Часть вторая: рекомендательные системы в письмах. Зачем нужны, какие алгоритмы использовать и для каких сценариев подходят
Зачем нужны рекомендательные системы в письмах, какие применять алгоритмы, в каких сценариях можно использовать?
В предыдущей статье мы начали разговор о рекомендательных системах, рассмотрели как эффективно использовать этот инструмент для увеличения продаж в интернет-магазине. Теперь рассмотрим варианты использования товарных рекомендаций в письмах.
Почему именно письма
Хоть e-mail и хоронят уже более 20 лет, в данный момент е-mail - это самый окупаемый и один из самых эффективных каналов. Систематическое и грамотное использование этого ресурса, значительно повышает конверсию, увеличивает LTV, отличается высоким ROI. В общем не инструмент, а загляденье ;)
Поскольку письмо - это отложенная коммуникация, к выбору алгоритма рекомендаций для e-mail стоит отнестись очень внимательно.
В предыдущей статье мы с Вами рассматривали следующие алгоритмы:
- Top-offers
- Buying-now
- Offer-upsale
- Cross-sale
- Similar offers
- Cart-upsale
- Поисковые рекомендации
Конечно, алгоритмов рекомендаций может быть больше, но пока мы рассмотрим именно эти, как показавшие лучший результат использования у наших клиентов.
Для чего в письмах рекомендации
Задачи, ради решения которых мы будем использовать рекомендательные системы в письмах:
- «Доведение» до первой или следующей покупки;
- Возврат за повторной покупкой;
- Увеличение частоты покупок;
- Увеличение среднего чека;
- Повышение лояльности клиентов.
Вы наверняка сможете выделить и другие задачи и найти наилучший способ их решения с помощью рекомендательных систем. Ведь в итоге мы все равно опираемся на задачи каждого конкретного бизнеса.
Какие сценарии рассылок можно дополнить персональными рекомендациями
Определившись с задачами, стоит подумать над сценариями e-mail кампании.
В данном примере разделим получателей на две группы:
1 группа – те, данные об интересах и покупках которых есть у нас
2 группа - те о которых мы не знаем ничего кроме e-mail.
Начнем с самого интересного, что, кому и когда отправлять, если интересы нам известны.
В первую очередь это автоматические триггерные рассылки. Для примера рассмотрим такие письма, как:
- Брошенный просмотр категории
- Брошенный просмотр товара
- Брошенная корзина
- Постпродажа
- Подписка на снижение цены
- Подписка на появление товара в наличии
- Неактивные клиенты
- Best Offer
Брошенный просмотр категории
Если за время визита не было просмотрено ни одной карточки товара, но были просмотрены определенные категории, нам необходимо попытаться вернуть посетителя на сайт и довести до покупки. Использование рекомендательных систем может увеличить шанс возврата. Так как из интересов мы знаем только список просмотренных категорий, то лучшим вариантом будет показать самые популярные товары из этих категорий. Соответственно мы рекомендуем высылать блок рекомендаций, используя алгоритм top-offers по категории.
Брошенный просмотр
Отправляется, если результатом визита стали только просмотры товаров. Основная задача этого инструмента - возврат посетителя и доведение его до покупки. Но отличием от предыдущего варианта становится то, что мы знаем список товаров, которые действительно понравились посетителю, но он по какой-то причине не решился на покупку. Поэтому в дополнение к списку просмотренных товаров мы можем добавить товарную выборку на основе cross-sale рекомендаций.
Брошенная корзина
“Брошенная корзина” - это уже стандарт из разряда must have. Эта триггерная рассылка отправляется, если в результате визита есть товары, которые добавлены в корзину, но нет финального шага - оформления заказа. В зависимости от цели, которую мы хотим решить, можно использовать разные алгоритмы рекомендаций. Кроме товаров, которые посетитель уже добавил в корзину, можно использовать:
- алгоритм cross-sale или similar offers для возврата клиента на сайт;
- алгоритм cart-upsale, который сможет послужить хорошим подспорьем для увеличения среднего чека.
Постпродажа
Авторассылка “Постродажа” отправляется после оформления заказа. В зависимости от времени отправки, эта рассылка поможет решить две разные задачи:
- сделать допродажу к текущему заказу и тем самым увеличить средний чек,
- получить фидбэк от клиента, повысив таким образом лояльность к вашему магазину.
Для решения первой задачи триггер “постпродажа” должен отправляться сразу же после оформления заказа. В этом письме кроме благодарности за оформление заказ можно вставить блок рекомендаций, подобранный алгоритмом cart-upsale.
Для решения второй задачи письмо отправляется через некоторое время после получения заказа. В этом случае в письме «Постпродажа», мы благодарим покупателя за покупку, просим оставить отзыв о нашей работе и приобретенном товаре. Тут мы также можем добавить товарное предложение, показывающее популярные товары из других категорий, о которых покупатель часто просто не знает, так как пришел к вам за конкретным товаром. Для этого лучше всего подойдет алгоритм top offers.
Подписки на снижение цены и появление товара в наличии
Эти два инструмента похожи тем, что потенциальный клиент заинтересован в ваших товарах, но не может купить их “здесь и сейчас”. Его либо не устраивает цена товара, и он ждет её снижения, либо нужного товара нет в наличии.
Эти инструменты, как и “Постпродажу” мы рекомендуем отправлять в виде цепочки писем: первое уходит сразу после подписки, второе после наступления соответствующего триггера.
У первого письма задача одна - вернуть посетителя на сайт и довести его до покупки “здесь и сейчас”. Поэтому в данном письме, кроме благодарности за проявленный интерес и обещания отправить оповещение, рекомендуем вставить блок похожих товаров. С этим лучше всего справится алгоритм similar offers.
Ко второму письму лучше всего подойдут блоки с товарными рекомендациями. С этим справится алгоритм cart-upsale.
Неактивные клиенты и Best Offer
Для автоматических рассылок неактивным клиентам (тем, кто не посещал сайт долгое время (обычно 30 дней)), а также для цикличных писем вроде Best offer (рекомендация к следующей покупке), лучшим решением будет алгоритм top-offers и buying-now. Эти алгоритмы ориентируются на данные о самых продаваемых товарах за последние 14 дней (Top-offers) и последние 120 минут (buying-now), так что информация для получателя письма будет самой актуальной. Особенно заметен рост конверсии по рассылкам с использованием таких алгоритмов в периоды распродаж и смены сезонов.
В триггерной рассылке Best offer можно использовать алгоритм cross-sale, который учитывает последнюю историю посещения человека на сайте.
Используя эти алгоритмы в авторассылках “Неактивные клиенты” и “Best offer”, мы увеличиваем шанс повторной покупки и увеличения частоты покупок.
Тут мы плавно можем перейти к тому сегменту наших посетителей, где данные об их предпочтениях нам неизвестны. Когда этих данных нет, мы можем использовать top-offers.
Массовые/регулярные рассылки
Для массовых рассылок, чаще всего используются статичные товары по тематике письма, то есть, если письмо о распродаже – товары со сниженной ценой, если письмо с новинками – то товары из новых поступлений. Кроме этого, рассылки могут формироваться по тематике, например «подбор образа» или «разбор интерьера» - тогда это товары участвующие в рекомендациях стилиста. Но даже в этом случае дополнительно можно применить рекомендательный алгоритм, который соберет индивидуальное предложение для конкретного лида.
В результате...
Использование рекомендательных систем в письмах, а именно динамической товарной выборки, значительно повышает click rate и конверсию писем в продажу. Ну и конечно это влияет на повышение лояльности ваших покупателей, ведь вы предлагаете им именно тот товар, в котором они заинтересованы здесь и сейчас.
Если Вы хотите использовать рекомендательные системы в письмах – вы знаете куда обращаться ;)
P.S.
В следующем материале мы с вами рассмотрим ситуации в которых необходимо использование бизнес-правил при запуске рекомендательных систем. Как именно их использовать, как настраивать и какие возможности существуют.
Кстати, будем рады видеть вас на leadhit.ru Там вы сможете задать менеджеру вопросы по сервису, а в блоге найти больше полезных материалов для маркетологов и владельцев интернет-магазинов😉