Корзина, карбонара и потребительское поведение

Один клиент непредсказуем. Тысяча клиентов — легко

Заманчиво, но сложно, дорого, непонятно… Это ассоциации, которые возникают при упоминании предиктивного анализа у тех, кто начинает знакомиться с этой темой. Но для того, чтобы начать пользоваться этим инструментом и получить первые результаты, нужны всего четыре условия: 

Створіть ефективні PR стратегії разом з експертами Foundation Coffee Roasters, TWID, БФК Gulliver та ще понад 90 провідними брендами!

12 грудня на GET Business Festival дізнайтесь, як розробити ефективні PR-стратегії, підвищити впізнаваність бренду та залучити нових клієнтів через сучасний маркетинг і співпрацю з лідерами думок.

Забронювати участь

1. Клиентская база с историей транзакций, привязанной к каждому клиенту персонально. 

2. Excel для расчетов. 

3. Инструмент для персональных коммуникаций — любая система рассылок, которая позволяет отслеживать реакцию получателей.

4. Общее понимание результата, который мы хотим получить. Идея заключается в том, что поведение всех потребителей на протяжении всего жизненного цикла можно свести к нескольким наиболее типичным сценариям. А если так, то особенности поведения клиента на первом этапе жизненного цикла предопределяют его поведение в будущем. В результате получаем возможность по поведению клиентов в прошлом и в настоящем предсказывать их поведение в будущем — и управлять этим поведением.

Это и попробуем сегодня сделать, разобрав реальный кейс, в котором изменены только названия и цифры. Итак, есть ресторан с японско-итальянским меню. У ресторана есть программа лояльности, благодаря которой около половины чеков идентифицируются, то есть, привязываются к конкретным клиентам. И есть задача: сделать персональные коммуникации с гостями более эффективными за счет персонализации в предложениях конкретных блюд из меню. Другими словами, понять, какие блюда предлагать каждому конкретному гостю, чтобы это приводило к повторным посещениям в принципе, к увеличению частоты посещений, среднего чека, состава заказа.

Шаг 1. Готовим основу для анализа

За основу возьмем RF-грид и распределим клиентов по количеству посещений в истории и дате последнего посещения. Цифры в сегментах показывать не будем, сегодня они не понадобятся. Главное — напомнить, на какие сегменты распределяем посетителей.

Для каждого сегмента определяем ТОП блюд по частоте встречаемости в заказах. И вносим в таблицу. Сегменты «уходящие» и «ушедшие» в этой статье не рассматриваем, потому соответствующие ячейки оставляем незаполненными.

Какие выводы можно сделать сразу? Очевидно, что поведение гостей на разных этапах жизненного цикла отличается. Новички заказывают только блюда японской кухни, но чем чаще гость у нас появляется, тем чаще в заказах встречается итальянская кухня. И есть блюда, которые пользуются успехом у всех клиентов, независимо от их степени лояльности.

Читайте также: как промо-акции свести к минимуму и в каких случаях контент может заменять или усиливать промо.

Шаг 2. Ныряем в прошлое постоянных гостей

Мы хотим, чтобы больше новых клиентов со временем становились постоянными гостями. Для этого берем тех, кто сегодня является постоянными (сегмент «активные» в нашем случае), и смотрим на их поведение в прошлом. Все эти гости когда-то были «новичками», а потом «перспективными». И при каждом посещении они что-то заказывали. Что чаще всего оказывалось у них было на столах?

Выделяем ключевые отличия

У тех, кто сегодня является постоянными клиентами, в первых заказах чаще всего встречались те же местные хиты — салат из морепродуктов Киото и ролл Филадельфия, а вместе с ними — сюрприз — спагетти Болоньезе и спагетти Карбонара. При этом в первой нашей таблице в сегменте «новые» итальянских блюд нет вообще. На всякий случай еще раз о первой таблице: в ней, в сегменте «новые», были включены ВСЕ гости, в том числе те, кто завтра станет «случайным», то есть, не вернется во второй раз, а также те, кто отвалится после второго-третьего посещения. 

В следующих заказах постоянных гостей также видим преимущественно итальянскую кухню, и набор блюд также отличается от первой таблицы. При этом блюда японской кухни тоже встречаются, но в хит-параде они на последних местах.

Шаг 3. Практические выводы и действия

Вывод 1. Те, кто заказал при первом посещении спагетти Болоньезе или Карбонара, с высокой вероятностью становились постоянными гостями. 

Что сделали: в течение месяца всем, кто впервые посещает ресторан, официанты рекомендовали именно упомянутые два блюда. Без фанатизма, конечно: рекомендовали только в том случае, если гость просил об этом либо явно затруднялся с выбором. 

Результат:

— из 100% новых гостей, которые воспользовались рекомендацией официанта, 30% пришли во второй раз в течение 30 дней. Из них половина — в течение первых семи дней. 

— из 100% новых гостей, которые не воспользовались рекомендацией (включая тех, кому не рекомендовали) и не попробовали спагетти, за тот же период во второй раз пришли только 17%. Причем только 20% из них пришли в течение первых семи дней.

Вывод 2. Если гости при первом посещении не заказывали ни одного из итальянских блюд, вероятность их второго посещения сильно снижается. 

Что сделали: настроили триггерную коммуникацию в режиме эксперимента. 45% «новичков», у которых в первом заказе не было итальянской кухни, получали welcome letter со специальным предложением на блюда итальянской кухни, с дополнительным описанием спагетти Карбонара или спагетти Болоньезе. Еще 45% таких же гостей получали специальное предложение на второе посещение на все меню без акцента на конкретных блюдах. И еще 10% таких гостей были контрольной группой и не получали никаких сообщений.

Наиболее очевидный результат: коммуникации сами по себе уже обеспечивали конверсию во второе посещение. При этом специальное предложение с разным содержанием имело практически одинаковый эффект с точки зрения конверсии во второе посещение. 

Самое интересное — конверсия в третье посещение. Из всех гостей, которых мы заставили попробовать итальянскую кухню (сегмент 1), в третий раз пришло 32%. А гости из второго сегмента, которые воспользовались предложением на все меню, только в 10% случаев пришли в третий раз. 

Читайте также: когда А/B-тестирование дает ложные результаты и почему гонка за Open Rate может обернуться провалом в продажах.

Вывод 3. При первом посещении будущие постоянные гости предпочитают попробовать традиционные блюда, которые можно найти практически в каждом ресторане. В дальнейшем экспериментируют, заказывая менее известные блюда, в том числе фирменные блюда ресторана. Через несколько посещений определяются в своих предпочтениях, но продолжают экспериментировать. В их чеках в основном итальянские блюда — как традиционные, так нестандартные. И только время от времени встречаются блюда японской кухни. 

Что сделали: все коммуникации с новыми клиентами перестроили в соответствии с описанным выше сценарием: 

Письмо 1 — в день появления нового клиента в базе данных.

Делаем короткий экскурс по меню, с фокусом на привычных для большинства гостей блюдах, прежде всего — из итальянской кухни. И дарим welcome bonus — 50 бонусов (50 грн), которыми можно рассчитаться при следующем посещении в течение двух недель. 

Информацию о welcome bonus дублируем в СМС/Viber.

Письмо 2 — еще через неделю, если второго посещения не было, либо при втором посещении в чеке не было итальянских блюд. 

Письмо с интересными фактами исключительно о наших спагетти Болоньезе и спагетти Карбонара, а также напоминание о welcome bonus. 

Напоминание о welcome bonus дублируем в СМС/Viber. 

Письмо 3 — еще через неделю, если при втором посещении у гостя в заказе не было итальянских блюд. 

Специальное предложение «-20% на весь чек», при условии, что в чеке будет хотя бы одно блюдо из итальянского меню. 

Специальное предложение дублируем в СМС/Viber. 

Письмо 4 — через месяц, если были зафиксированы как минимум два посещения и как минимум в одном из них было итальянское блюдо. 

Рассказываем о фирменных блюдах с фокусом на итальянскую часть меню. Даем специальное предложение «+50 бонусов в подарок, если в чеке будет одно из фирменных блюд ресторана».

Результат: 

Конверсия «из первого во второе посещение, из второго в третье» увеличилась в среднем на 32% на каждом этапе жизненного цикла. Это не слишком удивительно, поскольку в каждом письме мы использовали материальное стимулирование. Главный результат был получен только спустя три месяца после старта обновленной серии коммуникаций. Из 100% гостей, которые благодаря коммуникациям попробовали вначале обычные блюда итальянской кухни, а потом одно фирменных блюд ресторана, 40% в дальнейшем посещали ресторан в среднем два раза в неделю, без дополнительных стимулирующих факторов в виде скидок или бонусов. Из контрольной группы гостей, которые не получали никаких сообщений, только 5% гостей посещали ресторан с такой же частотой. 

Читайте также: главные инструменты email-провокации нечитающих ваши письма. 

Что дальше? День, время, бренд

На анализе состава чеков этот кейс не закончился. Сейчас мы разобрали только то, как из новичков получилось системно взращивать лояльных клиентов. Во второй части статьи — о том, получилось ли в этом ресторане реактивировать ушедших гостей и в принципе заранее предвидеть и минимизировать отток. А также о выводах, к которым может привести анализ дня и времени посещений, — в отдельности или в привязке к составу чеков. А на десерт — о том, как аналитика может не только увеличить эффективность коммуникаций, но и в целом изменить будущее ресторана как бизнес-проекта.