Главное о программах лояльности из докладов и обсуждений на Set Loyalty Conf

Как выявлять отток, проводить аудит программы лояльности, оценивать инкрементальный эффект, превращать геймификацию в продажи и внедрять ИИ без завышенных ожиданий.

Set Loyalty Conf — международная конференция о программах лояльности и CRM, клиентской аналитике, удержании покупателей и применении ИИ в работе с клиентской базой. В конференции участвовали эксперты «4 Лапы», «Асконы», «Евроторга» и Set Loyalty. С отдельным докладом выступил Антон Трухтанов, управляющий партнёр Direct Service, — он рассказал, почему маркетинг должен говорить с бизнесом на языке денег.

27 рекомендаций для руководителей программ лояльности и CRM

1. Сначала определите, какое поведение клиента должна изменить программа лояльности

Программа лояльности не должна запускаться только потому, что так делают конкуренты или рынок предлагает новую механику. До выбора бонусов, уровней, промокодов или геймификации нужно определить конкретную задачу: увеличить частоту покупок, стимулировать вторую покупку, повысить средний чек, удержать клиента или вернуть его из оттока.

2. Выстраивайте работу с клиентом по всей воронке лояльности

Клиентский путь в программе лояльности включает регистрацию, первую покупку, вторую покупку, рост частоты, переход в регулярные покупатели, удержание и реактивацию. На каждом переходе может возникнуть разрыв.

Руководителю программы важно ответить на три вопроса: на каком этапе теряется больше всего клиентов, сколько это стоит бизнесу и какой финансовый эффект даст улучшение показателя хотя бы на один процентный пункт.

3. Не используйте единый срок без покупок для определения оттока

Универсального правила «клиент ушёл через 30, 60 или 90 дней» не существует. Окно оттока должно учитывать частоту покупок и цикл потребления в конкретной категории.

В FMCG реактивация может начинаться уже после нескольких пропущенных циклов, а в низкочастотном бизнесе длительный период без покупки может быть нормальным поведением. Для одного из приведённых на конференции форматов «магазина у дома» сигналом оттока были три пропущенных цикла при среднем цикле покупки около трёх дней.

4. Определяйте отток индивидуально или через RFM-сегментацию

Персонализированный подход учитывает собственный паттерн каждого клиента: частоту покупок, средний интервал и время последней покупки.

Если индивидуальный расчёт пока недоступен, используйте RFM-сегментацию — анализ давности, частоты и суммы покупок. Она помогает увидеть, кто находится в зоне лояльности, кто постепенно теряет активность, а кто уже близок к оттоку.

5. Разделяйте стратегии удержания, развития и возврата

Клиентам из разных сегментов нужны разные сценарии:

• лояльных покупателей — удерживать и знакомить с релевантными товарами;
• активных клиентов с недостаточной суммой покупки — развивать средний чек;
• клиентов с низкой частотой — стимулировать следующий визит;
• клиентов в зоне риска — возвращать до того, как они окончательно уйдут;
• низкоценных клиентов — не возвращать любой ценой, а сначала оценивать экономику контакта.

6. Считайте экономику реактивации до запуска кампании

Перед возвратной кампанией смоделируйте несколько сценариев конверсии: например, что произойдёт при возврате 1%, 2%, 3% и более клиентов из целевого сегмента.

В расчёт необходимо включить стоимость коммуникации, стоимость фактически использованного вознаграждения, средний чек, маржинальность и необходимое количество покупок для окупаемости. В кейсе сети зоомаркетов стоимость бонусов учитывалась не в момент начисления, а в момент списания — когда клиент действительно возвращался и совершал покупку.

7. Не выдавайте вознаграждение клиенту, которому достаточно релевантной информации

В докладе об оттоке отмечалось, что клиент может вернуться после коммуникации, не использовав предложенный бонус. Причиной иногда становится не скидка, а полезная информация, связанная с привычкой покупателя: например, сообщение о поступлении свежего товара.

Проверяйте, можно ли решить задачу коммуникацией, сервисом или релевантным контентом, не увеличивая стоимость привилегии.

8. Не пытайтесь реактивировать клиента, если отток соответствует его нормальному циклу

Отсутствие покупки не всегда означает проблему. В некоторых категориях покупка совершается раз в несколько месяцев или лет. Если клиент завершил определённый жизненный сценарий, например обустройство квартиры, дополнительное стимулирование может быть неуместным и неокупаемым.

Сначала определите нормальный цикл потребления, затем решайте, является ли пауза сигналом оттока.

9. Ищите причину оттока не только в механике лояльности

Если реактивационная акция не работает, причина может быть не в размере бонуса или тексте рассылки. Клиента могли оттолкнуть продукт, сервис, цена, логистика, неудобный процесс покупки или предыдущий негативный опыт.

Для диагностики используйте не только транзакционные данные, но и отзывы, обращения в поддержку, причины ухода, результаты исследований и обратную связь сотрудников первой линии.

10. Проводите аудит программы лояльности в семь шагов

Подход, предложенный на конференции, можно свести к следующему алгоритму:

1. определить, зачем бизнесу нужна программа лояльности;
2. описать воронку клиентского поведения;
3. найти главный разрыв в воронке;
4. установить причины этого разрыва;
5. сформулировать проверяемые гипотезы;
6. расставить приоритеты по влиянию и трудозатратам;
7. заранее определить метод измерения результата.

Такой порядок помогает не начинать аудит с вопроса «сколько бонусов мы выдаём», а сначала понять, какую бизнес-проблему программа должна решать.

11. Приоритизируйте инициативы по влиянию и сложности

После аудита список идей может включать десятки или сотни гипотез. Разделите их на четыре группы: быстрые победы, большие выигрыши, эксперименты и бэклог.

Для каждой гипотезы предварительно оцените потенциальный эффект и необходимые усилия. В первую очередь запускайте решения с высоким влиянием и разумной стоимостью реализации.

12. Определяйте и измеряйте эффект до запуска механики

До старта кампании зафиксируйте, какой показатель должен измениться, какой результат считается успешным и с чем он будет сравниваться. После запуска используйте контрольную группу и сопоставляйте фактический результат с предварительным прогнозом.

Сравнение участников программы с неучастниками само по себе не доказывает эффект: эти группы изначально могут отличаться по ценности, частоте и мотивации.

13. Проектируйте геймификацию как вход в жизненный цикл клиента

Кейс Асконы показал, что сезонная игра может быть не отдельной рекламной активностью, а входом в CRM-цепочку. Логика проекта выглядела так: игра — идентификация в CDP — начисление бонусов — автоматическая коммуникация — покупка.

В результате игра должна оцениваться не только по числу участников и запусков, но и по тому, сколько пользователей стали идентифицированными клиентами, получили бонусы, совершили заказ и принесли выручку.

14. Делайте игровую механику простой, а выгоду — понятной

В предновогодний период аудитория перегружена рекламой и не готова разбираться в сложных правилах. В кейсе Асконы использовалась короткая игра с запуском в один клик и понятным вознаграждением.

По представленным данным, проект получил 37 000 визитов, 11 700 запусков игры, около 10 000 пользователей дошли до финала, а конверсия из старта игры в получение бонуса составила около 85%.

15. Связывайте бонус с реальным следующим действием

В кейсе Асконы наградой стали 300 бонусов, встроенных в программу лояльности. Бонус был не просто символическим призом: он давал повод вернуться, активировал профиль и подталкивал к покупке.

Важно измерять путь пользователя после получения бонуса. В представленном сравнении игроки совершили 48% заказов, но принесли 65% всей новогодней выручки; сквозная конверсия из визита в получение бонуса составила 27%.

Эти показатели относятся к конкретному кейсу и не являются универсальным бенчмарком для всех розничных сетей.

16. Проектируйте сбор согласий одновременно с механикой акции

Рост базы не имеет ценности, если данные собраны юридически некорректно. В кейсе Асконы отдельно фиксировались согласие на обработку данных, необходимое для начисления бонусов, и согласие на маркетинговые коммуникации.

Фиксируйте действия пользователя и храните логи согласий. Для международных и мультиканальных проектов учитывайте требования законодательства каждой страны и подключайте профильных юристов ещё на этапе проектирования.

17. Не путайте рост продаж с инкрементальным эффектом программы

Главная финансовая метрика программы лояльности — дополнительная выручка или дополнительная прибыль, которую создали действия программы. Рост показателей участников относительно неучастников не доказывает причинный эффект: более лояльные клиенты изначально могут покупать чаще и дороже.

Для оценки персональных предложений используйте сопоставимые контрольные группы и вычитайте стоимость привилегии, коммуникаций и других расходов из дополнительной маржинальной прибыли.

18. Разделяйте три слоя экономики программы лояльности

На конференции были выделены три слоя:

• базовая механика — стандартные бонусы и привилегии для идентификации клиента; её следует рассматривать прежде всего как затраты;
• массовое промо — оценивается в зависимости от задачи, например роста оборота или распродажи остатков;
• целевой маркетинг — персональные предложения, которые при корректном тестировании могут формировать доходную часть программы.

Для каждого слоя должна быть своя логика постановки цели и расчёта результата.

19. Стройте P&L программы лояльности и проверяйте формулы

В отчётах о программе должны быть понятны доходы, расходы, стоимость вознаграждений, коммуникаций и сервисов, а также методика расчёта инкремента.

На конференции был приведён пример, где в отчёте крупной сети были обнаружены ошибки в формулах и некорректный расчёт динамики. Перед презентацией руководству проверяйте исходные данные, формулы и взаимосвязь показателей: средний оборот на клиента должен согласовываться со средним чеком и частотой покупок.

20. Переводите маркетинговую аналитику из товароцентричной в клиентоцентричную

Товарная аналитика отвечает на вопросы «что, где, когда и на какую сумму продаётся». Для управления лояльностью этого недостаточно. Клиентоцентричная аналитика должна показывать, кто покупает, как меняется его поведение, какие категории являются входными, что влияет на частоту и какие предложения релевантны конкретному сегменту.

Для этого нужен сквозной клиентский профиль и связность аналитических систем.

21. Анализируйте когорты и перетоки между сегментами

Средний показатель по всей базе может скрывать важные различия. Когортный анализ позволяет увидеть, как ведут себя клиенты, привлечённые в разные периоды, когда они совершают повторную покупку и на каком этапе начинают уходить.

Анализ перетоков показывает, из каких сегментов клиенты переходят в отток и какие группы движутся в сторону большей ценности. Стратегия для новичка, клиента с покупкой раз в год и постоянного покупателя с высоким оборотом должна быть разной.

22. Измеряйте давление скидок на маржу по сегментам

Проверьте, каким клиентам и группам товаров выдаются самые большие скидки и какую маржу они создают. Если скидка направляется сегменту с низкой ценностью и не меняет его поведение, это повод пересмотреть механику и коммуникационную стратегию.

Анализ помогает увидеть «через кого» программа теряет деньги и где скидку можно заменить более точным предложением.

23. Используйте категорийный и кросс-категорийный анализ

Категория первой покупки влияет на дальнейший путь клиента и должна учитываться в Next Best Offer. Единая цепочка предложений для всех покупателей может быть менее эффективной, чем сценарии, связанные с категорией входа.

Кросс-категорийный анализ помогает находить неочевидные сочетания товаров и формировать более точные предложения для кросс-продаж, особенно в аптечном и специализированном ритейле.

24. Оценивайте Redemption Rate вместе с правилами программы

Доля списания бонусов показывает, пользуются ли клиенты ценностью программы. Низкий Redemption Rate может означать, что программа неинтересна, правила слишком сложные, процесс списания неудобен или массовые скидки не оставляют клиенту возможности использовать бонусы.

На конференции отмечалось, что ориентиры зависят от отрасли: для fashion назывался диапазон около 30–40%, для FMCG — до 80–90%. Эти значения нельзя переносить между отраслями без поправки на частоту покупок, маржинальность и механику программы.

25. Внедряйте ИИ с конкретной задачей и человеческим контролем

В докладе об ИИ-агентах участникам напомнили, что универсального «золотого промпта» не существует. Одинаковый запрос может давать разные ответы, а красивые результаты не гарантируют корректности.

Для практического применения:

• начинайте с повторяющихся рутинных задач;
• задавайте конечную цель и полный контекст;
• подбирайте модель и инструменты под конкретную задачу;
• проверяйте промежуточные рассуждения и итоговый результат;
• не передавайте чувствительные данные в бесплатные сервисы без оценки рисков;
• сохраняйте сотрудников, которые понимают процесс и могут верифицировать работу ИИ.

26. Сначала наведите порядок в данных, затем автоматизируйте аналитику

ИИ не исправит неструктурированные, невалидированные и разрозненные данные. Если в компании нет единого клиентского профиля, связанного хранилища и понятных правил расчёта, автоматизация может лишь быстрее создавать ошибочные отчёты и рекомендации.

Первый шаг для ИИ-агента в CRM и маркетинге — качественные данные, описанная методология и безопасный контур работы.

27. Не заменяйте анализ клиента копированием кейсов конкурентов

Механика, которая сработала у другой сети, была создана для конкретной аудитории, ассортимента, маржинальности, логистики и бизнес-задачи. Используйте чужие кейсы как источник гипотез, но проверяйте их на собственной базе и в собственной экономике.

Как Direct Service может помочь

Если вы хотите понять, сколько программа лояльности реально приносит бизнесу, где возникают потери и какие клиентские сценарии стоит менять в первую очередь, оставьте заявку на консультацию.

Мы можем помочь провести аудит программы лояльности, оценить клиентскую экономику, выстроить клиентоцентричную аналитику, сформировать приоритетные гипотезы и подготовить систему измерения инкрементального эффекта.