26 Фев 2020, 11:00

Программы лояльности: типичные ошибки и пути решения

4 ошибки в программе лояльности, которые стоит избегать

Как обстоят дела с вашей программой лояльности? Если есть проблемы, то, возможно, причина тому — как раз те моменты, о которых пойдет речь в этой статье. О самых распространённых проблемах, касающихся программ лояльности, рассказала Сандра Гудат, Customer Communications Group Inc. (via marketingprofs.com).

Marketing Media Review
Печатное издание MMR — лучший офлайн-канал украинского маркетолога. Обновленный сайт MMR.ua — быстрорастущий проект с исключительной аудиторией профессионалов

1. Сгорание балов

Сгорание происходит, когда клиенты зарабатывают балы, но никогда не используют их. В некоторых случаях это выгодно, т.к. может снизить стоимость программы и уменьшить обязательства. Но когда сгорание накопленных балов становится повсеместным явлением, вы рискуете оттолкнуть своих клиентов вместо того, чтобы повышать лояльность.

Сгорание балов допустимо для тех участников, которые не активны в вашей программе и не получают вознаграждения из-за своей пассивности. Такие люди участвуют несистематично; они могут даже не осознавать, что они участники. Если они и получают награду, то чисто случайно. Программа не побуждает их вносить постепенные изменения в свои расходы. Так что если балы не используют такие люди, то это нормально.

Опасно другое — когда сгорание балов происходит из-за недовольства клиентов вашей программой лояльности, ее сложностью и запутанностью. Возможно, ваши вознаграждения слишком малы или настолько нерелевантны, что не мотивируют участников посещать ваш магазин или даже сайт для обмена баллов на них. Такая ситуация является признаком того, что ваша программа на самом деле не создает лояльность и может, наоборот, разрушать ее.

Фокус-группы и другие качественные исследования среди участников вашей программы могут помочь вам определить, с каким типом сгорания вы столкнулись.  Если люди недовольны вашей программой лояльности, то пришло время сделать шаг назад, пересмотреть и, возможно, обновить ее, прежде чем она достигнет своего предела.

Но вы должны быть здесь осторожны…

2. Чрезмерная опора на данные самооценки

Будьте внимательны и критичны при просмотре результатов исследований потребителей или любых данных, основанных на самооценке респондентов. Когда потребители заполняют вашу анкету, их ответы могут не совсем точно отражать их мнение, действия или намерения.

Почему данные самоотчетов не надежны? Вот три конкретных причины быть осторожными с информацией, которую клиенты предоставляют сами:

  • Клиенты просто не могут предоставить требуемый уровень детализации. Существуют пределы для их самопознания, многие важные переживания и чувства происходят на подсознательном уровне.
  • Сам процесс опроса может повлиять на поведение. Например, кто-то, возможно, никогда не думал о том, чтобы сделать конкретную покупку, пока вы это не предложили.
  • Люди не всегда честны; они обычно завышают или занижают оценки, которые дают при ответе. Это не обязательно преднамеренно — они могут невольно сопоставить свой ответ с тем, который считают желаемым.

Что же с этим всем делать? Во-первых, не отказывайтесь от данных вообще. Они могут показать общую картину и сориентировать, в каком направлении двигаться. Но сравните ваши результаты со средними показателями по отрасли и обязательно подкрепите их объективными количественными измерениями, особенно фактическими данными транзакций, которые являются наиболее точным отражением поведения клиента.

3. Накопление потребительских инсайтов

Одной из основных целей любой программы лояльности является сбор ценной информации о клиентах. Когда она у вас появляется, не удерживайте ее только у себя, а поделитесь инсайтами с другими отделами вашей компании. Зачем? Как минимум, для увеличения прибыли. Дело в том, что поделившись данными и инсайтами, особенно с отделом мерчендайзинга, вы можете получить еще более высокую прибыль.

Ваша команда мерчендайзинга может не сразу понять, в чем польза ваших данных. Поэтому объясните им, как они могут использовать эти данные. Вот два примера.

Анализ рыночной корзины

Показывает: комбинации продуктов, которые, как правило, покупаются вместе.

Преимущество: позволяет вам более эффективно размещать продукцию, продавать и коммуницировать с вашими клиентами.

Кейс: один клиент CCG обнаружил, что клиенты, которые приобретали товары в категории X, в два раза более вероятно также покупали в категории Y. Используя эту информацию, компания могла (среди прочего) …

  • Размещать продукты в пределах видимости друг от друга, чтобы максимизировать продажи нескольких единиц.
  • Обучать сотрудников перекрестной продаже соответствующих продуктов.
  • Продвигать продукты из обеих групп вместе, чтобы создать больше покупок из нескольких единиц.

Анализ распределения товаров

Показывает: разрыв между фактическими и прогнозируемыми продажами на уровне рынка и магазина.

Преимущество: помогает отслеживать эффективные и неэффективные магазины по сравнению со средними показателями рынка на уровне продуктов и категорий.

Кейс: Один клиент CCG обнаружил, что потенциально может получить дополнительный доход в размере $200 миллионов в годовом исчислении, поработав с неэффективными магазинами и подняв их показатели до «среднего» уровня производительности.

4. Игнорирование тенденций в вашей программе лояльности

Ваши данные о клиентской активности могут рассказать важные истории о том, что ищут ваши потребители. Игнорирование трендов, которые прослеживаются в вашей программе лояльности, может привести к негативным последствиям для бренда. Способность идентифицировать и интерпретировать аналитические тенденции, которые показывают ваши данные, является ключом к реальному пониманию того, насколько хорошо работает ваша программа.



Можно легко зациклиться, рассматривая показатели программы лояльности по отдельности. Вы можете сосредоточиться только на количестве продаж, показателях охвата или регистраций за конкретную неделю. Но история действительно разворачивается, когда вы анализируете, где по этим KPI прослеживаются тенденции в течение длительного периода.

Анализ трендов — практика сбора и изучения информации для выявления закономерностей — часто используется для прогнозирования будущих событий. Но это также ценный инструмент для изучения обстоятельств, которые повлияли на события в прошлом, позволяя вам делать осознанные улучшения в будущем.

Вместо того чтобы просто смотреть на последние показатели охвата вашей программы, проверьте, не менялись ли они в течение последних недель. Возможно, они уменьшились в период праздников. После дальнейшего изучения вы можете обнаружить, что падение произошло из-за того, что магазины сосредоточились на пропускной способности и не спрашивали у каждого покупателя карту лояльности. Вооружившись этим пониманием, вы могли бы предпринять соответствующие меры и переобучить сотрудников спрашивать карту при каждой транзакции.

Если, например, вы проводите фокус-группы для улучшения вашей программы лояльности, обратите внимание на болевые точки. Полученная вами информация может помочь вам решить проблемы для определенных групп.

Настройтесь на успех



Проверив эти четыре момента и устранив обнаруженные проблемы, вы сделаете программу лояльности более эффективной, и она поможет вашей компании процветать.


Кавер: Unsplash+Flaticon

Гифки: Giphy

Расскажите друзьям про новость

Новое видео

Добро пожаловать на новый mmr.ua. Сайт работает в тестовом режиме.
Hello. Add your message here.