05.03.2020, 13:51
Количество просмотров 3959

Утконос ОНЛАЙН выбрал оптимальный размер скидок

Утконос ОНЛАЙН и GlowByte Consulting завершили пилотный проект по подбору оптимальной глубины скидки персональных предложений, направленных на реактивацию клиентской базы, находящейся в оттоке.
Утконос ОНЛАЙН выбрал оптимальный размер скидок
 - рис.1
Утконос ОНЛАЙН и GlowByte Consulting завершили пилотный проект по подбору оптимальной глубины скидки персональных предложений, направленных на реактивацию клиентской базы, находящейся в оттоке. По результатам работы тестовая выборка покупателей продемонстрировала прирост +37% к выручке и +11% к абсолютной марже в сравнении с контрольной группой.

Что было?

Утконос ОНЛАЙН достаточно много работает над удержанием клиентской базы, чаще всего используя подход: “Сегменту покупателей, склонным к оттоку - промокод Х”. Стратегия была выработана путём проведения серии А/Б тестов различных офферов. Так, получили, что промокод со скидкой Х - самый эффективный. Конверсия промокода оказалась в два раза выше, чем у остальных. Однако, задача не была решена до конца - в компании продолжали думать: «Является ли подход оптимальным для всех клиентов?»

Что стало?

Бизнес-целью пилотного проекта было увеличить эффективность рекламных кампаний тестовой выборки покупателей. Для этого было необходимо:
1. увеличить прибыльность маркетинговых рассылок для этого сегмента;
2. увеличить долю возвращенных клиентов.

Команда Утконос ОНЛАЙН и специалисты GlowByte сформировали гипотезу: “Промокод Х действительно подходит большинству клиентов, но есть также и покупатели, которым эффективнее отправить промокод Y , W или Z. Нужно научиться определять размеры скидок для конкретных людей”. В результате рабочая группа разработала пул моделей, позволяющих прогнозировать чувствительность клиентов к промокоду. 

В основе всех моделей лежат такие атрибуты как:
характеристика последних заказов (например, изменение состава в заказах или периода между ними);
средний чек и доля покупок в разрезе ценовых сегментов;
заинтересованность в акциях и скидках;
активность на сайте и в мобильном приложении;
география заказов.

Таким образом, клиенты стали получать не одинаковый для всех оффер, а один из четырёх, то есть тот, который больше всего подходит каждому конкретному клиенту на основе его истории заказов. Например, клиентам, которые делали крупные покупки в период своей активности, предпочтительнее получать промокод на крупный чек и большую скидку. 

Персонализация скидок положительно сказалась на увеличении эффективности маркетинговых кампаний. По результатам проведенных рекламных кампаний, тестовая группа показала прирост +37% к выручке и +11% к удельной абсолютной марже в сравнении с контрольной группой.

Итог

Кейс GlowByte и Утконос ОНЛАЙН ‒ это хороший пример перехода от состояния “одно предложение для целого макро-сегмента клиентов” на следующую ступень - “персонализированное предложение для клиентов”. Ритейлерам важно работать с оттоком, ввиду высокой конкуренции и значительного эффекта от каждого возвращенного клиента. Полученный механизм выбора размера скидки довольно гибок, а исключение или добавление в модель новых офферов достаточно простое в реализации. 

В дальнейшем команды планируют протестировать дополнительные промокоды в текущий пул моделей, а также перенести успешную логику на работу с другими клиентскими сегментами. В настоящий момент, по результатам успешного пилота, Утконос ОНЛАЙН выбрал GlowByte в качестве постоянного партнера для дальнейшей работы по улучшению персонализации офферов. 

Рубрика:
{}E-Commerce

ТАКЖЕ ПО ТЕМЕ