Вернуть ушедшего

Еще уходящие или уже ушедшие?

Для начала разберемся, каких именно клиентов называем «ушедшими» или «оттоком». Часто в отток записывают всех, кто отвечает условию «давно не покупали». Это может привести, например, к тому, что вы будете тратить деньги, «возвращая» клиентов, которые и так регулярно покупают, но реже, чем другие активные клиенты. «Давно не покупали» – слишком общее определение, его необходимо расширять одним из трех условий: 

1.«Давно не покупали и скоро что-то купят». Это активные клиенты с относительно низкой частотой покупок. Их можно развивать, искать способы увеличения частоты, но это точно не отток. 

2.«Давно не покупали и могут перестать покупать вообще». Это «уходящие» клиенты, для которых показатели частоты, среднего чека или размера корзины начали отклоняться от нормы в худшую (для вас) сторону. 

3.«Давно не покупали и уже вряд ли что-то купят». А вот это уже «отток», ушедшие клиенты с очень низкой вероятностью повторной покупки.

В результате мы получили, вместо одного сегмента «давно не покупали», три сегмента потребителей. И они имеют настолько принципиальные отличия, что с каждым сегментом нужно строить коммуникации, также принципиально разные по целям и содержанию. Как эти сегменты построить? Начинать нужно с определения «давно». Конкретный срок у любой клиентской базы будет свой и вычисляется каждый раз отдельно. И без накопленной статистики и ее анализа ничего не получится. Рассмотрим на примере клиентской базы, распределенной по количеству покупок в истории и давности последней покупки.

Можно ли назвать «ушедшими» потребителей из «желтого» сегмента? Пока что неизвестно. Они могут быть и «уходящими», и просто «редко покупающими». Частота заказа в пределах 20-50 дней может быть нормой для многих ваших потребителей. По RF-гриду определить это нельзя, поэтому «копаем» глубже. Нужно проанализировать историю заказов клиентов и найти все возможные значения «нормальной» частоты, а также период между покупками, после которого большая часть клиентов уже не возвращается. В этом примере таким периодом оказалась давность последней покупки 50 дней. Поэтому в этой таблице все клиенты во второй строке еще «уходящие», а в третьей строке – «ушедшие».

Ушедшие или случайные?

Внутри сегмента «ушедшие» также существуют различия. Рассмотрим двух потребителей из того же RF-грида – из «зеленого» и «оранжевого» сегментов.

И тот, и другой в последний раз что-то покупали у нас больше 50 дней назад. Но для «оранжевого» это была пятая покупка в истории, а «зеленый» остановился на первой. «Ушедшим» здесь скорее является «оранжевый». А «зеленых» потребителей называют «случайными». Как правило, эффективность усилий по возвращению таких клиентов настолько низкая, что нет смысла в их отношении делать что-то, кроме рассылки регулярных ньюслеттеров. Но при этом не стоит их удалять из базы вообще. К этому мы еще вернемся в конце статьи. А вот на «настоящих» ушедших можно потратить больше ресурсов – настроить отдельные триггерные коммуникации, написать смс, сделать звонок. 

Дополнительно сегмент «случайные» и его динамика может стать важным показателем эффективности вашей рекламы, направленной на привлечение новых потребителей. Как правило, эффективность такой рекламы измеряется конверсией в первую покупку. Но что происходит с клиентом дальше, мало кто интересуется. Вполне может оказаться, что часть бюджета уходит на рекрутинг потребителей, которые делают только один заказ. Поэтому как минимум стоит проанализировать источник появления «случайных» клиентов. Какая реклама или канал коммуникаций в целом привели их к вам? И наоборот – как именно у вас появились те потребители, которые сейчас являются самыми лояльными?

1. Ау! Ты не забыл?

Возмутительно, но потребитель имеет право элементарно забыть о вас. И о том, что у вас самые низкие цены или самый отзывчивый персонал – тоже. А о том, что у вас, кроме того, что он купил, есть еще пара тысяч товаров, он может и не знать. Напомните ему об этом сами. Таким напоминанием могут быть даже ньюслеттеры, которые вы отправляете «всем». Но лучше все-таки отправить отдельное письмо. С персональным напоминанием о том, что конкретно у вас покупал клиент, и с сообщением о том, как сильно вы уже заждались следующего заказа.

2. Знаешь, пока тебя не было…

Очень может быть, что клиент когда-то ушел потому, что ваш интернет-магазин был «сырым». Или потому, что когда-то у вас было четыре категории в каталоге, а сейчас сто четыре. Или с операторами, принимающими заказы, была временная беда. В общем, сейчас – все по-другому и у вас много нового. Напишите об этом.

3. Почему?

Спросите прямо – «что с нами не так?», «вы давно не делали у нас заказов – что случилось?». И попросите ответить в любой удобной для клиента форме – заполнить короткую веб-форму или просто ответить на письмо. 

Конечно, знание причины оттока еще не гарантирует, что у вас получится вернуть ушедших клиентов. Но это знание поможет вам сохранить активных и лояльных и этим может быть намного ценнее, чем какое-то количество вернувшихся потребителей. Например, если среди ответов будет через один «нахамили» – как минимум стоит проверить, что происходит в контакт-центре, найти проблему, решить и написать клиентам: «Мы все исправили!» 

На письмо с вопросом «что случилось?» отвечают немногие. Но оно может вернуть каких-то клиентов и само по себе – уже потому, что потребители оценят ваше внимание к ним лично, даже подозревая, что «личное внимание» на самом деле является массовой рассылкой. Учитывайте этот эффект при подготовке текста письма – в таких случаях он важнее, чем веб-анкета.

4. Суперскидка

Часто этот очевидный способ используют в первую очередь. Здесь мы его поставили последним, и уверены, что тут ему и место. Предлагая любую скидку, вы уменьшаете свою прибыль, правда? Вот и не нужно этого делать, пока не использованы другие, «бесплатные» способы реактивации потребителя. Ничего не помогло? ОК, направляем «суперпредложение». Но учитываем при этом два правила скидок для ушедших клиентов.

Правило 1. Суперскидки – только до первой реактивации.
Вот как работает программа реактивации, которая настроена без учета этого правила. По триггеру «дата последнего заказа больше 2 месяцев назад» клиенту автоматически уходит письмо или SMS с «суперпредложением». Логика правильная – клиент стал ушедшим, задача – стимулировать хотя бы один повторный заказ. Но по факту часто бывает так, что «ушедший» получает письмо, делает покупку – и опять пропадает. А через два месяца автоматически получает следующее суперпредложение, покупает, пропадает – и так по кругу. 

Нужен ли вам такой клиент – решайте сами. Если не нужен, заложите в программу реактивации дополнительное условие, при котором суперскидка отправляется не циклически, а только до первого заказа, то есть, до факта «первой реактивации». И если после этого не будет хотя бы одной следующей транзакции – этому клиенту больше никаких суперскидок. Но не удаляйте его из базы данных. Потому что…

Правило 2. Они могут вернуться сами.
Можно распределять потребителей по сотням разных сегментов, находить новые закономерности и на их основе выводить новые модели поведения. Но клиенты живут в реальном мире и на них влияют самые разные обстоятельства. И какие-то из них могут без вашего малейшего участия привести к тому, что давным-давно ушедший клиент вдруг возвращается и остается вашим лояльным потребителем. 

Поэтому никогда не удаляйте «ушедших» из базы коммуникаций. Помечайте тех, кого не вернула ваша программа реактивации и просто оставайтесь в их «поле зрения». Да, они будут очень редко открывать письма от вас и «портить» вам статистику open rate и CTR. Поэтому выделите их в отдельный сегмент, отправляйте ньюслеттеры – и позвольте им вернуться, когда они сами будут готовы.