Программа лояльности 2.0
В прошлом году отчет исследования Bond Brand Loyalty показал, что среднестатистический потребитель участвует одновременно примерно в 13 разных программах лояльности. При этом активным участником его можно назвать только в максимум шести из них.
Еще несколько лет назад покупатели намного охотнее выполняли условия различных программ лояльности ради возможности стать владельцем карточки любимого бренда и не видели препятствий в том, чтобы поделиться с компаниями своими персональными данными в обмен на специальные бонусы. Но сегодня, в условиях колоссального потока информации о товарах и услугах, которую потребители получают ежедневно, особенности их поведения радикально изменились.
Современный потребитель устал от переизбытка рекламы и начал тщательно фильтровать “входящие” предложения, руководствуясь иными критериями выбора. Главным приоритетом больше не является сугубо экономическая выгода. Вместо этого потребители предпочитают получать только те сообщения о товарах, которые способны наиболее качественно удовлетворить их потребность в определенный момент.
В связи с быстрым развитием технологий, покупательские привычки изменяются довольно динамично. Маркетологам становится все труднее предугадывать новые ожидания и желания своих клиентов, а тем более - побуждать их лишний раз поделиться своими данными или выполнить небольшие действия ради дополнительного материального вознаграждения от бренда. Поэтому существующие механики программ лояльности нуждаются в переосмыслении. Старый маркетинговый подход, основанный на желании сэкономить, больше не работает.
Стоимость привлечения новых клиентов обходится до 10 раз дороже, чем затраты на удержание существующих, а постоянные покупатели того или иного бренда готовы покупать на 67% больше, чем новые. Поэтому компаниям следует сфокусироваться на обновлении своих программ лояльности.
Программы лояльности воспринимаются потребителями как доказательство проявления внимания бренда к их личным потребностям. Если верить отчетам международного аналитического агентства Forrester, это утверждение работает в 73% случаях. Также интересным для маркетологов является вывод о том, что компании могут повысить уровень вовлечения клиентов на 23% и больше при условии использования в своих коммуникационных активностях стратегии персонализации.
Что ожидают потребители от программ лояльности сегодня?
Сложно найти бренд, который бы не использовал программы лояльности, однако не во всех программах потребители готовы принимать активное участие. Каким критериям должна соответствовать успешная механика лояльности?
1. Предложение, которое учитывает персональные потребности покупателей
Маркетологам нужно собирать и анализировать данные о поведении клиентов, чтобы определять их потребности в продуктах и услугах как в данный момент времени, так и прогнозировать их на ближайшее будущее.
2. Предложение, сделанное в правильный момент времени
Удобное для потребителя время коммуникации или специально выбранная важная для него дата помогут добавить вашему предложению дополнительную ценность.
3. Предложение, отправленное по наиболее удобному для потребителя каналу
Разные потребители привыкли получать информацию по разным каналам – это стоит учитывать при планировании маркетинговых кампаний.
Чтобы построить программу лояльности, которая будет результативной в текущих условиях рынка, стоит применить комплексный подход к улучшению всей маркетинговой экосистемы вашей компании.
Создание лояльного отношения потребителей к бренду всегда начинается с анализа данных. Рассмотрим возможные источники получения информации о клиентах.
Анкетирование
Онлайн или офлайн анкета – это первичный метод сбора потребительских данных. Чтобы стимулировать клиентов оставлять личную информацию в анкете, нужно сделать форму очень простой и предложить екстра-бонусы за ее пошаговое дозаполнение.
Веб-страница
В большинстве случаев перед совершением крупной покупки потребители сначала изучают существующие предложения онлайн. Для того, чтобы отследить и удовлетворить потребности клиентов, предложив им актуальный продукт в нужное время, следует анализировать их общую онлайн-активность. При этом, кроме анализа данных корзин и историй заказов с помощью cookies, стоит обратить внимание на страницы с контентом, которые посещает тот или иной пользователь.
Популярный инструмент слежения за поведением потребителей – лендинги, то есть посадочные страницы, которые создаются специально под рекламные кампании. Но здесь есть риск получения неполной картины из собранных данных – иногда один и тот же потребитель посещает лендинг несколько раз, а сайт идентифицирует его как разных пользователей.
Мобильные приложения
Мобильные приложения дают возможность применить более персонализированный подход к взаимодействию с клиентами. В силу большей готовности клиентов делиться персональной информацией, приложения помогают собрать целостный портрет клиента, включая информацию о его геолокации и посещении торговых точек компании.
Социальные сети
Используя на сайте бренда авторизацию через социальные сети, можно регулярно отслеживать частоту и характер взаимодействий клиентов с контентом. Эти данные позволят понять, чем интересуется каждый клиент, а также какие сообщения и предложения будут полезны именно для него.
Покупательская активность
Основной источник данных о покупательских предпочтениях и привычках клиента. Отслеживание истории покупок помогает делать релевантные предложения, а также прогнозировать, какие другие товары могут быть потенциально интересны вашему покупателю.
Как говорит Стив Япп, директор по информации и аналитики Google, соотношение “сырых” и обработанных данных подобно взаимодействию воды и планеты - вода покрывает 70% поверхности, но только 12% из этого можно пить.
Многочисленные способы глубокого анализа маркетинговых данных дают возможность определить индивидуальные поведенческие привычки покупателей, на основе которых можно просегментировать их по разным критериям.
Среди наиболее распространенных методов сегментации встречается RFM-анализ, который расшифровывается как: Recency – новизна, Frequency – частота, Monetary – вложения. Главная задача RFM-анализа – дать прогноз поведения потребителя, исходя из информации о его прошлых действиях.
Recency показывает время, прошедшее с последней активности потребителя. Это может быть как покупка, так и отклик в имейле или на веб-странице.
Frequency означает суммарное количество действий покупателя за определенный промежуток времени.
Monetary показывает сумму затрат на приобретение продуктов вашего бренда.
В зависимости от особенностей продукта и его категории, можно задавать критерии, которые помогут разделить потребителей по группах в соответствии с разными моделями их поведения. Примеры таких сегментов: постоянно откликаются на контент, покупают часто, но средний чек небольшой, просматривают предложения, но не совершают никаких действий и т.д. Используя данную информацию, можно увидеть, какой из сегментов действительно составляет ценность для бизнеса. Это позволит определить, какие стратегии взаимодействия с клиентами следует применять в первую очередь.
По данным COLLOQUY, 75% потребителей готовы постоянно участвовать в программах лояльности брендов в обмен на “индивидуальные предложения и бонусы”. Также, большинство покупателей предпочитают выбирать товары и услуги тех брендов, которые регулярно предоставляют им актуальный контент.
Какие форматы персонализированного контента наиболее эффективны с точки зрения поведенческих факторов? Рассмотрим главные из них:
Персональные скидки
Специальная скидка на перечень товаров, которые пользуются наибольшим спросом у определенного покупателя, или которые он изучает долгое время онлайн, но не покупает по разным причинам.
Дополнительные подборки товаров
Продукты-дополнители к купленным раньше товарам.
Событийные предложения
Специальные бонусы и подарки для потребителей, связанные с важными датами и событиями в их жизни.
Специальное предложение
Предложение на сервис или техническую поддержку купленных продуктов.
Контент, с привязкой к геолокации
Вознаграждение клиентов за приобретение товаров в определенной торговой точке или учитывая их местонахождение.
В коммуникациях бренда с потребителями особую роль играет как сам контент, так и момент, и способ его получения. Данные исследования Maritz Loyalty Marketing показывают, что почти половина клиентов желают взаимодействовать с компанией по трем и более каналам коммуникации.
Первые этапы, сбор и анализ информации о потребителях, помогут выяснить, какой канал, когда и для кого лучше применять.
Если говорить о персонализированных предложениях, то сегодня наиболее распространены три канала получения сообщений от бренда: email-рассылки, sms-рассылки и push-уведомления.
Все три канала тесно связаны с увеличением проникновения мобильных устройств, поэтому они пользуются популярностью у клиентов и предлагают удобный и персонализированный опыт взаимодействия.
Используя в комплексе информацию, собранную на разных этапах из разных каналов, компании могут создавать целые системы триггерных компаний для каждого потребителя, чтобы улучшить отклик аудитории.
Важность использования персонализации для создания лояльности 2.0
Индивидуальный подход компании в коммуникации помогает эффективно решить задачу привлечения новых и удержания текущих клиентов. В то же время, персонализация бонусных механик помогает лучше понять мотивы и потребности своего потребителя и начать общаться с ним на одном языке. Ключевое преимущество, которое дает персонализированный подход – это возможность наладить эмоциональную связь бренда с клиентом, которая не позволит альтернативным предложениям конкурентов повлиять на его лояльность к вам.
Автоматизация программ лояльности
Чтобы создать и успешно управлять современной программой лояльности необходимы новые программные решения, позволяющие реализовывать не только процессинг механик и начисления поощрений, но и персонализированную коммуникацию с потребителем. К примеру, в решении bpm’online есть возможность сегментации базы потребителей, создания индивидуального контента и омниканальных кампаний по его распространению, а также возможность отслеживать в реальном времени, какая из коммуникаций работает, а какая – нет. Этот инструмент может стать бесценным источником знаний для маркетолога о своем клиенте и качественно улучшить показатели участия потребителей в тех или иных акциях.