Что могут рассказать карты лояльности и история покупок?

Программы лояльности — распространённый маркетинговый инструмент, который компании используют для сбора информации о клиентах, анализа их предпочтений, предоставления персональных скидок и бонусов. Такие программы позволяют повысить уровень удовлетворённости клиентов, лояльность к бренду, а также увеличить доходы компании.

Из-за высокой конкуренции, особенно в крупных городах, ритейл-маркетологи стараются создавать разнообразные программы лояльности. Обычно они состоят из двух частей: публичной и скрытой.

Публичная часть — это накопления и отчисления по каким-либо правилам и условиям. Например, скидки на все товары при достижении определённой суммы покупок. Магазины предлагают кэшбеки, скидки и акционные товары, и чтобы получить право на эти бонусы, покупателю достаточно внести свои данные и пользоваться приложением либо физической картой. С точки зрения бизнеса эта часть программы рассматривается как инвестиция.

Скрытая часть — это стратегия целевого маркетинга. История покупок клиента привязывается к аккаунту после авторизации и специалисты получают доступ к изучению его поведения. Маркетологи прогнозируют, какие скидки будут привлекательны для клиентов, когда они планируют совершить следующую покупку и какие товары эффективнее им предложить. Это помогает сформулировать и отправить персонализированные предложения в наиболее подходящее время. Целью данного этапа является увеличение повторных продаж, удержание клиентов и повышение прибыли.

Какие данные предоставляют карты лояльности и история покупок?

Анализируя карты лояльности и историю покупок, можно извлечь следующие данные о клиентах:

Покупательские предпочтения: услуги и товары, которые интересны конкретному клиенту, любимые бренды и категории товаров.
Поведенческие данные: частота покупок и использования карты лояльности, какие акции и скидки привлекают покупателя, какие промокоды он активирует, какие товары покупает вместе, какие каналы коммуникации предпочитает.
Демографические данные: пол, возраст, месторасположение торговой точки, которую клиент посещает чаще других.
Частота покупок: сколько раз клиент пользуется услугами компании за определённый промежуток времени, с какой периодичностью посещает магазин и сколько времени уделяет этому.
Средний чек: сумма, которую клиент тратит за одну покупку.

Как их использовать для привлечения новых клиентов?

Использование информации о картах лояльности и истории покупок может стать успешной стратегией привлечения потенциальных клиентов. Такие способы требуют тщательного анализа и глубокого понимания потребностей целевой группы, а правильное применение этих данных может повысить эффективность маркетинговых кампаний и привлечь новых клиентов. Вот несколько из них:

Создание персонализированных предложений и акций, которые будут наиболее интересны новым клиентам — на основе данных о предпочтениях и поведении уже существующих покупателей.
Поиск и привлечение похожих потенциальных клиентов, используя таргетированную рекламу и маркетинговые кампании.
Создание реферальных программ, которые поощряют действующих клиентов привлекать новых, предлагая им скидки и бонусы.
Сегментация аудитории на основе данных о клиентах и разработка специальных предложений для каждого сегмента.

Метрики для измерения эффективности программы лояльности

Начать анализ стоит с оценки вовлечённости клиентов в программу лояльности, влияния баланса баллов на покупательскую активность и средний чек.

Чтобы рассчитать показатель вовлечённости, необходимо изучить три аспекта:

процентное увеличение числа клиентов, использующих программу,
количество повторных покупок,
посещаемость физического либо интернет-магазина.

Важно оценить, как накопление баллов влияет на покупательскую активность участников программы лояльности. Если клиенты получают баллы, но не используют их, это свидетельствует о том, что бонусная программа работает неправильно. Для анализа необходимо определить среднюю скидку, предоставляемую участникам программы, динамику начисления и использования баллов, а также сумму баллов всех клиентов.

Размер среднего чека также используется для оценки эффективности программы лояльности и её влияния на поведение клиентов. Например, демонстрируя, как она стимулирует покупателей совершать более крупные покупки и приобретать дополнительные товары или услуги.

Этого способа достаточно для всесторонней оценки эффективности программ лояльности. Однако для более глубокого анализа можно использовать сводный отчёт. Его структура зависит от целей маркетолога.

Преимущества программ лояльности

“Сарафанное радио”. Покупатели склонны рекомендовать компании своим друзьям, когда они удовлетворены условиями программы лояльности (и, в первую очередь, качеством продукции и сервисом), что привлекает новых клиентов. Например, программа "Пригласи друга и получи баллы" выгодна как для клиентов, так и для их друзей.
Укрепление отношений с брендом. Присоединившись к программе лояльности, пользователи могут получить, например, приветственные бонусы, повышенный кэшбек, персональные предложения, баллы и скидки. Это увеличивает вероятность повторных продаж, удерживая клиентов и повышая их лояльность.
Деанонимизация клиентов. Соглашаясь на участие в программе лояльности, пользователи предоставляют компаниям доступ к личной информации, такой как предпочтения, история покупок, средний размер чека и контактные данные. Это позволяет компаниям отправлять электронные письма, создавать специальные предложения, рассчитывать и оценивать размер прибыли, которую клиент принесёт компании.
Повышение среднего чека. Например, покупатели, совершившие покупку на сумму более 100 рублей, получают скидку в размере X%. Это побудит потребителей, которые положили в свою корзину продукцию стоимостью 90 рублей, добавить туда ещё несколько товаров и приобрести их. Кроме того, участникам программы лояльности начисляются баллы в зависимости от суммы их покупок, которые можно использовать при последующих заказах.

Минусы программ лояльности

Финансовые затраты для бизнеса. Компании могут нести существенные финансовые потери, если программы лояльности будут предусматривать регулярные массовые скидки для всех клиентов, кроме того, самим покупателям такие бонусы будут быстро надоедать. Вместо этого следует использовать персонализированные предложения, чтобы мотивировать совершать повторные покупки.
Временные затраты. Для достижения успеха эффективные программы лояльности требуют много времени и тестирования.
Нужда в инфраструктуре и экспертах. Для запуска программ лояльности необходимы специалисты, которые понимают, как устроены данные процессы, умеют управлять ими и отвечать за ключевые показатели эффективности.

Но грамотное планирование и реализация программ лояльности помогут достичь желаемой эффективности и нивелировать существующие недостатки.

Как создать эффективную программу лояльности?

Это может оказаться непростой задачей. Один из самых важных пунктов — упростить для клиентов процесс получения вознаграждений с помощью простых и понятных правил. Ещё одним важным фактором является предложение разнообразных уникальных преимуществ, которые смогут привлечь более широкий круг клиентов, например, эксклюзивные скидки, ранний доступ к новым продуктам, бесплатная доставка, VIP-статус клиента, различные подарки — всё то, что выгодно выделяет компанию на фоне конкурентов. Наконец, использование технологий для поддержки программ лояльности может способствовать вовлечению клиентов и обеспечить быстрое и эффективное предоставление бонусов. Например, использование приложений и веб-сайтов для отслеживания поведения клиентов, а также социальных сетей и маркетинга по электронной почте для продвижения программы и поощрения участия в ней.

Для хранения и обработки информации, которая используется для программ лояльности, рационально внедрять корпоративное хранилище данных. Разработка программного обеспечения для бонусных программ требует использования различных инструментов, ведь для их запуска необходимо собрать множество информации о клиентах, очистить и систематизировать данные, обеспечить их качество и безопасность. Далее — проанализировать этот массив информации, чтобы получить верные результаты о предпочтениях клиентов и других показателях. Для прогнозирования спроса, покупательского поведения и оптимизации цен будет эффективным использование машинного обучения.

А для решения этих задач рациональным будет использование комплексного решения по управлению данными, которым является продукт нашей компании — QuAnt DM. Он состоит из модулей как собственной разработки, так и с привлечением open-source решений, и бесшовно интегрируется в существующие системы заказчика. Работа модулей QuAnt DM сможет покрыть все поставленные задачи по сбору, хранению, анализу данных для успешного запуска эффективных программ лояльности.

Ключевые тенденции в сфере бонусных программ

В ближайшие годы ожидается рост популярности карт лояльности, особенно премиальных. Предполагается, что количество карт с кэшбеком будет расти быстрее других. Однако потенциал роста зачастую ограничен отсутствием инфраструктуры для приёма бонусных карт в небольших городах, там для распространения программ лояльности в качестве важного инструмента рассматриваются франчайзинговые проекты.

Технологические решения становятся всё более сложными. Ожидается, что на рынке будут доминировать компании, которые готовы инвестировать в свои продукты и постоянно их совершенствовать.

Программы лояльности уже давно вошли на рынок маркетинга и играют ключевую роль в удержании постоянных клиентов и вовлечённости новых, а также поддержании их уровня удовлетворённости, поскольку они стимулируют клиентов оставаться лояльными к определённому бренду, а не переключаться на конкурентов. Более того, программы лояльности позволяют компаниям устанавливать более прочные отношения с покупателями.