Интервью с экспертом: Дмитрий Никитин, Hobby World

Люди, которые играют в игры. Игры, в которые играют люди. Как работает программа лояльности и CRM-маркетинг в специализированном ритейле

Дмитрий, с удивлением узнал, что Мосигра и Hobby Games относятся к одному холдингу. 

Да, “Мосигру” мы купили в 2019 году.  Мы очень рады, что теперь вместе развиваем рынок настольных игр.

У вас есть и другие направления помимо настольных игр, например CrowdRepublic. Что это?

Это площадка по сбору денег на продукты, коммерческий успех которых непонятен, или команды не имеют финансов на их реализацию или что-то ещё. Это не только настольные игры, но книги, компьютерные игры, манги и аниме, в общем, всё, что близко к фэнтези и фантастике. Если проект оказывается удачным, то продукт выпускается. 

Но нашим сore business всё равно являются настольные игры. 

Сколько отделов или людей в Hobby World занимается направлением лояльности и CRM-маркетинга?

По моим подсчетам, около 20 человек из разных отделов. Дело в том, что у нас есть самостоятельный отдел CRM and Loyalty, в котором работают несколько человек, но кроме них причастны и другие люди, например блок контента следит, чтобы всё функционировало без перебоев, они предлагают свои идеи по оптимизации и так далее. А все акции программы лояльности генерируются и согласуются с отделом маркетинга, вся команда в какой-то степени, участвует в этом процессе.

Привлекаете к работе внешних специалистов, например дизайнеров или контент-менеджеров?

Нет, у нас всё инхаус: тексты, дизайны, политика и всё остальное.

Давайте поговорим о понятийном аппарате. Что вы понимаете под программой лояльности?

В наших магазинах накопительная балльная система с несколькими уровнями лояльности, со скидками, бонусами, возможностью покупки каких-то товаров за бонусы при достижении какого-то уровня выполнения заданий и награждение за это. 

Ещё несколько раз в год мы проводим игры на сайте, которые тоже работают в этой системе и связаны с бонусами, которые получают люди.

Эти программы входят в некий зонтичный бренд?

У нас программа лояльности не зависит от производителя, она сквозная по всем товарам. Мы сейчас идём к тому, чтобы объединить Hobby Games, «Мосигру», CrowdRepublic, «Мир фантастики» и другие проекты в одну систему, и сделать между ними сквозную систему лояльности. 

Допустим, у нас более 200 магазинов Hobby Games и «Мосигра». Мы полностью объединим пользовательскую базу, все бонусы, правила и так далее в одну систему. Далее у нас есть крауд-площадка CrowdRepublic. Мы подключаем её и позволяем донатить проекты бонусным балансом. 

Используете ли вы понятие «CRM-маркетинг», и как оно связано с программой лояльности?

Для меня это единое целое. Просто система лояльности — это часть CRM-маркетинга. А CRM-маркетинг — это нечто большее.

А что оно включает в себя, помимо программы лояльности?

Программа лояльности – это некоторый набор правил, по которым начисляются бонусы, покупатель движется по линейке привилегий, и так далее. А если говорить про CRM-маркетинг, то сюда входят все коммуникации различного рода, задания на сайте, выполняя которые он может получить либо какие-то дополнительные поощрения, либо доступ к каким-то товарам, либо что-нибудь ещё. Та же самая система рекомендаций больше относится к CRM-маркетингу, потому что работает на основе данных пользователей и истории покупок.

В жизни мы сталкиваемся с разными программами лояльности. Если все эти программы мы будем воспринимать как некий рынок, то на каком уровне он находится в нашей стране?

Если учесть, как глубоко некоторые сети знают своих покупателей и могут обогащать базу данными, которые пользователь напрямую не сообщает, подключая какие-то сервисы, банки и прочее, то в России система лояльности находится на более высоком уровне, чем на Западе.

Такой как в России глубины знания клиентов я не встречал. Обычно программа лояльности в других странах — это чуть ли не физическая карточка, к которой просто привязан бонусный баланс или просто скидка. 

Где, в лучшем случае, можно посмотреть историю покупок. И всё это никак не используется, чтобы далее работать с клиентом. Конечно, речь не про таких гигантов как Amazon, они то знают о покупателях чуть ли не больше их самих.

Если говорить про Россию, крупные FMCG ретейлеры знают о человеке вообще всё, что угодно и могут предсказывать пакеты покупок и так далее. 

Как бы вы оценили наш рынок по 10-балльной шкале?

Если сравнивать с другими рынками, то 10. Если понимать, что есть куда расти, то где-то 7. 

Ещё много можно придумать того, что не везде используется или чтобы это работало ещё лучше – ИИ, обучаемые модели и так далее.

Программы лояльности сейчас работают в большом количестве различных сфер бизнеса. Существует какой-то бизнес, где программа лояльности не нужна?

Я думаю, что всё зависит от частоты контактов, если их много и есть возможность увеличить количество, то программа лояльности нужна. Но если ты продаёшь заводы по производству бетона, то вряд ли есть люди, которые могут купить такой завод, и производитель не знает их лично.

Чем выше частота покупки или прогнозируемая частота покупки, тем больше нужна программа лояльности, а если покупка одноразовая, то никакого толка в этом нет.

А если я покупаю у вас одну игру, то это что-то говорит о моих предпочтениях? Или для того, чтобы составить профиль обо мне, я должен совершить у вас несколько покупок?

Конечно, одна покупка даёт немного информации, но мы сейчас работаем над системой, которая позволит нам чувствовать себя увереннее в этом направлении. Мы собираем отзывы о товарах и видим все покупки наших пользователей, которых более двух миллионов. Мы можем по отзывам оценить, если человек, например, купил «Манчкин» и он ему понравился, то есть ещё ряд товаров, которые ему тоже понравятся.

Для этого я должен где-то поставить игре оценку?

Да. Но если человек ещё не поставил оценку, то мы можем просто предположить, что эта игра ему понравится. Можем проанализировать данные, которые у нас есть и понять, если человеку нравится «Манчкин», то понравится и ряд других товаров. Также, как это делает Netflix, «Кинопоиск», «Яндекс Музыка». 

Netflix, Яндекс Музыка и прочие уже столкнулись с проблемой пользователей, когда есть плательщик, и есть различные профили.  Для своего младшего я куплю «Черепашьи бега» или «Сырный забег». Для ребёнка постарше — «Мачи Коро». А старшая будет играть в «Имаджинариум» или Codenames. Спектр широк, а плательщик один. 

Если взять нашу аудиторию, то в большинстве случаев люди покупают игры для себя. Есть не так много игр, которые приобретаются в подарок. 

Чаще всего, это какие-то простые игры типа «Мачи Коро», «Манчкина» и чего-то такого. Если говорить об играх, которые уровнем повыше, то люди чаще всего покупают их себе сами. 

А в чём принципиальная разница игр «уровнем повыше»?

Во-первых, они дорогие и стоят, условно, 10-15 тысяч. Во-вторых, такие игры – сложный продукт. Если ты подаришь её, вряд ли она будет востребована человеком, которому специально не нужна эта игра.

Например, у нас есть игра “Немезида”, которая стоит 14 тысяч. Порог вхождения в эту игру достаточно высокий. Хотя игра очень популярна и достаточно привлекательна по внешнему виду и отзывам. И вот человек зашёл на маркетплейс, купил себе эту игру, с очень большой вероятностью, он к ней не будет готов. Человек потратил на игру кучу денег и положил её на полку, потому что сломался на изучении правил. После этого человек вряд ли вообще купит другую настольную игру. 

Если взять маркетплейсы, то там всё построено, чтобы человек просто купил товар. 

Для маркетплейса неважно, какой пользовательский опыт получит человек, купив этот товар.  Для нас это имеет значение.

А какой-нибудь рейтинг производителя, например, в зависимости от звёзд?

У нас такого нет. Но мы очень хорошо знаем продукт и понимаем какие игры лёгкие для вхождения, а какие тяжёлые. Есть всякие рейтинги типа BoardGameGeek, где можно найти информацию по игре. 

Есть ещё один кейс. Допустим, по инструкции, игра подходит для компании от 1 до 4 человек, но, в действительности, в неё интересно играть вчетвером, наверное, это будет частью лояльности – выявить, что человек покупает именно такие игры и предлагать ему на основе наших данных игры, в которые вчетвером действительно круто играть.

Как вы можете сделать такой вывод на двух-трёх покупках?

Конечно же, мы больше предполагаем, чем знаем. Но, допустим, если человек сделал 3 покупки (2 гиковские игры и «Мачи Коро»), то явно, что «Мачи Коро» он купил в подарок. Такие кейсы очень хорошо видны. Можно сразу понять, что есть core-продукт, который он использует, а есть то, что он купил либо в довесок, либо кому-нибудь подарить, либо ребёнку. 

Аудитория, на которую мы ориентированы, — это не дети, а взрослая аудитория – 27-40 лет.

Давайте тогда поговорим про сегментацию. Вы упомянули историю покупок. Это основа вашей сегментации?

Да. Но мы сейчас хотим внедрить туда и историю отзывов, и какие-то дополнительные вещи. 

А когортный анализ, бинарный анализ, соцдем вы рассматриваете?

Да. Чем наш товар отличается от классических товаров? 

Мы не считаем настольные игры товаром. Мы считаем их контентом. 

Metallica может нравиться и ребёнку, и старику. Нет такой характеристики человека – материального состояния, пола, возраста, социального положения и чего угодно, что могло бы сказать почему человеку нравится Metallica. Потому что это дело вкуса. Настольная игра — то же самое. 

Это не как телефон, у которого есть конкретные понятные большинству характеристики: диагональ, камера или что-то ещё. Здесь у нас фэнтезийный мир/Fallout/антиутопия. Человек может быть фанатом именно конкретного сеттинга. Или фанатом конкретного процесса игры, каких-то механик. Например, ему нравится строить города или убивать монстров. Если посмотреть с этой точки зрения, то мы вообще не товар. Никакие характеристики настольной игры как товара никак не связаны с тем, понравится человеку игра или не понравится.

Те вселенные, о которых Вы говорите, — это слишком узконаправленные вещи. Кто ваш основной клиент? Это массовый клиент, который покупает для игры с детьми или в компании? Или это условные фанаты того или иного направления?

Тут как раз происходит деление между Hobby Games и «Мосигрой». «Мосигра» — это массмаркет, где люди покупают игры для вечеринок, игры детям. Это совершенно отдельный мир. Там действительно очень сложно предсказать покупки. Это, скорее всего, просто модель Wildberries: человек пришёл и купил что-то под конкретный случай. 

Если говорить Hobby Games, то это про фанатов, людей, которые потребляют игры из года в год, потребляют фэнтезийный мир, какие-то журналы, книги, компьютерные игры… 

Мы достаточно близки с компьютерными играми и книгами. Настольные игры стоят где-то на пересечении. 

Как правило, если человек читает научную фантастику или фэнтези, он в большинстве случаев играет в настолки. 

Любопытно как вы работаете с фанатскими группами, потому что маркетинг там нестандартный и совсем разная ценность того или иного предложения.

Конечно, для одного игра Fallout — это маст-хэв; а для другого: «Я в это г…. играть не буду». И неважно, какую скидку ты ему дашь. 

В целом, система скидок — это не про нас. Мы устраиваем только одну распродажу в год, где есть реальные скидки. 

Всё остальное — это какие-то акции, несвязанные с массовыми скидками, например, розыгрыши. У нас есть акция «Хочу в подарок…» на Новый год, когда люди пишут, что они хотят получить, и так далее. 

Если не секрет, когда у вас распродажа? Я себе запишу. 

Чаще всего распродажа у нас 1 июля — в день рождения компании.

Если говорить про акции, которые стали, условно, стандартным набором: на вовлечение нового клиента, на день рождения, на отток… Что вы используете?

Мы используем всё. Если у человека день рождения, то за неделю мы даём ему какие-то бонусы для того, чтобы он мог что-то купить. Если человек сделал первую покупку, то мы знаем, когда нужно предложить ему какой-то бонус или напомнить о себе для того, чтобы он пришёл и купил вторую игру. Кстати, это не всегда какая-то скидка или вознаграждение. Допустим, человек купил первую игру «Манчкин», а мы через какое-то время предлагаем ему дополнение к ней. 

Как это выстроено технически? Звучит это очень красиво, но тогда у вас должны быть построены некие списки рекомендаций: купил «Колонизаторы» и вот тебе дополнение. 

Да, у нас товары разбиты по типам, по сериям и по куче разных характеристик (их количество постоянно увеличивается), на основе которых можно легко выстраивать цепочки. Здесь самая большая сложность — покрытие товаров нужным количеством и глубиной этих характеристик.

Какую CDP используете?

Сейчас у нас стоит неполноценная CDP. Точнее, это CRM с возможностью построения сквозной лояльности, где требуется куча ручной работы чтобы всё это сделать. Мы, наверное, перейдём на другой сервис, но система рекомендаций, в любом случае, у нас будет своя.

Система рекомендаций, которая есть у вендоров, основана исключительно на покупках и вероятности покупки.

Всё это позволяет рекомендовать покупателю, скорее, какой-то популярный товар, нежели тот, который действительно может быть ему интересен. 

А вы как хотите действовать?

Мы хотим продавать тот товар, который с большей вероятностью понравится человеку, нежели просто продать дорогой или популярный. 

У нас нет задачи продать как можно больше популярных игр. У нас есть задача сделать так, чтобы человек, купив определённую игру, вернулся к нам за следующей. 

Постоянно сталкиваюсь с такими красивыми словами от тех, кто занимается машинным обучением. 

Как раз машинного обучения у нас не предполагается. Это всё жёсткие алгоритмы.

Первый наш путь – похожая игра. Вот, допустим, игра «Колонизаторы». У неё 60 каких-то характеристик и в ней используется 6 конкретных механик, сеттинг и атрибуты, которые связаны с комплектацией и с процессом игры. На основе этих данных мы можем понять, что на «Колонизаторы» похожа другая игра. 

Получив отзыв об игре, мы сразу поймём, человеку эта игра понравилась или нет. Если не понравилась, то мы точно не будем предлагать ему игру, похожую по механике и игровому процессу. А если понравилась, то точно будем.

Второй путь.  Чаще всего, если люди оставляют отзывы, они начинают оставлять отзывы на все свои игры. Когда у них в личном кабинете есть список игр, и у одной уже стоит значок отзыва, а у других нет, то человеку хочется заполнить. Так устроены люди. Мы будем модернизировать свою систему для сбора и анализа этих отзывов. Мы собираемся переделать свою систему отзывов таким образом, чтобы практически в 80% случаев собирать обратную связь. От «Яндекс Маркета», например, сложно отделаться, и у нас будет примерно то же самое. 

Конечно же, там будет система вознаграждений за отзыв, бейджи за экспертность и так далее. Это само собой предполагается. 

Какая у вас вовлечённость в написание отзывов? Если у вас 2 миллиона клиентов, то вряд ли миллион из них оставят отзывы.  И только часть оставит отзывы на все игры.

Два миллиона – это зарегистрированные пользователи. Всех клиентов намного больше. У нас какое-то невероятное число одноразовых покупателей. 

Из зарегистрировавшихся каждый десятый точно оставил хотя бы один отзыв. А это уже достаточно много.

А мы сами их вообще не собираем, сейчас на сайте у нас нет ни одной механики по сбору отзывов. Сейчас это даже делать неудобно и всё равно 10% покупателей отзывы оставляют.

Получается, что люди, которые оставили один отзыв, как правило, при следующей покупке тоже оставляют отзыв. Потому что им интересно это делать. Комьюнити настольных игр очень отзывчивое, живое. Взять, к примеру, социальные сети, наш пост во ВК про акцию «Хочу в подарок…» набирает 3-4 миллиона просмотров и сотни тысяч взаимодействий, реакций намного больше, чем в любой другой сфере.

Я могу оставить отзыв о какой-то игре, которую не покупал?

Сейчас да, но потом мы уберем эту возможность. Покупка будет являться условием. Вся достоверность отзывов связана с тем, что человек должен обязательно купить этот товар, а не просто посмотреть, поиграть и так далее. Таким образом, мы отфильтруем очень большую часть тех, которые будут оставлять отзывы только ради отзывов, нежели действительно делиться своим опытом. 

С учётом того, что вы рассказали, у вас должна быть какое-то невообразимое количество анализируемых показателей и сумасшедшая аналитическая система.

Мы используем Microsoft BI.  Скажу, что в этом направлении мы ещё в начале пути. Мы вручную проанализировали данные и поняли, что есть кейсы, которые прослеживаются. На основе этих кейсов мы строим гипотезы. А на основе гипотез дорабатываем функционал, который будет работать уже сам по себе, не будет требовать анализа или ручной работы. 

Как раз, когда этот функционал будет запущен, мы на всех потребителях действительно сможем это проверить. Пока мы проверяем точечно и смотрим, как это работает. Где-то делаем рекомендации для call-центра, где-то что-то ещё, но это пока точечные ручные действия. 

Конечно, всё вместе проанализировать не успели, и это практически невозможно сделать таким образом. Это слишком многофакторный анализ. В любом случае анализировать надо то, что можешь. Начнём с них и постепенно будем обогащать другими характеристиками, которые мы уже собираем, но пока ещё не используем.

Итак, у вас есть ядро активных клиентов, которые чаще покупают и оставляют отзывы. Пускай их даже не 10%, а 15-20%. С ними ведётся работа по тонко настраиваемым механикам, в которых вы, безусловно, эксперты. Но вернёмся к оставшимся 80%, с которыми вы работаете с более-менее стандартными механиками в виде брошенной корзины, вовлечения на вторую покупку. Вы считаете экономику по этим клиентам?

Конечно.  Тут тоже один момент. Мы думали, каким образом можно что-то порекомендовать человеку, который не разбирается в настольных играх. 

Если он заходит на «Яндекс Музыку», то ему легко. У него один раз куплена подписка, и для того, чтобы посмотреть, нравится или не нравится ему какая-то музыка, это 2 клика и пару минут времени. С настольной игрой так не получится, потому что, её нужно купить, в ней нужно разобраться и потратить кучу времени для того, чтобы собрать компанию и поиграть в неё. Это вообще непростой вопрос. 

Поэтому мы будем использовать некий «визард», который поможет человеку разобраться, что ему нравится. Там будут элементарные вопросы – во что он уже играл, что ему нравится и не нравится, чтобы мы могли составить и порекомендовать хоть что-то вменяемое. 

Потому что редко можно порекомендовать хоть что-то вменяемое на основе популярности покупок. У людей популярна «Монополия». А это, на самом деле, довольно-таки примитивная в плане механики игра.

Я всё равно не отстану. 20% — ядро, ещё 30% ответят до конца на ваши вопросы. Всё равно останутся 50%, которые не дадут вам информацию, но что-то купят. Как с ними работаете?

Если человек пришёл на сайт и решил найти игру сам, то ему ничего не помешает выбрать ненужную ему игру. Так происходит очень часто, если человек выбирает только по коробке, а на отзывы и характеристики даже не смотрит. 

Мы ничего не можем с ним поделать. Единственное, что мы сможем сделать — догнать его и спросить: “Как тебе?” И уже по его ответу понять, что произошло. Да, это сложный долгий путь, который нам предстоит, чтобы что-то узнать об этом человеке. 

Customer Journey Map… строите их сами?

Пытаемся. Тот уровень CGM, который принят в большинстве компаний — это слишком примитивно. Во-первых, они все в основном линейные и не предусматривают никаких вариантов действий, разветвлений. Мы как раз пытаемся строить сложные CGM. Конечно, они ещё далеко от идеала. Я вообще не знаю есть ли у кого-то идеальный. Да, у «Ашана» большой, но он тоже линейный. 

Те примеры CJM, которые все показывают и говорят, что это идеальный вариант, тоже далеки от идеала. Мне хочется идти как раз каким-то более сложным путём. 

Как вы хотите развиваться, к чему прийти через 2-3 года? И сложный вопрос: чего вам не хватает на рынке? Что бы вы хотели получить, а этого нет?

Начну с того, к чему хотим прийти. 

Думаю, что через 3 года по всем нашим проектам у нас будет единая экосистема. 

Даже издательство «Мир фантастики» будет как-то вовлечено. Например, мы сможем донатить авторов за счёт бонусов или ещё что-нибудь. К экосистеме мы, скорее всего, будем ещё подключать какие-то внешние магазины (… места, клубы и так далее), которые с нами как-то пересекаются по идеологии или по связи с настолками, книгами и чем-то ещё. Таким образом, мы сможем лучше узнать человека, который к нам приходит и модель его потребления. Плюс ещё мы, наверное, сможем использовать нашу программу лояльности как мотивацию для гейм-мастеров, которые ведут настольные игры, и построить вокруг этого какую-то биржу. Это тоже интересное направление.

Что касается сервисов, которых не хватает… Нет сервисов, которые могут анализировать и выявлять модели на основе большого количества характеристик.

Чтобы нам не приходилось строить и выявлять все эти закономерности фактически вручную. Всё, что сейчас есть, смотрит на то, что человек покупал и какой-то небольшой набор характеристик, а целостного продукта нет. 

В большинстве случаев модели без учителя практически нет. Везде сначала нужен учитель. А хочется чего-то такого… чтобы найти «золотое дно», которое мы сами не можем нащупать. 

Мне кажется, что получилась очень интересная беседа. Спасибо Вам огромное!

Да. Мне было интересно отвечать на вопросы. Это редкость, спасибо вам!

Следите за новыми материалами в telegram