Продолжаем наш цикл материалов по теме лояльности. В данной статье мы рассмотрим обратную связь от клиентов, клиентские данные и возможности, которые открываются перед бизнесом при грамотном использовании этих инструментов. В конце приведем примеры успешных кейсов, а также поделимся собственным опытом.
CXM – это не просто про лояльность клиента
Чтобы говорить об обратной связи и клиентских данных, нужно понимать, что они не существуют сами по себе. Они входят в целостную систему клиентского опыта (Customer Experience), которая, заметим, не ограничивается основными клиентскими данными и обратной связью.
Customer Experience Management (CXM) – это подход, который появился уже довольно давно, более 15 лет назад, и пришел на смену CRM. Выверенная персонализированная коммуникация и позитивный клиентский опыт уже не конкурентное преимущество, а необходимость и требование рынка.
Дадим более точное определение. Управление потребительским опытом — это подход, который позволяет создать наиболее комфортный клиентский путь от посещения магазина до совершения покупки и управлять этим процессом. Он базируется на понимании клиента и принципах Customer-centric Culture.
Логичным следствием грамотного выстраивания CXM для бизнеса являются такие выгоды, как повышение лояльности к бренду, рост удовлетворенности клиентов и уменьшение оттока, увеличение клиентской базы. Учитывая вышесказанное, современная программа лояльности предстает в центре клиентского опыта.
Какие шаги нужно предпринять, чтобы сделать взаимодействие клиента с брендом максимально позитивным?
– Во-первых, необходимо знать ваших клиентов, составить полную картину о каждом из них. Это вопрос сбора, хранения и анализа клиентских данных.
– Во-вторых, нужно дать клиенту понять, что его персональные данные находятся в безопасности.
– Также необходимо определить оптимальную стратегию по взаимодействию в каждой точке клиентского пути в зависимости от предпочтений клиента. Бизнесу нужно определять желания потребителей раньше них самих.
– И пункт, без которого картина не была бы цельной. Нужно собирать и использовать обратную связь. Каким образом это делать? Об этом мы напишем подробную статью в будущем, а сейчас обозначим основные моменты:
- Задавайте правильные вопросы в правильное время в правильном источнике;
- Используйте технологии Machine Learning, чтобы сопоставить поведение клиента с другими и предсказать его следующий шаг;
- Оптимизируйте предыдущие шаги, основываясь на анализе отзывов.
Ключ к продуктивному взаимодействию с клиентом – грамотно выстроенная персонализированная программа лояльности, адаптирующаяся под желания и интересы клиента. Но чтобы она была адаптивна, бизнесу нужно предугадывать желания клиента, как это было сказано выше. А для этого необходимо собирать фидбек и анализировать данные. Получаем, что эффективная программа лояльности базируется на непрерывной обратной связи от клиентов, которую мы и рассмотрим подробнее дальше.
Краткий экскурс в историю – откуда взялась “обратная связь”?
Коммуникация применительно к бизнесу – это установление взаимовыгодных отношений между клиентом и поставщиком товаров, услуг, впечатлений и всего того, что закрывает потребность клиента. Из этого самого общего определения вытекает, что в коммуникации всегда есть две стороны. И важно подчеркнуть, что эти две стороны абсолютно равноправны. Эта мысль пришла из теории коммуникации, в которой на первых этапах своего развития доминировала односторонняя модель коммуникации Гарольда Лассуэлла. В конце 40-х годов разрабатывается современная версия теории кибернетики и Н. Виннер вводит впервые в научный оборот понятие “обратная связь”.
Это отразилось на развитии теории коммуникации и на бизнесе.
В 50-60 годах XX века на смену односторонней модели коммуникации пришла модель двусторонней субъект-субъектной коммуникации с обратной связью Осгуда–Шрамма. Обратная связь обеспечивает непрерывную смену направления сообщения с учетом контекста и реакции получателя. Так, переплетение разных областей науки породило современное понимание диалогичной модели коммуникации с обратной связью, которое теперь является основой основ любой программы лояльности.
Как работает обратная связь в бизнесе
Обратная связь, которую вы получаете при создании программы лояльности – это источник ценнейших клиентских данных, что подтверждает исследование McKinsey.
О двух равноправных и равнозначных сторонах коммуникации необходимо всегда помнить при общении с клиентом и воспринимать его как интересного собеседника, от которого можно почерпнуть полезные инсайты. Это представление о клиенте как о партнере сделает ваше взаимное общение более продуктивным для всех. Вы увеличите продажи и прибыль и предотвратите издержки, а клиент получит именно то, что он хочет в нужный момент.
Компании, которые используют информацию о поведении клиентов, на 85% превосходят конкурентов по росту продаж и более чем на 25% обгоняют других по валовой прибыли. Клиентские данные должны рассматриваться как стратегический ресурс.
Данные клиентов – основа персонализации. Собирая воедино и анализируя обширные профили клиентов можно понять, какие типы контента по какому каналу и формату, вероятно, окажут наибольшее влияние на ключевые сегменты и микросегменты. Десять лет назад для этого не было доступных инструментов – теперь они есть. И каждая компания может извлечь из этого выгоду. Например, автомобильная страховая компания узнала, что путь клиента к покупке полиса автострахования обычно начинается за 60 дней до того, как клиенты получают свое первое предложение, и обычно включает в себя в среднем 15 промежуточных этапов. Страховая компания может использовать эту информацию, чтобы адаптировать тон и сроки своей коммуникации. Такая персонализация может обеспечить рост ROI в 5-8 раз в маркетинговые расходы и увеличить продажи на 10% и более.
Успешные кейсы использования данных о клиентах
На рынке есть масса подтверждений преимуществ грамотного использования клиентских данных. Известный исторический пример – случай Tesco. После введения карт лояльности в 1995 году и начала сбора информации о клиентах во время покупки при сканировании штрихкодов, британская сеть обогнала конкурентов Asda и Sainsbury. К 2003 году уже прочно укрепился среди лидеров продуктового ритейла. Сегодня использование данных о клиентах позволяет компании принимать стратегически верные решения по запуску новых продуктов – так сеть выпустила коллекцию из 37 сортов вина для миллениалов. Благодаря использованию клиентских данных удается также максимально персонализировать предложения и скидки, удваивать положительные реакции на акции и получать результат в виде растущей прибыли и довольных клиентов.
Другой пример – использование данных, в том числе данных о клиентах, при прогнозировании спроса в Пятерочке, X5 Retail Group. Прогнозирование спроса позволяет людям обнаружить необходимый товар на месте тогда, когда он им нужен, а бизнесу увеличивать продажи, поскольку покупатель получил положительный опыт и с большей вероятностью вернется снова. Точный прогноз подкрепляет рост трафика и товарооборот, сокращает остатки товара и затраты на логистику, повышает точность доставки и увеличивает прибыль.
Лучший источник данных – карты лояльности. Она фиксирует и позволяет отследить изменения потребностей потребителей, распределить их на сегменты и более точно настроить поставки товаров в каждом конкретном магазине даже с общим количеством магазинов более 16,7 тыс., как в случае Пятерочки.
Яркая иллюстрация из beauty-сферы – кейс Sephora. Программа лояльности Sephora Beauty Insider является одной из лидеров в категории Health&Beauty и включает более 25 млн участников, согласно отчету Bond 2020. Обзор успешных программ лояльности 2020-2021 и бизнес-выгоды разбирали ранее в этой статье.
Еще один пример касается группы М.Видео-Эльдорадо. В данном случае использование аналитики клиентских данных позволило увеличить эффективность контакта с покупателем на 60%, увеличить количество заказов с аксессуарами на 12% и повысить оборот аксессуаров на 15%.
Поделимся и своими результатами
При работе с крупным продуктовым ритейлером в 2020 году стояла ключевая задача – персонализировать предложения и коммуникацию с клиентом.
В результате после внедрения ритейлеру удалось:
– Отстроить процесс персонализированной коммуникации по следующим каналам: SMS, мессенджеры, Facebook, горячая лилия сети магазинов, email assistant и мобильное приложение ритейлера;
– Настроить алгоритм подбора персонального набора акций;
– Произвести микросегментацию клиетнской базы и адресно обращаться к клиентам с теми предложениями, в которых они заинтересованы;
– Эффективно коммуницировать с клиентом на протяжении всего жизненного цикла и выстроить механику “Любимый день недели”;
– Добиться максимального response rate, наладить канал обратной связи и автоматический опрос в мессенджере после покупки;
– Полностью автоматизировать процесс сбора данных и их группировки;
– Автоматизировать отчетность.
Теперь бизнес может лучше понимать клиента и, соответственно, предлагать ему именно то, что он хочет и тогда, когда он хочет. Благодаря налаженному процессу коммуникации ритейлер может вовремя реагировать на меняющиеся потребности клиента, адаптироваться к изменениям и прогнозировать предпочтения.
Наш опыт и кейсы выше отражают критическую важность использования данных о клиентах как в разрезе описанных проектов, так и для индустрии в целом. Отлаженный сбор обратной связи и грамотное обращение с данными могут в относительно короткий срок увеличить эффективность и отдачу от бизнеса в любой индустрии, далеко не только в ритейле.
***
В следующей статье остановимся подробнее на способах получения обратной связи, популярных полюбившихся и новых решениях на рынке и обсудим, как выбрать платформу для сбора и анализа клиентских данных.
Хотите подробнее узнать о каком-либо кейсе или углубиться в другие темы?
Задавайте вопросы в комментариях, с радостью обсудим! 🙂
#лояльность клиентов #программы лояльности #клиентский опыт #данные клиентов #обратная связь
Авторы
Дмитрий Рекунов, Product Manager MLM в Masterdata
Валентина Хурчак, Marketing Manager в Masterdata
Корсак Маргарита, Content Manager в Masterdata
***
Больше информации о продуктах, кейсы и истории успеха здесь:
Сайт: https://masterdata.ru/
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/masterdata/
Instagram: https://www.instagram.com/masterdata_cis/
Facebook: https://www.facebook.com/1masterdata