Триггер и лояльность

Задачи этапа

• Напомнить клиенту, получившему положительный пользовательский опыт, о возможности купить у вас снова.
• Не допустить вторичного оттока клиентской базы.
• Обеспечить долгосрочную лояльность клиента и рост его LTV.
• В идеале — добиться от клиента рекомендаций нашего продукта или услуги.

Как мы говорили ранее, если пользовательский опыт клиента оказывается положительным, он продолжает с нами свое путешествие потребителя и переходит на этап «Триггер» (от англ. trigger — спусковой крючок) и «Лояльность», а конечной целью всех этих мероприятий будет осуществление повторной сделки.

Тогда:

Повторная сделка = Эффективные Триггеры и Лояльность = RFM + Качественные триггеры + Персонализация + Механика Лояльности + Борьба с вторичным Оттоком.

Количество предложений на рынке, с которыми сталкивается клиент, ежедневно растет. Согласно социологическим исследованиям, за последние 50 лет число сообщений, которые приходятся в день на одного человека, увеличилось в 60 раз. И если мы хотим выделяться в общем информационном потоке, то должны продолжать активно работать с клиентом, даже если он уже очень доволен нашим продуктом или услугой. В этом нам и помогают триггеры. Если говорить простыми словами, триггер — это напоминание клиенту о том, что было бы неплохо снова купить наш продукт или воспользоваться нашей услугой.

6.1. Типология триггеров

Все триггеры делятся на три большие группы.

Группа 1: триггеры-каналы

Эти триггеры работают через каналы маркетинга. Например, через e-mail спустя какое-то время после совершения сделки, контрольного звонка в формате «А все ли вам понравилось?», смс-рассылки, сообщения в личном кабинете или в приложении мобильного телефона. Переоценить важность триггеров-каналов невозможно.

Контрольный звонок

Триггер в формате контрольного звонка хорошо работает с дорогостоящими товарами. Например, автомобилями. Этот триггер активно использует корпорация Renault Group: через три месяца после совершения продажи дилерские центры Renault звонят владельцу автомобиля и узнают, доволен ли он опытом использования.

Почему этот триггер так важен? После совершения покупки, на этапе пользовательского опыта, клиент проходит через маленький подэтап — демонстрацию купленного важным для него людям — лицам, влияющим на решение потребителя, или ЛВР. Если эти люди усомнятся в ценности продукта, клиент и сам может разочароваться в своей покупке. Не поддерживая коммуникацию, мы оставляем клиента один на один с «монстрами» в его голове и головах важных для него людей.

Как с этим правильно работать? Например, спустя три дня после покупки мы звоним клиенту и спрашиваем, удалось ли ему показать кому-нибудь то, что купил. И если мы слышим, что клиент показал покупку и она не очень понравилась его окружению, то мы считаем это скрытым послепродажным возражением и начинаем с ним работать. Если мы не объясняем клиенту, почему эти возражения неверны, то рано или поздно мы его потеряем.

Если говорить о B2B-секторе, то здесь часто возникает следующая ситуация. Продавец закрывает новую сделку, продукт отгружен дистрибьютору или дилеру. Работа выполнена хорошо. Через какое-то время дистрибьютор или дилер звонит и просит забрать продукт назад. Когда компания начинает выяснять причину возврата, она часто получает не совсем рациональные ответы, например, что товар не понравился генеральному директору. Избежать таких ситуаций тоже помогает послепродажная коммуникация.

В нашей практике был клиент, который продавал ювелирные украшения в мультибрендовые салоны. Часто бывало, что управляющий конкретного салона принимал решение приобрести партию украшений, а директор всей сети критиковал сделанный выбор. И, как результат, управляющий салона просил забрать часть нераспроданной партии назад. Если бы компания-производитель звонила в салон и грамотно работала с возражениями, то вероятность возврата товара сократилась бы.

E-mail-маркетинг или смс?

Допустим, клиент оформил заказ в интернет-магазине. Тут же ему на почту приходит письмо с благодарностью за заказ. Когда заказ собран и укомплектован, клиент получает информацию о том, что все готово к доставке. После прихода заказа в пункт выдачи или передачи курьеру клиент вновь получает уведомление. И уже после доставки заказа клиент получает письмо за подписью генерального директора или владельца компании с благодарностью за сделанный выбор, просьбой поделиться опытом использования и оставить отзыв. Высылая большое количество поддерживающих писем или смс-сообщений, вы создаете у клиента стойкое ощущение того, что о нем заботятся. Но самое главное — напоминаете ему о том, что он совершил покупку именно у вас.

В маркетинге такая стратегия называется Lead Nurturing, или «капельный маркетинг».

Настроить такие инструментальные триггеры несложно. Если в вашей компании работает человек, который хоть что-то понимает в программном коде, то проблем с настройкой онлайн-триггеров не будет. Можно просто интегрировать e-mail-маркетинговые машины или сервисы для рассылки смс-уведомлений в систему управления контентом на сайте и привязывать отправку таких писем или смс к определенным действиям пользователей.

Описанный выше способ отправки клиенту канальных триггеров связан с его поведением и пользовательским опытом, то есть user experience (UX). В то же время все большую популярность набирает более точный способ отправки канальных триггеров — анализ покупательского поведения, или transactional experience (TX). Основной моделью ТХ является так называемый RFM-анализ. Аббревиатура RFM образована от трех английских слов:

R — recency, или «недавность». Эта переменная показывает, сколько дней в среднем проходит между сделками худших, нормальных и лучших клиентов. Представим, что границы среднестатистического R варьируются от 20 до 40. Это означает, что наш лучший клиент покупает чаще, чем раз в 20 дней. Границы нормального торгового цикла — от 20 до 40 дней. А все, кто покупают реже, чем раз в 40 дней, могут быть отнесены к числу худших клиентов.

F — frequency, или частота. Эта переменная показывает, как часто — скажем, за год — клиент покупает у нас покупку. На первый взгляд может показаться, что R и F похожи. Но это совсем не так. Представим себе двух клиентов, которые за год совершили по четыре покупки каждый. Первый клиент покупал у нас равномерно, в среднем раз в 91 день. Его F = 4, а R = 91. Второй клиент ведет себя совершенно иначе. Он совершил первую покупку, затем через неделю вторую, еще через неделю третью и, наконец, спустя еще неделю — четвертую. В этот момент его F = 4, а R = 7. Такой клиент гораздо ценнее, чем первый. Но вот идет время, и до конца года второй клиент больше не совершает покупок. К концу года его R = 174, то есть он стал для нас гораздо менее ценным клиентом, чем первый. Он «выпал» из числа лучших клиентов. Если среднестатистические границы F варьируются от 2 до 5, то это значит, что лучшие клиенты совершают за период шесть и более покупок, нормальные клиенты — от двух до пяти покупок, а клиенты, совершившие одну покупку, могут считаться худшими или случайными.

M — monetary, или доход с клиента. Данная переменная показывает, сколько денег приносит нам данный клиент за одну покупку. То есть monetary — это, по сути, средний чек. Представим себе премиальный продуктовый магазин. Клиент приходит и покупает на 10 000 рублей. Его M равен 10 000. Во второй визит его средний чек равен уже 5000 рублей, а М равен 7500. Третья покупка — 3000 рублей, четвертая — 2000 рублей, пятая — 500 рублей, шестая — 80 рублей. К этому моменту его LTV равен 20 580 рублей, а M = 20 580/6 = 3430 руб. Что случилось с клиентом? Возможно, он разорился, но скорее всего, дела обстоят гораздо хуже: несмотря на то, что мы считаемся премиальным магазином, отношение клиента к нам похоже на отношение к ларьку, куда можно зайти за сигаретами и зажигалкой. Наш клиент «деградировал». Если граница среднестатистического М находится в интервале от 1000 до 5000 рублей, то «лучшими» клиентами мы будем считать тех, чей средний чек начинается от 5001 рублей, а «худшими» — 999 рублей и ниже. Всех остальных мы отнесем к «нормальным» клиентам.

Несложно посчитать, что RFM-анализ делит клиентскую базу на 27 сегментов (табл. 4).

Такая нарезка может быть использована двояко:

1. Как способ мгновенного анализа качества имеющейся у нас базы. Этот способ полезен при начале систематизации маркетинга, ранее работавшего без четких цифровых показателей, и позволяет быстро оценить потенциал дальнейшего роста продаж за счет имеющихся у нас клиентов. Ниже приведены два примера RFM-анализа, который мы проводили для наших клиентов. В первом случае мы видим довольно типовую картинку: «нормальные» клиенты преобладают, «очень хороших» и очень «плохих» клиентов сравнительно мало, имеется потенциал роста базы за счет некоторого количества так называемых спящих клиентов (например, клиенты, покупавшие на большие суммы и часто, но давно не посещавшие наш магазин).
2. Данная ситуация может показаться, на первый взгляд, менее привлекательной. Как мы видим, в базе множество худших клиентов, совсем немного клиентов, которых можно отнести к лучшим, а потому кажется, что потенциал роста скрыт в пробуждении спящих. Однако пристальное рассмотрение каждого сегмента показывает, что LTV худших и спящих сегментов очень низкий и не превышает 7% суммарной выручки. Таким образом, компании необходимо сосредоточиться на обслуживании текущих нормальных клиентов и активнее заниматься привлечением новых.
3. Способ недопущения вторичного оттока клиентской базы. Параметры RFM могут быть запрограммированы в вашу CRM-систему и служить условиями для отправки клиентам целевых сообщений. Например, если клиент находился в сегменте «лучших», но постепенно начинает «выпадать» из этого сегмента, скажем, по критерию R (то есть давно у нас не покупает), система может отследить этот факт и начать отправлять ему сообщения, нацеленные на совершение покупки в ближайшее время. Таким образом, с помощью RFM-сегментации CRM-система превращается из продвинутой записной книжки в настоящий и в значительной степени автоматизированный центр принятия решений для улучшения клиентского опыта.

Группа 2. Продуктовые триггеры

К этой группе триггеров мы относим сигналы, которые клиенту «подает» сам продукт или услуга. Известный пример — гигиенические принадлежности. Например, бритвы Gillette или зубные щетки Rich. В качестве индикатора пригодности одни имеют синюю полоску, а вторые — окрашенные щетинки. По мере использования продукта синий цвет тускнеет. Это служит пользователю сигналом к тому, что бритву или зубную щетку пора менять.

Из интересных российских практик можно отметить нашего клиента — компанию — производителя фильтров для очистки воды. Используя фильтр, клиент выставляет на крышке дату, когда картридж будет необходимо сменить. Сам фильтр в данном случае является «живым напоминанием» того, что в определенный момент потребуется купить новый картридж и снова принести компании деньги.

Бывают случаи, когда продуктовые и канальные триггеры плотно связаны между собой. Например, мобильная связь: когда деньги на счете заканчиваются, на номер клиента приходит смс с напоминанием о том, что надо пополнить баланс.

Группа 3. Триггеры, построенные на человеческой психологии

Эту группу триггеров сложно отнести к продуктовым или к канальным. Здесь взаимодействие с клиентом основывается на его психологических особенностях. Например, на стремлении к порядку, организации или коллекционированию. Маркетологи уже давно научились эксплуатировать эти склонности.

Самый известный пример — компания Kinder и шоколадные яйца Kinder Surprise. Бизнес-модель компании целиком построена на любви к коллекционированию. Или компания Макдоналдс: под запуск крупных кинопроектов она всегда делает линейку игрушек с главными героями, стимулируя повторные покупки. А если собрать все 12 номеров журнала Cosmopolitan, вышедших за год, и сложить вместе корешки, то можно увидеть секретную фотографию. Бизнес-модель на допродаже и страсти к собирательству построена и у компании Pandora: сам по себе браслет смотрится не так эффектно, если не докупать к нему бусины-шармы. Из российской практики — издательство «МИФ», книги которого нумеруются на форзаце, вызывая у клиента желание собрать целую серию.

Психологические триггеры помогают управлять тактикой повышения издержек переключения. Для примера возьмем разработку российских программистов, проект Wrike — недорогую систему организации корпоративного труда. Сразу после регистрации система начинает очень четко работать с клиентом на этапе бесплатного использования. Разработчики Wrike сделали что-то вроде интерактивного квеста, в который погружают каждого клиента. У квеста две задачи: первая — лучше познакомить клиента с системой, вторая — незаметно подтолкнуть клиента к расширению области пользования сервисом. Клиент начинает вносить больше задач, приглашать друзей, общаться.

Все это повышает издержки переключения. Клиент так плотно эксплуатирует продукт компании, что смена продукта на аналогичный или даже более дешевый влечет большие неудобства.

Уверен, что всем читателям, у кого есть дети, хорошо знакомы компании, предлагающие всякие игрушки по подписке. Например, компания D’Agostini. Эта компания выпускает, например, шахматы в стилистике Гарри Поттера, а первую фигурку дарит ребенку вместе с каким-нибудь детским журналом, прикладывая к нему инструкцию с подробными правилами игры. Из этих правил ребенок узнает, что фигурок должно быть 32, а значит, родители гарантированно «попали» на 31 покупку.

6.2. Механики лояльности

В связи с технологическим прогрессом и ростом объемов венчурного капитала порог входа во многие отрасли серьезно сокращается. Это ведет к росту конкуренции и, как следствие, повышению стоимости привлечения новых клиентов. В такой ситуации компаниям важно научиться работать с повторными покупками уже имеющихся клиентов, стимулируя их приобретать товары и услуги снова и снова. Как мы уже говорили, наличие положительного пользовательского опыта и продуманной системы триггеров являются для этого необходимыми условиями. Необходимыми, но недостаточными. Третья составляющая повторных покупок — эффективная программа лояльности.

Для начала поговорим немного о том, что вообще представляет собой программа лояльности — поскольку, несмотря на кажущуюся простоту, многие по-прежнему превратно понимают механизмы ее работы. Рассмотрим простой пример. У меня есть карта лояльности ресторана. Я получил ее за то, что совершил покупку выше определенной суммы. В сознании плохо знакомых с программами лояльности предпринимателей, сам факт наличия у меня карты лояльности и причитающейся к ней скидки должен гарантировать мои повторные покупки. Но это опасное заблуждение. У многих из нас дома пылится несколько десятков карт лояльности, которыми мы не пользуемся. В чем же дело? На самом деле карта лояльности — это «ключ», который позволяет компании связать мою личность и историю моих покупок, то есть отнести каждый чек к конкретному покупателю с тем, чтобы знать, что он в прошлом приобретал. В таком случае скидка, предоставляемая по карте, — это «плата» за мое согласие предъявить карту продавцу или официанту. Зная историю моих покупок в прошлом, компания может предположить, что я захочу приобрести в будущем. А такое прогнозирование повысит вероятность моих следующих сделок — вот это и называется лояльностью.

Вернемся в ресторан, владельцем карты лояльности которого я являюсь. Предположим, что во время 10 прошлых моих визитов я покупал в ресторане чай и кальян. Представим, что и в этот визит я заказываю чай и кальян. «Не хотите ли варенья с грецким орехом?» — уточняет у меня официант. Казалось бы, неплохая попытка совершить допродажу. Уж точно лучше, чем попытка сотрудницы Макдоналдса, которая однажды, видимо, задумавшись, предложила мне к мороженому морковные палочки. Несмотря на то что сочетание чая с вареньем кажется нам более удачным, чем сочетание мороженого с морковными палочками, на самом деле в обоих случаях мы имеем дело с одинаковой попыткой «проталкивания», то есть попытки навязать мне что-то, что я не люблю. Особенно если тем самым «кое-чем» в мои предыдущие визиты оказывался мед. Как должен был бы действовать официант в идеальном случае? Официант должен был бы попросить мою карту лояльности при приеме заказа (а не после, как это обычно делается). Приняв заказ, он ушел бы к своему кассовому терминалу и с помощью карты узнал бы, что меня зовут Илья. После того, как чай и кальян были бы «пробиты», терминал обратился к CRM-системе, и та передала бы информацию о том, что чаще всего с таким сочетанием я заказываю мед. «Илья (теперь он знает мое имя), вот ваши чай и кальян. Не хотите ли к чаю, как обычно, мед?» — чувствуете, совсем другой уровень сервиса, совсем другие перспективы совершить кроссел. Обратите внимание, что во всей этой ситуации за счет автоматизации практически полностью исключен человеческий фактор. Разумеется, официант может (хотя и не должен) знать имена постоянных клиентов и их предпочтения. Но, к сожалению, персонал не вечен, а система, хранящаяся в голове у официанта, является неотчуждаемой, а потому, строго говоря, не является системой вовсе. Любые знания, хранящиеся в голове у сотрудников, покидают компанию, как только компанию покидает обладающий ими сотрудник.

Есть основания предполагать, что описанная система хороша для B2C, но слабо подходит для В2В. Клиентов не так много, и даже может показаться, что у них нет и не может быть устойчивых предпочтений в товарах и услугах, которые воспроизводились бы с течением времени. Такой тезис справедлив лишь частично. Рассмотрим пример компании, имеющей широкий набор товарных категорий в своей ассортиментной матрице и продающей, скажем, строительные материалы строительным бригадам. Сложность построения программы лояльности для такой компании связана с тем, что конечные выгодополучатели, то есть лица, заказавшие стройку или ремонт, компании-производителю неизвестны. Таким образом, прогнозирование устойчивых сочетаний продукции оказывается затруднено — бригада может работать с несколькими домами сразу. Наш клиент, крупный производитель строительных материалов, нашел следующий выход из ситуации. На упаковке каждого продукта размещался специальный буквенно-цифровой код, который представитель стройбригады мог вбить на специальном сайте или в мобильном приложении. За каждый введенный код ему начислялись баллы, которые можно было обменять на акционные товары, посещение обучающих мероприятий, направленных на повышение квалификации строителя, или приятные сувениры. Каждый код при этом соответствовал определенной товарной категории. Процесс стройки обладает цикличностью, а следовательно, предсказуемостью: сначала фундамент, затем стены, затем крыша и т.д. Получив информацию о том, какие материалы закупила стройбригада, компания получала возможность сделать персонализированное предложение на товары, необходимые на следующем этапе стройки, предлагая купить их заранее с хорошей скидкой со склада, повышая тем самым оборачиваемость запасов и предсказуемость спроса. Обратите внимание, что такая модель позволяла выстраивать лояльность, даже не имея прямого контакта с покупателем.

Похожая модель лояльности может быть очень полезна и для компаний с дилерской моделью продаж. Не секрет, что управление дистрибьюторами — особое искусство, а их дисциплина и способность соблюдать правила часто оставляют желать лучшего. К нам обратилась крупная компания, занимающаяся производством и продажей через дилеров расходных материалов для салонов красоты. Каждый день торговые представители обходили такие салоны, предлагая продукцию. Отсутствие единой программы лояльности и унифицированных стандартов ведения СRM создавало для нашего клиента два вида рисков. С одной стороны, непрозрачность результатов работы дилера приводила к тому, что невысокие коммерческие результаты его деятельности становились очевидны лишь к концу месяца. Вместе с тем, что дилер не раскрывал информацию о посещенных им салонах, такая ситуация обрекала нашего клиента на запоздалые меры и фактическую невозможность применить к нерадивому дилеру санкции — ведь вся клиентская база была, по сути, у дилера, и он, оставшись недоволен такими санкциями, мог бы спокойно уйти к конкурентам. С другой стороны, коммерчески успешные дистрибьюторы тоже создавали угрозу. Продукт компании было несложно приобрести, и несколько самых наглых дистрибьюторов попробовали, установив с салонами хорошие отношения, наладить поставки аналогичной продукции из Китая и продавать их под своим брендом с большей наценкой.

В такой ситуации способность компании получать долгосрочную прибыль оказывалась под угрозой. Мы провели большую работу по унификации и стандартизации использования CRM среди всех дистрибьюторов, что позволило компании начать агрегировать данные по салонам и держать такой ценный актив, как клиентская база, под своим контролем. Одновременно созданная программа лояльности для мастеров салонов позволила начать устанавливать взаимоотношения между ними и компанией напрямую, повысила управляемость и, как следствие, экономическую эффективность дистрибьюторов.

Иногда статистика повторных продаж способна выступить для нас источником неожиданной информации и отправной точкой для формирования условий программы лояльности. К нам обратилась компания, занимающаяся продажей и установкой систем видеонаблюдения на крупных предприятиях. В компании не было не только программы лояльности, но и прописанных процессов учета отгрузок. В рамках анализа базы, который мы проводили для заказчика, был выявлен следующий интересный факт. Представим себе двух клиентов такой компании, каждый из которых совершил покупку на 1 000 000 рублей. После этого первый клиент раз в квартал исправно покупает у нас некий товар на сумму 100 000 рублей. Второй клиент на протяжении девяти месяцев отказывается от всех наших предложений и повторных сделок, после чего обращается к нам с просьбой продать ему очень дешевый и низкомаржинальный товар из нашей матрицы стоимостью, например, 10 000 рублей. В рамках принятого в компании подхода, первый клиент считался «лучшим», а второй — не заслуживающим внимания. Попытки активной работы с таким клиентом, как правило, прекращались. Анализ показал, что существует 11 очень дешевых товаров, появление которых в истории сделок клиента свидетельствовало о его готовности в самом ближайшем будущем повторно совершить крупную сделку. Понятным примером такого товара могли служить кабели. Когда у клиента начиналось расширение производства, он с помощью этих кабелей пытался обеспечить работоспособность системы видеонаблюдения своими силами. Но со временем предприятие росло, и кабелей оказывалось недостаточно — требовалось новое оборудование на 1 000 000 рублей. Разумеется, такой клиент забывал про нас, поскольку мы переставали с ним активно работать, и следующую покупку совершал у наших конкурентов. Таким образом, 11 товаров оказывались, по сути, трипвайерами (о них мы говорили в предыдущих главах). И раз их покупка влекла за собой существенный рост LTV клиента, то и механики программы лояльности мы во многом построили вокруг этих товаров.

Иначе работает программа лояльности для В2В-компаний с небольшой ассортиментной матрицей. Основная задача таких компаний — простроить такую стимулирующую сбыт лояльность, которая позволит не потерять маржинальность продаж. Традиционно в В2В основным способом стимулирования лояльности является скидка. Большинство компаний выдают два вида таковых: за объем и так называемую дискриминационную скидку, то есть скидку, призванную улучшить воспринимаемое соотношение цены и качества в глазах клиента по сравнению с конкурентами. В то же время в процессе заключения повторных сделок продавцы могут предоставлять так называемые неявные скидки, в том числе по незнанию. Рассмотрим пример. Допустим, компания производит пакетированный сок. Его себестоимость 30 рублей, а цена по прайс-листу — 60 рублей. В таком случае прибыль от продажи каждого пакета сока составит 30 рублей. Предположим, что в процессе переговоров продавец дает скидку за объем в размере 10%, то есть 6 рублей, и в связи с ценовой активностью конкурентов еще 5% скидки, то есть 3 рубля. Тогда цена составит 51 рубль, а прибыль будет равна уже 21 рублю, то есть сократится на 30% от номенклатурной (прибыли на основании цены по прайс-листу). Эту цену в 51 рубль мы будем называть фактурной — именно она указывается в счетах, поступает к вам от покупателя, по ней традиционно считается выручка и комиссионное вознаграждение продавцов.

В то же время в процессе переговоров продавец мог дать и неявную скидку: возложил на нас обязательства по доставке (1 рубль на упаковку), участию в маркетинговых бюджетах для поддержки продаж (3 рубля на упаковку), перезачеты за исполнение годового плана продаж (2 рубля на упаковку). И хотя фактурная цена не изменилась, на самом деле экономика нашей компании получила довольно серьезные издержки. Фактическая цена (то есть цена на основании полного уравнения прибыли) составит 45 рублей за упаковку, а прибыль — 15 рублей, что вполовину меньше номенклатурной прибыли и на 29% ниже фактурной. Уверен, многим читателям знакома такая ситуация: у компании есть давний клиент, который уже долгое время не покупает на большие суммы, но продавцы продолжают по старинке давать ему глубокую явную или неявную скидки. Правильно продуманная программа лояльности позволяет этого избежать.

Некоторые тренеры по продажам рекомендует вообще не давать своим клиентам скидок. На мой взгляд, такое мнение глубоко ошибочно. Скидки необходимо давать, но скидки надо превратить в мощное оружие, направленное на стимулирование целевого поведения.

Клиент платит много? Конечно, скидка. Оплачивает в срок, грамотно работает с бухгалтерскими документами? Скидка! Готов сделать предоплату? Скидка в размере ежемесячной стоимости денег. В общем, все что заставляет клиента вести себя лучше и выгоднее для нашей финансовой модели, должно быть переведено в разряд экономически обоснованных скидок и заложено в основание нашей программы лояльности.

6.3. Механики лояльности: что выбрать?

Даже если у вашей компании пока нет программы лояльности, вы наверняка интуитивно понимаете, что все механики лояльности можно поделить на две большие группы:

1. Скидочные, когда клиенту назначается определенный дисконт по карте, который может расти с ростом LTV клиента;
2. Бонусные, или балльные. Такие механики предлагают клиентам баллы, которые в перспективе могут быть превращены в скидки при определенных условиях, редкие товары, особые предложения или особый сервис.

Ключевая проблема обеих механик состоит в том, что они с трудом учитывают интересы продавца и покупателя. Не секрет, что клиенты очень любят скидки и не очень ценят баллы и механики начисления, конвертации которых зачастую непонятны; продавцы, напротив, очень с большой неохотой раздают скидки (они здесь и сейчас бьют по маржинальности) и легко расстаются с баллами. Для того чтобы устранить эту проблему, компании создают большое количество гибридных механик, вбирающих в себя все лучшее от скидок и баллов. К числу таких механик можно отнести:

«Квалификационные» баллы. Данная механика хорошо знакома всем клиентам программы «Аэрофлот-Бонус», в рамках которой начисляются два вида «миль» — обычные (которые можно использовать для повышения класса обслуживания в самолете или покупку билетов) и квалификационные (которые влияют на статус пассажира в системе, — есть Серебряный, Золотой и Платиновый уровни). Похожую механику использует «Азбука вкуса», которая за покупки начисляет баллы (конвертируются в рубли скидок) и так называемые марки (их можно разменять на подарки от поставщиков магазинов — например, посуду и технику).

Геймификация. Набор механик, построенных вокруг выполнения клиентами определенных «квестов», или покупательских заданий. В результате выполнения таких квестов покупатели могут получать так называемые бейджи, или значки, комбинации которых можно обменивать на различные призы. Плюс такой механики в том, что она позволяет стимулировать довольно сложные потребительские сценарии и эффективно продавать низкооборачиваемые товары. К минусам можно отнести относительно высокую стоимость развертывания такой механики, поскольку ее реализация чаще всего требует разработки мобильного приложения.

Кэшбек. Находящаяся на стыке лидогенерации и лояльности механика кэшбека получила в последние пару лет огромное распространение в России. Компании — участники кэшбековых систем получают данные о покупательском поведении владельцев кэшбековых карт, а взамен платят организатору кэшбек-механики процент от покупки, часть которого организатор возвращает покупателю через несколько недель. Фактически для компаний кэшбековые механики похожи на работу по модели СРА, когда компания платит кому-нибудь за приведенного клиента. К основным плюсам кэшбек-механик можно отнести сравнительную простоту и относительно низкую стоимость развертывания, а к минусам — значительно урезанные возможности для комплексного анализа данных и принятия решений по дальнейшему взаимодействию с клиентом. В этой связи кэшбековые механики пользуются популярностью прежде всего у малого бизнеса.

Mastery/slavery-программы. Такой вид механик, дословно переводимый как «хозяин/слуга», хорошо применяется и имеет высокую эффективность для компаний, чьи клиенты представляют собой плотно связанное сообщество и тесно общаются друг с другом. Один из крупных московских строительных магазинов добился выдающихся успехов, используя такую механику. При совершении покупки на заданную сумму клиент этого магазина получал не одну дисконтную карту, а 11. Оставшиеся 10 карт клиент мог раздать своим знакомым — например, другим руководителям строительных бригад. Для них эта карта работала на общих основаниях, а «хозяйской» карте со всех покупок по этим картам дополнительно начислялся 1% в виде бонусов.

Слипы. Суть этой механики в том, что компания отказывается от унифицированной логики программы лояльности в пользу индивидуальных скидочных предложений клиентам. После того как клиент при покупке предъявляет карту лояльности, ему вместе с чеком пробивается специальный вкладыш-слип, содержащий скидочное предложение следующего вида: «в следующий раз при покупке товара X и товара Y вы получите товар Z с большой скидкой». Логика формирования такого предложения следующая: в качестве товара X традиционно выбирается товар первой необходимости, ради которого клиент и так бы пришел в магазин (например, хлеб, молоко или яйца). В качестве товара Y берется высокомаржинальный, но низкооборачиваемый товар. А в качестве третьего товара — тот, что клиент регулярно приобретает согласно его истории покупок, хранящейся в нашей CRM. Подобные механики работают в сети «Лента».

После выбора одной из этих механик компания, задумавшаяся над внедрением программы лояльности, сталкивается с необходимостью выбора «движка» — то есть аппаратного комплекса, обеспечивающего реализацию программы лояльности. Эта задача представляется одной из наиболее сложных, поскольку предложения многих поставщиков программного обеспечения для программы лояльности очень похожи друг на друга. Чтобы сориентироваться в них, требуется гремучая смесь знаний из области построения бизнес-процессов, маркетинга, статистики и IT. К сожалению, разработчики программного обеспечения, хотя и предлагают своим клиентам услуги интеграции их решений с существующей IT-архитектурой компании, тем не менее не являются бизнес-консультантами, ввиду чего пренебрегают реальными бизнес-процессами, что влечет, в свою очередь, разрастание сметы и сроков работ либо снижение реальных эксплуатационных характеристик самой CRM-системы или программы лояльности в будущем. Мы рекомендуем перед внедрением такого дорогостоящего программного обеспечения обязательно либо своими силами построить карту бизнес-процессов и сформулировать бизнес-требования к будущей системе, либо заказать такую услугу на стороне — например, в нашей компании.

6.4. Борьба с оттоком

Еще одной задачей, которую решают программы лояльности, является борьба с вторичным оттоком. Как мы уже увидели выше, основной способ предсказания оттока и его снижения — использование прогнозных моделей, например RFM. В то же время, особенно в B2В, одного только RFM недостаточно. Отложите эту книгу на несколько минут и представьте себе ужасную, на первый взгляд, ситуацию: ваш конкурент встречается с вашим клиентом. Как ни обидно это признавать, застраховаться от такой ситуации мы с вами не можем. Наступит день, когда ваш конкурент позвонит вашему клиенту и предложит ему встретиться в самом дорогом ресторане города за чашечкой кофе. На это мы повлиять не можем. Но на что мы можем повлиять — так это на то, что на этой встрече будет происходить. Придя на встречу, конкурент будет делать всего две вещи — атаковать ваши нынешние доходы и атаковать ваши будущие доходы. В этой связи на встрече ваш конкурент в той или иной форме задаст всего два вопроса:

— Что в вашем текущем сотрудничестве с поставщиком вы бы хотели поменять?

— Что из того, что вы бы хотели получать от вашего текущего поставщика, он вам пока не может предоставить?

Несложно предположить, что если у клиента найдутся хоть какие-то ответы на эти вопросы, опытный конкурент сумеет использовать их в своих интересах. Что в этой связи необходимо делать именно вам? На всех семинарах, где я задавал этот вопрос, слушатели хором отвечали: «Задавать эти вопросы первым!» Кажется, что это очень легко и очевидно, но многие ли компании на самом деле инвестируют в систематический сбор обратной связи от своих клиентов? Нет! Вместо того чтобы спрашивать о том, что действительно важно, компании используют псевдочисловые и совершенно бесполезные на практике метрики вроде NPS или CSI, а потом удивляются, когда при высоких значениях этих индексов оказываются у разбитого корыта.

Важно отметить, что к борьбе с оттоком можно отнести также и работу по возвращению ранее покинувших компанию клиентов, однако конкретные приемы для решения этой непростой задачи будут рассмотрены в следующих книгах.

Итоги главы

1. Количество имеющихся на рынке предложений настолько велико, что даже безукоризненный сервис и полная удовлетворенность клиента продуктом или услугой отнюдь не гарантируют его лояльности и готовности покупать повторно.
2. Чтобы их обеспечить, нам нужны триггеры — спусковые крючки, напоминающие клиенту о нас.
3. Триггеры бывают канальными, продуктовыми и психологическими.
4. Задача триггера — лишь напомнить о нас, но настоящую преданность обеспечивает продуманная программа лояльности.
5. Существует множество механик лояльности, и выбор подходящей именно вам должен являться предметом кропотливого анализа покупательского поведения и технологической сочетаемости.
6. В то же время даже самая совершенная программа лояльности не заменит простого человеческого общения между вами и клиентом.

Отправить