Сами акции «черной пятницы», как правило, не отличаются высокой маржинальностью — основная прибыль приходит за счет отложенных и повторных покупок уже после сезона распродаж. Вернуть «пятничных» покупателей можно, если компания заранее позаботилась об аналитике. Павел Мрыкин, эксперт по сквозной аналитике Calltouch, рассказал, как правильно собирать информацию о покупателях во время акции и как использовать полученные результаты после окончания скидочного периода.
Прогнозы аналитиков о том, как пройдет «черная пятница» в 2020 году, достаточно противоречивы. С одной стороны, нынешний год ознаменовался бумом электронной торговли: по его итогам рынок e-commerce в России должен увеличиться на 44% — до 2,5 трлн руб. Такому росту способствовала не только весенняя самоизоляция: в сентябре, когда все ограничения были сняты, пользователи сделали в интернете 63,5 млн заказов — на 2,5% больше, чем в мае. Это говорит о том, что интерес к электронной коммерции продолжает расти.
Рост аудитории e-commerce — один из факторов, заставляющих ритейлеров ожидать в этом году высоких показателей распродаж. Но как показало недавнее исследование Superjob, интерес россиян к «черной пятнице» упал: почти три четверти опрошенных (74%) не собираются участвовать в акции, а о планах делать покупки в этот период заявили лишь 9%. Во многом это связано с потерей доверия к честности продавцов: 60% респондентов уверены, что «черная пятница» — это обман.
О роли аналитики
Такое недоверие связано с опасением, что продавец может намеренно завысить цены перед распродажей, чтобы затем анонсировать большие скидки. Такая стратегия, безусловно, принесет прибыль в день акции — но обман рано или поздно вскроется, и компания потеряет клиентов.
Если же вы предлагаете реальные скидки, у вас есть возможность существенно расширить свою аудиторию, повысить ее лояльность и получить прибыль за счет повторного цикла продаж. Но чтобы достичь этого, у вас должна быть настроена система аналитики, которая даст вам максимально полную информацию обо всех пришедших к вам пользователях. Во-первых, так вы сможете подсчитать LTV и оценить, какую прибыль принесла вам акция в долгосрочной перспективе. Во-вторых, так вы получите огромное количество информации о пользователях, чтобы настроить рекламу на look-alike аудитории. Наконец, с помощью ремаркетинга вы сможете привести клиентов к новым покупкам и нарастить прибыль.
Идентификация пользователя
Чтобы проанализировать поведение пользователей, достаточно классических метрик, таких как количество заказов, популярные товары и категории, средний чек, источник, откуда пришел покупатель. Но получить на их основе реальную картину происходящего можно только в том случае, если вы используете user-centric подход.
Чтобы пояснить, о чем речь, приведу пример. Перед «черной пятницей» пользователь, назовем его Игорь, получает рассылку от магазина электроники, где видит информацию о скидках на планшеты. Игорь переходит по ссылке со своего телефона, изучает товары — но он спешит на работу, поэтому отключается. В обеденный перерыв он вспоминает про скидку, заходит на сайт магазина с офисного компьютера и выбирает подходящую модель планшета, но откладывает покупку, чтобы еще раз подумать. На следующий день он, наконец, принимает решение, заходит в магазин с личного ноутбука и оформляет заказ.
Как данные об Игоре будут отображаться в системе аналитики? Если у продавца не настроена система идентификации клиента, он увидит трех разных пользователей, двое из которых зашли в магазин, но ничего не купили, а третий сделал заказ практически моментально, даже не изучив ассортимент. Чтобы избежать подобных ошибок и увидеть реальный путь человека к покупке, важно «склеивать» пользователей с помощью идентификаторов — ID, который передает сайт, номера телефона или email-адреса.
От b2b до офлайна
Проще всего отследить действия пользователя в онлайн-торговле, особенно если речь идет о сегменте b2c. В b2b ситуация несколько сложнее: мы не всегда можем понять, сработала ли реклама, поскольку b2b-клиенты часто предпочитают звонить или писать в компанию напрямую. Поэтому в этом сегменте нужно использовать для идентификации не только данные с веб-ресурсов, но также номер телефона пользователя и его email-адрес, которые он передает в процессе оформления заказа, подписки на рассылку или звонка. Еще один важный нюанс для b2b-компаний, как и для любых организаций, у которых есть call-центр — перед «черной пятницей» рекомендуется увеличить пул номеров: количество обращений наверняка вырастет, а если номеров не хватит, вы не сможете правильно идентифицировать всех звонящих.
Что касается офлайн-продаж, основные методы идентификации здесь — регистрация на сайте, использование промокодов и карта лояльности: с их помощью вы можете собирать всю необходимую информацию о покупателе, от истории покупок и среднего чека до рекламных источников, из которых он узнал об акции. Но если у вас работает программа лояльности, нужно заранее позаботиться, чтобы она приносила клиентам реальную пользу: например, накопительные баллы, которые можно обменять на скидку. В противном случае покупатели просто не будут ей пользоваться.
Время afterparty
После окончания «черной пятницы» наступает новый этап — нужно проанализировать все полученные данные и использовать их для работы над продажами. Во-первых, настроить рекламу на пользователей, похожих по поведению и характеристикам на тех, кто приобретал у вас товары во время акции (look-alike аудитории). Во-вторых, заняться ремаркетингом — убедить ваших клиентов сделать новые покупки. Здесь бренды часто совершают типичную ошибку: «догоняют» пользователя продуктами, аналогичными тому, что он уже купил. Если человек уже взял у вас кофемашину, проследите, чтобы ваша реклама не предлагала ему другие кофемашины — сейчас для него актуальны сопутствующие товары: кофе, чашки, темпер и так далее. А вот тем, кто заходил на сайт, но не оформил заказ, можно демонстрировать как сопутствующие товары, так и похожие.
Наконец, завершающий шаг — подсчет маржинальности. Делать это нужно уже после того, как «черная пятница» даст свой эффект, то есть когда завершится второй цикл продаж. Например, вы потратили на акцию 500 тыс. рублей и заработали в этот период 300 тыс., но впоследствии новые пользователи сделали у вас покупки на 700 тыс. — в итоге у вас миллион выручки и 500 тыс. прибыли. Получить наглядную итоговую картину по маржинальности лучше всего помогает когортный анализ: выделив отдельную когорту пользователей, которые заходили на сайт в период «черной пятницы», вы сможете увидеть, сколько денег они принесли вам в эти дни и позже.
Эта информация вместе с остальными полученными данными поможет вам оценить успех акции и проанализировать ошибки — все это пригодится для проведения «киберпонедельника» и других распродаж, в том числе «черной пятницы"-2021.