Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Вопросы Проекты Вакансии
Мы помогаем делать интернет-маркетинг эффективнее.
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
Лучшие проекты за неделю
31
Битрикс24

Битрикс24

www.bitrix24.ru

16
Tados

Tados

tados.ru

15
YAGLA

YAGLA

yagla.ru

13
myPreza

myPreza

mypreza.ru

12
Devicerra

Devicerra

devicerra.com

12
Perezvoni.com

Perezvoni.com

perezvoni.com

11
Expresso

Expresso

www.expresso.today

9
Reader

Reader

Интернет-журнал о современных технологиях.

9
THE NN

THE NN

thenn.ru

Показать следующие
Рейтинг проектов
Подписывайтесь на Спарк в Facebook

Как сегментировать базу контактов для e-mail рассылок?

175 0 В избранное Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Как интернет-маркетологу уловить нужный момент? Когда можно ненавязчиво напомнить? Когда стоит давить на полную? А когда забыть о бывшем покупателе?

Помните захватывающие сцены из фильмов? Опасность. Невероятно милая блондинка сейчас упадёт с крыши дома и разобьётся. В последний момент приходит герой и спасает горе-барышню. Все счастливы.

Жизнь интернет-маркетолога не лишена экшна. Вы вот-вот потеряете Клиента. Мгновение — и он забудет о вас навсегда. В последний момент отправляете ему купон на огромную скидку. Клиент спасён. Все счастливы.

Но как интернет-маркетологу знать о намерениях Клиента, чтобы вовремя его спасти?

Для этого нужен анализ баз данных и сегментация.

Сбор данных для сегментации

Данные для e-mail рассылок нужно собирать со всех источников. Накопленная статистика продаж за 3 года. Регистрации на сайте. Онлайн- и оффлайн-покупки.

Все это бережно накапливается и сохраняется в:

  • базах данных — CRM, ERP или CMS;
  • системах аналитики — Google Analytics, Яндекс.Метрика;
  • в файлах Excel.

Чтобы правильно собирать информацию о Клиентах, ответьте на такие вопросы:

  • Какой % базы не покупает?
  • Какой % базы покупает только 1 раз?
  • Какой % базы покупает больше 1 раза?
  • Как часто покупают мои Клиенты?
  • Когда перестают покупать?
  • Что именно покупают?

Чтобы не запутаться в базе, у вас должен быть уникальный идентификатор Клиента — id. Вы можете присваивать свой внутренний идентификатор. Можете использовать телефон или email.

xscr_1-644-610x185.jpg.pagespeed.ic.j_pU

Собирайте данные по таким правилам:

1. Делите выборку на очевидные сегменты. Например, опт/розница.

2. Если ваши сотрудники покупают что-то для себя в вашем магазине, заставляйте их делать заказы с корпоративного ящика, чтобы было легко отделить их от общей массы Клиентов. Иначе, если таких заказов достаточно много, в малом и среднем бизнесе это искажает данные и адрес сотрудника попадает в категорию самых лояльных Клиентов. Корпоративные адреса можно легко отфильтровать, тогда останется только чистый список Клиентов.

3. Отдельно отмечайте заказы от партнёров-рефералов, чтобы при необходимости легко отделить их от «обычных» Клиентов.

4. Сохраняйте статусы заказов (выполнен/отменён по нашей вине/отказ Клиента).

5. (Необязательно): сохраняйте информацию о содержании заказов — какая группа товаров.

Структура базы данных

После того, как база собрана, начинаем её чистить и структурировать.

Часто можно выделить такие полезные поля в списке Клиентов:

  • номер заказа;
  • e-mail (в идеале — id Клиента);
  • дата заказа;
  • статус заказа;
  • сумма заказа;
  • содержание заказа: тип товара.

Это данные, с которыми можно работать. Но их бывает недостаточно. Добавьте поля, которые можно вычислить самостоятельно:

  • Количество заказов
  • Количество уникальных заказов
  • Количество выполненных заказов
  • Дата первого и второго заказа
  • Дней между заказами 1 и 2
  • Год и месяц текущего заказа
  • Год и месяц 1-го заказа
  • Месяцев и дней с первого заказа
  • Уникальный заказ или второй заказ за 1 день

Вручную это сложно создать. Нужен Excel, время сотрудников и компьютер с большим объёмом оперативной памяти. Легче обратиться к программисту и попросить его добавить эти поля.

Когда список готов, начинаем структурировать данные под потребности маркетинга.

1. Структура базы по количеству заказов

Определяем, кто не покупает никогда, кто покупает только 1 раз и т.д.

Используйте сводную таблицу:

xscr_2-610x162.jpg.pagespeed.ic.wIVALfgw

В ней вы видите распределение заказов по базе Клиентов. Смотрите другие примеры использования сводных таблиц в интернет-маркетинге.

2. Когда люди перестают покупать?

Чтобы узнать это, используйте когортный анализ. Это инструмент, который позволяет маркетологу заглянуть в будущее. Определяет вероятность повторных покупок. И жизненный цикл Клиента. Когда люди перестают покупать?

Как работает когортный анализ?

Например, у нас есть группа людей, которые сделали первую покупку в январе. Это отдельная когорта. Сводим статистику по этой группе. Выясняем, что большинство таких людей совершили повторную покупку в марте и мае. После этого ничего не покупали.

Берем следующую когорту. Люди, которые впервые купили в феврале. Они покупают снова в апреле и июне. И уходят.

По такому же принципу анализируем всех покупателей. Находим тенденцию — Клиенты совершают по 2 повторные покупки. Через 2 и 4 месяца после первой. А потом склонны не возвращаться в магазин.

Можно делать вывод, что все покупатели в будущем будут вести себя так же.

Это идеальная ситуация. В жизни поведение пользователей сложнее. Но в нем есть закономерности. Когортный анализ показывает эти закономерности и дает прогноз на будущее.

Как использовать когортный анализ для сегментации базы?

Колонка слева — год первого заказа Клиентов. Колонка справа — сколько месяцев прошло с первого заказа.

Получаем такую таблицу:

xscr_3-610x230.jpg.pagespeed.ic.YbzhXhC5

Каждая строчка таблицы — информация по месяцу и году. Когда люди, которые пришли в первый раз в январе 2014 года, перестали покупать?

Для чего это нужно? Чтобы понять цикл покупки. Например, вы видите закономерность, что люди умирают в базе через 6 месяцев. Это есть ваше узкое место. Место для экшна. У вас есть 6 месяцев, чтобы реанимировать Клиента. Дальше человек не будет покупать.

xscr_4-644-610x188.jpg.pagespeed.ic.9sBh

После того, как вы собрали и структурировали данные, можно создавать сегменты для рассылки.

Совет! Срезы по базе делайте не чаще, чем 1 раз в квартал. Делать чаще нет смысла. Воронка не успеет поменяться.

Критерии для сегментации

Универсальные сегменты для рассылок:

  • one-time-buyers — люди, которые купили только 1 раз;
  • те, кто не смог купить — только зарегистрированные пользователи;
  • покупал давно, но перестал;
  • делал 2 и больше покупки и перестал;
  • лояльные Клиенты.

Это готовые списки для рассылок, которые можно улучшить с помощью анализа баз данных.

Например, берём сегмент one-time-buyers. Делим его на 2 группы: недавние покупатели и люди, которые сделали покупку давно.

xscr_5-610x287.jpg.pagespeed.ic.-XHEVm6t

Повторяем действие для сегмента людей, которые никогда не покупали. Оставили email недавно или давно.

xscr_6-610x315.jpg.pagespeed.ic.z5piLGId

Получили 4 сегмента для рассылки. Отправили письма. Результаты могут быть разными. Конверсия по сегментам наших Клиентов отличается в 10 раз.

xscr_7-610x186.jpg.pagespeed.ic.mc6-R_pB

Что делать с новыми сегментами? Дальше вы можете настроить систему триггерных емейлов. И автоматически отправлять реанимационные письма Клиентам, которых можете потерять. Читайте подробный кейс об автоматизации e-mail маркетинга.

Понимайте Клиентов лучше. Отправляйте хорошие письма в правильный момент. И продажи вырастут.

Узнайте больше о том, как создавать эффективные рассылки на курсе по e-mail маркетингу

0
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Читайте далее
Загружаем…
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать