Программа лояльности. Уровни, данные, сегменты, опыт, кастомизация. - Часть 2

итак коллеги добрый день меня зовут максим борисов я старший консультант компании пайпер place и сегодня мы с вами продолжаем наш погружение в тему программу лояльности в прошлом видеоролике мы сами разобрали а вообще из чего программы ловить я должна стоять как к этому состояние можно будет прийти и так далее в этом ролике мы с вами больше поговорим о том какие механики внутри могут быть как эти механики можно внутри своей компании воспроизвести и как непосредственно с ними работать для этого нам пригодится тасс м к которым мы

с вами изучили в прошлый раз а именно то что любая программа лояльности по сути у нас с вами состоит из пяти основных блоков и направлений первое эта система поощрений как мы вознаграждаем нашего пользователя второе это сбор и анализ данных где и как мы собираем данные третье это триггерные коммуникации как мы исходя из нашей компании исходящую коммуникаций устроил вот кастомизация как мы кастомизируемый продуктовые предложения внутри этой триггерные коммуникации для пользователя ну и 5 это геймификация как мы нашу коммуникацию с пользователем делом интересный вовлекающей чтобы тот же те же опен-рейза у нас росли а и взаимодействие с пользователем было более эффективным давайте как раз таки погрузимся в каждой из этих направлений и посмотрим что мы там вообще можем делать каким состоянием мы можем приходить и здесь мы внутри компании разработали такую схемку табличку которая доступна у вас внизу для

скачивания называется на материке level где мы показали вообще как каждый из этапов может развиваться то есть условно есть нулевой уровень развития программа лояльности на котором отсутствует вообще программа лояльности мы не собираем данные ничего по каждому из пяти направлений этих не делаем вот то что он нас здесь уровень развития а дальше пошли наши блоки вот система поощрений сбора и анализа данных триггерная коммуникация и так далее все что мы с вами обсудили и на самом деле мы можем задаться вопросом а как программ лояльности развивается как продукт внутри компании есть как я уже сказал нулевой уровень когда в каждом из направлений отсутствует что-либо из сбора данных а дальше есть словно первый уровень 2 3 и 4 в которых меняется сам продукт давайте я приведу пример им я мы не будем погружаться в каждую из этих пересечений это можно будет делать отдельно изучив стенку мы на примерах больше это об этом поговорим но улыбка очень простая мы условно можем собирать данные непосредственно только tix данные те которые пробиваются у нас так в чеках и понимать а сколько у нас чеков с опознанием пользователя произошло или насколько не произошло и так далее а можно делать какие-то сложные вещи можем на одном из уровней добавлять элементы стратегии обогащения данных когда наша задача уже собрать six данные о полете чтобы принимать а как с ним можно дальше работать и так и скажем направлений триггерная коммуникаций у нас может быть одна общая когда мы условно котлована всю базу отправляем определенное сообщение а можем ее уже нарезать на сегменты а можем дальше двигаться и кастомизировать продукт внутри триггерные коммуникации и так далее то есть по сути могут к раз такую схемку собрали вы можете себя по ней по итогам этого видеоролика продиагностировать ответить на вопрос где вы находитесь то есть либо у вас пока отсутствует программа лояльности это понятно какая дорожная карта развития по каждому направлении может быть либо внутри какого-то из направлений вы можете идентифицировать свой статус и понимать какой следующий шаг развитие программа лояльности в вашем случае наиболее релевантен давайте как раз таки погрузимся в каждой из этих направлений и ответим себе на вопрос а что вообще может быть внутри с точки зрения механик и как эти механиком можно подступиться но будем идти мм и не в таком порядке немножко поменяем начнем мы как раз с того а как вообще

вот подходить к сегментированию пользователя и как раз и выстраивать триггерные коммуникацию кастомизацию нашего продукта и давайте как раз вот этот первый блок на к которой мы с вами разберём следовательно чтобы ответить на вопрос как кастомизировать триггерные коммуникацию нам нужно сначала разделить нашу аудиторию с точки зрения rfm сегментации может быть кто-то уже с этим подходом а знаком просто пробегусь повторю чтобы основные паттерны эта сегментация мы с вами еще раз проговорим давайте предположим что у нас есть какая-то клиентская база с транзакционными данными внутри нашей crm системы тогда мы можем взять три основных параметра 1 это recency давность последней транзакции 2 это frequency частота покупок и 3 это мониторе денежное выражение нашего взаимодействия с клиентом мы зачастую за муин переберём непосредственно средний чек и если мы в каждом из направлений поделим нашу ось на три части где по сути выделим 25 процентов худших клиентов 25 процентов лучших клиентов и остальные 50 процентов которые попали в серединку а мы по сути сможем нарезать и аудиторию в каждом из этих направлений что это нам даст очень хороший хорошую основу для понимания того кому с какой задачей мы можем приходить давайте представим то что у нас по сути а будут следующие сегменты у нас будут сегмент f1 вот в этой части f2 и f3 м 1 м2 и м3 и также с точки зрения recency но нас будет условно то есть тут в обратном порядке r3 на r2 и r1 то есть у нас будут клиенты по каждой из этих осей разделены с точки зрения в кавычках скажу хорошести клиента на то есть условно фф1 был попадать те кто совершили одну максимум две сделки в f2 будут выводить 2 5 сделок f3 для нас будет как раз таки является границы лояльности а как раз таки какое количество сделок мы можем считать границы лояльности и да какой сделки нам нужны клиенты доводить с точки зрения ресурсе мы с вами ответим на вопрос а какой из показателем допустим r3 является хорошим для нас только сколько дней клиент может к нам не ходить чтобы не возвращаться вот условно у нас был клиент сеть фитнес-центров и мы там когда построили rfm увидели очень интересную зависимость если девушка не ходят 84 дня фитнес-центр то больше на и туда никогда не придет то есть эта граница которую за которую мы не можем на позволить перевалиться а потому что в блоке фитнес-центра там до годовая лойко оплаты но если девушкой не придет в эти восемь четыре дня она больше не придет течение года и дальше не продлить свой абонемент с это триггерная коммуникация в рамках этого кейса должна в первую очередь быть привязана на показатель recency как раз таки давно здесь давности сделки и если мы знаем что 8 4 дня для нас критический показатель то мы как раз таки должны работать с этим с этой метрикой то есть уже начиная с 60 дня уже коммуницировать с пультом гораздо активнее про эти маски что-то на почту с точки зрения писем связывать наших менеджеров чтобы пригладить предлагать дополнительные услуги которые помогли бы к клиентку вернуть внутри центр иначе мы ее навсегда потеряем тем самым мы как раз таки можем здесь выделить две основных точки с которым нам нужно работать первая границы между r2 и r3 который для нас является границей засыпания клиента то есть когда клиент уже теряет интерес к нашим услугам но мы еще его можем вернуть и границы между r1 и r2 границы которая показывает границу оттока то есть когда клиент уже перевалил за эту границу это означает что мы его условно потеряли и мы взаимодействуем с этим пользователям как с новым клиентам в таком случае мы понимаем что на для нас первичные те клиенты которые попадают сегмент r3 с ними нужно на взаимодей первую очередь если они подходят границы засыпания дальше уже условно сегментом r2 и потом и ранге ярыгин следовательно и у нас появляется приоритет конкретных инструментов то есть мы понимаем что нам нет смысла использует дорогие инструменты но допустим катим нету r1 который уже востоке нет смысла звонить менеджером нет смысла отправляйте sms и потому что это дорогие инструменты которые с высокой долей вероятности никс конвертируют пользователя в поток повторную покупку тем самым здесь основные должны быть инструменты бесплатно и бесплатные или условно-бесплатные которые не понесут нам определенных издержек на их но который позволит как-то какой-то контакт пальцем сохранить конвертировались это хорошо не сказать не сконвертировать ну и как бы не страшно на вот а вот сегментами r3 и r2 мы должны взаимодействовать как самых их премиальных скажем так инструментов это как раз таки с рассылки и push-уведомления ну вот тоже самое можем применить сюда но конкретная структура инструментов у нас может меняться в зависимости от бизнеса вот среды но здесь уж простая логика мы всегда привязываемся к этим себе границам которые нам по сути описывают поведение давайте разберем то же самое но теперь в других плоскостях с точки зрения free квинси мы понимаем что здесь 1 граница границы f1 между f 1 и f 2 и 2 граница между f2 f3 граница между f2 и f3 как я уже говорил показывает границу лояльности тот номер сделки после которого поведения пользователя на можно приписывать к лояльному потребителю в среднем а это происходит где-то на шестую плюс сделку зависимости от бизнеса это тоже может меняться но это происходит где-то в этой области границы f1 для показывает то количество транзакций после которого обычно сокращается сильный отток внутри воронки то есть сокращение от тока происходит когда условно мы видим что пи после 1 2 транзакция ток пользователя может быть у нас 20 30 процентов аудитории а вот уже после 3 допустим может быть 10 8 10 процентов то есть для нас это еще большой отток но мы понимаем то что это та граница после которой как-то тоже меняется поведение пользователь следовательно наша задача с точки зрения в прекрати за ручку клиенты доводить сначала до границы f1 а потом до границы f1 f2 а потом до границы f2 f3 чтобы как раз таки помогать ему на совершать то количество транзакций которая поможет пройти ему по циклу костюмер дерни определенное количество раз следовательно сделать его лояльным пользователям приучить его к тому как что у нас устроено в нашей компании как можно взаимодействие с нашей ассортиментной матрицы и так далее следовательно внутри этих сегментов меняются задачи взаимодействия с аудиторией сначала как я уже говорил мы должны довести пользователя до этой границы чтобы минимизировать отток дальше мы должны ввести пользователя таким образом а чтобы познакомить его с другими джо поступи данными которые мы он может закрывать в нашей ассортиментной матрицы допустим мы знаем что он пришел к нам все поступи данном один но мы понимаем что наши нашей компании есть еще 34 джобс капитана и мы должны настроить так триггер ную коммуникацию чтобы по сути постепенно а обучить пользоваться клиента и другими потребностями вот допустим примерах зрите его мы часто сталкиваемся с тем что компания ритейлер открывает внутри своей компании на подразделение готовой продукции но далеко не все клиенты могут об этом знать причем этом не потому что может проявляться функционал может быть доступен не во всех точках вот и так далее но это факт то что нам нужно клиента этому обучить чтобы он условно в обед приходил не в столовую на кушать внутри своего бизнес-центра а в наш магазин который находится рядом с этим бизнес-центром тем самым мы в рамках триггерные коммуникации как раз после второй-третьей сделки будем уже активно об этом говорить чтобы показать то как с нашим с нашими джип стабильно jobs to be данными можно еще работать другой пример уже в прошлом видео приводил мы работали с одной из компаний которая является теле магазинам и увидели следующую историю то есть когда мы посмотрели на то с какими категориями пользователи сталкиваются то увидели интересную интересное отклонение было 12 категорий ассортиментной матрицы и клиентов в какую-то категорию внедрялся в рамках первой сделки и дальше с точки зрения логики компании все должен быть построена таким образом чтобы он словно купил в этой сделке потом перешел во вторую и дальше перешел куда-нибудь в третью четвертую опять в первую тем самым чтобы он мог блуждать по ассортиментной матрицы с погружением в разные jobs to be дали но оказалось то что пользователи которые приходили в сегмент фэшен и покупали что-то для себя с точки зрения блуза чик брючек и прочих таких вещей то оказывалось что они внутри этой ассортиментной матрицы и остаются то есть по факту транзакционные поведение пользователя выглядело таким образом что клиент заходит первое направление и в рамках него дальше и покупая тем самым потенциальное количество сделок которое может произойти с этим пользователям течение года резко сокращается и мы как раз и разрабатывали такую триггерные коммуникацию которая позволила бы клиенту рассказать а что кроме этой первой позиции внутри компании есть еще блоки которые для него могут быть интересны а как эту информацию собрать на сами как раз посмотрим в блоке а сбор и анализ данных об этом чуть подробнее там поговорим к этому мы ещё вернёмся но тем самым вернусь сюда то что здесь нам важно показать какие еще направления могут быть и 3 с точки зрения мониторе какой средний чек у пользователя пробивается непосредственно при каждой сделать он может быть низким и может быть неинтересным для нас это мы как раз все что попадает в madden это какие-то мелкие чеки которые для компании не интересны которые в основном выручку не генерят сегмент м2 и м3 тоже средний чек повыше дм3 к понятно что самый интересный для acer тем самым мы теперь если будем смотреть пересечении этих сегментов потому что клиент одновременно допустим может быть сегменте r3 м2 и f1 то есть тот клиент который только начал взаимодействие с нами покупает на средний чек и был у нас совсем недавно опираясь от этих отталкиваясь от этих сегментов мы уже можем понимать как непосредственно нужно взаимодействовать с пользователя и давайте разберем несколько примеров допустим у нас сегмент и sr3 f3 м3 это сегмент тех пользователей которые были у нас недавно покупают часто и покупает на высокий средний чек это ядро в основном нашей целевой аудитории и здесь если вот мы там обобщим все кейсы с которой мы сталкиваемся видим обычно следующее соотношение 58 процентов аудитории генерят 30 40 процентов выручки то есть мы видим что есть какое-то ядро аудитории которая ведет себя как целевой клиент который наиболее интересен для нас с точки зрения такого поведения и для нас появляется встает следующий вопрос а как сделать так чтобы все остальные пользователи вели себя так же как этот сегмент то есть возвращались примерно с такой же периодичностью делали примерно такое же количество сделок в определенный период и совершили транзакцию на определенный средний чек не здесь мы можем считать что поведение клиентов сегмента r3 f3 m3 для нас целевое следовательно задачу программа лояльности все построить таким образом чтобы все худшие сегменты как бы перетащить на уровень выше чтобы условном начали покупать чаще на больше средний чек на и ходили к нам с определенной периодичностью поэтому первый шаг для нас внутри программа лояльности это построить сегментацию раб м и ответить на вопрос какие для нас есть целевые границы на которые мы можем ориентироваться и к краске первое что сразу кара форму подтягивается это наши триггерные коммуникации из которых на мы с вами начали то есть условно в какой момент какое сообщение должно уходить и тут все довольно понятно если у нас граница засыпания как я уже говорил примере с фитнес-центром на 84 дня то значит на 60 и день можно должны начинать активную коммуникацию и мы можем эти триггерные коммуникации автоматизированы настроить битриксе если вы пользуетесь такой системой clp и если вы настраиваете это на уровне конкретного wendy maxi manzoni и так и прочих системах на это все просто позволяет четко понимать когда а что мы должны отправлять что для нас является спусковым крючком для изменения тона вводится наших сообщений номер сделки количество дней либо средний чек теперь давайте пойдем дальше ответим на вопрос вот второе как эти данные собирать точки зрения сбора данных о

клиенте мы тоже можем выделить с вами несколько под направлений давайте так и зафиксируем у нас есть какие то данные которые в свою очередь формируют на такую вещь которую называем сингл кашмир profile то есть какое-то представление о том что это за пользу для как он себя ведет на что ему интересно не интересно то есть сингл cast in profile итак отвечая на вопрос что за данное нам нужно собирать нам нужно понимать что эти данные я вокруг клиента должны описывать какую-то историю и эта история в основном формируются в рамках сингл кастора профайла на то есть у профиля клиента которую мы внутри компании можем вести для того чтобы это можно было резать внутри платформы используется какие то сидит и решения card data platform на которые есть у многих вендоров программа лояльности но об этом подробно мы сегодня говорить не будем давайте лучше поговорим подробнее о том из чего эти данные могут состоять первое и основное это tix данные которые показывают непосредственно транзакции которые пользователь осуществляет и здесь нам нужно понимать какой процент этих транзакций осуществляется с применением идентификации клиента то есть применением программа лояльности причем здесь появляется вопрос а как мы идентифицируем клиента что для клиента будет более релевантно либо может быть карта предоставление карты возможно это карта внутри конкретного приложения знаете вот эти вот есть приложения на телефон и куда вы можете карты разных магазинов засунуть это есть карта к дигитальная возможно это номер телефона возможно qr-код и так далее и тому подобное то есть здесь мы в первую очередь отвечаем на то как мы можем сподвигнуть клиента увеличивать частоту применения карты чтобы в каждом посещении опознание пользователя происходило второе то что нам нужно понимать какая структура чека проявляется при покупке то есть непосредственно относительно джобс то беда на которое решался в данный момент какая структура чека образовалась потому что на самом деле любой jobs to be дан который формируется у клиента допустим на клиент приезжает в ашан на большую недельную закупку и тогда мы будем понимать что это определенный jobs to be done который за собой формирует на свою структуру человека тот же клиент который привет супермаркет на вечерком пополнить запасы дома продуктами о структуры человека у него будет уже отличаться ну и так далее нам нужно понимать как эти структуры чкв видимо виден момент нам формате формирует общее поведение клиента то есть непосредственно какая последовательность транзакций присутствуют у пользователя что означает какая опасность джобс тубе данов вообще нашим клиентам используются то есть насколько глубоко мы в клиентам взаимодействуем с точки зрения его потребности вот когда мы с этими вариантами разобрались мы уже можем отвечать на вопросы о что мы должны ему предлагает как мы это можем предлагать рфмк краски сюда привязывать и так далие второе направление которое здесь у нас появляется это по сути в поведение пользователя в различных где детальных точках контакта так давайте напишем приведение digital что сюда входит непосредственно что человек смотрит на сайте какая масса сортимент на я матрица интересно сколько раз он взаимодействие с нашими менеджерами как это конвертируется в конкретную покупку частью успешного клиента вот но слежку следовательно в рамках второго блока сбора данных мы отвечаем на вопрос где мы можем собрать дополнительную информацию о поведении пользователя в нашем дополнительных ресурсов и 3 часть третья часть это обогащение simex данными мы понимаем что если мы собираем первое и второе это означает что мы примерно представляем что пользователю интересно но мы никогда не можем предсказать на в каком контексте это происходит а если у пользователя автомобиль то есть он покупает сейчас стеклам омывайку для себя либо может быть для своего отца может быть для своего друга и так далее а если у него дети и стоит ли нам предлагать какие-то детские товары в рамках триггерные коммуникации и так далее следовательно для обогащения и с данными у нас должны быть определенные анкеты которые позволяют на разных этапах взаимодействия с пользователем эти данные до собирать то есть условно понимать как а что конкретно пользователю интересно вайден в одном из наших кейсов когда мы работать спешно ритейла мы прям так и спрашивали у девушек допустим а какой формы платье вам нравятся какие не нравятся какие вы научите какие не новости чтобы к краске понимать что из новых коллекций в первую очередь по пользователю предлагать также мы можем спрашивать нашего клиента относительно семейного положения если есть какие-то с каю у которых очень понятный триггер допустим покупка торта если мы кондитерская то мы можем уточнить а для какого повода вам нужен этот торт чтобы как раз таки через год за несколько дней до этой покупки также вернуться и предложить обновленный обновленную позицию для дам сына дочки партнера друга знакомого и так далее не важно основная мысль в том что как раз таки есть этот контекст который находится вокруг пользователь и нам важно его раскодировать нам важно понимать как этот контекст побуждает пользователя покупки ну и есть четвертый блок давайте его пунктирной линии линию так напишу это сбор сисайд то есть когда мы в рамках точек контакта а точка контакта матч подробно говорили с вами в прошлом видеоролике вот можете пересмотреть мы в точка контакта можем дополнительно уточнять а насколько клиент удовлетворен реализации опыта внутри нашей компании и является ли точка контакта предиктором оттока то есть мы можем условно замерять а насколько эффективно было коммуникации с менеджером по телефону а насколько удобен сайт а понятно ли приложение а понятно ли условия нашей программы лояльности и так далее и потом условно соединять оценки свисая как раз таки с ответами по остальным параметрам поэтому я и условный их сисой и вынес активной линии потому что этот параметр для нас является дополнительным и позволяет по сути сайт нести то какое впечатление о нашей компании формируется определенной точки контакта с при деленным традиционным поведением и является ли это паттерн md отток третий

блок который нам нужно с вами погрузиться это блок кастомизации продукта то есть как мы можем кастомизировать наше предложение внутри триггерной коммуникации внутри сайта внутри рекомендации на баннерах так далее то есть по сути если мы с вами выстраиваем внутри нашего этот подход уникальные записи клиента там и этого клиента всегда везде можем опознать мы его можем опознать на сайте мы его можем опознать когда мы отправляем письмо мы его можем опознать ходу он зашелся личный кабинет и так далее следовательно мы в рамках этих инструментах можем зашивать определенные посылы с определенными триггерами ну то есть если система знает то что я условно автолюбители и сейчас зимний сезон переобувания на зимние шины то мне активно это система будет предлагать на уровне баннеров на сайте на уровне сообщений которые подаются и так далее следовательно для того чтобы кастомизировать наше сообщение нам нужно очень четко как раз таки понимать вот эту часть которой мы с вами уже разобрали vtx данных непосредственно какая структура чек а у пользователя присутствует и как эта структура человека меняется в зависимости от транзакций и нам нужно ответить на два основных вопроса первый вопрос давайте вот так вот сделаю первый вопрос это если еще какие-то jobs to be даны которые мы можем и не тренировать в этого пользователя в зависимости от тех данных которые мы собрали то есть клиент отвечает что мне интересны и определенные скаю но мы почему-то их не продаём вот был у нас тоже кейс компании которая занимается продажей фастфуда и мы там с точки зрения обогащения данных прям спрашивали аудитории а как вы относитесь здорового образа жизни а как вы относитесь доставки как часто за доставку приобретаете на акадо доставка приобретаете что с в основном выбираете пиццу суши водки и прочие элементы чтобы как раз таки понимать а какое есть предельное соотношение на уровне вот этих вот тип stabby данных то есть что мы можем еще предложить возможно клиент ответит что на самом деле а когда я покупаю я всегда беру напиток а у нас почему-то не покупает ну и так далее тем самым мы понимаем аки jobs to be даны еще могут быть второе на что мы смотрим а это какие могут быть комплементарные товары которые похожи и пользователей берут а данный пользователь нет комплементарные товары и эти комплементарные товары по сути у нас должна поделиться с вами ещё на два основных блока первый блок это как раз не комплементарные точки зрения tix поведения что я имею ввиду но то что я вот буквально 3 секунд назад проговорил то есть словно когда похожие люди с похожими покупками берут определенные товары а это почему то нет и для этого есть автоматизированное решение это либо такая система как ритейл rocket которую словно анализирует транзакции наших клиентов предлагает что-то похожее либо это может быть что-то из млн инструментов внутри вендора программы лояльности то есть машины у них систем которые по сути сами тоже анализирует с транзакции и понимает что-то конкретное сообщение внедрить и второе это могут быть знаете такие растянуты во времени банглы не для всех бизнесов это может быть актуально ну это очень понятная история в том же шине то есть когда мы выпустили определенную коллекцию и мы понимаем что условно мы хотим всю коллекцию в человека в грузить ну вот тогда нам нужно ответить на вопрос а что этот коллекции человек приобрел что к конкретному с каюта же подходят чтобы он собрал полноценный образ то есть вот такой типа образ когда мы говорим что а к приди к определенным брюкам подходит определенные ботинки там туфли не важно но тем самым мы подвязываем ся как бы на предыдущую покупку и в зависимости от первые покупки определенного пользователя дальше рекомендуем определенный товар вот в целом это основные положения которые мы можем использовать рамках кастомизации дальше уже это сложные механизмы здесь если что если у вас есть какой то определенные успехи сможет нам компания написать вот вам обязательно что и порекомендует третий блок 4 блоков который мы с вами

погрузимся эта система поощрений то есть непосредственно а как мы должны пользователя вознаграждать и что тут нужно понимать это тоже такая интересная история любая система поощрений у нас по сути должна разделиться с вами на несколько направлений во-первых любая система поощрения делятся на два основных блока все механики могут быть монетарными и не монетарными в первом случае мы вознаграждаем пользователя либо прямой скидкой либо кэшбэком по сути кэшбэк тоже является скидки только непрямой но здесь кэшбэк мне лично cashback нравится больше чем скидки по одной простой причине потому что это более гибкий инструмент во первых мы можем понимать и знать из статистики то что 20 на 15 20 процентов выдаваемых бонусов до момента сгорания не используются тем самым если мы выдаем кэшбэк в 20 процентов то мы понимаем что 15-20 процентов от этой суммы мы еще в перспективе концов года должны сэкономить а с другой стороны мы с кэшбэком и по-разному можем работать и гибко их встраивать в общую примерную коммуникацию для изменения целей и задач внутри нашей компании но в основном это монетарные механизмы есть не монетарные когда мы даем какую-то не материальную выгоду и привязываем это выгоды к определенным транзакционному поведению клиентов ну условно что может быть такой не материальной выгодой допустим закрытый клуб покупателей когда только самые лояльные пользователи попадает закрытый клуб мы там организовываем с ними отдельные встречи с нашими экспертами может быть дополнительный контент для не делаем очень важный и полезный также в закрытый клуб может могут попадать раннее тестирование наших из к ю на выгодных условиях тем самым мы быстро собираем обратную связь от лояльных пользователей и тестируем новые продукты а пользователь чувствует себя более и знаете привилегированными которые получают доступ к раннему тестов на тех или иных продуктов но тем самым любые механики мы можем разделить на вот эти два направления и наш основной вопросом к программа лояльности который нужно здесь развинтить заключается в том а какой из типов подходит knife к нам в большей степени вот мы как как-то работали с компанией которая занималась премиальной продажей который занимался продажи премиальных брендов и там мы заметили на то что вообще материальные монетарные механики не подходят то есть если клиент покупал сначала со скидкой то он и дальше старался скупать только со скидкой потому что условно такими клиентами являлись люди с не очень высокими доходами не релевантными для компании следственно они ждали следующего discount а когда могут вернуться и получить товар с выгодой но если мы использование взаимодействия с точки зрения не монетарных механик и давали какие-то дополнительные скажу так плюшки за целевое для поведения то в таком случае это был более целевой клиент с более высоким архиве и тем самым мы отказались в этом кейсе от монетарных механик в полной степени и полностью перешли на нем унитарной наша практика показывает лучше два этих направления совмещать внутри компании и для того чтобы это совместить нужно использовать систему грейдов то есть вы должны как-то пользователя разделить на определенные уровни где мы показываем на каком уровне какой уровень монетарного поощрения или не монетарного поощрения пользователи по факту получает следовательно чтобы определить какое количество городов должно быть я всегда предлагаю в ориентироваться как раз таки на rfm сегментацию то есть напомню мы с вами понимаем что есть сегмент r3 f3 м3 и тогда появляется вопрос а какие есть еще под сегменты внизу которую мы можем с друг другом определить вот какие у них параметры взаимодействия с нами а именно количество сделок средний чек средняя выручка на клиент на клиента то лишил тиви в разрезе каждого из блоков и наш по сути задачу внутри программа лояльности подобрать такие границы грейдов которые бы нарезали всю нашу ассортиментную матрицу к краске на них к уровней и с каждым уровнем у пользователя меняются выгоды которые получают который и является вот эти вот этой морковкой на который помогает перетянуть пользователей за два сегмента в другой и постепенно-постепенно прийти к тому чтобы было не вот 58 процентов аудитории которые ведут себя лучшим образом которыми о чем я уже выше говорил а допустим на 15-20 процентов что он нам поможет как раз таки нашу выручку развить тем самым наша система поощрения должна быть вот мы должны ответить по сути на два вопроса первое а какой из подходов для нас наиболее релевантен монетарных или не монетарных механик и 2 как выставить границы между гайдами чтобы а это было логично для клиента б это было достижимо на и c чтобы эти границы закрывали на задачу перетока иммиграции клиентов из худших в лучших из хочешь сегментов лучший сегмент ну и последний

вопрос который нам осталось разобрать это и медитация а как мы этот пользовательский опыт можно разнообразить но здесь ничего нового не расскажу здесь на самом деле а мы должны ответить его на несколько вопросов первый вопрос это как в каких точках контакта геймификации вообще dns релевантно то есть возможно на уровне триггерной коммуникации когда мы не просто промо-кода высылаем а как бы играем из пользователям даем культ ребус на ликуй задачку решив которую пользы получает кодовое слово которое может вести вот что повысить наш open rate тех же push-уведомлений либо на e-mail сообщений второе на что нам нужно ответить это как мы вообще нашу программу лояльности подаем с точки зрения такой бега идеи и здесь я всегда призываю всех изучить лишь простые казуальные игры которые вы можете скачать в любом appstore или google play вы наверное заметили что там механики настроен таким образом чтобы вы постоянно в приложении с определенной регулярностью возвращались потому что это напрямую влияет на то а сколько времени вы уделяете этому приложению и насколько вы будете готовы донатить внутри на определенные бриллианты кристаллики золото ну и прочие вещь вот и что делают эти приложения они условно во-первых постепенно возводят в то что это за игра и постепенно знакомец продуктом во вторых там есть механики которые завязаны на то что а вот ты открыл к чуду сундучок на но на самом деле он будет открываться еще полтора часа поэтому тебе сейчас нужно выйти из приложением через полтора часа мы об этом напомним и это будет дополнительным поводом к нам зайти третью штаммы интересного есть там как раз есть разные уровни игрока и где эти постепенно доступные определенные возможности персонажа как ты его можешь укомплектовать с ним можно взаимодействовать и так далее по сути это все про ту же геймификации но внутри программа лояльности по сути те же уровне возможности нашего героя это и есть наша система поощрений те данные которые мы вводим внутри приложения о там себе как персонажи это и есть сбор и анализ данных а те триггеры которые используют эти приложения в рамках пушей и вот эти вот сундучки с отложенным временем и то есть триггерные коммуникации наш rfm и так далее то есть вы наверное тоже наблюдали что если вы долго не заходит что вам начинают через определенный период написывать формате а вот ваш друг позади присоединился может ты вернёшься к нам или вот давно ты не приходила вы не твое тролли там скучают по тебе ну и так далее это все примеры на той же реформ сегментации триггерных коммуникаций вот в зависимости от того по какой ветке ты начал развивать своего персонажа на у тебя кастомизируют а путь и предложение то как ты можешь его дальше на продвигать и все это как раз таки в рамках этой геймификации заключается во след на нам нужно ответить на вопрос а как мы это какую бега и завернем как мы это сопроводим будет ли у нас культ маскот который от лица которого мы будем вести коммуникации как в lingualeo допустим или нет ну и так далее ну вот по сути это и есть пять основных направлений которые внутри программы лояльности нужно знать здесь напоминаю что мы вот информация довольно много она довольно обширная поэтому мы по всему что сегодня с вами обсудили на подготовили отдельный конспект где по сути не это на блоке раскидали и привели пример того как в каждом из этих пяти направлений мы данные эти можем собирать поэтому проваливаетесь вниз скачивать этот файлик изучайте маркетинг делаете программа лояльности зарабатывайте деньги эффективно взаимодействие с клиентом всем спасибо до скорых встреч с вами был максим борис