Сегментація за параметрами подій, або Як монетизувати дані щодо поведінки користувачів

Заглибившись в аналітику поведінки користувача на сайті, ви побачите, що впродовж одного сеансу він може переглянути кілька сторінок, виконати пару дій (подій) і зробити транзакцію. Щоб ці дані не залишалися простою статистикою в Google Analytics, ми розповімо, як за допомогою обробки івентів у eSputnik:

• здійснювати сегментацію клієнтів за подіями на сайті, в мобільному додатку, із CRM та автоматизувати комунікацію з ними;

• утримувати аудиторію;

• отримувати більше конверсій і впливати на швидкість прийняття рішення;

• збільшувати кількість товарів у кошику та середній чек;

• повертати раніше втрачених покупців;

• зробити людей лояльними до бренду і отримати нових клієнтів завдяки персоналізованим рекомендаціям.

Як використовувати дані подій у розсилках

За допомогою ресурсу v1/event ви можете передавати до eSputnik будь-які дії своїх клієнтів: замовлення, заповнення форми, перегляд, додавання товару до кошика, відвідування офлайн-магазину та ін. Події також можуть містити дані, які не відслідковуються веб-трекінгом, наприклад онлайн-оплати. Ресурс v1/event створює івент, який не лише тригерить сценарії автоматичної розсилки, але також здатен створити контакт/оновити його в системі, передати до повідомлення дані стосовно замовлення і поведінки користувача.

Використовуючи параметри з подій, ви можете здійснити сегментацію клієнтів за групами, встановивши потрібні умови, і сформувати для них ексклюзивну пропозицію.

4 рівні роботи з даними користувачів із подій в eSputnik

1. Запуск тригерів

Ця функціональність належить до базової. Усім користувачам eSputnik доступний запуск сценаріїв за системними та API-подіями. У такий спосіб можна автоматизувати роботу з підписниками або покупцями, які виконали певну дію на сайті, в мобільному додатку або офлайн.

Додатково є можливість підставляти дані з події до повідомлення за допомогою динамічного контенту. Наприклад, інформувати клієнта щодо комплекту його замовлення і потім попросити залишити відгук про придбані товари чи послуги.

Так виглядатиме шаблон повідомлення про здійснене замовлення:

А таким його може побачити одержувач:

2. Прив'язка події до контакту

Усі події прив'язуються до контакту за певним ідентифікатором. Це дозволяє збирати інформацію про кожну людину, зберігати її та надалі обробляти, створюючи сегменти з потрібними параметрами. Наприклад, в яких категоріях вона робила замовлення, на яку суму, де, в який час і т.ін.

3. Доступ до вмісту події

Усі івенти та їхні параметри фіксуються в "Історії подій" із прив'язкою до контакту за ключем унікальності.

Вміст кожного івенту доступний за кліком:

У такий спосіб без допомоги програмістів у режимі реального часу ви отримуєте всю інформацію щодо ключових подій, які відбуваються у вашій CRM, на сайті або в мобільному додатку.

4. Сегментація та автоматизація персональних пропозицій

Ви можете таргетуватися за будь-якими даними, які передаєте до події, а також за даними, які збираються і зберігаються в системі, наприклад браузер і пристрій клієнта, кількість покупок та ін.

Усі ці параметри можна комбінувати, отримуючи їх із різних типів подій. Це можуть бути:

• переглянуті сторінки;

• online-замовлення;

• offline-замовлення;

• залишені відгуки;

• додавання до кошика;

• додавання до "Вибраного";

• покинуті перегляди;

• перехід за посиланням;

• підписки/відписки;

• переміщення з одного RFM-сегмента до іншого.

Last post

Приклади розсилок із використанням сегментації за подіями

Магазин товарів для дітей

За допомогою сегментації клієнтської бази за івентами можна легко налаштувати автоматичний продаж товарів щоденного попиту, наприклад підгузків. Для цього достатньо створити умовну групу з такими параметрами:

• торгова марка, яку купували раніше, розмір підгузків та їхня кількість у пачці;

• дата купівлі (розсилку плануємо до прогнозованого терміну закінчення памперсів у наявності, щоб передбачити потреби клієнта);

• стать дитини.

Для створення сегмента використані дані з івенту, а саме замовлення, та поля контакту – стать дитини.

Підсилять ефект листа рекомендаційні блоки, що містять історію переглядів підписника, або супутні товари, які відповідають основній товарній пропозиції. Такі блоки можна додавати також на сайт, тоді авторизований користувач під час відвідування побачить персональну добірку товарів, які зацікавлять саме його.

За нашим досвідом, персоналізовані рекомендації здатні:

• суттєво покращити відкривання розсилок і збільшити кількість переходів;

• удвічі зменшити вартість замовлення;

• подвоїти кількість замовлень із каналу email.

   

  ">

Якщо ваша мета – продавати більше і робити це з wow-ефектом, персональні рекомендації допоможуть вам досягти її.

Продаж навчального курсу

Завдання – продати курс, не пропонуючи великі знижки. Використання поведінкових критеріїв сегментації, зокрема активності в розсилках, дозволяє добре опрацювати кожен із етапів воронки продажів: від ознайомлення з продуктом до закриття продажів перед самим стартом курсу.

Для цього побудуємо необхідні сегменти і запустимо для них відповідні ланцюжки листів:

• Тепла аудиторія: ті, хто заплатив за тріпваер і відвідав безкоштовний початковий вебінар. Виключаємо тих, хто вже придбав курс із розсилки або одразу після вебінару. Решта аудиторії виявила найбільшу зацікавленість до продукту, тож вона готова платити. Пропонуємо цьому сегменту знижку 10%, робимо допродаж через подальші листи.

• Для холодної аудиторії готуємо окремий ланцюжок листів. Дивимося на активність у листах: якщо не відкривають, то стукаємо у Viber зі знижками.

• Дотискаємо тих, хто відвідав вебінар, але не скористався спеціальною пропозицією за допомогою додаткового тригера – можливістю отримати безвідсоткову розстрочку на курс і одну персональну консультацію з ментором.

Мережа магазинів побутової хімії та косметики

Закриття торгових точок на період карантину показало слабке місце бізнесу – відсутність даних щодо покупців, без яких неможливо побудувати релевантні сегменти і запустити роботу з ними.

У eSputnik завдання утримання і повторних продажів онлайн-покупцям і людям, які віддають перевагу офлайн-магазини, повною мірою виконується. У системі можна побудувати сегменти з урахуванням різних параметрів в обох напрямках, маючи доступ до різних подій.

До системи можна підтягнути історію попередніх замовлень, зокрема із фізичних магазинів. Завдяки програмі лояльності магазин має базу емейл-адрес і телефонів тих, хто в ній зареєструвався. Для роботи з цими покупцями на першому етапі ми відправляємо їм пропозицію підписатися на розсилку, аби бути в курсі спеціальних пропозицій і, що особливо важливо, здійснювати купівлі безпечно. На другому етапі сегментуємо людей, які погодилися отримувати розсилки, за давністю купівлі, товаром або групою товарів, які їх цікавлять, середнім чеком та ін. і готуємо спеціальну пропозицію.

Виходячи з місцезнаходження, вказаного в даних про замовлення, ми можемо зробити спеціальну пропозицію щодо доставки – запропонувати супутні товари, збільшивши таким чином середній чек.

Сегментація за івентами передбачає роботу з будь-якими подіями. Якщо у виробника з'явилася акція, наприклад у L'Oréal на крем для обличчя, то ми можемо зробити прицільні продажі. Опрацюємо групу, яка цікавилася цим товаром, і виключимо тих, хто вже придбав продукт.

Розуміючи, які товари купували online та offline, дуже легко закривати повторні купівлі. Наприклад, дівчатам треба оновлювати тонування волосся приблизно раз на місяць. Створивши сегменти за вподобаннями, можна ненав'язливо нагадувати про потребу придбати фарбу. Таким чином ми сприяємо розвитку лояльності й збільшуємо продажі.

Сервіс доставки їжі

Користуючись даними з подій, можна виділяти сегменти:

• за смаковими вподобаннями (бургери, суші, комплексні обіди та ін.);

• за закладами, у яких користувачі робили онлайн- або офлайн-замовлення, та їх місцезнаходженням;

• за давністю замовлення;

• за середнім чеком.

Наприклад, ми можемо виділити всіх клієнтів із Астани, які сьогодні замовляли суші на суму від 15000 ₸.

Умовний сегмент буде таким:

Наступного дня ми можемо запропонувати таким покупцям замовити інші страви азіатської кухні або прорекламувати доставку з відповідних закладів.

Як це працює на практиці, читайте в кейсі служби доставки Raketa: збільшення середнього чека на 16%, ROI – на 152%.

Підіб’ємо підсумки

Щоб збільшувати продажі та утримувати клієнтів, не потрібен цілий арсенал програмного забезпечення – все необхідне вже є в eSputnik.

Заради зручності користувачів системи ми додали ще більше можливостей:

• інтеграційних – усі налаштування сегментації за подіями здійснюються в особистому кабінеті і не потребують багато часу;

• функціональних – можна створювати мікросегменти за комбінацією багатьох параметрів;

• аналітичних – доступні різноманітні звіти щодо розсилок та активності контактної бази.

Виникли запитання? Залишайте заявку – ми надамо усі відповіді й допоможемо автоматизувати ваш маркетинг, запускаючи сегментовані розсилки, які принесуть прибутки і лояльність клієнтів.

Special Request Inline