

Прямая задача актуальна, когда построение партнерской программы лояльности происходит «с чистого листа». Может существовать идея, под которую нужно выбрать партнера из определенной категории, либо мы начинаем полностью «с нуля» и в выборе как темы, так и партнера можем отталкиваться от реальной картины рынка. Можно искать партнера с аудиторией, похожей по характеристикам на нашу, или, напротив, выбирать партнера с другой аудиторией – скажем, старше или моложе текущей, если есть задача расширить аудиторию марки или переключиться на другую целевую аудиторию.

Обратная задача может иметь место в следующих случаях:

1. Есть договоренность о партнерстве брендов, но нет определенности по форме. Так бывает, когда о сотрудничестве договариваются два генеральных директора, например, связанных узами хороших деловых или дружеских отношений. Такое решение изначально является чаще эмоциональным, но ситуация, когда партнерский проект с самого начала пользуется большой поддержкой руководителей, – не самый плохой старт. Данные по рынку помогут либо найти оптимальную форму взаимодействия заранее «назначенных партнерами» брендов, либо – в крайнем случае – рационально обосновать бессмысленность объединения брендов в одну партнерскую программу.

2. Решение обратной задачи актуально и в том случае, когда партнерская программа существует уже некоторое время и есть необходимость освежить ее или придать дополнительный импульс. Решая обратную задачу, мы также уточняем потенциал сотрудничества и можем проанализировать возможные причины неудач – если данные говорят нам о высоком потенциале, значит, надо искать корень проблем в реализации программы или информировании о ней.

Рис.1. Сравнение аудиторий брендов Источник: Synovate Comcon. РосИндекс

Источник данных для оценки
Самый удобный источник данных для проведения такого анализа – синдикативные исследования. Например, оптимальным инструментом для анализа потенциальной совместимости партнерских брендов является всероссийское исследование РосИндекс, которое ежеквартально проводит Synovate Comcon. Общая выборка исследования – 28 тыс. человек в год, опрашиваются респонденты в возрасте от 10 до 75 лет, проживающие в городах с населением от 100 тыс. жителей и больше. На данный момент это исследование – крупнейшее синдикативное в России. Большая выборка позволяет проводить анализ по регионам – выделять Москву, федеральные округа или отдельные страты (например, города-миллионники). Возможен анализ по крупным городам, но в этом случае, решая задачу о выборе партнера по программе лояльности, нужно очень внимательно следить за размером выборки, чтобы выводы были релевантны.

В исследование РосИндекс включены порядка 4 тыс. товарных категорий и около 3 тыс. брендов, а также несколько вариантов сегментаций и большой блок тематических высказываний, разбитых по блокам. Такой объем данных по разным темам и брендам, собранных по единой методике на единой выборке, позволяет практически неограниченно протестировать идеи для программ лояльности.

Данные синдикативного исследования позволяют:
• Проанализировать на потенциальную совместимость брендов не только свои, но и «чужие» марки.
• Взять за основу для анализа самые разные параметры, варьируя и адаптируя их под идею/задачу.
• Посмотреть, что происходит с категорией, темой или партнерским брендом в динамике, если этот синдикатив регулярный. Опираясь на эти данные, далее мы рассмотрим два кейса с решением прямой и обратной задач.

Кейс № 1. Прямая задача: определить близкие по портрету аудиторий розничные бренды и проанализировать потенциал сотрудничества
Шаг первый. Выделение групп брендов

Сравнение брендов можно проводить практически по любым параметрам, по которым есть данные. Можно опираться на классические социодемографические характеристики целевой аудитории (пол, возраст, образование и пр.) или брать за основу различные сегментации – по уровню доходов, стадиям жизненного цикла, покупательскому поведению и т. п. Список параметров для анализа может быть достаточно большим. В нашем гипотетическом кейсе мы для простоты и наглядности демонстрации подхода будем опираться на два параметра:
1. Важность цены;
2. Ценность здоровья.

Почему выбраны эти два параметра? Во-первых, в период текущей экономической нестабильности и роста цен из-за скачков с курсами валют и санкционных ограничений вопрос цены становится актуальным для многих потребителей. С другой стороны, в сложные времена всегда возрастает внимание человека к собственному здоровью и благополучию семьи. Поэтому важность здоровья взята в качестве второй оси. Партнерская программа, которая будет опираться на эти два фактора, в текущей ситуации экономической нестабильности будет иметь хорошие шансы на успех.

Рис. 2. Сопоставление по размеру аудитории Источник: Synovate Comcon. РосИндекс. Москвичи 16+, 9 месяцев (3-4 кв.’14 + 1 кв.’15), N = 3800

В данном случае ограничение параметров анализа до двух позволит нам наглядно показать расположение брендов на двумерной плоскости, где сразу становятся видны группы, близкие по характеристикам аудиторий.

В нашем кейсе мы проводим анализ на реальных данных исследования РосИндекс, удовлетворяющих следующим характеристикам:

• Для удобства сравнения розничных брендов выборка ограничена москвичами 16 лет и старше.
• Для получения комфортной для анализа выборки мы объединили три квартала исследований: 3–4-й кварталы 2014-го и 1-й квартал 2015 г. Это дает нам совокупную выборку для анализа в размере 3800 человек, в рамках которой можно качественно проанализировать портреты аудиторий выбранных брендов.
• Важно обратить внимание, что в качестве аудиторий брендов здесь мы рассматриваем тех, кто совершал покупки / посещал рестораны / пользовался услугами бренда за последние 3 месяца.

На рис. 1 показано расположение розничных брендов по двум ранее выбранным осям. Количество брендов ограничено для удобства демонстрации результата. Значения на оси – это статистический индекс характерности, который показывает, насколько тот или иной параметр характерен для брендов из анализируемого списка. Значение индекса больше 100 единиц говорит о характерности параметра для аудитории данного бренда; индекс меньше 100 – соответственно, о нехарактерности параметра.

Рис. 3. Репертуар потребления (пересечение) Источник: Synovate Comcon. РосИндекс. Москвичи 16+, пользуются «СК Согласие». 9 месяцев (3–4 кв.’14 + 1 кв.’15), N = 92

Итак, на диаграмме у нас образовалось несколько близких по портретам аудиторий групп:

1. Две выраженные группы, для одной из которых цена важна (Сбербанк России и Билайн), а для другой цена не столь актуальна (Альфа-Банк, МегаФон, «РЕСО-Гарантия» и OBI), имеют общностью еще и то, что здесь индекс ценности здоровья находится на уровне 100 единиц, т. е. сильной выраженности по этому параметру данные группы не имеют. Для этих брендов есть смысл проанализировать сочетаемость по другим параметрам, чтобы найти более активные объединяющие факторы.

2. Две другие группы, отмеченные на диаграмме, имеют хорошую выраженность и по отношению к цене, и по важности здоровья. При одинаковом восприятии важности здоровья для группы Райффайзенбанк, Starbucks и «Ренессанс Страхование» цена имеет меньшее значение, чем для группы IKEA, «Согласие» и «Спортмастер».

На рис. 1 есть два бренда, которые выпали из общего облака, – это ВТБ24 и Росгосстрах. Про эти компании можно сказать лишь то, что искать партнеров для них нужно по другим параметрам.

Для второй ступени анализа – определения потенциала сотрудничества – возьмем группу IKEA, «Согласие» и «Спортмастер», которая в первом приближении выглядит очень логичной и взаимодополняющей с учетом двух выбранных параметров – важности цены и ориентированности на здоровье. Оценку потенциала партнерства проведем на примере этой группы, для упрощения задачи будем считать, что партнеров себе выбирает страховая компания.

Рис. 4. Что еще мы можем узнать о нашем бренде? Источник: Synovate Comcon. РосИндекс. Москвичи 16+, пользуются «СК Согласие». 9 месяцев (3–4 кв.’14 + 1 кв.’15), N = 92

Шаг второй. Определение потенциала партнерства группы брендов
Прежде всего оценим размер аудитории каждого из брендов. По данным того же исследования РосИндекс, доля пользователей услуг страховой компании «Согласие» в Москве составляет 2%, в IKEA делали покупки хотя бы раз за квартал 13% опрошенных и примерно столько же (15%) покупали в «Спортмастере». Как видно, в этой группе два партнера – IKEA и «Спортмастер» равны по силе брендов, «Согласие» отстает с существенным отрывом.

Следующий шаг носит название «Анализ репертуара потребления». Этот этап представляет собой определение взаимного пересечения аудиторий потенциальных партнеров. Если аудитории похожи по портретам, но не пересекаются, значит, есть шанс расширить клиентскую базу и добиться увеличения рыночной доли. Если аудитории марок существенно пересекаются, можно говорить об увеличении частоты покупок или о повышении лояльности клиентов.

Для снижения размерности задачи проанализируем взаимное пересечение аудиторий с точки зрения ценности для компании «Согласие». Данные по анализируемым брендам показаны на рис. 3. Основные выводы, которые мы получаем:

• Почти каждый третий клиент «Согласия» покупает в «Спортмастере» или IKEA.
• 41% клиентов «Согласия» покупали или в IKEA, или в «Спортмастере».
• Только 6% покупателей IKEA являются клиентами «Согласия».
• Только 5% покупателей «Спортмастера» являются клиентами «Согласия». Исходя из этого можно сделать такое заключение:

При ориентации на тему здоровье/поддержка в кризис «Спортмастер» и IKEA оптимальны в качестве партнеров для страховой компании «Согласие» – при включении в одну программу всех трех брендов охват может достичь 40% клиентов «Согласия».

Может существовать идея, под которую нужно выбрать партнера из определенной категории, либо мы начинаем полностью «с нуля» и в выбо- ре как темы, так и партнера отталкиваемся от реальной картины рынка

Для «Согласия» может быть интересным сотрудничество со «Спортмастером» и IKEA также с целью привлечения новых клиентов, т.к. от каждого из потенциальных партнеров только 4–5% являются также клиентами «Согласия».

При необходимости данные позволяют вычислить размер потенциальной аудитории программы в тысячах человек вместо процентов.

На этом предварительный маркетинговый анализ потенциала брендов можно считать завершенным. Дальнейшие шаги связаны с проработкой креативной составляющей, механики, переговоров с партнерами и продвижения программы. Но прежде чем переходить к кейсу по обратной задаче, хочется сделать еще одну любопытную ремарку.

Предположим, что мы захотим получить дополнительную информацию о нашем бренде «Согласие» – безотносительно важности здоровья и цены, и задаемся вопросом, какими же еще брендами пользуются клиенты нашей страховой компании? Рисунок 4 дает ответ на этот вопрос.

Рис. 5. Сопоставление по размеру аудитории Источник: Synovate Comcon. Premier. Москвичи 18–54, доход 70 тыс.+, 1 пол.’15, N = 950

Рис. 6. Пересечение аудиторий Источник: Synovate Comcon. Premier. Москвичи, клиенты Альфа-Банка, 18–54, доход 70 тыс.+, 1 пол.’15, N = 90

Клиенты «Согласия» активно пользуются услугами Сбербанка – значимо больше, чем жители Москвы в возрасте 16+ в целом. Также высокую характерность по сравнению с москвичами в целом имеет посещение ресторанов «Макдоналдс». Однако, несмотря на то что среди клиентов «Согласия» высока концентрация посещающих «Макдоналдс», партнерство ресторана и страховой компании содержательно выглядит противоречивым, поэтому не рекомендуется.

В топ-6 сервисных розничных брендов (уже безотносительно отношения к цене и здоровью) попадают и наши IKEA со «Спортмастером» – среди клиентов «Согласия» покупателей этих магазинов вдвое больше, чем в целом среди москвичей. Это еще раз подтверждает правильность нашей гипотезы о привлекательном партнерстве.

Кейс № 2. Обратная задача. Бренды-партнеры известны, нужно проработать формы сотрудничества
Чтобы показать решение обратной задачи на реальных данных, возьмем одну из программ лояльности, предлагаемых банками, например, партнерство Альфа-Банка с авиакомпаниями Аэрофлот и S7.

В этом кейсе мы используем данные синдикативного исследования PREMIER, которое описывает стиль жизни и поведение аудитории в возрасте 18–54 года, проживающей в городах-миллионниках (рис. 5). Как и в предыдущем кейсе, ограничим географию проживания Москвой, нижняя граница дохода респондентов-москвичей, попадающих в выборку PREMIER, составляет 70 тыс. руб. в месяц.

Данные говорят о том, что совместные программы с авиакомпаниями очень популярны – почти у каждого второго опрошенного в рамках PREMIER пользователя кобрендовых банковских карт есть карта программы с авиакомпанией.

Как и в решении предыдущей задачи, сначала сравним рыночную силу брендов. В тройке брендов Альфа-Банк, Аэрофлот и S7 самая большая доля пользователей приходится на Аэрофлот (43%), далее идет S7 (19%); каждый десятый из аудитории PREMIER – клиент Альфа-Банка (10%).

Анализ пересечения аудиторий говорит о том, что больше половины клиентов Альфа-Банка летали Аэрофлотом за последний год (64%) и только чуть больше четверти – S7 (27%).

Рис. 7. Сравнение портретов аудиторий по выборке исследования PREMIER Источник: Synovate Comcon. Premier. Москвичи, клиенты брендов, 18-54, доход 70 тыс.+, 1 пол.’15

Два фактора объясняют высокую концентрацию летающих авиакомпанией Аэрофлот среди клиентов Альфа-Банка. Во-первых, это большой охват рынка Аэрофлотом. Во-вторых, более высокое сходство аудиторий двух брендов, например, по социодемографическим характеристикам. По сравнению с S7 доля группы 18–24 года у Альфа-Банка и Аэрофлота ниже. По уровню личного дохода Альфа-Банк также чуть ближе к Аэрофлоту, чем к S7.

Прибавим сюда, что среди клиентов Альфа-Банка 92% летали самолетом хотя бы раз за последний год, и можно сделать вывод, что партнерство банка с этими двумя авиакомпаниями разумно и оправданно, поскольку, во-первых, портреты аудиторий всех трех брендов очень близки. А во-вторых, кобрендовые программы Альфа-Банка с этими двумя авиакомпаниями имеют высокий потенциал охвата клиентской аудитории – 71% клиентов Альфа-Банка, входящих в генеральную совокупность исследования PREMIER, летали либо Аэрофлотом, либо S7 за последний год. При этом только 16% клиентов Альфа-Банка имеют какую-либо кобрендовую банковскую карту авиакомпании (это может быть карта другого банка!). Исходя из этих данных, можно говорить, что возможности программы лояльности в этом случае не использованы в полной мере.

Что еще мы можем узнать о привычках нашей клиентской аудитории, чтобы развить имеющиеся программы лояльности?

Например, опираясь на данные исследования PREMIER, мы можем сказать, что клиенты Альфа-Банка – активные путешественники и любят путешествовать с комфортом. Так, за пределы России и стран СНГ за последний год выезжали 89% клиентов Альфа-Банка, 56% клиентов пользовались услугами туристических агентств, предпочтения по гостиницам – 4 или 5 звезд; 37% из летавших самолетом предпочли сделать это бизнес-классом.

Рис. 8. Путешествия за последний год Источник: Synovate Comcon. Premier. Москвичи, клиенты Альфа-Банка, 18-54, доход 60 тыс.+, 1 пол.’15

Рис. 9. Что еще можем узнать? Источник: Synovate Comcon. Premier. Москвичи, клиенты Альфа-Банка, 18–54, доход 70 тыс.+, 1 пол.’15, N = 90

Таким образом, карты лояльности, связанные с бонусами на путешествия, имеют потенциал охватить практически всю аудиторию Альфа-Банка. Тема путешествий очень позитивна и может иметь множество креативных воплощений. Можно говорить о том, что развитие существующих партнерских программ лояльности с авиакомпаниями в сторону дополнительных возможностей повышения комфортности путешествий может способствовать активизации использования кобрендовых карт клиентами.

Отвечая на эти тенденции, в конце 2014 года в портфеле Альфа-Банка появилась кобрендовая карта Alfa-Miles, которая позволяет использовать накопленные мили не только для оплаты авиабилетов конкретных авиакомпаний, но и для покупки других авиа- или железнодорожных билетов, оплаты гостиничных номеров, аренды автомобиля и пр.

P.S. Таким образом, анализ данных синдикативных исследований с помощью описанных схем позволяет найти интересных партнеров и опорные точки для создания привлекательной программы лояльности с учетом интересов и предпочтений клиентских аудиторий. Предварительная оценка потенциала сотрудничества, основанная на реальной картине рынка, обеспечивает половину успеха партнерской программы. Другую половину составляют механика программы, ее креативная составляющая и коммуникации с клиентами, однако эти также немаловажные элементы выходят за рамки данной статьи.