CRM-маркетинг и удержание клиентской базы — неизбежный этап в развитии любого бренда или ритейлера. Работа с лояльностью текущих клиентов приносит дополнительную выручку, поднимает прибыль или помогает выйти на уровень безубыточности. Но у CRM-стратегии есть свой потолок. По опыту клиентов First Data это +5-10%.
Эффективность собственных данных всегда конечна — ритейлер или бренд знают о своем клиенте только то, связано с его покупками в конкретной сети или магазине. А значит не могут точно назвать причину, по которой клиент уходит. Или не могут предположить, кому именно из клиентов будет интересна продукция из нового, расширенного ассортимента ритейлера.
Помогает в этом CRM-персонализация, основанная на использовании внешних данных — от ОФД, онлайн-касс, сотовых операторов и других сервисов. Изучая данные о покупках в неконкурирующих сервисах, можно узнать много полезного о поведении покупателей, интересах, выявить новые характеристики, в реальном времени отследить новые модели поведения и настроить узкоперсонализированную коммуникацию с каждой группой клиентов. Персонализированное взаимодействие с покупателями позволяет до 20% увеличивать эффективность CRM-канала.
Специалисты First Data получают от ритейлера список Hard ID — хешированных номеров телефонов или e-mail-адресов покупателей из CRM. Данные полностью обезличены и зашифрованы, передаются по защищенным каналам.
На своей стороне First Data составляет портреты этих пользователей на основе внешних транзакционных данных (данные самого ритейла или бренда не используются) — это позволяет получить новые характеристики по каждому покупателю, от наличия детей и животных до уровня дохода и лояльности к конкретным брендам. Признаки могут быть как статичными — например, «завели собаку», «переехали в другой район», так и динамичными — «забронировали отель в Сочи», «начали ремонт». Обладание этой информацией позволяет в моменте реагировать на события в жизни покупателей.
First Data может обновлять данные о клиентах с любой заданной регулярностью вплоть до ежесуточной отправки новых сведений клиенту. Это позволит ритейлерам моментально реагировать в своих коммуникациях на новые данные о своих покупателях.
Получая данные об изменении покупательского поведения (покупки в новых товарных категориях, внимание к другому ценовому сегменту) , ритейлер может настраивать в своей CDP-системе соответствующие триггеры и автоматически формировать релевантное предложение клиенту.
Например, тем, кто начинал ремонт в квартире или недавно сменил место жительства можно предложить скидку на предметы интерьера, домашний текстиль или посуду. Постоянный покупатель приобрел билеты на курорт? Отправим ему персональное предложение на сумки, чемоданы, купальники, кремы от загара и т. д.
Алгоритмы First Data помогают ритейлерам быстро и эффективно выходить в новые товарные категории. Например, продуктовый ритейлер добавляет в ассортимент категорию зоотоваров. Опираясь на расширенные портреты пользователей, можно выделить из базы CRM владельцев домашних животных и проинформировать об этом релевантный сегмент собственной аудитории. Лояльные покупатели быстрее откликнутся на предложение, первыми оценят товары, оставят отзывы, что впоследствии поможет легче привлечь в эту категорию покупателей извне.
Еще один полезный сценарий, реализуемый с помощью CRM-персонализации — прогнозирование оттока пользователей. Собственные данные помогают отследить снижение частоты или объема покупок — например, человек стал покупать меньше растворимого кофе. Почему? Он перешел на чай, на воду? Или он приобрел кофемашину и покупает премиальный зерновой или капсулы от вендора? Есть ли смысл давать ему скидку на кофе или лучше предложить акцию на десерты к кофе? Собственные данные не всегда могут дать ответ на этот вопрос, а аналитика других покупок клиента в большинстве случаев объяснит причины.
Коммуникации на основе транзакционных данных и точная сегментация аудитории избавляют ритейлера и покупателей от лишних, неактуальных сообщений, снижают процент отписок и раздражения. С CRM-персонализацией от First Data ритейлеры перестают конкурировать за место для пуш-уведомлений на экране мобильного в режиме блокировки или за время клиента, которое он проводит внутри мобильного приложения. Персонализация на основе реального поведения пользователя работает точно и эффективно, достигая внимания пользователя в нужное время и в нужном месте.