Программа Цепочек вместо Программы Лояльности

Одной из задач при запуске программ лояльности в рознице является составление точного потребительского профиля клиентов. В отличие от покупателей, известных только по чекам (разовым покупкам), клиенты являются домохозяйствами, осуществляющими более-менее регулярные покупки в данном магазине. Я хотел описать идею, которая может частично заменить программы лояльности в розничной торговле. Ее отличие в малой стоимости запуска. Впрочем, об этом позже.

Традиционные программы лояльности

Для начала давайте рассмотрим все причины, по которым сеть запускает программу лояльности (ПЛ).

  1. Возможность контактировать с клиентом даже когда он находится вне магазина. В том числе, возможность связать эккаунт в онлайн-магазине с оффлайновыми покупками.
  2. Возможность предлагать товары (купоны, скидки, бандлы) более таргетированно.
  3. Возможность анализа покупок клиента за все время его участия в программе лояльности.
  4. Повышение склонности покупателя к бренду (отчасти, за счет принадлежности к клубу избранных).
  5. Стимулирование повторных покупок (например, за счет накопления баллов).
  6. Получение дополнительной прибыли за счет реализации предыдущих пунктов.

Никаких других причин я не вижу. При этом, запуская ПЛ, розничная сеть сама себя обрекает (берет обязательство) на несколько лет поддержки этой программы, так как инвестиции в запуск программы значительные, горизонт окупаемости спрогнозирован на уровне 5 лет, а по итогу не наступает никогда.

Давайте рассмотрим условия, при которых работают все перечисленные выше элементы программ лояльности.

Контакты вне магазина

Это, пожалуй, самое важное в ПЛ. Для того, чтобы контакты происходили, необходимо а) получить действительно правильные контактные данные и поддерживать их в актуальном состоянии; б) разработать и применять стратегию контент-маркетинга; в) установить связь со вторым пунктом — таргетированными офферингами.

К сожалению, получение контактных данных не всегда реализуемо. Обычно участник ПЛ заполняет от руки анкету, и данные никак не проверяются. При смене емейла или телефона (а они в среднем меняются у 50% базы через год) никто не будет исправлять свои данные. Особенно в свете некоторой паранойи государственных масштабов, получение ПИ становится довольно проблематичным. Таким образом, лишь часть участников действительно может быть доступна через этот канал. Кроме того, все контактные данные всех программ лояльности ритейлеров в России являются нелегальными. Это следует из требования ФЗ-152 о сборе данных удостоверяющих документов (паспорта).

Стратегию контент-маркетинга обычно не разрабатывают. Буквально 1-5% всех ПЛ имеют такую стратегию. В результате послания от розничной сети приходят довольно сумбурные и нерегулярные; владельцы емейлов перенаправляют эту почту в спам, а СМС с телефонных номеров блокируют.

Связь с системой создания персональных предложений крайне важна. Ведь пользователь будет заинтересован в коммуникациях с компанией, не только если контент полезен, но и если он чувствует персональное отношение, если контент будет релевантен именно его потребностям и привычкам потребления. Для того, чтобы это работало, по крайней мере надо разработать систему для создания этих офферов.

Таргетирование

Сбор данных о покупках выливается в необходимость поддержки больших баз данных. Это действительно Big Data — огромные объемы, быстрое накопление данных. Требуется отдельное оборудование (как правило, Hadoop-кластеры), и несколько специалистов для поддержки. Аналитика требует найма нескольких data scientists. Выделенный маркетолог интерпретирует получаемые модели поведения и разрабатывает (совместно с экономистами и юристами) новые персонализированные предложения.

Если у вас получилось 10 сегментов по образу жизни, то даже при условии совершенно эквивалентного уровня жизни во всех регионах и ассортимента во всех магазинах, маркетолог должен разрабатывать примерно 200 офферов в месяц, 2000+ в год.

Мало в каких компаниях хватает на это бюджета.

Аналитика

Зачем делать аналитику? Собственно, на основе анализа покупок можно получить много полезных указаний по коррекции бизнес-процессов. Например,

  • Оптимизация ассортимента
  • Оптимизация логистики
  • Оптимизация торгового зала

К сожалению, ПЛ обычно покрывает около 30% всех покупателей, причем по определению более лояльных, и поэтому выводы на основе этой аналитики надо использовать с большой осторожностью.

Ну, и если идти до конца — какая из сетей в России использует всю аналитику по покупкам так, как это делает Tesco? Я о таком не слышал.

Лояльность к бренду

Неизмеримая вещь — лояльность к бренду. Опыт зарубежных сетей показывает, что снижение цены в соседнем магазине сводит всю лояльность на нет.

Повторные покупки

Накопление баллов стимулирует повторные покупки и способствует увеличению корзины. Важно, конечно, соблюсти баланс, чтобы это накопление имело смысл для клиента.

ROI

Какую же прибыль мы можем реально получить от использования ПЛ? Получается, что стимулированием за счет купонов мы эту прибыль не очень-то увеличиваем. Опосредованно можно уменьшить общие затраты — за счет аналитики логистики и оптимизации ассортимента, например. Мне очень интересно посмотреть на расчеты, приводимые для обоснования программ лояльности.

Итак, мы рассмотрели некоторые недостатки традиционных программ лояльности. Что же я предлагаю взамен?

Аналитическая альтернатива программе лояльности

Мое предложение с точки зрения бизнес-процесса выглядит следующим образом:

  • На каждом чеке печатается его номер в виде штрих-кода, стандартного для сканера на кассе.
  • Если покупатель предъявляет на кассе чек от предыдущей покупки, ему бесплатно выдают пакет для упаковки.
  • Предыдущий чек забирают (выкидывают).

Таким образом, мы добиваемся составления цепочек покупок, позволяющих анализировать не покупателей, а клиентов.

Явным преимуществом такой Программы Цепочек (ПЦ) является низкая стоимость ее запуска. Вторым немаловажным фактором является малое время, требуемое на ее запуск, и возможность прекращения в любой момент. ПЦ можно запускать отдельно в каждом из магазинов сети по мере необходимости на срок около трех месяцев.

Какие задачи ПЛ может решить ПЦ?

  1. Контакты с клиентом вне магазина — нет, поскольку никаких персональных данных в ходе ПЦ не собирается.
  2. Таргетированные предложения — не совсем, так как нет возможности связаться с клиентом вне магазина. Однако, на кассе можно генерировать уникальные купоны, поскольку история предшествующих покупок привязана к чеку.
  3. Аналитика. Вот в этом отношении ПЦ выигрывает. Как было отмечено выше, ПЛ вовлекает около 30% клиентов, в то время как ПЦ потенциально может вовлечь до 75%. Таким образом, мы сможем выстроить цепочки потребления для значительного количества клиентов, для всех покупок — крупных и мелких. Если Программа Цепочек функционирует 3 месяца, то, с учетом краевых эффектов, это даст нам возможность построить точные потребительские сегменты для данной торговой точки.
  4. Лояльность бренду, вероятно, не вырастет, но уж точно не упадет.
  5. Повторные покупки не стимулируются.
  6. ROI в явном виде никак не изменится.

Подводя итог, Программа Цепочек может быть хорошим экспериментальным полигоном для департамента аналитики, если таковой есть в розничной сети. Для ее запуска требуется минимальная настройка кассовых аппаратов, и 10-и минутное обучение кассиров.