Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay
Открытая группа
8081 участник
←  Предыдущая тема Все темы Следующая тема →
пишет:

Кейс Microsoft Store: +1200 % прибыли за счет сегментации

Сегодня мы хотим поделиться замечательным кейсом, который подтверждает три факта:

— даже самые крутые бренды допускают стратегические ошибки в email-маркетинге;

— чем больше данных о клиенте, тем точнее сегментация;

— сегментация может поднять продажи до небес!

 

Представляем вашему вниманию пересказ выступления главного email-маркетолога Microsoft Store, Шоны Далин, на Саммите MarketingSherpa пару месяцев назад. Шона поделилась опытом, как она реанимировала рассылки одного из монстров диджитал-мира.

 

 

Как перед всяким маркетологом, перед Шоной стояла задача привлечь в магазин и на сайт как можно больше покупателей. В наследство от предыдущего email-маркетолога ей досталась сегментация по двум группам: «клиенты, которые покупали в магазине» и «клиенты, которые покупали на сайте». Интуитивно Шона понимала, что эти группы могут пересекаться, и, рассылая письма, она подозревала, что среди адресатов есть «счастливчики», которые получали по два письма.

 

Email-маркетинг Microsoft Store в принципе был не выдающимся. По двум группам рассылались два вида писем:

 

— маркетинговые (распродажи и промо-акции в онлайн и офлайн магазинах);

— триггерные письма (получение заказа, подтверждение отгрузки товара, просьба оставить отзыв).

 

На счастье Шоны, Microsoft оказалась весьма технологичной компанией, и это помогло нашей героине начать собирать через CRM данные о каждом подписчике. В результате клиентская база разделилась на следующие группы:

 

 

— что/когда купили;

— где купили (в онлайн или офлайн магазине);

— где проживает клиент.

 

На этом маркетолог не остановилась, она разделила покупателей по портретам:

— бизнесмены;

— студенты;

— геймеры.

 

За помощью для разработки нового контента рассылок Шона обратилась к соцсетям и в отделы, которые общаются с клиентами непосредственно: это сервисная служба, продавцы в магазинах, сотрудники колл-центра. Она была уверена, что люди любят говорить и высказывать свои пожелания магазину Microsoft. Помогла и старая рассылка, по открытиям и переходам из которой можно было сделать вывод об интересах подписчиков.

 

Все это дало толчок к созданию маркетинговых гипотез — что же клиентам нужно — и их проверке в новых рассылках.

 

Для каждой группы был разработан свой тематический план рассылок на определенный этап жизненного цикла. Например, у геймеров, еще не делавших заказ, такой:

 

 

— рассылка с новинками игр;

— предложения аксессуаров;

— анонсы будущих поступлений.

 

Периодичность рассылок была раз в неделю, чтобы сохранить вовлеченность в общение с брендом.

 

Изменения коснулись не только контента маркетинговых писем, но и триггерных рассылок. Теперь они больше походили на поддержку жизненного цикла клиента. Вот лишь один пример цепочки «после покупки». И таких цепочек по разным случаям клиентской активности Шона сделала с десяток.

 

 

1-й день после покупки — предложение сопутствующих товаров;

15-й день — предложение аксессуаров/приложений;

38-й день — напоминание о скором истечение гарантийного срока (в Microsoft Store гарантийный срок составляет 45 дней).

 

Реформы прибавили работы email-маркетологам. Но это того стоило. Благодаря сегментации и кропотливой работе с группами подписчиков отдел Шоны получил следующие результаты:

 

 

+ 500 % CTR;

+ 300 % open rate;

+ 1200 % прибыли за три года;

+ 600 % прибыли за счет работы с жизненным циклом.

 

Шона не собирается останавливаться — у нее далеко идущие планы:

 

 

— сделать сегментацию по вовлеченности (в зависимости от того, как активно подписчики открывают письма, кликают на ссылки, покупают). Постараться снова вовлечь в коммуникацию «уснувших» клиентов, и если не получится их вернуть, попрощаться и не тратить на них силы и время;

— собирать больше информации о поведении и предпочтениях клиентов. Шона считает, что много информации не бывает: все пригодится, все может пойти в работу;

— попробовать дата-моделирование (в частности, для сегментации look-alike);

— увеличить объем автоматических писем (потому что в таком объеме данных легко ошибиться).

 

Шона молодец!

 

И вы так можете! Посмотрите наш вебинар о сегментации в Sendsay и увеличьте продажи на 1200 %. Смотреть вебинар

 


Подпишитесь на рассылку Sendsay, чтобы получать полезные статьи, инфографики и обучающие видео для email-маркетологов.

Это интересно
+1

02.11.2015 , обновлено  02.11.2015
Пожаловаться Просмотров: 4295  
←  Предыдущая тема Все темы Следующая тема →


Комментарии временно отключены