Как увеличить эффективность персонализированных коммуникаций в 10 раз.
Дано: торговая сеть «Перекрёсток», включающая в себя более 850 магазинов в разных городах России.
Задача: увеличить результативность маркетинговых коммуникаций и максимально их автоматизировать.
Инструменты: аналитическая система SAS Marketing Optimization (SAS MO), сервис СМС-рассылки Devino Telecom. Настройку сценария SAS MO, интеграцию обоих сервисов во внутреннюю CRM-систему и разработку предиктивных моделей выполнили совместно команды ТС «Перекрёсток» и GlowByte Consulting.
Решение: для пилотного запуска было отобрано 200000 клиентов, проживающих в разных городах России. Все они хотя бы один раз за последние три месяца покупали в сети «Перекрёсток» товары из пяти категорий: колбаса, вино, шоколад, кофе, торты. Эта группа клиентов была случайным образом разделена на две подгруппы по 100000 человек.
Первая группа получила предложение, выбранное в соответствии с бизнес-правилами компании, вторая – предложение по алгоритмам SAS MO, в основу которых лег анализ покупательских привычек. Система учла порядка 200 атрибутов по каждому клиенту и рассчитала вероятность отклика на предложение и ожидаемую доходность.
Выбор категорий для пилотной рассылки базировался на большом количестве параметров. Основные из них:
1. Суммарный розничный товарооборот (РТО) по категории.
2. Количество чеков, средний размер РТО в рамках чека на категорию.
3. Высокая доходность.
4. Количество покупателей
В результате эффективность рассылки с подбором предложения с помощью SAS MO оказалась более, чем в 10 раз выше, чем по бизнес-правилам, и на 30% выше, чем стандартная маркетинговая коммуникация, запускаемая на регулярной основе до внедрения инструментов оптимизации. Кроме того, подобный подход позволил снизить затраты на СМС-рассылку благодаря выстраиванию коммуникации исключительно с целевыми клиентами.
Вывод
По итогам пилотного запуска были проведены автоматические СМС-рассылки, основанные на анализе покупательских привычек. Этот подход оказался в десять раз эффективнее, чем отправка предложений по стандартным бизнес-правилам. Прогнозируемый SAS MO результат дал возможность сформировать наиболее интересное клиенту предложение, которое с большой долей вероятности приведет к покупке.
Внедрение проходило в два этапа: автоматизация запуска рекламных кампаний и реализация решения, которое обеспечило отправку клиенту персонального предложения. Модели, которые ранее запускались по отдельности, были загружены в общую систему. Таким образом, рассылка начала строиться по принципу «один клиент – одно предложение». Главным критерием для работы с обоими сценариями стали показатели среднего оборота на потребителя в рамках акции.
В настоящий момент интеграция полностью завершена и технически все рассылки осуществляются автоматически. В планах – автоматизация подбора до 80% предложений, отправляемых не только посредством СМС, но и через другие каналы коммуникации (мессенджеры, электронная почта, push-уведомления).