Кейс: как Xiaomi Store запускал триггеры и обогатил базу email из SMS через конкурс

О компании: Xiaomi Store – авторизованный партнер известного китайского бренда техники Xiaomi.

Модули внедрения: email, SMS

Платформа: Mindbox

Задачи: интеграция проекта на платформу Mindbox с переносом актуальных данных и их дальнейшей настройкой для сегментации базы и работы с ней, разработка сценариев триггерных цепочек, наращивание email-базы клиентов для снижения затрат на SMS, 

Что сделали:

1. Разработали маркетинговую стратегию с использованием триггерных сценариев: Welcome, DOI, Реактивация, Сбор отзывов, День рождения и иных (всего 8 цепочек).
2. Решили проблему отсутствия YML-фида через использование в email «категорий», а не отдельных «товарных позиций» (как было раньше), что сэкономило время на сборку рассылок вручную.
3. Обогатили историческую базу клиентов email-контактами через проведение конкурса – розыгрыша электроники от Xiaomi.
   4. Оптимизировали темы email-рассылок через А/В тестирование, увеличив конверсию (от получения письма) в 4,75 раза.

Работа с брендом началась в феврале 2024 года. Компания пришла с тремя инструментами онлайн-продвижения: группа Вконтакте с виртуальной витриной, Telegram-канал, страница-лендинг. Продажа продукции велась только оффлайн. Также Xiaomi Store использовала бонусную программу лояльности: кэшбек 3% бонусами на 6 месяцев с момента покупки. В среднем именно полгода проходило между повторными покупками в магазине.

Основной задачей стала передача информации о бонусах клиентов из базы бренда в Mindbox. Мы решили передавать данные созданием отдельных действий клиента: 

• начисление бонусов
• активация бонусов 
• уведомления о скором сгорании бонусов (за 30 и 7 дней).

Разработанный маркетинговый план учел главные особенности проекта:

• два канала коммуникации (email и SMS)
• ограниченное число поводов для триггерных сообщений, так как не могли фиксировать онлайн-действия клиентов

Информация о клиентах поступала в систему только в трех случаях: 

• регистрация клиента в программе лояльности через лендинг 
• покупка товара в оффлайн-магазине 
• события, связанные с бонусами

Мы предложили аналитический подход к клиентской базе, сегментацию по интересам к разным группам товаров и настройку следующих триггерных цепочек: welcome-цепочка после регистрации в программе лояльности, триггеры на события с бонусами (4 цепочки), триггеры с поздравлением на день рождения. На следующем этапе были запланированы цепочки по сценариям: благодарность за первую покупку, сбор отзывов о покупке после приобретения товара, стимуляция к повторной покупке, реактивация.

Реализацию триггеров начали с welcome-цепочки для новых и исторических клиентов, DOI, триггеров на события с бонусами.

К ноябрю 2024 года результаты конверсии по триггерным рассылкам этих сценариев достигли 11%. Конверсия массовых рассылок в email-канале составила 5%.

Как мы решили проблему отсутствия YML-фида

Работа с триггерными рассылками была сложной из-за отсутствия YML-фида: невозможно было использовать рекомендации по алгоритмам Mindbox, а для любой товарной подборки приходилось обновлять вручную цены минимум дважды в месяц. Для сокращения трудозатрат и времени на подготовку каждого письма, мы провели А/В-тест, где части клиентов предлагался просмотр категорий вместо отдельных товарных позиций. Проверяли такую гипотезу: снизит ли предложение категории, а не конкретного продукта, конверсию в заказ. 

По собранным предварительным результатам CTOR (Click-to-Open Rate) в письмах с категориями наблюдалась тенденция к росту показателя. 

Дополнительным подтверждением результата служит и то, что клиенты гораздо чаще кликали именно на карточки категории, чем на карточки конкретных товаров. Возможно, потому, что подборка товаров в email не была персонализированной. Категории же дают ощущение более широкого выбора, поскольку объединяют группы разных товаров, и получателю проще «примерить на себя покупку». 

Пример email с отдельными товарами

Пример email с подборкой категорий

Обогащение базы email через проведение конкурса

Один из ключевых этапов нашей работы с магазинами бренда Xiaomi – разработка и реализация конкурсной механики для расширения контактов исторических клиентов. Именно ее мы использовали для решения одной из значимых проблем бренда –  небольшой базы клиентов с валидными email-адресами. С большинством клиентов (около 78%) можно было связаться только через платные SMS-рассылки. Поэтому к лету 2024 года мы решили обогатить базу электронными адресами для сокращения расходов на SMS.

Конкурс проводился среди участников без известного адреса электронной почты. Таким клиентам предлагалось заполнить форму на сайте (с указанием почты), после чего они становились участниками розыгрыша телевизора от Xiaomi. При регистрации в конкурсе клиент мог отказаться от рекламной рассылки. В зависимости от этого, клиент получал одно из 2-х писем, информирующих об успешной регистрации. Мы делали такую рассылку, преследуя две цели:

• проверить валидность контакта (после заполнения формы клиент видел поп-ап, информирующий, что регистрация успешна, если было получено соответствующее письмо. В противном случае его просили проверить указанные данные)
• простимулировать отказавшихся от рекламной рассылки изменить решение (в письме для них повторно предлагали подписаться на рассылку). В итоге 8 из 20 клиентов согласились на участие в рассылке после получения такого письма (при оценке данных следует помнить о небольшом количестве отправок).

Приглашение к участию в конкурсе отправляли через три вида SMS. Первоначально провели тест на 15% базы. Он выявил следующие проблемы:

• нестабильная передача данных из анкеты с лендинга в Mindbox. Такая сложность была ожидаемой и мы предусмотрели ее решение, дублируя передачу в Google Forms. Затем ежедневно выгружали потерянные контакты вручную и отправляли рассылку этим адресатам. Таким образом ни одного контакта не было утеряно
• блокировка провайдером SMS-отправок с упоминанием имени бренда. Оперативное улучшение текста позволило решить проблему. Отправка шла со скоростью не более 1000 SMS/час. Поэтому, когда проблема была выявлена, неотправленных сообщений было не так много, это позволило сэкономить бюджет
• конверсия в участие была низкой: исторические клиенты, которые давно не соприкасались с брендом, не реагировали на SMS

На следующем этапе тестирования мы сделали выборку на группу наиболее свежих клиентов, попавших в базу до 45 дней назад. Конверсия в участие в конкурсе увеличилась в 1,5 раза. 

По результатам теста решили отправлять SMS клиентам, контактировавших с брендом не позже 90 дней назад.  Показатели по конверсии в участие:

Все клиенты: 1,27% участников в розыгрыше
Последний контакт с брендом до 40 дней назад: 1,93% участников в розыгрыше
Последний контакт с брендом 40-80 дней назад: 1,6% участников в розыгрыше
Последний контакт с брендом от 80 дней назад: 0,8% участников в розыгрыше

Непосредственные участники конкурса обновили базу читателей email: 12% из них продолжили читать рассылку (оценка по открываемости писем, средний open rate на проекте 8%), а 6% совершили повторный заказ после завершения конкурса. 

Приятным и неожиданным бонусом для нас стало и то, что клиенты, получившие SMS и не принявшие участие в конкурсе, совершили заказ в магазине бренда. Конверсия в заказ после получения SMS о розыгрыше составила 1,6%. При этом, по нашей оценке, среди них 26% клиентов не были в группе потенциальных покупателей. Таким образом нам удалось напомнить о бренде и заинтересовать исторических клиентов в покупке. 

Мы также обнаружили, что лучшие показатели были у SMS, чей текст содержал намек на ограниченное время проведения конкурса. Сообщения без упоминания бренда получили наименьший отклик. Примеры и результаты в таблице ниже.

По итогам конкурса были определены четыре победителя. Главный приз (телевизор) получил один участник, а трое других – 5000 бонусов на личные счета. В качестве благодарности за участие всем остальным участникам было начислено по 500 бонусов. Уведомления о выигрыше были отправлены на email участников. Для тех, кто не дал согласие на получение рассылки, мы осуществили частные звонки, чтобы уведомить их о результатах.

Подведем итоги реализованной механики:

• проведение конкурсов эффективно для активации исторических клиентов: у магазина появились новые активные читатели, также удалось реактивировать часть старых покупателей
• тестирование на небольшой группе клиентов, ограничения в скорости и аккуратность планирования помогли минимизировать затраты и выявить проблемы на ранних этапах
• длительное отсутствие коммуникации с клиентами снижает их готовность участвовать в конкурсах и акциях; наиболее активными были новые клиенты бренда
• продублированный запрос с просьбой подписаться на рассылку позволяет увеличить базу читателей: почти половина отказавшихся от рекламы изменили свое решение, получив письмо с повторным предложением

Оффер с SMS-уведомлением

Результаты конкурса были положительными, однако не решили проблему полностью. Кроме того, затраты на SMS-рассылку были значительными. Тогда для роста email-базы решили использовать автоматические SMS. Мы взяли уведомления о сгорающих бонусах и дополнили их предложением: назвать почту менеджеру во Вконтакте и получить дополнительные бонусы.

Первоначально хотели начислять по 1000 бонусов за email, но оптимизировали предложение через персонализацию. Если на счету клиента было меньше 999 бонусов, предлагалось удвоить их количество. В ином случае начисляли 1000 бонусов.Так мы сократили расходы, сохранив привлекательность оффера.  

Идея отражена в карте коммуникаций.

Подключение DOI

Поскольку база клиентов, с которыми можно было бы связаться по email, была небольшой, на подключение DOI смотрели с опаской. С одной стороны, хотели использовать такую проверку валидности контактов и работать с заинтересованной базой. С другой опасались потерять возможность бесплатного общения с клиентами. 

Для оценки рисков реализовали механику, не меняя настройки email в Mindbox. Это позволило отбирать случайных участников для DOI-механики, а другую часть подписывать на рассылку без проверки почты, как было ранее. 

Для реализации настроили 1 вебхук, 3 сценария, и 3 рассылки DOI. Клиенты шли по сценарию разными путями, в зависимости от того, каким образом они попали в базу. Если клиент заполнял форму на получение подарочных бонусов, в теме письма DOI это использовалось для привлечения внимания (тема: «Подтверди почту и получи подарочные бонусы!»). Кроме того, важно было проинформировать этого клиента о поступлении бонусов на его счет после подтверждения почты.

По результатам 45-дневного теста после DOI на рассылку подписывалось 14,8% клиентов.

Анализ системы лояльности

Xiaomi Store были заинтересованы в более детальном анализе эффективности их бонусной программы. Было интересно, зависит ли конверсия в заказ от количества имеющихся у клиента бонусов. Для этого мы настроили отправку идентичных писем по бонусной программе с разными UTM-метками в зависимости от суммы бонусов на счету клиента. Это позволило проверять гипотезу и через сторонний сервис, и через отчетность внутри MIndbox. Отчеты по Mindbox мы готовим самостоятельно, учитывая пожелания клиента. Это позволяет сэкономить время и получить оценку механик, не тратя внутренние ресурсы бизнеса. 

Улучшение Open-Rate рассылок

В ходе работы мы столкнулись с проблемой низкого OR в массовых рассылках о новинках. Изначально в теме писем был указан выход новой продукции и скидки. Однако такие письма открывались редко, а процент отписок от канала был самым высоким. Мы предположили, что рекламный тон в заголовках негативно воспринимается клиентами.

Начали проводить A/B тестирование с различными темами писем для таких рассылок. Одной группе клиентов отправляли письма с рекламной темой, как и раньше, а другой — с более интригующими, не рекламными заголовками (в прехедере уточняли, что речь идет о новинке бренда).

Пример тем рассылок о новинках:

Хедер в старой стилистике: Долгожданная новинка Xiaomi Smart Band 9 🤩 – В ногу со временем!

Хедер в новой стилистике: 2 новых способа носить фитнес-браслет 🤯 – Xiaomi Smart Band 9 меняет правила

Нам удалось повысить OR писем на 0,6 процентных пункта (с 7,96% до 8,55%). Примечательно, что конверсия в заказы также значительно различалась: письма с новой, нерекламной темой показали в 4,75 раза большую конверсию (0,19% против 0,04%). В данном случае конверсия измерялась на основе факта получения письма — если клиент совершил покупку после получения рассылки, она считалась атрибутированной к данному письму. С другой стороны, уровень отписок от рассылки также был выше у писем с нерекламной темой: 0,52% против 0,26% в указанном примере.

Дальнейший план работы с триггерными рассылками бренда включил в себя цепочки реактивации клиентов, сбор отзывов, а также запуск автоматических рассылок с рекомендациями сопутствующих товаров для клиентов после покупки смартфона — одного из ключевых продуктов бренда с высоким средним чеком.