Влияние на клиентов с помощью программы лояльности

Как программа лояльности обеспечивает влияние на покупателя

Программа лояльности влияет на поведение клиентов и поддерживает рост бизнеса. Если механики программы лояльности выстроены с учетом психологии покупателя и на основе аудита клиентской базы, они помогают удерживать, вовлекать и возвращать покупателей. Такой подход помогает достичь следующих эффектов:

• Общая выручка увеличивается на 15–⁠25%, по данным консалтинговой компании McKinsey & Company.
• LTV, или пожизненная ценность клиентов, повышается на 30–⁠40%, по данным аналитической компании Forrester Research.
• Отток клиентов снижается на 25–35%, по данным исследовательской компании Nielsen.
• Индекс потребительской лояльности, или NPS, растет на 15–20 пунктов, по данным отраслевого издания American Marketing Association.

Рассмотрим, как конкретные механики помогают влиять на клиента.

Бонусная программа

Такая механика строится на накоплении и последующем использовании баллов. Она повышает лояльность клиентов и увеличивает продолжительность жизненного цикла, что подтверждается исследованиями:

• Рост частоты покупок на 20–⁠30%, по данным аналитической компании Forrester Research. По данным аналитической компании Gartner Research, возможно увеличение на 40%.
• Рост среднего чека на 15–25%, по данным исследовательской компании Nielsen.

VIP-⁠системы

Премиальные уровни лояльности предлагают доступ к особым условиям: персональный менеджер, приоритетное обслуживание или эксклюзивные предложения. В результате не только растет лояльность клиентов, но и увеличивается количество рекомендаций бренда. Результаты исследований подтверждают эффективность этих механик:

• Увеличение среднего чека на 50–⁠70%, по данным отраслевого издания American Express Global Loyalty Survey.
• Снижение оттока клиентов на 40–⁠50%, по данным Forrester Research.

Реферальная программа

Механика «приведи друга» помогает расширять клиентскую базу за счет рекомендаций. Эффекты:

• Увеличение клиентской базы на 20-⁠30%, по данным консалтинговой компании Bain & Company.
• Снижение стоимости привлечения клиента, согласно анализу Forrester Research.

Как влиять на покупателя с помощью сегментации базы

Сегментация помогает точнее настраивать механику программы лояльности и добиваться заметных результатов. Когда коммуникация и предложения учитывают поведение, стадию жизненного цикла и психологию покупателя, это влияет на ключевые метрики.

Сегментация по покупкам

Взаимодействие с клиентами с учетом истории их покупок помогает существенно увеличить продажи:

• На активных покупателей персонализация по покупкам оказывает стабильное влияние: частота продаж увеличивается на 30–⁠40%, по данным Forrester Research.
• Среди редких покупателей повторные покупки растут на 50–⁠60%, согласно анализу Nielsen.
• Для потерянных клиентов удается достичь реактивации до 25%, по данным консалтинговой компании McKinsey & Company.

Сегментация по ценности клиента

Механики программы по-⁠разному работают на клиентов с различным уровнем ценности или LTV:

• У клиентов с высоким LTV средний чек растет на 60–80%, по данным American Express Global Loyalty Survey.
• У клиентов со средним LTV частота покупок увеличивается на 40%, по данным Forrester Research.
• У клиентов с минимальным LTV повышается конверсия в повторную покупку, по данным Nielsen.

Сегментация по RFM-⁠параметрам

RFM-⁠анализ помогает определить, кто из клиентов наиболее активен и приносит наибольшую прибыль. Для этого анализируют:

• Recency — давность покупок.
• Frequency — частоту покупок.
• Monetary — сумму трат.

RFM-⁠анализ объединяет поведенческий и стоимостный подход. На основе этих данных клиенты делятся на сегменты: активные и ценные, редкие и с потенциалом, потерянные, но прибыльные. Это помогает подобрать точные механики: удержание или реактивацию.

Пример сегментации клиентов по RFM-⁠параметрам с использованием механики бонусной механики:

Общие рекомендации по внедрению механик влияния на клиентов

1. Начинайте с автоматизации базовых механик для массовых сегментов. Простые сценарии: бонусы, welcome-⁠акции, подарки за покупку — быстро внедряются и не требуют сложной аналитики. Они охватывают широкую аудиторию, дают предсказуемый результат и позволяют собрать первые данные о реакции клиентов.
2. Постепенно внедрять персонализированные механики для особо ценных сегментов. Клиенты с высокой ценностью требуют персонального подхода. Персонализированные предложения — это способ удержать тех, кто приносит основную выручку. Их внедряют на основе собранных данных, когда система уже работает стабильно.
3. Регулярно анализируйте эффективность каждой механики. Даже проверенные механики со временем теряют эффект. Регулярный анализ помогает понять, какие сценарии работают, а какие только истощают бюджет. Это основа для обоснованных решений и оптимизации программы.
4. Корректируйте программу по данным и обратной связи. Поведение клиентов меняется — важно следить за отзывами и показателями. Если механика не дает нужного отклика, ее адаптируют под новые условия. Это позволяет программе оставаться актуальной и полезной.
5. Обеспечьте омниканальность в коммуникациях. Клиенты используют разные каналы: офлайн, сайт, мобильное приложение. Программа лояльности должна быть доступна и понятна в каждом из них. Только так участие станет удобным, а взаимодействие — непрерывным.

Как бизнесу оценить эффективность влияния на покупателя

Чтобы понять, как механики лояльности влияют на поведение клиентов и доход, компании используют следующие методы оценки:

• Анализ Big Data. Этот метод помогает изучить транзакционные активности, историю покупок и поведение клиентов.
• A/B тестирование. Этот метод помогает сравнить работу разных механик на разных группах клиентов. Метод используется при любых механиках, особенно подходит при бонусах, механике «Приведи друга» и персональных акциях.
• Опросы удовлетворенности. Это сбор обратной связи от клиентов о понятности, удобстве и мотивации участия. Метод используется при любых механиках.
• Анализ поведенческих паттернов. Этот метод помогает выявить изменения в частоте покупок, сумме чека и отклике на предложения. Метод используется при любых механиках.

Как «1С-⁠Рарус» помогает внедрять подходящие механики

Выбор механик программы лояльности влияет на ключевые показатели бизнеса. Но универсальных решений не существует — эффективная программа работает только тогда, когда ее механики адаптированы под конкретную аудиторию, сегмент и цели бизнеса. Что включает работа «1С-⁠Рарус»:

• Анализ бизнес-⁠модели и клиентской базы. Специалисты изучают, как клиенты покупают, что влияет на их выбор, какие сегменты приносят наибольшую прибыль. На основе этого подбираются механики: кешбэк, геймификация или скидки по категориям.
• RFM-⁠сегментация и моделирование реакций. Проводится деление базы на сегменты по частоте, сумме и давности покупок. Это помогает подобрать точечные механики под каждый тип клиента.
• Финансовый расчет выгодности механик. Каждая механика моделируется с точки зрения окупаемости: сколько приносит, сколько стоит, когда начинает работать. Это позволяет заранее исключить убыточные или неэффективные решения.
• Настройка и автоматизация в системе лояльности. Механики можно настроить в собственной платформе «1С-⁠Рарус». Система позволяет гибко управлять бонусами, кешбэком, уровнями и акциями без нагрузки на IT-⁠команду.
• Пилотирование и A/B-тестирование. Перед масштабированием «1С-⁠Рарус» помогает протестировать механику на ограниченной аудитории. Это снижает риски и дает реальные данные об эффективности еще до запуска на всю базу.
• Сопровождение после запуска. После внедрения команда помогает анализировать показатели и корректировать механику.