Разработали программу лояльности, которая свяжет офлайн, онлайн и мобильное приложение

Дата: 22 декабря 2023

Клиент

Крупный спортивный бренд

Задача

Разработать новую программу лояльности

Решение

Построили омниканальную ПЛ

У нашего клиента, крупного спортивного бренда была программа лояльности (ПЛ) только для покупателей офлайн-магазинов. Клиенты накапливали бонусы, могли оплачивать ими покупки, получали скидки. Но коммуникации, связанные с ПЛ, были минимальными.

Задача — разработать омниканальную программу лояльности

Бренд пришёл с запросом разработать новую программу лояльности, в которой будут объединены офлайн- и онлайн-розница, использованы возможности нового мобильного приложения. То есть нужен был омниканальный подход, чтобы растить лояльность всех пользователей и работать с удержанием.

Омниканальность — это объединение всех каналов взаимодействия с клиентом в одну систему

Полное описание
программа лояльности без омниканальности

Существующая программа лояльности не включала использование мобильного приложения и не имела единого профиля клиента

Новая ПЛ должна быть:

  • экономически выгодная бренду;
  • увеличивающая лояльность клиентов;
  • привлекательная для пользователей;
  • конкурентоспособная.

Необходимо было сначала проанализировать, какие решения уже существуют на рынке, особенно у крупных брендов.

На основе программ, которые уже используются на рынке и в нише, мы решили построить возможные модели и выбрать такую, которая идеально подошла бы нашему бренду и была бы конкурентоспособной среди уже имеющихся.

омниканальная программа лояльности предварительное видение

Первое представление о возможной омниканальной программе лояльности

Проанализировали конкурентов в нише и лидеров рынка

Мы составили список конкурентов в нише спортивных брендов и лидеров рынка из других сфер: крупные ретейлеры, маркетплейсы, торговые сети.

Оценивали комплексно не только программы лояльности, но и другие параметры, которые помогают понять, как и где продвигается ПЛ, какие дополнительные стимулы предлагают компании, какие немонетарные механики используют.

Отдельно по тем же параметрам сравнили зарубежные ПЛ конкурентов в собственной нише. Это помогло понять зарубежные тренды, выявить, какие интересные механики можно забрать с нашего рынка и предложить за рубеж.

результат аудита конкурентов

Результаты анализа программ лояльности, существующих на рынке

Глобально на рынке распространены два вида ПЛ: скидочная и бонусная. На основе аудита конкурентов основной механикой ПЛ выбрали бонусную. Но для подкрепления результатов в расчёт финмодели так же доабвили скидочную механику.

Построение модели проходило в два этапа:

  1. Расчёт ретроспективной модели на данных офлайна.
  2. Расчёт прогнозной модели для омниканальной ПЛ.

Построили ретроспективную модель

Использовали реальные данные за прошедшие два года в офлайн-канале: только там действовала ПЛ. Оценили финпоказатели работы ПЛ за этот период (модель AS IS): сколько потратили на скидки, какой получили доход, профит, маржинальность.

На основе анализа этих показателей составили шесть вариантов скидочной ПЛ, 17 — бонусной. Отличались они:

  • границами перехода между уровнями;
  • процентом начислений баллов;
  • процентом списаний.

Сравнили их финансовые результаты, избавились от невыгодных — оставили десять вариантов.

Затем мы проверили, насколько устойчивы правила программы, если клиенты будут использовать её чаще — например, когда мы начнём продвигать ПЛ. Искусственно увеличили частоту использования ПЛ, выделили семь наиболее привлекательных вариантов: одну скидочную и шесть бонусных.

Собрали калькулятор

Чтобы спрогнозировать эффективность ПЛ, построили калькулятор выбора финансовой модели.

Что нужно было учесть:

  • Программа лояльности должна работать во всех каналах: в розничных магазинах, аутлетах, онлайн — на сайте и в мобильном приложении.
  • В аутлетах есть возможность только накапливать бонусы, в остальных каналах — накапливать и списывать.
  • Дополнительные механики, например, баллы за вступление в программу, подписку, подарочные бонусы на день рождения.
  • Поведение пользователей изменится: вступят те, кто иначе не вступил бы, некоторые клиенты станут чаще покупать или увеличат средний чек для повышения уровня в программе, лояльность к бренду вырастет благодаря тому, что ПЛ будет работать в разных каналах.
  • Изменятся цены и ситуация на прогнозный период.
  • Изменятся финансовые и поведенческие ключевые метрики.

Что делает калькулятор:

  • Рассчитывает прогнозные результаты работы ПЛ в семи вариантах (одна скидочная, шесть бонусных) на год вперёд от момента внедрения.
  • Учитывает все вводные условия (скидки или баллы, границы уровней, процент начисления и списания), позволяет оценить эффективность варианта ПЛ по ключевым показателям: объёму продаж, чистой прибыли, поведенческим факторам аудитории, доле участников и покупок в рамках ПЛ.
  • Позволяет быстро оценить изменение результатов ПЛ при разных вводных и изменённых условиях. Например, какие будут результаты, если изменится трафик (привлечём больше или меньше), средний чек, доля вступивших в ПЛ и другие показатели, которые влияют на результаты ПЛ.

Все параметры в калькуляторе вынесли в отдельную вкладку с возможностью редактирования, поэтому при расчёте появляется вариативность — можно быстро и удобно оценить разные условия и предположения.

Выбрали оптимальный вариант программы

Критерии, по которым выбирали:

  • улучшение финансовых показателей: маржинальности и валового объёма продаж;
  • привлекательность условий для клиента;
  • учёт немонетарных возражений.

Вариантов, которые соответствовали всем трём критериям не было, поэтому остановились на варианте, наиболее выгодном по финансовым показателям.

А немонетарные вознаграждения для участников разработали дополнительно.

возможности новой омниканальной программы лояльности

Особенности омниканальной программы лояльности

Проработали сложные моменты

В процессе столкнулись с трудностями.

Базы полного прайса и аутлетов не были связаны напрямую

Необходимо было определить общую аудиторию и паттерны взаимодействия между каналами. Для этого пришлось большой объём информации переработать практически вручную.

Усложнился алгоритм расчёта ретроспективной модели

Большие объёмы данных, несколько возможных механик и условий в программах лояльности усложнили расчёты. Мы использовали более мощные инструменты и алгоритмы, но у системы всё равно уходило много времени на обработку данных и подведение итогов.

Компания хотела самостоятельно изменять условия прогнозной модели

Изначально прогноз строился и управлялся на нашей стороне внутренними инструментами. Бренд хотел самостоятельно изучить, покрутить возможные условия — для этого и был разработан калькулятор. Плюс появился удобный инструмент управления изменяемыми параметрами и моментальный пересчёт итогов.

Преимущества новой программы лояльности

на 10%

увеличится коэффициент вовлечённости (Engagement Rate)

на 13%

вырастет сегмент покупателей

на 13,5%

увеличится объём продаж

Бренд получил готовый продукт, разработанный с учётом прошлого опыта, ситуации на рынке, с использованием всех возможностей коммуницировать с клиентами.

Рост ER основан на том, что почти все новые клиенты станут участниками программы лояльности. За счёт рекламы и дополнительных коммуникаций с контактабильными пользователями к ним добавятся покупатели, которые ещё не вступили в ПЛ.

Engagement Rate или ER — это коэффициент вовлечённости аудитории.

Полное описание

Сегмент покупателей также пополнится новыми клиентами, так как они будут покупать, уже находясь в ПЛ, а благодаря условиям программы и коммуникациям часть из них купит дополнительно.

Дополнительные покупки, рост среднего чека, работа по удержанию клиентов позволят увеличить валовую стоимость.
Компания сможет:

  • Продвигать и развивать ПЛ, а значит, укреплять позицию бренда на рынке.
  • Плотно работать с пользователями, знать о них больше, влиять на ключевые метрики, растить их.
  • Собирать данные более точно, настраивать единые идентификаторы между каналами, использовать сквозной подход к организации и хранению данных, тем самым улучшая клиентское взаимодействие со всеми частями бизнеса. Это также влияет на метрики и лояльность.
  • Быть уверенной, что новые правила и условия ПЛ финансово выгодные для компании.

Покупатели бренда смогут:

  • Выбирать удобные им способы взаимодействия с компанией, получать за это бенефиты.
  • Получать вознаграждение за лояльность: не только скидки на покупки, но и немонетарные приятные бонусы.
  • Удобно переходить из одной ПЛ в другую без существенного изменения правил. За переход клиент получает компенсацию.

Команда проекта

Карина Кожаринова

исполнительный директор CRM-group

Виктория Агейкова

экс старший аналитик CRM-group

    Спасибо за подписку!

    Подтверждение придёт на ваш email в течение нескольких минут.

    Подписывайтесь на обновления

    Узнавайте об обновлениях в блоге первым

    Отправляем только свежие статьи и кейсы

      Подписываясь, вы соглашаетесь c условиями обработки персональных данных