Лояльно говоря

30+ докладов и воркшопов

Мастер-классы по хард- и софт-скиллам

Кейсы от агентств, in‑house команд и технологических компаний

Разборы реальных ситуаций и болей рынка

Квизы и другие интерактивные форматы

Закрытая вечеринка :)

В B2B лояльность строится вокруг удобства взаимодействия с компанией.

Если речь идет о дизайнерах интерьеров, важно дать им выгодный и удобный инструмент для работы с клиентами: быстро подбирать товары для проектов, оформлять заказы и сопровождать их.

Если это корпоративные клиенты – тогда перед ритейлером стоит задача обеспечить максимально бесшовный и удобный процесс заказа.

Классические скидки в B2B DIY срабатывают реже. Гораздо большую ценность для клиентов создают сервис, скорость и удобство работы.

Я бы выделила несколько важных моментов такого перехода:

1. Делать это постепенно.
Массовые промо — это зависимость для бизнеса: они дают мощный всплеск здесь и сейчас. Если мы просто выключим их одним днем или резко сократим, мы гарантированно получим просадку в конверсии и продажах. Альтернативы этому инструменту с сопоставимым эффектом, пожалуй, нет.

2. Железная воля и согласие руководства.
Как только мы начнем отключать привычные акции, дашборды «покраснеют». Возникнет паника и желание всё вернуть. Поэтому мы должны заранее договориться: мы идем на это осознанно, у нас есть общая цель, и мы не откатываемся назад при первых же трудностях. Нужна выдержка.

3. Параллельный запуск.
Мы не убираем массовые промо, пока не наработаем базу персональных механик, которые смогут их заменить и достичь нужной цели. Запускайте пилоты, А/В-тесты на небольших сегментах, отслеживайте результаты. Далее расширяйте аудиторию и смотрите на цифры. Успешные гипотезы раскатывайте на большую аудиторию и замещайте ими массовые промо. Чем больше вариантов, тем безболезненнее пройдет замена.

4. Четко понимать цель.
Уход от массовых промо ради чего? Сохранить оборот или обеспечить его рост, сократить затраты, сохранить определенную маржинальность? Понимая KPI, можно будет выбрать оптимальный баланс персональных и массовых промо. На рынке много кейсов, где массовые промо отлично работают в синергии с персональными. Важно просто перестать использовать их как единственный инструмент.

5. Важно не массовое промо, а релевантность. 
Если через персонализацию вы предлагаете клиенту именно то, что ему нужно, он не расстроится, что на этой неделе не запустилось очередное массовое промо. Клиенты и так не участвуют абсолютно во всех массовых промо. И по большому счету, ему все равно – это выгода через массовое промо или персональное. Так что переживать, что клиенты расстроятся из-за отмены массовых промо, не стоит — им важна релевантность, а не формат.

Частота покупок на уровне 4 раз в год для DIY – очень хороший показатель. Но важно учитывать нюансы.

Например, кто ценнее для бизнеса: клиент, который покупает часто, но небольшими чеками, или покупатель, который один раз в год покупает на сумму, превышающую все 4 покупки первого?

Поэтому оценивать эффективность программы только через частоту покупок не всегда правильно. Я предпочитаю оперировать метрикой LTV, ограниченной периодом в месяц, квартал и год, поскольку она позволяет оценить реальный вклад покупателя в бизнес.

Если говорить о доле выручки, проходящей через программу лояльности, то хороший ориентир для DIY – 80-90% продаж по картам лояльности.

В мессенджере MAX доступны некоторые признаки покупателя: статус многодетного родителя, пенсионера, студента или человека с инвалидностью. Мы уже поддержали возможность настраивать акции с учетом этих признаков в Set Loyalty.

Настройка доступна в разделе кассовых механик «Общее правило» — в подразделе «Определяет внешние системы». Нужно выбрать MAX, чтобы стали доступны все передаваемые признаки.

Их можно гибко комбинировать между собой. Социальные признаки при этом работают не изолированно, а вместе со всеми возможностями Set Loyalty. Например, их можно сочетать с покупкой определенных товаров и категорий, определенными локациями и другими параметрами.

Для вознаграждения можно использовать любые привычные инструменты: предоставить покупателю скидки, начисление бонусов и так далее. Фактически это дает ритейлерам еще один инструмент для запуска адресных социальных программ и более точной персонализации предложений.

У ритейлеров есть огромный объем данных о клиентах, но часто они остаются просто историей покупок. Здесь ИИ – перспективный инструмент, но сейчас о нем мало конкретики в ритейле. Возникает вопрос: правда ли алгоритм может помочь улучшить бизнес-метрики?

при работе с ML важно не начинать с идеи «давайте сразу персонализируем все для всех», а двигаться небольшими итерациями: проверить гипотезу, измерить эффект и только потом масштабировать решение.

Польза ML познается в сравнении с текущим подходом к бизнес-задаче. Мы сравнили работу модели с ручной сегментацией маркетолога и увидели потенциал для роста конверсии и эффективности промо.

При этом увидели и важность качества данных. В одной из групп на результаты повлияли особенности поведения покупателей и выбросы в контрольной группе – это стало отдельной задачей для доработки модели.