№55 День N — стимулируем новые заказы

В прошлый раз мы разбирали кейсы о сплит-тестировании. Сегодня остановимся на очередном письме, отправку которого стоит автоматизировать — условно назовём его
“N дней”.

Здесь N — средний промежуток времени между первым и вторым заказами клиента. Если он не совершает покупку спустя N дней после первого заказа, мы предполагаем, что он вообще не настроен покупать — и делаем ему стимулирующее сбыт предложение: например, предоставляем скидку.

 

Как считаем N

N дней в таком случае — опорная точка, которая служит моментом отправки автоответчика. Чтобы рассчитать эту величину, понадобятся данные о заказах клиентов: в первую очередь, их количество и даты.

(Под “заказом” здесь подразумеваю не только заказ товара в интернет-магазине, но и более общий случай — выполнение любого целевого действия, приносящего доход, например, заказ услуги на сайте фирмы, оказывающей услуги).

Предположим, что клиент 1 сделал первый заказ 20 ноября, а второй
1 марта. Промежуток между заказами N1 = 101 день.

Клиент 2 сделал первый заказ 12 декабря, а второй — 4 февраля. Соответственно, N2 = 54 дня.

Наконец, для клиента n промежуток между заказами составил
Nn = 200 дней.

Вычисляем среднее: Nср = (N1 + N2 + … + Nn) / n

А если задаться целью получить более точное значение, исключив “выбросы” данных вроде Nx = 1 день и Ny = 365 дней, то используем вместо среднего медиану:

(Способ расчёта можно посмотреть, например, здесь).

Допустим, что в нашем случае получилось: N = 185 дней.

 

Момент отправки

Благодаря нехитрым вычислениям мы узнали, что если клиент сделал первый заказ, но не совершает второй дольше 185 дней (подставляем своё число), то с большой степенью вероятности он его и не совершит.

Т.е. мы поймали тех “одноразовых” клиентов (которых как правило большинство в базе) в тот момент, когда уместно сделать им новое предложение.

Для этого создаём автоматическое письмо с моментом отправки:
(N+1) день после первого заказа. В нашем примере это будет 186-й день.

 

Содержание письма

Что можно отправить клиентам, чтобы побудить их сделать второй заказ? Здесь подойдёт весь обычный инструментарий для стимулирования сбыта: скидки, подарки, предложение бесплатной доставки, подборка наиболее подходящих товаров и т.д.

Начинаем письмо с “пробивной” темы (подробнее о приёмах написания тем см. Сочиняем тему для письма). Например:

“{{Имя}}, вас заждался подарок!”
“Секретная скидка. Только 3 дня…”

Дальше переходим сразу к сути предложения (написать, что заметили отсутствие активности, можно, но не обязательно):

“Чтобы вам было проще делать покупки, мы приготовили для вас небольшую, но приятную скидку…”

Рассказываем подробности — например, используя маркированный список. И заканчиваем призывом к действию, отвечающим на вопрос: что должен сделать клиент после прочтения письма?

“Использовать скидку”
“Отправиться за покупками”
“Получить подарок”

Оформляем письмо в фирменном шаблоне рассылки:

 

Как автоматизировать

Чтобы отправлять подобные письма, удобно использовать рассылочный сервис. При этом базу данных в сервисе необходимо синхронизировать по API с базой данных по клиентам.

Отправляем в сервис следующую информацию:

– дату последнего заказа,
– количество заказов.

При этом под “заказом” подразумевается 100% оплаченный и полученный клиентом продукт. Определяем это, скажем, по статусу “выполнен” в базе интернет-магазина, специальной пометке в CRM компании, занимающейся предоставлением услуг, и т.д.

Настраиваем авторесподер в сервисе со следующими условиями отправки:

– (N+1)-й день после даты последнего заказа,
– количество заказов = 1.

Для примера, в MailChimp подобная настройка будет выглядеть так:

Настройка автоответчика в MailChimp

Иногда к данным, которые нужно передавать в рассылочный сервис, необходимо присоединить уникальный промокод на скидку, “привязанный” к email каждого конкретного пользователя (что-то вроде XXX-XXX).

Впрочем, для простоты можно обойтись и неуникальным промокодом, одинаковым для всех (например, GIFT-N). Тогда генерация и передача дополнительного параметра не понадобится.

 

Статистика и оптимизация

После того, как автореспондер запущен, остаётся запастись терпением и заняться измерением результатов с определённой периодичностью (см. Статистика автоматических рассылок).

Создаём для этого таблицу:

Статистика автоматических рассылок

Фиксируем в ней ключевые показатели эффективности, а также показатели трафика и конверсии (не забываем добавить UTM-метки во все ссылки в письме, чтобы получать отчёты в Гугл Аналитикс или Яндекс.Метрике).

Конечно, больше всего нас интересует конверсия в заказы и доход от письма. В идеальном мире, пожалуй, стоило бы измерять % повторных заказов, заведя при этом контрольную группу, которая не получает предложения. Но поскольку мы рассматриваем в первую очередь практичные решения, не занимающие много времени, то количество заказов — вполне достаточный критерий, чтобы оценивать эффективность авторассылки.

Если количество заказов нас не устраивают, используем метод последовательного β-тестирования, чтобы улучшить статистику по шагам:

– работаем с темой письма для повышения просмотров,
– работаем с содержанием для повышения количества кликов и заказов.

Содержание редактируем на двух уровнях: меняем дизайн (например, вид и расположение кнопок, заголовки, картинки), а если это не помогает — суть предложения (% и время действия скидки, состав подарка и т.п.).

Обо всех экспериментах ведём подробные записи, фиксируя результат до и после.

 

Каких результатов ожидать

Конечно, приятно было бы получить 100% открытых писем и 100% конверсии. В конце концов, мы немало потрудились над созданием письма и хотим, чтобы подписчики ответили нам взаимностью.

Но не стоит обольщаться: письмо “N дней” отправляется по факту неактивным клиентам — тем, кто без дополнительной стимуляции не собирается у нас ничего покупать — а стало быть, зашкаливающих показателей не предвидится.

Это не означает, что письмо бесполезно (статистика по заказам, надеюсь, скажет обратное). Но всё же конверсия 0,1…0,5% от количества отправленных писем в данном случае — обычно дело. Если ваш потом заказов невелик (десятки в месяц), отклика на письмо, возможно, придётся ждать долго. При сотнях заказов в месяц он последует незамедлительно.

 

Последующие заказы

Если нам удалось уловить момент ухода клиентов после первого заказа, возникает вопрос, почему бы не повторить фокус для второго, третьего и последующих заказов?

Что ж, такой подход имеет право на жизнь. Можно пойти ещё дальше, рассчитывая параметр N для каждого клиента индивидуально, в зависимости от истории его покупок, и делая ему индивидуальные предложения с помощью динамического контента.

Но это уже изрядное усложнение исходной задачи. Переходить к нему стоит, только построив прочный фундамент — а именно, отправку одного письма тем клиентам, которые сделали первый заказ, но не спешат делать второй.

 

Заключение

“N дней” — хорошее письмо, отправку которого можно автоматизировать. Как и в случае с прочими автоответчиками, оно позволяет заметить характерное поведение клиента и вовремя среагировать на него — отправив уместное, персонализированное письмо, актуальное именно для его этапа “жизненного цикла”.

В случае успеха мы начинаем то самое построение отношений с клиентом, которое можем закрепить последующими письмами и предложениями.

 

P.S. Лето начнём с пополнения базы: рассмотрим ещё один способ наращивать количество email адресов в списке путём внедрения отдельной страницы подписки.

 

P.P.S. Если вы ещё не подписались на мою рассылку — самое время это сделать. Я не только анонсирую свежие статьи блога, но и делюсь с подписчиками бонусной информацией, а также показываю отдельные приёмы email маркетинга на практике. До встречи в вашем почтовом ящике! 🙂