Владислав Флакс: «Практика увеличения продаж при помощи персональных email-рекомендаций»

В рамках форума «Неделя электронной торговли - 2011» (НЭТ-2011), проходившего  этой весной в Москве, Владислав Флакс, директор компании OWOX, выступил с докладом «Практика увеличения продаж при помощи персональных email-рекомендаций».

Добрый день! Мой рассказ будет основан на нашем опыте поддержки и развития магазинов. Мы являемся компанией- разработчиком. Посещаемость наших клиентов интернет-магазинов варьируется от тысяч до сотен тысяч. Область клиентов – это порядка 400 тысяч посетителей в день и один из эффективных инструментов привлечения покупателей – это email-рекомендации. Я расскажу, как с ними работать.

Итак, прежде, чем поставить цель подумаем: что происходит с пользователями, которые приходят на сайт, и что мы хотим от них получить? Для начала вспомним, какие пользователи попадают в наш интернет-магазин. Первая группа – это прямые переходы. Вторая – платные, то есть, те, за которых мы заплатили, либо в контекстной рекламе, либо в любом другом источнике, скорее всего - это плата за клик. Вернувшиеся – это та аудитория, которая у нас уже делала заказ, чей контакт у нас уже был. И четвертая – бесплатные, т.е. пришедшие по ссылкам в тематических блогах, по рекомендации друзей и знакомых. Все эти посетители попадают на сайт и их условно можно разделить на две категории. Первая – это те, которые прошли мимо. В нашем случае, когда они не оставили контакта. Мы не знаем ни е-mail, ни логинов в Вконтакте, либо в Facebook. Мы на них повлиять никак не можем. И второе – это те, чей контакт мы получили.

Теперь о том, насколько тесное знакомство у нас может быть с покупателем. Первое – одностороннее. Когда покупатель подписался на наш Twitter, на рассылку. Мы можем односторонне и широковещательно рассказать, что у нас есть новость, у нас проводится акция-прмоушн, к примеру, «С Новым годом» или «С днем рождения».

Второе – это когда случился выбор товара. Когда клиент сделал первый шаг - добавил товар в корзину или в лист ожидания, либо в список желаний. Скорее всего, мы уже что-то знаем об этом пользователе. Мы его как-то идентифицировали, как минимум по имейлу.

Третий инструмент вовлеченности – это заказ. Когда пользователь сказал: «Я готов купить этот товар за вот эту сумму. Привезите мне его сюда». Мы еще не получили от него деньги. Он еще не стал нашим счастливым клиентом, но мы уже о нем знаем гораздо больше.

И четвертая стадия – это клиент. Здесь будет самое интересное. Когда вы уже доставили конкретный товар, заказ клиенту. Мы уже знаем, где он живет. Он уже получил от нас товар, а мы от него деньги.

Какие цели мы будем преследовать на этих стадиях? Первое – мы будем мотивировать пользователей, которые контактируют с нами на уровне листа ожидания, списка желания и корзины. И второе – мы будет возвращать клиентов к выходу товара. И именно на этих двух процессах мы сосредоточимся.

По нашей статистике берем магазин с посещаемостью от 5 тысяч человек в день. За счет привлечения повторных продаж мы можем увеличить долю повторных покупок, и по нашим расчетам это получается порядка 1000 долларов в месяц. Если у вас посещаемость выше, если у вас конверсия выше - можете составлять соответствующие показатели.

Итак, если интеренте-магазин предусматривает наличие листа ожидания, пользователь может добавить туда товар, которого на момент совершения заказа не было в наличии. В этом случае можно организовать рассылку, в которой мы будем давать пользователю информацию обо всех похожих товарах в наличии.

Аукционные товары - тоже хороший инструмент, если пользователь ждет конкретную дату и хочет купить, к примеру, пылесос. Предложите ему другие похожие модели, на которые уже есть акция.

Список желаний будет мотивировать пользователя вернуться к просмотру помещенных в него товаров.

Что же касается корзины – это и есть инструмент, который на Западе дает 30% увеличения конверсии шага от выбора до оформления. В отечественных магазинах - немного меньше. Если заказ оформляет пользователь, который уже зарегистрирован на сайте, то вы можете напоминать ему о наличии в корзине незаконченного заказа, который, к примеру, не до конца оформлен. Однако это сработает только в том случае, если у вас есть контакт покупателя.

Если у вас уже есть конкретный клиент и вы хотите его вернуть назад к выбору товаров, то можно ненавязчиво попросить его произвести оценку сервисов. По нашему опыту наиболее эффективно использовать данный метод, спустя три дня после заказа пользователем товара. Через три дня мы спрашиваем покупателя о том, насколько ему понравилась консультация у менеджера, доставка и сам магазин. Тем, кто остался доволен сервисом, можно порекомендовать оставить свой отзыв в социальных сетях. Тем самым, мотивируя обратный рост положительных отзывов о вашем магазине в социальных сетях

Второй метод – рекомендация приобрести какие-либо аксессуары, если пользователь купил дорогой товар, например, мобильный телефон, ноутбук, фотоаппарат... Скорее всего, через пять-семь дней он будет готов к дополнительной покупке.

Кроме того, через неделю можно выслать пользователю предложение оставить отзыв о товаре. Важно отправлять его тем, кто высоко оценил сервис магазина, а с заказом не было проблем.

И четвертое – если ваш магазин существует несколько лет, и вы знаете срок жизненного цикла ваших товаров. То можно периодически отправлять пользователю письма с предложением приобрести товары, вышедшие на замену распроданным.

Инструменты. За счет чего сделать то о чем я рассказал, и как все это будет работать? Прежде всего, на сайте надо обеспечить несколько ключевых вещей. В первую очередь – это статус заказа. Даже если заказ не доставлен - это должно быть отражено в статусе заказа на сайте.

Также на сайте должен быть указан актуальный статус заказа и его связи с похожими товарами и аксессуарами.

Важный момент - сегментирование покупателей, с которыми вы планируете работать, должно быть автоматическим. Например пользователям, купившим ноутбуки высокого ценового сегмента надо рекомендовать и сумки высокого ценового сегмента, а еще лучше - на одну ступеньку выше. Аксессуар обычно покупается чуть дороже, чем сам товар по ценовому сегменту. Поэтому пятое, что нужно – это инструмент автоматического сегментирования покупателей.

Какие же инструменты позволяют эффективно взаимодействовать с покупателем?. Первое – это инструменты, которые обладают визуальным редактором. Быстро загружаете список получателей, загружаете шаблон подписки и отправляете. Вторая группа сервисов – SMTP сервисы, предоставляющие только адрес. Через них можно сказать: «Отправьте вот это письмо вот этому покупателю».

Отдельно надо выделить Amazon SES - он самый дешевый, но у него нет возможности отслеживтать статистику. То есть, он не дает информацию о доставленных письмах и о возвратах. Я думаю, что это вопрос времени.

На всякий случай, поясню, почему нельзя высылать письма напрямую через сайт. Первое – вы, скорее всего, не сможете отследить процент возвратов, процент доставленных писем и причины отказов. Кроме того, крупные почтовые сервисы, такие как: mail.ru, gmail обычно фильтруют незнакоме IP адреса, которые отправляют на адреса много писем. Соответственно, после того, как число подписчиков с какого-то сервиса превысит 100 или 200 тыс. человек, они просто перестанут получить ваши письма.

Что касается KPI - существуют следующие семь ключевых показателей: 1. количество отправленных писем; 2. количество доставленных писем; 3. количество открытых писем; 4. количество отписок; 5. количество переходов по ссылкам из писем; 6. количество полезных действий; 7. конверсия на сайте.

Выделю два самых важных. Первое – доля полезных писем на одно письмо. Например, если вы отправили 10 писем с рекомендацией купить аксессуар, и три из них привели к покупке - это гораздо лучше нежели, если бы у вас было пять покупок на сто писем. Потому что конверсия выше, полезность такого письма выше. Втрое – это доля отписок на одно письмо. То есть, мы послали 10 тысяч писем, у нас 10 пользователей отписалось, соответственно у нас 0,01% отписан. Первый показатель показывает, насколько востребован тот контент, который мы даем пользователю, насколько он реагирует правильно на то, что мы ему даем.

Если девятый показатель растет, то получается, что совсем неправильно идет рассылка. Восьмой показатель – это признак юзабилити, признак качества подбора товара.

В заключение, я призываю построить график всех, кто будет делать рассылки для пользователей - это процент отписок по темам рассылок. Например, синее – это процент отписок по рекомендации похожих товаров. Красное – процент отписок при письме по сервису. Здесь мы видим, что упал процент отписок о товаре. Мы стали давать картинку товара, который покупал пользователь. Он стал быстрее вспоминать: «Да, я действительно покупал». И классифицировал это письмо, как не спам и с большим удовольствием откликался на это. Если у нас будет скачек на графике, это значит, что у нас что-то плохо. И последнее – это полезные действия. Это для полезных действий, совершенных на одно письмо. Обращу внимание на лист ожидания. Этот скачек связан с рекомендацией похожих товаров на тот, которые ожидал пользователь. Это хорошо. На этом слайде мы боремся за то, чтобы доля полезных действий была максимальной. В идеале каждому пользователю письмо со 100% конверсией.

Спасибо за внимание!

Вопросы аудитории:

- Я так и не понял, почему мы не должны рассылать письма сами? Какой процент недоставленных писем?

- В пределах 10%. Представьте, что вы теряете 10% прибыли.

- А почему так много?

- Потому что сами делаете всю работу.

- Не соглашусь. Я знаю, что когда сами делаем, то процент не доставленных писем меньше одного.

- Давайте говорить вот о чем. Усилия надо вкладывать не в писательство, а в построение продающих процессов.

- Чаще всего в маленьком интернет-магазине оптимизацию Google analytics осуществляет отдельный специалист. То есть, все перечисленные выше аналитические системы придется делать самостоятельно.

- Я говорил том, что сайт надо делать, когда уже сами процессы по юзабилити рассылок есть. Это не то, на что нужно тратить свои ресурсы в первую очередь.

- Соглашусь.