Как создать эффективную программу лояльности

Большинство современных потребителей «пронумерованы»: у каждого из нас есть свой «код», и это не цифры паспорта или ИНН – это номер мобильного телефона. Такими мыслями с участниками Big Trade-Marketing Show поделился во время выступления Андрей Безгубенко, Генеральный конструктор XRM® Microsoft V-TSP, Президент «E-Консалтинг». 

Наблюдения за характером заданий, которые поступают разработчикам, по мнению эксперта, говорят о том, что заказчику нужны способы «слежения» за людьми: интерес представляют данные о вкусах и предпочтениях человека, о его деятельности в социальных сетях, о круге знакомств и т.д. И узнать их не представляет сложности с помощью номера «мобильника». 

«Ваши личные данные мы можем вычислить по номеру телефона, под которым вы регистрировались в любой социальной сети. А зная, что это ваши личные данные, мы можем использовать историю ваших лайков за 2 года (это открытая информация), которые расскажут об уровне вашего дохода, вашей перспективности, и вообще о том, кто вы, что вам можно предлагать», — считает Андрей Безгубенко. 

При этом г-н Безгубенко призывает не драматизировать ситуацию, а превратить ее в преимущество: именно такая тотальная осведомленность о заказчике помогает создать предложение товаров и услуг, которое будет рассылаться не «по всей базе», а конкретному кругу людей, являясь для них наиболее потенциально интересным. Ведь главной целью любой эффективной программы лояльности является получение максимально полных данных о предпочтениях и поведении клиента для анализа, прогноза и маркетингового воздействия. 

«Must have» инструментами создания эффективной программы лояльности докладчик считает биллинг (возможность для возможность для гибкого, точного и быстрого учета вознаграждений), омниканальную платформу маркетинговых коммуникаций (позволяет формировать четко таргетированные кампании), аналитическую платформу (поможет сделать анализ «черного ящика» клиента с целью формирования эффективной механики маркетинговых программ) и гибкий конструктор правил бонусов программы лояльности (вознаграждение клиентов за значимые для компании действия, формирование принципов и механики стимулирования продаж продуктов для достижения коммерческой эффективности программы лояльности). 

В качестве примера применения аналитической платформы эксперт приводит изучение соотношения друзей и подписчиков в Facebook. Если у человека 800 друзей и 74 тысячи подписчиков, его можно считать «опасным человеком», которого читает пол-Украины, и если ему что-то не понравится, то можно получить огромную волну негатива. Следовательно, риск обслуживания такого покупателя будет очень высоким. Другая ситуация: у человека 5 тысяч друзей и 4 подписчика. «Это нормально: вы никому не интересны, - шутит Андрей Безгубенко. - От вас все отписались, вы нормальный потребитель». Еще один вариант: у человека 94% публикаций в соцсети – это перепосты, собственных материалов фактически нет. Здесь компания имеет дело с «ретранслятором чужого мнения», которого можно простимулировать и использовать для передачи нужной информации. Не менее вероятна ситуация, когда у пользователя нет ни одного перепоста, а только собственные статьи. В этом случае можно говорить о генераторе контента, которого надо привлечь к написанию нужных для компании материалов. 

Все указанные инструменты имеются в решении XRM Loyalty, которое Андрей Безгубенко рекомендовал применять при создании программы лояльности бренда или сети. 

[XRM - термин, характеризующий следующий шаг в развитии CRM] 

Аналитический модуль: учимся понимать клиента

Аналитическая платформа решения XRM Loyalty отличается гибкими сценариями  использования инструментов BI, методов data mining, интеграции с социальными сервисами, а также инструментов офлайн-аналитики. С ее помощью можно максимально изучить профиль клиента и его поведение (не только покупки, но и действия, перемещение в торговом зале), сформировать тренды, построить гипотезы для  формирования адекватной программы лояльности, системы трейд-маркетинга и политики коммуникаций. 

Аналитический модуль: получаем данные 

Прежде всего, это анализ поведенческих моделей с применением алгоритмов data mining, который обеспечивает эффективные механизмы стимулирования продаж (включая cross-sale и up-sale) и удержания покупателей, в том числе, идентификацию возможной последней покупки. 

Кроме того, анализ цепочек покупок (с детализацией до строк чека), выявляющий тренды в покупательском поведении для принятия соответствующих решений и внедрения механик удержания или развития клиентов. В свою очередь, анализ оттока позволяет идентифицировать клиентов, склонных к уходу, для упреждающих действий; провести соответствующие акции, направленные на сохранение клиентов и дифференцировать эти акции для различных сегментов клиентов; спрогнозировать убытки, нанесенные оттоком клиентов. 

Аналитический модуль: анализ передвижения в торговом зале 

Аналитика по мобильному расположению, возможность которой предоставляет решение, позволяет собирать и интерпретировать данные сотовых, Wi-Fi и Bluetooth устройств, которые имеются у посетителей по ряду параметров с целью анализа путей конверсии для их оптимизации. Речь идет о количественных и качественных данных о поведении посетителей в пределах торгового зала (торгового центра) для эффективного взаимодействия с ними.  Идентификация посетителя может осуществляться также при помощи сканера RFID-меток или активного мобильного приложения на устройстве. 

Модуль использования RFID-меток 

Модуль использования RFID-меток, предполагающий наличие таких меток в торговом зале, позволяет отследить поставку и продажу товара, его инвентаризацию, перемещения персонала и покупателей. Руководство торговой точки может наблюдать за всеми процессами, происходящими в магазине в любой момент времени и при необходимости оптимизировать товаропотоки с целью повышению прибыли. Еще одно преимущество применения RFID-меток - простая и быстрая инвентаризация. Если раньше этот процесс мог заниматься в магазине неделю, то теперь он сокращается до 1 часа. При этом практически исчезают ошибки персонала: благодаря меткам у них просто нет возможности внести в документы неправильное количество товара. Кроме того, повышается покупательский спрос благодаря «умным примерочным», анализу покупательских предпочтений, дисконтным программам. 

iBeacon: Bluetooth-маячки для Push-уведомлений 

Еще одна возможность, которую предоставляет решение – это использование Bluetooth-маячков iBeacon для отправки Push-уведомлений. Радиус действия таких маячков достигает 50 метров, поэтому они могут использоваться для информирования и привлечения в торговую точку проходящих мимо нее людей, так и для уведомлений  со специальными предложениями, персональными акциями на конкретной полке (стеллаже). Помимо этого маячки доказали свою эффективность в процессе геймификации маркетинговых активностей в торговом зале. 

Интеграция с сервисом мониторинга социальных сетей и форумов 

Возможность интеграции аналитической платформы с сервисом мониторинга социальных сетей и форумов Microsoft Social Engagement позволяет следить за уровнем лояльности к продуктам, брендам или конкурентам компании в социальных сетях, и анализировать текущую ситуацию на рынке в реальном времени. Тем более, что речь идет об общедоступном контенте, собираемом из социальных сетей (таких как Twitter, Facebook и YouTube), а также услугах по индексированию и группированию данных в ответ на поисковые запросы клиента. Важный момент: в случае, если клиент поставит «like» на новости или сообщении, которым с ним поделились, робот получит на короткое время доступ ко всем его данным, а также контактным данным его друзей. Данный сервис действует в социальных сетях Facebook, LinkedIn и ВКонтакте. 

Модуль эмоциональной удовлетворенности клиентов 

Данный модуль анализирует лицо покупателя с целью обнаружения широкого диапазона его чувств в торговом зале (месте обслуживания). Модуль  распознает  выражение  лица  в  качестве  входных данных  и  возвращает  их  через  набор  эмоций  для каждого лица  на  изображении,  а  также  ограничивающую  рамку для лица. Может использоваться для отслеживания реакции на действия персонала, получения обратной связи по поводу качества обслуживания, оценки сделанного клиенту предложения. 

Аналитический модуль: отчетность 

Решение позволяет получить более 60 видов отчетов с применением широкого набора алгоритмов, методик и метрик анализа продаж, сегментирования и кластерирования клиентов, включая: «Дырявое ведро», Жизненный цикл клиента, RFM анализ, NPS-анализ, CLV (ценность клиента), CSI (удовлетворенность клиента). В целом система динамической отчетности в XRM Loyalty позволяет получить полный срез информации для своевременного реагирования на изменения в поведении покупателей. 

Вовлечение клиента с помощью маркетинговых коммуникаций 

Полученные данные позволяют связать клиентские профили с ассортиментными группами товара для таргетированного воздействия в коммуникациях, формировать персональные предложения тысячам клиентов ежедневно, используя данные клиентского профиля и коммуникационные возможности системы для продвижения релевантному клиентскому полю в нужное время и в нужном месте. Для связей с клиентом решением поддерживается большое количество каналов коммуникаций: личный контакт (выставка, торговый зал, улица), Е-мейл (компьютер, телефон), SMS (телефон), мессенджеры (Viber, WhatsApp, Skype, Telegram, LINE, WeChat…), соцсети + приложение (комп., телефон), Push-уведомления, POS, банкомат (торговый зал), СМИ (издания, теле-радио), USSD меню мобильных телефонов, Авторизация в сети Wi-Fi. 

Proximity Marketing 

Предполагает  комплексное  использование  методов  идентификации,  каналов воздействия  в  зависимости  от  гео-локации  и,  соответственно,  целей уведомления клиента. Отслеживание  местонахождения  в  радиусе  от  10  км  до  1  метра  позволяет строить  соответствующие  сценарии  коммуникаций,  открывая  возможности для сервиса и стимулирования продаж. 

Мобильное приложение 

Еще одна возможность использования платформы для создания программы лояльности – с помощью мобильного приложения. Установив приложение на свой смартфон, клиент получает личный кабинет, интегрированный с системой XRM® Loyalty, где отслеживаются начисленные бонусы по системе лояльности. Кроме того, в нем находится перечень активных маркетинговых акций; список персональных акций, скидок, персональные уведомления; Заказ подарков, система для проведения анкетирования клиентов, голосования клиентов; система аутентификации и защиты персональных данных клиентов Заказчика (логина и пароля, смена утерянных, подтверждение подлинности, блокирование, разблокирование); интеграция функции письма с сайта и заказа с сайта; просмотр истории покупок и вознаграждений, блокнот для списка покупок, социальная кнопка для информирования друзей. Настройки модуля позволяют хранить в Microsoft Dynamics CRM статусы клиентов, в какой из систем Viber, Whats Apр, Telegram они были обнаружены пользователями и как давно произошла последняя успешная доставка сообщения 

Модуль челленджей

Challenges  являются  специальными  предложениями  для  участников  программы: выполнение  определенных  условий  позволяет  участнику  выполнить  challenge  и получить полагающиеся за выполнение привилегии. Модуль  содержит  механизмы  отбора  участников,  привлечения  участников, регистрации  участников,  принимающих  приглашение,  а  также  статистику  по  всем участникам, по этапам, по привилегиям. 

Поэтому, подводя вывод всему вышеперечисленному, можно смело утверждать, что XRM Loyalty – один из эффективных инструментов создания действительно работающей программы лояльности. 

ТЕКСТ: Валерий ЛОБОВКО

Портал о розничной и оптовой торговле TradeMaster.UA

Присоединяйтесь к профессионалам торговли на нашей странице FB