Исследования показывают, что автоматизированные email-рассылки могут составлять всего 2% от общего количества отправленных писем. В то же время именно на эти 2% приходится 30% дохода, полученного благодаря email-маркетингу. В среднем это $2,87 дохода на одно письмо по сравнению с $0,18 для запланированных кампаний.

Эта разница почти не зависит от текста письма. Все решает время отправки. Автоматизированное сообщение приходит именно тогда, когда пользователь только что оставил товар в корзине, трижды просмотрел один и тот же товар или приблизился к завершению 30-дневного запаса продукта. Запланированная кампания просто отправляется в ближайший вторник.

Ниже рассмотрим десять сценариев использования Shopify, которые стабильно дают результаты: от возврата пользователей с брошенными корзинами до программ лояльности. Если кейсы Shopify показывают, каких результатов достиг конкретный продавец, то use case объясняет, когда применять автоматизацию, какие данные для этого нужны и как оценивать ее эффективность. В последних двух разделах рассмотрим, как реализовать такие сценарии на базе CDP и с чего начать.

Почему автоматизация маркетинга важна для Shopify-магазинов

Shopify хорошо фиксирует то, что происходит в магазине: кто-то просмотрел категорию, добавил два товара в корзину, перешел к оформлению заказа, оплатил его или — нет. Если вы еще выбираете платформу, наш гайд отвечает на вопрос, что такое Shopify, и объясняет основы, а наше сравнение лучших ecommerce-платформ поможет получить более широкий контекст.

Чего платформа не может полностью сделать самостоятельно — это определить, что сказать клиенту дальше. Метаанализ от Baymard Institute, который охватывает 50 исследований, показывает, что средний уровень брошенных корзин составляет 70,22%. То есть, семеро из десяти человек, проявивших достаточный интерес, чтобы добавить товар в корзину, покидают магазин. Часть из них просто сравнивает предложения и никогда не совершит покупку. Но значительную часть таких клиентов можно вернуть — для этого нужно знать, кто это, какие товары они оставили и не приобрели ли их впоследствии, используя данные из других каналов.

Ключевым фактором, который помогает конвертировать таких покупателей, является персонализированная коммуникация. Для этого нужны более качественные данные, которые часто разрознены и хранятся в разных системах.

Именно эту задачу решает CDP. Увеличение email-базы не является решением, поскольку оно лишь масштабирует проблемы с управлением некачественными или разрозненными данными. Нужен уровень, который объединяет в одном месте идентификационные и поведенческие данные, историю покупок, first-party data из собственного магазина и согласия на коммуникацию через разные каналы, а затем помогает активировать эти данные. От этого зависят и рост дохода, и удержание клиентов, а также каждый из сценариев использования Shopify, которые мы рассмотрим ниже.

В eSputnik единый 360°-профиль клиента может содержать идентификаторы, историю заказов, данные об участии в программе лояльности, показатели пожизненной ценности клиента (CLV), сигналы о корзине и взаимодействие со всеми каналами, которые вы используете. Стабильный внешний ID клиента не дает одному покупателю разделиться на три отдельных профиля.

Для Shopify-магазина практический результат заключается в том, что такие события, как просмотр товара или категории, идентификация клиента, изменение статуса корзины и завершение покупки, становятся доступными для запуска триггерных сценариев и сегментации клиентов. Сообщение, выбор товаров, время отправки и канал коммуникации могут меняться в зависимости от того, что именно сделал пользователь.

Восстановление брошенных корзин

Это один из самых результативных сценариев автоматизации в ecommerce-маркетинге и в то же время тот, который многие магазины реализуют неправильно.

• Условие запуска: идентифицированный пользователь добавляет товары в корзину, но не оформляет заказ в течение заданного времени, например, 30–60 минут до первого сообщения.
• Логика: сценарий нужно сразу останавливать, как только поступает заказ. Также стоит ограничить частоту повторного попадания одного и того же пользователя в сценарий. Разветвления должны учитывать, какие каналы коммуникации доступны для конкретного контакта. В eSputnik сценарий восстановления брошенных корзин запускается на основе динамического сегмента, который содержит пользователей с недавно брошенными корзинами и исключает тех, кто недавно совершил онлайн-покупку. Таймеры и настройки повторного вхождения в сценарий встроены в сценарий.
• Контент: первое сообщение должно напомнить пользователю о его выборе, а не сразу предлагать скидку. Добавьте изображение товара, его название и цену, прямую ссылку на корзину, а также информацию о доставке и возврате. Следующие сообщения могут содержать отзывы, альтернативные товары, персональные рекомендации или небольшой стимул к покупке, если предыдущие сообщения не сработали.

Большинство сценариев использования Shopify имеют определенный предел эффективности, который определяют факторы за пределами самого сценария, и этот пример — самый показательный. Непредвиденные дополнительные расходы при оформлении заказа — главная причина брошенных корзин, которую можно устранить. Далее идут медленная доставка, опасения по поводу безопасности данных банковской карты и требование обязательно создать учетную запись. Email с напоминанием о брошенной корзине не решит проблему неожиданной стоимости доставки. Сначала оптимизируйте процесс оформления заказа, а затем работайте с теми корзинами, которые все еще остаются брошенными.

• KPI: количество восстановленных заказов и доход от них в расчете на контакт, попавший в сценарий. Для диагностики также отслеживайте коэффициент конверсии, время до восстановления покупки, стоимость стимулов и количество жалоб.

Если хотите увидеть больше практических примеров, посмотрите эту статью.

Триггеры “Брошенный просмотр” и “Товар просмотрен”

В отличие от брошенных корзин, брошенный поиск охватывает значительно большую аудиторию с более низким уровнем намерения совершить покупку.

• Условие запуска: известный или идентифицированный пользователь просматривает страницу товара или категории, но не добавляет товар в корзину и не совершает покупку.
• Логика: сценарий восстановления корзины должен быть приоритетным, то есть пользователь не должен одновременно получать напоминание о брошенном просмотре и брошенной корзине по одному и тому же товару. Исключайте недавних покупателей. Последовательность сообщений здесь должна быть короче, чем в сценарии восстановления корзины — обычно достаточно одного-двух сообщений.
• Контент: сначала покажите то, что пользователь просматривал, а затем немного расширьте предложение: похожие товары, бестселлеры из этой категории или ответы на очевидные возражения по поводу покупки. Здесь особенно важен тон коммуникации, чтобы не создать ощущение чрезмерной слежки. Фраза “Все еще думаете над покупкой?” звучит лучше, чем сообщение, которое слишком явно демонстрирует, насколько подробно вы отслеживали действия пользователя.

В eSputnik для сценариев “Брошенный просмотр” и “Реактивация” можно использовать событие просмотра страницы товара, а событие просмотра категории позволяет показывать блоки с популярными товарами из категории, которую просматривал пользователь.

• KPI: прирост доли заказов, а не просто количество кликов. Именно для этого сценария контрольная группа имеет особое значение, поскольку часть таких пользователей вернулась бы в магазин и без напоминания.

Узнайте, как PUMA использовала сценарии брошенного поиска для работы с анонимным трафиком в этом кейсе. 

Welcome-серия для новых клиентов Shopify 

• Условие запуска: подтвержденная подписка или создание учетной записи.
• Логика: сразу отправьте то, что обещали при подписке — отложенная welcome-скидка или бонус означают невыполненное обещание. Затем познакомьте клиента с брендом, товарами, которые чаще всего покупают впервые, и добавьте уместные социальные доказательства. Как только пользователь совершает покупку, его нужно исключить из промо-ветки сценария.
• Контент: три сообщения — хороший вариант для начала: выполнить обещание и сформировать ожидания, познакомить с ассортиментом и бестселлерами, а затем напомнить о бренде или спросить о предпочтениях. Третье сообщение отлично подходит для сбора zero-party data — данных, которыми пользователь добровольно делится самостоятельно, например, о любимой категории, размере, частоте покупок или дне рождения. Это улучшает работу всех последующих автоматизаций.

Welcome-серия и сценарии восстановления брошенных корзин вместе генерируют примерно три четверти всех заказов, полученных благодаря автоматизации. Если вы создаете всего три автоматизированных email-сценария, стоит начать именно с этих двух.

Автоматизированные сценарии eSputnik поддерживают welcome-серию, а виджеты на сайте могут одновременно запускать onboarding-сценарий и процесс двойного подтверждения подписки (double opt-in).

• KPI: конверсия в первую покупку в течение определенного периода. Далее отслеживайте время до первого заказа, доход на нового подписчика и заполненность профиля.

Персонализированные товарные рекомендации

Это не отдельная автоматизация, а функция, которая улучшает работу всех остальных сценариев.

• Условие запуска: рекомендации формируются на основе контекста, а не одного конкретного события: похожие товары на странице товара, товары, которые часто покупают вместе, в корзине, следующее лучшее предложение после покупки, бестселлеры категории для еще неидентифицированных посетителей. Расширенные алгоритмы могут выполнять большую часть этой работы автоматически.
• Требования к данным: этот сценарий имеет определенные предпосылки. Алгоритмам рекомендаций eSputnik нужны веб-трекинг и товарный фид. Фид можно обновлять каждый час, а рыночный фид может передавать данные о локальной доступности и цене со скидкой, если контакт имеет соответствующий идентификатор рынка (market ID). Фильтры по наличию и цене также имеют значение. Блок рекомендаций с товаром, которого нет в наличии, ухудшает клиентский опыт.

• Где это работает лучше всего: блоки cross-sell и upsell в послепродажных письмах, сообщениях о восстановлении брошенных корзин и в целом в триггерных кампаниях. Компании, которые активно используют персонализацию, часто отмечают рост среднего чека, что подтверждает актуальность товарных рекомендаций.
• KPI: дополнительный доход, полученный благодаря рекомендациям, по сравнению с контрольной группой. Далее — количество товаров в заказе и средняя стоимость заказа. В кейсах Shopify по товарным рекомендациям часто приводят CTR рекомендательного блока как основную метрику. Ее проще всего продемонстрировать, но она не отражает непосредственное влияние рекомендаций на доход.

Практические примеры использования товарных рекомендаций вы можете посмотреть в этой статье.

Сценарии после покупки и пополнения запасов

Письмо с подтверждением заказа — это сообщение, которое открывают чаще всего из всех, что вы отправляете. Слишком многие магазины не используют эту возможность.

• Условие запуска: создание заказа, после чего сценарий разветвляется в зависимости от того, первая это или повторная покупка, категории товара и ожидаемого цикла его использования.
• Логика: транзакционные сообщения нужно отделять от маркетингового согласия на коммуникацию. Не отправляйте напоминание о повторном заказе, если клиент уже совершил повторную покупку. Время отправки такого напоминания должно соответствовать реальному циклу использования товара: например, 30 дней для кофе или 6 месяцев для фильтров, а не единой стандартной задержке для всех товаров. В этом кейсе можно увидеть, как такие регулярные покупки можно обрабатывать в eSputnik.
• Контент: полный постпокупочный сценарий может включать подтверждение заказа, информацию об отправке и трекинге, подтверждение доставки, советы по использованию или настройке товара, запрос на отзыв, кросс-продажу сопутствующих товаров и, в конце концов, напоминание о повторном заказе. В собственных рекомендациях Shopify советует отправлять обучающее сообщение через 1–3 дня после доставки — именно тогда клиент уже начинает пользоваться товаром.

В eSputnik для блоков с популярными товарами и апсейла используется специальное событие. Данные о событиях и поля контактов позволяют формировать динамический контент в email и коротких каналах коммуникации.

• KPI: доля клиентов, совершивших вторую покупку, или своевременность повторного заказа для категорий с четким циклом потребления. Дополнительно отслеживайте количество дней до второго заказа и долю повторных покупок.

Кампании реактивации спящих пользователей

• Условие запуска: снижение активности клиента, определенное с учетом цикла покупок в конкретной категории, а не стандартного 90-дневного периода. Например, клиент, который ежемесячно покупает корм для собак, может оказаться в зоне риска уже на шестой неделе. А клиента, купившего матрас, не стоит считать неактивным только потому, что прошло 10 месяцев.
• Логика: сегментируйте клиентов по давности, частоте и сумме покупок, категории товаров и предыдущей реакции на коммуникацию. После последнего этапа кампании прекратите промокоммуникацию и удалите адрес из активной базы, вместо того чтобы отправлять сообщения бесконечно.

RFM-сегментация в eSputnik распределяет контакты по давности, частоте и сумме покупок и может запускать событие, когда клиент переходит в сегмент риска, автоматически запуская кампанию для его возвращения. Предиктивная сегментация может сделать этот процесс более эффективным, оценивая вероятность оттока клиента вместо ожидания фиксированного периода неактивности.

• Контент: начните с новинок, полезного контента или персонализированного напоминания, прежде чем предлагать скидку. Далее можно перейти к запросу обратной связи, бесплатной доставке, специальному предложению на конкретный товар и, в конце концов, финальному предложению для возвращения клиента.
• KPI: доля реактивированных клиентов и дополнительный доход от кампании по их возвращению с учетом маржи после расходов на стимулы. Если возвращение клиентов приносит меньше, чем стоит их привлечение и обслуживание, это уже скорее кампания по убыточному возвращению.

Автоматизация сценариев: день рождения и программа лояльности

• Условие запуска: для дня рождения — специально собранное поле с датой. Для программы лояльности — событие: присоединение к программе, переход на новый уровень, начисление награды, приближение срока ее действия или достижение определенной суммы покупок.
• Логика: перед отправкой скидки проверяйте недавние покупки, ведь нет смысла предлагать клиенту скидку на день рождения, если он совершил покупку вчера. Письмо с поздравлением лучше отправлять заранее, а в день рождения — напоминать о предложении, чтобы клиент успел им воспользоваться.

Esputnik поддерживает динамические сегменты по дате рождения с таймерами в сценарии, а профили контактов могут хранить бонусные баллы и другие бизнес-атрибуты, которые запускают сценарии после достижения определенных показателей или изменения уровня программы лояльности.

• KPI: доля использованных предложений и доля повторных покупок среди VIP-сегмента. Дополнительно отслеживайте количество участников программы и переходы между ее уровнями.

Геймифицированные попапы и сбор лидов

• Условие запуска: контекст поведения посетителя: новый пользователь, время пребывания на странице, глубина прокрутки, просмотренная категория, намерение покинуть страницу или источник кампании.
• Логика: настройте ограничение частоты показов, чтобы не показывать попапы повторным посетителям слишком часто. Позаботьтесь о корректном отображении на мобильных устройствах. Условия получения награды должны быть прозрачными. Если законодательство требует двойного подтверждения подписки (double opt-in), после него сразу запускайте welcome-серию.

eSputnik предлагает no-code виджеты для подписки, информирования, сбора заявок и запуска попапов, а также age-gate, которые можно настраивать по правилам показа, геотаргетингу, ограничениям частоты, действиям после отправки формы и A/B-тестированию. Геймификация поддерживает механики “Колесо фортуны”, подарочную коробку, скретч-карту, слот-машину и поиск сокровищ с настройкой вероятности выигрыша и типов наград.

Промокод, выданный через виджет eSputnik, можно автоматически применить при оформлении заказа в Shopify — клиенту не нужно ничего копировать и вставлять.

• KPI: доля подтвержденных подписок, а не просто количество заполненных форм. Далее отслеживайте долю валидных контактов, конверсию в первую покупку и доход на привлеченный контакт. В кейсах Shopify часто приводят количество заполненных форм, но эта метрика завышает ценность механики и ничего не говорит о том, совершили ли эти контакты покупку.

Если хотите увидеть реальный пример использования геймифицированных виджетов, посмотрите этот кейс.

Уведомления о появлении товара в наличии и снижении цены

Это одни из самых эффективных сообщений в данном списке. Клиент уже четко продемонстрировал, что именно его интересует.

• Условие запуска: зафиксированный интерес к товару, которого нет в наличии, или к просмотренному товару, после чего меняется его доступность или цена.
• Логика: проверяйте актуальное наличие и цену непосредственно перед отправкой сообщения. Ограничивайте аудиторию пользователями, которые проявили интерес недавно. Прекращайте отправку после покупки.

В eSputnik события, которые отслеживает Shopify, поддерживают сообщения о скидках для просмотренных товаров и товаров, добавленных в корзину.

• KPI: конверсия сообщений о доступности или изменении цены в заказ и доход от возвращенного спроса. Дополнительно отслеживайте время от появления товара в наличии до отправки сообщения, а также долю избыточных продаж (overselling) и отмен заказов.

Управление омниканальными кампаниями

Омниканальный маркетинг — это не про то, чтобы отправлять одно и то же предложение через несколько каналов. Речь о том, чтобы один сценарий выбирал лучший доступный канал, сохранял контекст взаимодействия и останавливал все сообщения, как только клиент совершит покупку.

Например, это может работать так: брошенная корзина → email через 45 минут → остановка сценария, если клиент совершил покупку → web push или mobile push через 4 часа, если email не открыт → SMS через 24 часа, но только для контактов, которые дали согласие на получение сообщений (так же, как и для email) и имеют корзину на сумму выше определенного порога.

Регулярные eSputnik-сценарии позволяют объединить email, web push, mobile push, SMS, Viber и App Inbox в одной цепочке. Правила могут базироваться на триггерах событий, полях профиля, внешних событиях, взаимодействии с сообщениями, принадлежности к сегменту, времени и доступности конкретного канала. Именно это позволяет реализовать описанную выше логику перехода между каналами.

Большинство рассмотренных сценариев Shopify лучше всего работают именно в такой координации. Их эффективность снижается, когда каждый канал работает независимо.

• KPI: дополнительная конверсия по сравнению с базовым показателем самого эффективного отдельного канала. Далее отслеживайте долю дублированных контактов, успешность перехода между каналами и количество отписок по каждому каналу.

Как настроить рассмотренные сценарии Shopify в eSputnik 

Приведенные выше сценарии Shopify имеют общую основу. 

1. Подключите магазин. 

Установите приложение eSputnik из Shopify App Store и подключите его с помощью API-ключа с полным доступом из вашей учетной записи eSputnik. Контакты и заказы синхронизируются в реальном времени, включая исторические данные. 

2. Активируйте трекинг и идентификацию.

Включите расширение темы eSputnik и опубликуйте его. Это установит скрипт на сайт и service worker для работы веб-пушей. Убедитесь, что события MainPage, ProductPage, CategoryPage, CustomerData, StatusCart и PurchasedItems корректно передаются и обрабатываются. Если у вас есть стабильный внешний идентификатор клиента, используйте его.

3. Синхронизируйте данные каталога.
   Загрузите товарный фид и настройте график его обновления. Это необходимо для товарных рекомендаций, сообщений о появлении товара в наличии и снижении цены. Если вы продаете на нескольких рынках, настройте доступность товаров и цены для каждого рынка отдельно.
4. Создайте сегменты, сообщения и сценарии.
   Начните с динамических сегментов по этапам жизненного цикла клиента: новый подписчик, пользователь с брошенной корзиной, клиент, совершивший первую покупку, клиент в зоне риска оттока, VIP-клиент. Затем создайте шаблоны, которые подтягивают данные профиля, заказов, событий и рекомендаций. Для каждого сценария добавьте условия запуска, задержку, проверку соответствия условиям, последовательность сообщений, условие остановки после покупки, ограничение частоты и резервный канал коммуникации.
5. Протестируйте, запустите, измеряйте.
   Перед запуском протестируйте сценарии просмотра товаров, добавления в корзину, покупки, предоставления согласия и изменения статуса товара на тестовых профилях. Проверьте корректность идентификации клиентов, динамического контента, ссылок, исключений из коммуникаций и часовых поясов. Если объем данных это позволяет, сформируйте контрольную группу и заранее определите окно атрибуции, прежде чем запускать автоматизации.

Порядок построения имеет значение, и многие сценарии Shopify выстраивают в неправильной последовательности. Начните с восстановления брошенных корзин и welcome-серии, поскольку они имеют наибольший объем и самое высокое намерение к покупке. Затем переходите к сценариям после покупки и повторных заказов, брошенного просмотра, уведомлений о появлении товара в наличии и снижении цены, кампаниям по возвращению и реактивации клиентов и программам лояльности. Омниканальную коммуникацию стоит настраивать в последнюю очередь — после того, как вы увидите, какой вклад в результат реально дает каждый отдельный канал.

Десять сценариев использования Shopify — это значительно больше, чем стоит запускать магазину одновременно. Выберите два сценария с наибольшим объемом и самым четким намерением к покупке, правильно выстройте их последовательность и проверьте прирост дохода по сравнению с контрольной группой, прежде чем масштабировать.

Принцип одинаков для всех сценариев. Shopify предоставляет данные о продажах и поведении пользователей. CDP объединяет данные о клиенте, управляет его профилем, активирует сегмент, определяет контент и координирует канал коммуникации. Рентабельность инвестиций появляется тогда, когда данные точны, технические настройки корректны, логика сценариев предотвращает нерелевантные сообщения, а результаты измеряются по сравнению с реальным базовым показателем.

Если хотите узнать больше об использовании eSputnik для вашего Shopify-магазина, заполните форму ниже — и мы свяжемся с вами.

Получить персонализированную консультацию