Кейс AURUM: +30% до середнього чека завдяки персоналізації промолистів

Як зробити масові email-розсилки не просто привабливими, а ще й персональними? Як досягти цього без складних інтеграцій і витрати ресурсів команди?

AURUM знайшли відповідь на ці запитання, коли вирішили переосмислити свої промокампанії через товарні рекомендації в eSputnik. Що саме запрацювало, як це реалізували та які внутрішні інсайти отримали в процесі — розповідаємо в кейсі.

Про проєкт

AURUM — український бренд ювелірних виробів з понад 25-річною історією. Компанія працює в середньому та преміумсегментах, має 40+ офлайн-магазинів по всій Україні й активно розвиває онлайн-продажі.

Команда AURUM — не новачки в маркетинговій автоматизації: з платформою eSputnik вони працюють із 2023 року, а їхній маркетолог використовує платформу ще з 2016-го.

За цей час компанія впровадила різні канали комунікації, зокрема email, web push, Viber, SMS та App Inbox; побудувала тригерні ланцюжки; протестувала формати взаємодії — і поступово готувалася до глибшої персоналізації.

Завдання

Щоб вийти на новий рівень бізнесу та посилити взаємодію з клієнтами, бренд визначив для себе пʼять ключових цілей:

• покращити персоналізацію;
• збільшити кількість замовлень із розсилок;
• підвищити середній чек;
• збільшити частоту покупок і загальний LTV;
• зробити контент листів ціннішим для користувача — а відтак підвищити залучення до каналу email.

Рішення

AURUM вирішили впровадити персоналізовані товарні рекомендації в масових email-розсилках. Основна ідея — відійти від універсальних товарних добірок і зробити листи релевантними для кожного користувача.

Було важливо, щоб рекомендації працювали не тільки на основі поведінки, а й відповідали поточним маркетинговим завданням бренду. Це означало враховувати акції, певні категорії товарів чи сезонні пріоритети, коли система формує добірку.

Налаштування рекомендацій у листах

Щоб запустити товарні рекомендації в проморозсилках, потрібно насамперед підготувати технічну основу. Вона включає:

1. Встановлення й налаштування скрипту вебтрекінгу — для збору поведінкових даних (перегляди, додавання в кошик, замовлення).
2. Завантаження товарного фіду — щоб передати в систему інформацію про асортимент: категорії, бренди, матеріали, знижки. Це дозволить формувати рекомендації з актуальних товарів.
3. Створення джерела даних — щоб мати змогу обирати алгоритми рекомендацій та додавати в них власні умови.

Після усіх налаштувань ми перейшли до формування логіки добірок. Товари в блоці рекомендацій підбиралися з урахуванням двох ключових речей:

• інтересів самих користувачів (що вони переглядали, що купували, на які товари переходили з листів);
• характеристик товарів, що передавалися у фіді — наприклад, категорія, матеріал, тип вставки, розмір знижки.

Це дозволяло поєднувати персоналізацію з точним налаштуванням під поточну маркетингову ціль — наприклад, показувати тільки золоті сережки з діамантами зі знижкою під час акції. 

Налаштування логіки рекомендацій команда AURUM реалізовувала разом із customer success менеджером eSputnik. Результатом став готовий модуль, який легко інтегрується в будь-який шаблон розсилки.

Антон Кондратюк, маркетолог AURUM

 

“Завдяки нашому менеджеру в eSputnik налаштування блоків з рекомендаціями зайняло буквально кілька днів. Передача даних через API вже була налаштована, тож нам залишалося лише додати ті типи полів, які були потрібні для коректної роботи блоку видачі”

Водночас команда AURUM підкреслює: налаштувати рекомендації можна і самостійно — за інструкціями з бази знань. Це корисно для тих, хто хоче гнучко змінювати логіку або швидко запускати нові сценарії. А для складніших завдань завжди доступна підтримка фахівців eSputnik, які підберуть потрібні алгоритми й створять усе під ключ. 

Інтеграція блоку рекомендацій в повідомлення

Після налаштування логіки рекомендацій команда AURUM додала блок у шаблон промолиста. Він був адаптивним і автоматично підставляв товари для кожного користувача — з урахуванням його інтересів і заданих фільтрів.

Детальніше про те, як працюють рекомендації в CDP eSputnik, розповідали тут.

Перед запуском команда протестувала, як блок виглядає на різних пристроях і в різних сценаріях, а після цього почала надсилати проморозсилки з персоналізованими товарами.

Тепер маркетологу не потрібно щоразу звертатися до технічних спеціалістів чи створювати добірки вручну: він запускає нову розсилку — і система автоматично підбирає товари відповідно до дій користувача.

Це економить час і дозволяє швидко тестувати різні підходи. Наприклад, що краще спрацьовує: акційні товари чи новинки, популярні позиції чи персональні добірки.

Як розсилалися промолисти з рекомендаціями

Після налаштування блоку рекомендацій команда AURUM почала активно тестувати його в масових розсилках. Підхід був гібридним:

1. Розсилки на всю базу. У таких листах блок рекомендацій формувався динамічно — на основі попередніх переглядів, замовлень та кліків користувача. Це дозволяє зробити масові розсилки більш релевантними без поглибленої сегментації — швидко, просто й автоматично.

2. Розсилки на мікросегменти. Паралельно запускались кампанії для окремих груп — наприклад, тих, хто цікавився діамантами, певною категорією (сережки, браслети) чи робив покупки у конкретний період. Такий підхід дозволяє точніше відповідати на актуальні інтереси клієнтів і стимулювати повторні покупки.

Результати

Антон Кондратюк, маркетолог AURUM

 

“Рекомендації в проморозсилках повністю виправдали наші сподівання. Можна сказати, що ми досягли всіх вищезазначених цілей”

Уже в перші місяці після запуску товарних рекомендацій у масових розсилках команда AURUM побачила суттєве покращення ключових показників:

У серпні, до запуску рекомендацій, одна проморозсилка принесла лише 3 замовлення. У листопаді, після впровадження персоналізації, 15 розсилок дали вже 83 замовлення. Але справа не лише в кількості розсилок — сам формат став результативнішим.

Рекомендації працювали не тільки на збільшення конверсії — вони вплинули на якість замовлень. Команда AURUM помітила, що в рекомендаційний блок почали частіше потрапляти дорожчі прикраси — із білого золота, з діамантами чи унікальними вставками. І саме ці позиції отримували більше кліків і замовлень.

Антон Кондратюк, маркетолог AURUM

 

“Не можу сказати, що виріс попит на якийсь окремий товар, але покупці стали частіше обирати дорожчі прикраси — наприклад, з білого золота та діамантами, або інші коштовні золоті браслети. Гадаю, це пов’язано з тим, що в блоці рекомендацій з’являються товари, які справді цікаві конкретним користувачам”

Середній чек виріс на 25-30%, а ефективність retention-каналів — email, Viber, web push, App Inbox, віджети — порівняно з тими ж місяцями минулого року зросла у 2,5-3 рази.

Плани

Після перших успіхів команда AURUM вирішила масштабувати використання товарних рекомендацій. У пріоритетах:

1. Комбіновані блоки в листах. Тестування варіантів, де в одному листі можуть бути персональні рекомендації, новинки або добірки з комплектами — наприклад, якщо клієнт купив сережки, запропонувати каблучку з тієї ж колекції.
2. Інші канали. Планується впровадження рекомендацій у web push та App Inbox, щоб підтримувати персоналізацію поза email.
3. Автоматизація через RFM. Команда хоче налаштувати ланцюжки розсилок на основі RFM-сегментації, щоб комунікація враховувала активність клієнтів, частоту покупок і обсяг витрат.
4. Експерименти з формами підписки. AURUM планують почати використовувати віджети від eSputnik, зокрема гейміфіковані.

Висновок

AURUM показали, як за допомогою персоналізованих рекомендацій можна суттєво підвищити ефективність проморозсилок. Просте рішення, яке не потребує складних інтеграцій, дало змогу швидко адаптувати контент під дії клієнтів — і одразу отримати відчутні результати.

Хочете, щоб персональні рекомендації працювали й для вашого бізнесу? Заповнюйте форму нижче — ми покажемо, як усе налаштувати під ваші задачі, щоб збільшити конверсію, середній чек, прибуток і цінність кожної розсилки.

Special Request Inline