Кейс автомобильного бренда: возвращаем 20% клиентов за повторной услугой с помощью интеграции

О проекте

Холдинг официально представляет 31 автомобильный бренд и насчитывает 98 автоцентров в 19 крупных городах бывшего СНГ. Компания занимает ведущие позиции по продажам и техническому обслуживанию автомобилей на рынке.

Основная маржинальность автобизнеса формируется за счет дополнительных услуг, поэтому для компании важно не только совершить продажу, но и вернуть клиента на официальный сервис. Сеть автоцентров предлагает:

• техобслуживание;
• страхование;
• техническую поддержку на дорогах;
• покупку оригинальных запчастей и аксессуаров;
• удаленное урегулирование убытков;
• лизинг;
• trade-in и др.

Для постоянных клиентов действует программа лояльности, которая позволяет накапливать баллы и расплачиваться ими при покупке товаров и услуг в дилерских центрах холдинга. Сопровождение клиентов после сделки и регулярная коммуникация с ними обеспечивают высокий уровень Retention и рост LTV.

"Наша компания готова предложить нужную услугу на любом этапе жизненного цикла авто. Заинтересованные в покупке автомобиля могут найти у нас выгодные варианты по акционным ценам и выбрать удобные условия оплаты: кредитование, лизинг, trade-in. Далее мы стремимся привить клиенту понимание того, что наш сервис – это удобно и доступно. Сегодня многие следуют стереотипу, что официальный сервис значительно дороже гаражного. Чтобы познакомить аудиторию с соотношением цены и качества услуг, у нас регулярно проходят различные акции. Дополнительно для удержания клиента мы предлагаем страховку, удаленное урегулирование убытков, сертификаты “Помощь на дорогах” и др. Те, кто не взаимодействовал с компанией полгода, получают специальные предложения, стимулирующие вернуться.

Иногда люди просто не знают о всех доступных услугах, и важно сделать релевантное предложение в правильный момент соответствующему сегменту. Для этого необходимо учитывать особенности аудитории: покупателей новых авто и авто с пробегом, владельцев авто разных ценовых сегментов, автомобилистов, пользующихся только сервисными услугами, потерянных клиентов, корпоративных партнеров... Каждой из этих групп интересен определенный спектр услуг, а касания происходят с различной частотой. Именно поэтому одна из самых приоритетных задач для нас – разделять аудиторию на сегменты и выстраивать правильную коммуникацию с ними".

Специалист отдела интернет-рекламы

Инфраструктура

Взаимодействие с клиентами происходит в таких точках:

• в дилерских центрах;
• на сайте и в мобильном приложении, где можно записаться на сервис, оставить заявку на услугу или просто получить консультацию;
• с помощью кол-центра, операторы которого удовлетворяют значительную часть клиентских запросов.

Предыстория

Компания всегда уделяла значительное внимание поддержанию связи с покупателями из офлайна. Каждый дилерский центр вносит информацию о клиентах и выполненных операциях в свою CRM, откуда данные передаются в общую базу. В определенный момент для менеджеров обрабатывать вручную данные новых и уже имевшихся в базе контактов стало слишком трудоемким. Так в компании пришли к необходимости частично автоматизировать коммуникации для поддержания Retention.

Задача

Ранее общение с аудиторией осуществлялось с помощью рассылок через платформу Dialog Insight. Компания приняла решение использовать платформу клиентских данных eSputnik для автрматизаци маркетинга. При смене платформы возник вопрос, как проще и быстрее воссоздать уже выстроенную стратегию в email-канале для клиентов из офлайна.

Компания искала решение, которое одновременно закрывало бы следующие задачи:

1. Консолидация данных в единой системе. Учитывая развитую сеть автоцентров и разнообразие сервиса, нужно было объединить информацию не только из представительств в разных регионах, но и различной типологии: данные о покупателе, о проданном автомобиле и обо всех предоставленных услугах.

2. Сегментация и персонализация. B2C- и B2B-клиенты, владельцы авто среднего класса и владельцы авто класса премиум – к каждому сегменту у компании использовался свой подход. Предстояло вновь собрать целевые группы в новой системе и организовать бесшовную подстановку персонализированного контента в письма.

3. Автоматизация email-маркетинга. Компания строила коммуникацию на основе периодичности обслуживания и определенных событий в жизни клиента (например, приобретение автомобиля, день рождения). Такая стратегия требует своевременной отправки писем, и добиться ее ручной обработкой данных было бы затруднительно.

Решение

Если у компании уже есть хорошо организованная CRM или Data Warehouse, для построения коммуникации с клиентами дублировать данные в eSputnik не нужно. В нашей системе уже предусмотрены интеграции, которые позволят унифицировать профиль контакта на основе информации из сторонних баз данных.

Эффективным интеграционным решением может стать подключение внешних источников, таких как PostgreSQL и BigQuery. Это позволяет организовать бесшовный обмен информацией между различными платформами и автоматизировать бизнес-процессы.

После настройки передачи данных становятся доступны все возможности системы eSputnik как CDP (Customer Data Platform):

1. Создание единого профиля – client_id или super_id.

2. Кросс-канальная идентификация – система узнает клиентов на сайте, в приложениях, торговых точках офлайн.

3. Дедупликация контактов по идентификаторам – профили не задваиваиваются, если, например, клиент имеет нескольких емейлов одновременно.

4. Всестороннее обогащение данных о клиентах из онлайн- и офлайн-источников с открытым API.

В нашем случае, учитывая объем информации в CRM компании и особенности передачи данных каждой из систем, внешним источником данных выбрали PostgreSQL. После интеграции базы с eSputnik приступили к этапам сегментации и персонализации. В итоге для разных целевых групп настроили автоматические триггерные email-рассылки с динамическими контентными блоками:

Создание внешнего источника данных

Совместно с клиентом мы определили оптимальную структуру данных, необходимую для настройки триггеров. Затем команда клиента подготовила базу PostgreSQL и загрузили в нее такую информацию:

• таблицу клиентских данных – ФИО, дата рождения, контакты;

• таблицу с описанием характеристик авто – марка, модель, год выпуска и т. д.;

• таблицу сведений о дилерском центре;

• таблицу с детализацией покупок – дата, сумма, способ оплаты и т. д.

Чтобы поддерживать базу в актуальном состоянии и наполнять новыми данными, команда интегрировала ее со своей 1С. Импорт происходил с заданной регулярностью при помощи специального плагина. После выполнения операции в дилерском центре менеджер вносил информацию в локальную CRM. Данные оттуда передавались в единую 1С компании. Общая база раз в час синхронизировалась с PostgreSQL, где консолидировались все сведения.

Подключение базы PostgreSQL к eSputnik

После создания базы и загрузки данных осталось лишь связать ее с аккаунтом в eSputnik. Подключение внешнего источника происходит в разделе “Коннектор” в настройках.

Данные из внешнего источника сопоставляются с контактом в базе eSputnik по одному заданному параметру – это может быть телефон, емейл, токен, ID контакта в системе клиента. В нашем случае ключом уникальности контакта выбрали email.

В eSputnik достаточно было загружать только емейлы клиентов автоцентра, а другие данные о них хранились в PostgreSQL. Таким образом мы смогли использовать в рассылках всю доступную во внешнем источнике информацию.

Процесс настройки занял около 2 месяцев.

Построение сегментов при помощи условных групп

Чтобы выделить целевую группу и донести максимально релевантное для нее предложение, нужно было учесть несколько факторов: тип клиента, класс автомобиля, давность предоставления услуги и другие. Это означало, что в рамках сегмента должны суммироваться значения полей из нескольких таблиц.

Построение условных групп решает задачу сегментации. Весь набор параметров из базы PostgreSQL доступен при создании группы.

Чтобы выделить клиентов, которые купили автомобиль определенной марки, и отправить им письмо со своевременным приглашением на плановое ТО, в карточке с условиями группы выбрали бренд и дату продажи.

Созданная группа используется как условие для запуска соответствующего регулярного сценария.

Всего для первичной коммуникационной стратегии агентство настроило 9 триггерных сценариев, по которым отправлялись следующие сообщения:
1. Welcome-письма

• для корпоративных клиентов;
• для клиентов, купивших новый автомобиль;
• для клиентов, купивших авто с пробегом.

2. Приглашение на техническое обслуживание

• нулевое ТО (для всех клиентов);
• межсервисное и плановое ТО для владельцев авто премиум-марок;
• межсервисное и плановое ТО для владельцев авто остальных брендов.

3. Поздравление с днем рождения и начисление дополнительных баллов в бонусной программе:

• для владельцев авто премиум-марок;
• для владельцев авто остальных брендов.

Подстановка данных в рассылки

Использование персонализации позволяет сделать письмо актуальным для получателя. В своих письмах компания не только обращается к клиенту по имени, но и указывает марку и модель его автомобиля. Этим компания показывает, что делает предложение на основе истории и понимания будущих потребностей. Клиент же получает полезную информацию – точное указание автоцентра, куда он может обратиться за сервисом.

При создании персонализированных сообщений в eSputnik подстановка динамического контента реализуется с помощью языка Velocity. Именно этот метод использовался в триггерных письмах для клиентов автоцентров. Мы задали в шаблоне письма необходимые переменные, соответствующие параметрам в базе PostgreSQL, и получили автоматическую подстановку данных из внешнего источника.

Результаты

В результате интеграции базы PostgreSQL с CRM и подключения ее в аккаунт eSputnik мы смогли объединить данные из разных таблиц и использовать их в триггерных цепочках. Общение с аудиторией удалось сделать более живым за счет писем с персонализированным контентом и глубокой сегментации со вложенностью по покупкам и точкам продаж.

Наибольший отклик получили welcome-письма, в которых компания поздравляет с приобретением автомобиля и знакомит со своими услугами:

• сегмент клиентов, купивших новый автомобиль, – OR 51.3%, CTR 7.7%;
• сегмент клиентов, купивших авто с пробегом, – OR 29.6%, CTR 9.3%;
• сегмент B2B-клиентов – OR 40.3%, CTR 2.9%.

Обычно почтовый ящик человека ко дню его рождения забит письмами с промокодами и скидками. Тем не менее, поздравительные письма компании также получили хорошие показатели – 30-33% открываемости и 7-9% переходов. Такие цифры говорят о лояльности клиентов и высокой вовлеченности, поскольку они открывают письма компании среди множества других.

Вызвало интерес у аудитории и приглашение на нулевое ТО: открываемость письма составила 46.9%, а доля переходов – 13.8%.

Open Rate писем-приглашений на последующие ТО – межсервисное и плановое – варьировался в пределах 20-25%, а Click-Through Rate – от 2 до 3.3%.

CTR – не самая показательная метрика для бизнесов, которые значительную часть услуг предоставляют офлайн. Чтобы проанализировать реальную эффективность кампаний использовали utm-метки и технологию кол-трекинга. Отслеживание количества звонков по номерам, указанным в письмах, помогало оценить результативность рассылок.

“Клиентам, купившим в наших центрах новый автомобиль, мы предлагали бесплатную услугу “Нулевое ТО” – диагностику авто до первого планового техобслуживания. План по возврату клиентов на этот сервис составлял 80%, и нам удалось его достичь. Конечно, этому способствовала и качественная работа менеджеров, и коммуникация в других каналах, но значительная часть клиентов вернулась за повторной услугой именно благодаря email. Доля привлечения составила около 20% от общего числа обратившихся".

Специалист отдела интернет-рекламы

Для услуги “ТО-1” компания также приблизилась к плановому показателю возврата клиентов – 55% из ожидаемых 60%. Незначительный отрыв от KPI имеет и положительные стороны – это отличная мотивация, чтобы пересмотреть уже существующую стратегию, найти точки роста и усовершенствовать процессы.

Выводы

Каждая компания выбирает удобные для себя программные решения, но при этом многих объединяет нежелание тратить время на сложные IT-разработки либо ограниченный бюджет. Использование таких распространенных источников данных, как PostgreSQL и BigQuery, помогает связать свою систему данных с другими сервисами без лишних трудностей.

В нашем случае клиенту не пришлось тратить ресурсы на настройку передачи контактов методом API, создавать большое количество дополнительных полей в карточках контактов либо придумывать какие-то костыльные методы для интеграции. Все, что требовалось с его стороны, – создать копию собственной базы в PostgreSQL и обновлять в ней необходимую информацию.

Базы PostgreSQL и BigQuery часто используются для аналитики продаж в офлайне, поведения пользователей на сайте или в мобильном приложении. Синхронизация такого источника данных с eSputnik позволит отправлять клиентам персональные предложения на основе истории их взаимодействия с компанией.

Хотите объединить клиентские данные и делать рассылки в одной системе, но все еще не нашли нужный инструмент? Обращайтесь к нашим специалистам, и мы подберем оптимальное решение для вашего кейса.

Special Request Inline