Рост конверсий за счет оповещения о программе персональных цен

Анна Забудская

Email-маркетолог

Рост конверсий за счет оповещения о программе персональных цен

Кейс brabrabra: рост конверсий за счет оповещения о программе персональных цен

О проекте

brabrabra – это украинский бренд женского белья, ориентированный на здоровье женщины, поддержание ее самооценки и постоянное развитие.

Главная идея бренда – ответственное отношение к себе и окружающему миру.  Основной способ общения с женщиной – это обучение собственному комфорту через подбор правильного белья и показ белья на женщинах с разными фигурами, разного возраста и с разными историями.

Купить белье brabrabra можно как на официальном сайте, так и в офлайн-бутиках. Преимущество офлайн-покупки – личная консультация, индивидуальный подход. А заказывая на сайте, клиент получает доступ к персональным ценам. Это дополнительные скидки, которые действуют 90 дней после первой покупки.

О правилах программы лояльности можно узнать по ссылке из футера сайта:

Информация о программе лояльности в футере сайта brabrabra

В компании провели исследование об осведомленности аудитории о программе лояльности. Клиентов спросили:

  • знают ли они о том, что у них активированы скидки;

  • знают ли они о деталях бонусной программы.

“Результат показал, что многие клиенты не были в курсе того, что бонусная программа активирована. Поэтому мы приняли решение уведомлять каждого клиента сразу, как только бонусная программа клиента включалась.”

Андрей, digital marketer в brabrabra

Все данные о покупательском поведении контактов собираются, обрабатываются, систематизируются и сегментируются на стороне Google BigQuery, но компании не хватало инструмента централизованной коммуникации с клиентом.

“Благодаря обработке данных на стороне BQ, мы понимали, кому, в какой момент, какую коммуникацию отправить. Не хватало единого шлюза, который позволит настроить все каналы коммуникаций, сценарии взаимодействия с клиентскими сегментами, а затем получить результат коммуникации обратно в базу данных. После исследования рынка мы остановились на выборе компании eSputnik. Технически eSputnik позволяет не только принимать  данные из Google BigQuery, но и возвращает их обратно. Таким образом мы обогащаем данные о клиенте и автоматизируем процессы дальнейшей коммуникации.”

Андрей, digital marketer в brabrabra

Задачи

  1. Подключить внешние таблицы BigQuery к eSputnik и передавать контакты клиентов.

  2. Автоматизировать отправку уведомления о включении персональных цен.

  3. Настроить экспорт данных из eSputnik в Google BigQuery.

Решение

Если данные о контактах хранятся не в eSputnik, но вы хотите их использовать для построения сегментов и персонализированных рассылок, есть доступные для подключения внешние источники: PostgreSQL, Google Таблицы и BigQuery. Также поддержан экспорт данных из eSputnik в BigQuery, что покрывает задачу заказчика.

Настройка двухсторонней интеграции с Google BigQuery

Интеграцию BigQuery с eSputnik мы настроили с помощью ключа проекта, который позволяет нам получить доступ к таблицам.

Ключ – это файл в формате JSON. В нем содержится информация о том, кто получает доступ к данным и с какими правами этот доступ предоставляется.

Получение ключа происходит в консоли сервисных аккаунтов проекта на Google Cloud Platform.

После скачивания ключа мы загрузили его в аккаунт eSputnik в разделе ① Настройки → ② Коннекторы → ③ Новый коннектор → ④ BigQuery.

Подключение внешнего источника данных в аккаунте eSputnik

В открывшемся окне мы настроили коннектор:

  1. Загрузили файл ключа.

  2. Внесли название колонки таблицы, содержащей параметр уникальности контакта.

  3. Выбрали поле в eSputnik, отвечающее параметру уникальности контакта из BigQuery.

Настройки коннектора

После подключения к Google BigQuery нам необходимо было настроить экспорт данных из eSputnik. Для этого мы создали новый источник, зайдя в Настройки → Коннекторы → Экспорт в BigQuery → Новый источник.

Подключение нового источника для экспорта данных из eSputnik

В открывшемся окне мы загрузили тот же ключ проекта ①, что и при настройке коннектора. Затем выбрали Dataset ID ②, в который будут загружаться данные.

Настройка параметров экспорта данных

Не выходя из окна настройки экспорта, ниже мы отметили галочками данные, которые хотим экспортировать. Возможные данные, которые может отдать eSputnik:

  • contactActivities (статус “прочитал/перешел..”, тип рассылки “массовая/триггерная”, переход по кнопке с привязкой события, ID контакта, медиа канал, ID отправленного сообщения, название сообщения, теги сообщения, ссылка на сообщение, дата и время старта рассылки, utm_сampaign);
  • Contacts (ID, источник создания, дата создания, емейл, домен, статус контакта в системе, имя, язык, дата последнего перехода, фамилия, дата последней доставки, дата последней отправки, дата последнего просмотра, номер телефона, количество переходов, доставок, отправок и просмотров);

  • Orderitems (стоимость, описание, внешний ID продукта, ссылка на изображение, название товара, дата заказа, внутренний ID заказа, количество позиций в заказе, ссылка на страницу с товаром);

  • Orders (ID контакта, адрес доставки, способ доставки, промокод, емейл, внешний ID заказа, имя, фамилия, дата заказа, внутренний ID заказа, способ оплаты, номер телефона, статус заказа, общая стоимость).

Выбор данных для экспорта

Прелесть метода в том, что не нужно предварительно создавать таблицы в BigQuery. Они создаются автоматически при первом экспорте и в дальнейшем в них будет обновляться информация. Названия таблиц будут такие же, как и названия наборов данных, что мы указали при настройке (contactActivities, contacts, orderItems, orders).

Last post

Настройка SMS-оповещения о включении персональных цен

Почему выбрали СМС: этот канал ближе всего к покупателю. Оформляя заказ, человек оставляет свой номер, поэтому база состоит преимущественно из номеров телефонов клиентов.

Настройка процессинга SMS

Компания brabrabra уже имела договор с Omnicell. Чтобы продолжить рассылать СМС через существующего провайдера, приняли решение интегрировать Omnicell с eSputnik.

Обратите внимание

При подключении вашего текущего провайдера вы оплачиваете только обработку данных, а результаты смс-рассылок можете использовать для омниканальных цепочек в рамках работы с eSputnik.

Наши технические специалисты запросили у Omnicell данные для интеграции:

  • SMPP host;

  • port для интеграции;

  • логин;

  • пароль.

После получения этих данных настроили SMPP-подключение и протестировали отправку SMS.

Передача контактов в eSputnik

Чтобы отправлять клиентам сообщения из eSputnik, необходимо сначала загрузить контакты в аккаунт. Для этого есть два способа:

С целью автоматизации выбрали второй вариант. В результате каждый день в 04:00 в одну и ту же группу передавались контакты из BigQuery, а при помощи условной группы мы настроили фильтрацию тех, кому нужно отправить смс-оповещение сегодня.

Создание условной группы

Эту группу мы и подключили к сценарию с отправкой SMS.

Важно

Создавать сегменты по отправке, переходу, прочтению конкретного сообщения или типа рассылки поможет продвинутая сегментация.

Получить консультацию 

Создание и настройка сценария

Мы ограничили время отправки сообщения, чтобы отправка уведомления была всегда в 10 утра, для этого использовали таймер после старта.

Сценарий для отправки sms-сообщения

Далее по сценарию идет отправка смс-уведомления с информацией о том, что персональные цены активированы, и ссылкой на детали.

Сообщение об активации персональных цен

Важны были также настройки запуска, где мы установили специальное расписание, которое подходит для времени выгрузки (она происходила ежедневно в 04:00).

Настройки запуска сценария

Запускается сценарий ежедневно один раз с 8 до 9 утра. Частота обработки событий: не чаще, чем раз в сутки.

Результат

  1. Закрыли потребность в экспорте данных в BigQuery.

“Мы не обращались к другим подрядчикам, ввиду отсутствия функционала передачи результатов коммуникации в Google BigQuery у всех, кого мы изучили. Многие умеют принимать данные и выстраивать триггеры на основе данных из BQ. Но никто не передает данные обратно в BQ. А для нас понимать результат коммуникации с каждым из клиентов критически необходимо.”

Андрей, digital marketer в brabrabra

  1. Обычный триггер с уведомлением о бонусной программе за месяц дал 10% от общей доли онлайн-заказов.

“Покупатель часто предпочитает посетить физический магазин, примерить, пощупать товар. Наша практика показывает, что онлайн-покупки составляют не более 10% от общего кол-ва покупок в торговой сети. Если говорить о конверсиях в онлайн-заказы после уведомления клиента о включении бонусной программы, то это чуть больше 1%. Акцентирую внимание, что это онлайн-заказы. Инструмент учета офлайн-заказов в разрезе конкретной коммуникации у нас в разработке. Потому я уверен, что конверсия окажется значительно выше, когда будет доработан ROPO-отчет.”

Андрей, digital marketer в brabrabra

  1. Окупаемость получена спустя две недели работы триггера.

“Система сбора данных и сегментации у нас была готова на стороне BQ. Нам нужно было настроить передачу данных в eSputnik, прием этих данных обратно в BQ, сценарии отработки триггера. 

Все работы по интеграции BQ <-> eSputnik нам проводили специалисты компании eSputnik. 

Затраты на эту интеграцию мы окупили за первых две недели работы триггера о включении бонусной программы. Без учета повторных покупок в офлайн-магазинах.”

Андрей, digital marketer в brabrabra

Вывод

Если собираете много данных, то ими нужно пользоваться, чтобы повысить продажи и лояльность клиентов. 

Опрашивайте и изучайте клиентов, выявляйте их потребность. Храните данные хоть в BigQuery, хоть в PostgreSQL, а мы поможем настроить и грамотно донести коммуникацию в канале, удобном для ваших клиентов.

Special Request Inline

5.0 из 5 на основе 4 оценок

Анна Забудская

Email-маркетолог

Комментарии 1

Андрей Сус 3 года назад

Еще раз спасибо компании eSputnik за профессионализм. Если будут вопросы по материалу статьи – постараемся помочь с ответами. Пишите в комментариях.