Кейс автомобільного бренда: повертаємо 20% клієнтів за повторною послугою шляхом інтеграції

Про проект

Холдинг офіційно представляє 31 автомобільний бренд і налічує 98 автоцентрів у 19 великих містах колишнього СНД. Компанія займає провідні позиції з продажу та технічного обслуговування автомобілів на ринку.

Основна маржинальність автобізнесу формується за рахунок додаткових послуг, тому для компанії важливо не тільки здійснити продаж, але й повернути клієнта на офіційний сервіс. Мережа автоцентрів пропонує:

• техобслуговування;

• страхування;

• технічну підтримку на автошляхах;

• купівлю оригінальних запчастин та аксесуарів;

• віддалене врегулювання збитків;

• лізинг;

• trade-in тощо.

Для постійних клієнтів діє програма лояльності, яка дозволяє накопичувати бали і розплачуватися ними під час купівлі товарів і послуг у дилерських центрах холдингу. Супровід клієнтів після операції та регулярна комунікація з ними забезпечують бізнесу високий рівень Retention і зростання LTV.

"Наша компанія готова запропонувати потрібну послугу на будь-якому етапі життєвого циклу авто. Зацікавлені в придбанні автомобіля можуть знайти у нас вигідні варіанти за акційними цінами й вибрати зручні умови оплати: кредитування, лізинг, trade-in. Після цього ми прагнемо прищепити клієнтові розуміння того, що наш сервіс – це зручно та доступно. Сьогодні багато хто розділяє стереотип, що офіційний сервіс значно дорожчий за гаражний. Щоб познайомити аудиторію зі співвідношенням ціни та якості послуг, ми регулярно проводимо різні акції. Додатково для утримання клієнта пропонуємо страхування, віддалене врегулювання збитків, сертифікати "Допомога на дорогах" і т.ін. Ті, хто не взаємодіяв із компанією протягом півроку, отримують спеціальні пропозиції, що стимулюють повернутися.

Іноді люди просто не знають про всі доступні послуги, тож важливо зробити релевантну пропозицію у слушний момент відповідному сегменту. Для цього необхідно враховувати особливості аудиторії: покупців нових авто та авто з пробігом, власників авто різних цінових сегментів, автомобілістів, які користуються тільки сервісними послугами, втрачених клієнтів, корпоративних партнерів... Кожній із цих груп цікавий певний спектр послуг, а торкання відбуваються з різною частотою. Саме тому одне з найбільш пріоритетних завдань для нас – розділяти аудиторію на сегменти і вибудовувати правильну комунікацію з ними".

- Спеціаліст відділу інтернет-реклами

Інфраструктура

Взаємодія з клієнтами відбувається в таких точках:

• у ділерських центрах;

• на сайті та у мобільному додатку, де можна записатися на сервіс, залишити заявку на послугу або просто отримати консультацію;

• за допомогою кол-центру, оператори якого задовольняють значну частину клієнтських запитів.

Передісторія

Компанія завжди приділяла значну увагу підтримці зв'язку з покупцями із офлайна. Кожен дилерський центр вносить інформацію про клієнтів та виконані операції до своєї CRM, звідки дані передаються до загальної бази. У певний момент ручна обробка даних нових і вже наявних у базі контактів стала надто трудомісткою для менеджерів. Таким чином у компанії прийшли до потреби частково автоматизувати комунікації для підтримки Retention.

Завдання

Раніше спілкування з аудиторією здійснювалося за допомогою розсилок через платформу Dialog Insight. Згодом компанія прийняла рішення використовувати платформу клієнтськх даних eSputnik для автоматизації маркетингу. Під час зміни платформи постало питання: як простіше і швидше відновити вже збудовану стратегію в email-каналі для клієнтів із офлайна.

Компанія шукала рішення, яке одночасно закривало б такі завдання:

1. Консолідація даних у єдиній системі. З огляду на розвинену мережу автоцентрів і різноманітність сервісу потрібно було об'єднати інформацію не лише з представництв у різних регіонах, але й різної типології: дані щодо покупця, проданих автомобілів та всіх наданих послуг.

2. Сегментація та персоналізація. B2C- і B2B-клієнти, власники авто середнього класу і класу преміум – для кожного сегменту компанія застосовувала окремий підхід. Необхідно було знову зібрати цільові групи в новій системі та організувати безшовну підстановку персоналізованого контенту до листів.

3. Автоматизація email-маркетингу. Компанія будувала комунікацію на основі періодичності обслуговування і певних подій у житті клієнта (наприклад, придбання автомобіля, день народження). Така стратегія потребує своєчасного відправлення листів, і досягти її ручною обробкою даних було б складно.

Рішення

Якщо у компанії вже є добре організована CRM або Data Warehouse, для побудови комунікації з клієнтами дублювати дані в eSputnik не потрібно. У нашій системі вже передбачені інтеграції, які дозволять уніфікувати профіль контакту на основі інформації зі сторонніх баз даних.

Ефективним інтеграційним рішенням може стати підключення зовнішніх джерел, таких як PostgreSQL і BigQuery. Це дозволяє організувати безшовний обмін інформацією між різними платформами та автоматизувати бізнес-процеси.

Після налаштування передачі даних стають доступними всі можливості системи eSputnik як CDP (Customer Data Platform):

1. Створення єдиного профілю – client_id або super_id.

2. Кросканальна ідентифікація – система впізнає клієнтів на сайті, у додатках, торгових точках офлайн.

3. Дедуплікація контактів за ідентифікаторами – профілі не подвоюються, якщо клієнт має, наприклад, кілька емейлів одночасно.

4. Всебічне збагачення даних про клієнтів із онлайн- та офлайн-джерел із відкритим API.

У нашому випадку, з огляду на обсяг інформації в CRM компанії і особливості передавання даних кожною із систем, як зовнішнє джерело даних було вибрано PostgreSQL. Після інтеграції бази з eSputnik перейшли до етапів сегментації та персоналізації. У результаті для різних цільових груп налаштували автоматичні тригерні email-розсилки з динамічними контентними блоками:

Створення зовнішнього джерела даних

Разом із клієнтом ми визначили оптимальну структуру даних, необхідну для налаштування тригерів. Потім команда клієнта підготувала базу PostgreSQL і завантажили до неї таку інформацію:

• таблицю клієнтських даних – ПІБ, дата народження, контакти;

• таблицю з описом характеристик авто – марка, модель, рік випуску та ін.;

• таблицю відомостей про ділерський центр;

• таблицю з деталізацією покупок – дата, сума, спосіб оплати та ін.

Щоб підтримувати базу в актуальному стані та наповнювати новими даними, команда інтегрувала її зі своєю 1С. Імпорт відбувався із заданою регулярністю за допомогою спеціального плагіна. Після здійснення операції в ділерському центрі менеджер вносив інформацію до локальної CRM. Дані звідти передавалися до єдиної 1С компанії "КЛЮЧАВТО". Загальна база один раз на годину синхронізувалася з PostgreSQL, де консолідувалися всі дані.

Підключення бази PostgreSQL до eSputnik

Після створення бази і завантаження даних залишилося тільки пов'язати її з акаунтом eSputnik. Підключення зовнішнього джерела здійснюється в розділі "Конектор" у налаштуваннях.

Дані із зовнішнього джерела зіставляються з контактом у базі eSputnik за одним заданим параметром – це може бути телефон, емейл, токен, ID контакту в системі клієнта. У нашому випадку як ключ унікальності контакту вибрано email.

В eSputnik достатньо було завантажувати тільки емейли клієнтів автоцентру, а інші дані про них зберігалися в PostgreSQL. Таким чином ми змогли використати в розсилках всю доступну в зовнішньому джерелі інформацію.

Процес налаштування тривав близько 2 місяців.

Побудова сегментів за допомогою умовних груп

Щоб виділити цільову групу і донести максимально релевантну для неї пропозицію, треба було врахувати кілька факторів: тип клієнта, клас автомобіля, давність надання послуги та ін. Це означало, що в межах сегмента мають підсумовуватися значення полів із кількох таблиць.

Побудова умовних груп вирішує завдання сегментації. Весь набір параметрів із бази PostgreSQL доступний під час створення групи.

Щоб виділити клієнтів, які купили автомобіль певної марки, і надіслати їм листа зі своєчасним запрошенням на планове ТО, у картці з умовами групи вибрали бренд і дату продажу.

Створена група використовується як умова для запуску відповідного регулярного сценарію.

Усього для первинної комунікаційної стратегії агенція налаштувала 9 тригерних сценаріїв, за якими відправлялися такі повідомлення:

1. Welcome-листи

• для корпоративних клієнтів;

• для клієнтів, які купили новий автомобіль;

• для клієнтів, які купили авто з пробігом.

2. Запрошення на технічне обслуговування

• нульове ТО (для всіх клієнтів);

• міжсервісне і планове ТО для власників авто преміум-марок;

• міжсервісне і планове ТО для власників авто інших брендів.

3. Вітання з днем народження і нарахування додаткових балів у бонусній програмі

• для власників авто преміум-марок;

• для власників авто інших брендів.

Підстановка даних у розсилки

Використання персоналізації дозволяє зробити лист актуальним для одержувача. У своїх листах компанія не тільки звертається до клієнта на ім'я, але й зазначає марку та модель його автомобіля. Так компанія показує, що робить пропозицію на основі історії та розуміння майбутніх потреб. Клієнт, у свою чергу, отримує корисну інформацію – точне місцезнаходження автоцентру, куди він може звернутися за сервісом.

Під час створення персоналізованих повідомлень в eSputnik підстановка динамічного контенту реалізується за допомогою мови Velocity. Саме цей метод використовувався в тригерних листах для клієнтів автоцентрів. Ми задали в шаблоні листа потрібні змінні, що відповідають параметрам у базі PostgreSQL, і отримали автоматичну підстановку даних із зовнішнього джерела.

Результати

У результаті інтеграції бази PostgreSQL із CRM та підключення її до акаунта eSputnik ми змогли об'єднати дані з різних таблиць і використовувати їх у тригерних ланцюжках. Спілкування з аудиторією вдалося зробити більш живим за рахунок листів із персоналізованим контентом та глибокій сегментації зі вкладеністю за покупками і точками продажу.

Найбільший відгук отримали welcome-листи, в яких компанія вітає з придбанням автомобіля і знайомить зі своїми послугами:

• сегмент клієнтів, які купили новий автомобіль, – OR 51.3%, CTR 7.7%;

• сегмент клієнтів, які купили авто з пробігом, – OR 29.6%, CTR 9.3%;

• сегмент B2B-клієнтів – OR 40.3%, CTR 2.9%.

Зазвичай пошта клієнта у день його народження переповнена листами з промокодами та знижками. Проте вітальні листи компанії теж отримали гарні показники – 30-33% відкривання і 7-9% переходів. Такі цифри говорять про лояльність клієнтів та високу залученість, оскільки люди відкривають листи компанії серед безлічі інших.

Викликало інтерес аудиторії і запрошення на нульове ТО: відкривання листів становило 46.9%, а частка переходів – 13.8%.

Open Rate листів-запрошень на подальші ТО – міжсервісне і планове – варіювався в межах 20-25%, а Click-Through Rate – від 2 до 3.3%.

CTR – не найбільш показова метрика для бізнесів, які значну частину послуг надають офлайн. Щоб проаналізувати реальну ефективність кампаній, компанія використала utm-мітки і технологію кол-трекінгу. Відстеження кількості дзвінків за номерами, вказаними в листах, допомагало оцінити результативність розсилок.

"Клієнтам, які купили в наших центрах новий автомобіль, ми пропонували безкоштовну послугу "Нульове ТО" – діагностику авто до першого планового техобслуговування. План із повернення клієнтів на цей сервіс становив 80%, і нам вдалося його виконати. Звичайно, цьому сприяла і якісна робота менеджерів, і комунікація в інших каналах, але значна частина клієнтів повернулася за повторною послугою саме завдяки email. Частка залучення склала близько 20% від загального числа тих, хто звернувся".

Спеціаліст відділу інтернет-реклами 

За послугою "ТО-1" компанія теж наблизилася до планового показника повернення клієнтів – 55% із очікуваних 60%. Незначний відрив від KPI має і позитивні сторони – це чудова мотивація, щоб переглянути вже існуючу стратегію, знайти точки зростання та вдосконалити процеси.

Висновки

Кожна компанія вибирає зручні для себе програмні рішення, але при цьому багатьох об'єднує небажання витрачати час на складні IT-розробки або обмежений бюджет. Використання таких поширених джерел даних, як PostgreSQL і BigQuery, допомагає пов'язати свою систему даних з іншими сервісами без зайвих труднощів.

У нашому випадку клієнтові не довелося витрачати ресурси на налаштування передавання контактів методом API, створювати велику кількість додаткових полів у картках контактів або вигадувати якісь костильні методи інтеграції. Усе, що було потрібно з його боку, – створити копію власної бази в PostgreSQL та оновлювати в ній потрібну інформацію.

Бази PostgreSQL та BigQuery часто використовують для аналітики продажів офлайн, поведінки користувачів на сайті або в мобільному додатку. Синхронізація такого джерела даних із eSputnik дозволить відправляти клієнтам персональні пропозиції на основі історії їхньої взаємодії з компанією.

Бажаєте об'єднати клієнтські дані та здійснювати розсилки в єдиній системі, але й досі не знайшли потрібний інструмент? Звертайтеся до наших спеціалістів, і ми запропонуємо оптимальне рішення для вашого кейса.

Special Request Inline