Персонализированная геймификация: как не терять прибыль, используя суперскидки и особые предложения

Самые популярные кейсы в современном e-comm построены на геймификации через программу лояльности: бизнес стремится вовлечь потребителя в наибольшую частоту касаний, рассчитывая на увеличение чека и повышение прибыли. Почему это не всегда работает и зачастую приводит к обратному эффекту?

Самый сомнительный участок персонализированной геймификации — это прибыль, на которую в итоге и нацелен любой e-comm.  Усреднённый кейс, который гарантированно приводит к проигрышу, выглядит так: у компании есть программа лояльности, по которой клиент получает кешбэк или бонусы, и она работает постоянно. В какой-то момент отдел маркетинга видит период, в течение которого определенная группа потребителей начинает совершать гораздо меньше покупок. Не понимая причин и желая вернуть покупателя, он накручивает сверху дополнительную акцию и мотивирует приобретать товар на специальных условиях.  В ход идут суперскидки или ограниченные по времени предложения, помогающие клиентам сохранить бонусы программы лояльности. Именно в этот момент отдел маркетинга теряет нить контроля экономики собственного решения. Когда ему придётся считать данные за квартал, он увидит, что за счёт дополнительных скидок компания, не теряя в выручке, потеряла в прибыли больше, чем у нее выходило до этого.

Возьмём для иллюстрации банковские механики. Некий банк предлагает клиентам подписку «Премиум», через которую для клиента будут работать особые привилегии: больше категорий повышенного кешбэка и супербонусы за подписку — бесплатная медицинская страховка для путешественников и доступ в бизнес-лаунжи ряда аэропортов.  Задача активации в том, чтобы как можно больше клиентов перешли в категорию премиальных. Но что знает банк о реальных потребностях своего клиента и релевантности своего предложения спросу? Он руководствуется всем массивом данных, не углубляясь в детали, то есть, не беря в расчёт, почему конкретный клиент подключает те или иные категории кешбэка или подписку «Премиум», имея ещё несколько продуктов экосистемы, а также карты сторонних банков. 

Простой анализ показал бы конкретному банку, что самая популярная категория у людей — это 1% кешбэка на все покупки, потому что всё другое обычно нерелевантно, то есть персонализация не работает. Что до бонусов — хитрые пользователи приобретают премиум-карту прямо перед отпуском или путешествием, потому что научились считать и стали выгодоприобретателями многих продуктов. Ведь быстрый подсчёт покажет, что покупка страховки и оплата лаунжей стоят минимум в два раза дороже месячного обслуживания премиум-карты. 

Это значит, что премиум-карта будет активна в течение месяца, а потом её перестанут использовать, ведь есть другие на все случаи жизни: отдельные карты с «милями», чтобы купить билет, отдельные инвестпродукты и карты займов. В итоге получается ситуация, что вовлечь пользователя в продукт на какое-то время у банка получится, а вот удержать его и заработать на нём — не факт.

Экстраполируя эту схему на e-commerce, мы можем увидеть, что подобные «общие данные» нередко ложатся в маркетинговые стратегии магазинов. Например, небезызвестный «Спортмастер» дарит покупателям скидку в 500 рублей на все категории своих товаров, мотивируя его к следующей покупке в короткий срок. Это действие считается геймификацией пути пользователя и касания с брендом, но работает ли это так, как нужно? И тот ли это сегмент потребления, где существует подобная частота покупок и спроса?

Ведь очевидным кажется другое решение, помогающее не проиграть своей же прибыли, заигрывая с механиками и супербонусами. Анализируя, что конкретно купил клиент, стоило бы предлагать целевую скидку, дополняющую его корзину.  Например, человек закупил крупную технику в дом, и компания получила готовый паттерн. Она может предположить, что клиенту потребуется мелкая техника той же фирмы и той же расцветки.

Геймификация, приносящая маржу, — это не обобщённая скидка на всё, в которую компании приходится инвестировать в попытке вернуть клиента, а манипуляция стоимостями на конкретную группу товаров и целевые предложения на основании полученных данных.

Если клиент, купив плиту, холодильник и стиральную машину любимой марки, на следующий день получит рассылку, в которой будут персональные скидки на чайник, кофеварку и пылесос той же марки, шанс, что он ими воспользуется, очень велик. Конверсия здесь намного выше, потому что и предложение намного понятнее, чем условные 10 000 бонусов, которые неизвестно, как применять. И которые к тому же обходятся компании дороже, чем манипулятивная геймификация.

Бизнес должен понять, что эффективная геймификация — это не способ привлечения и удержания клиента, а способ управления прибылью.

Геймификация пользовательского пути работает только при качественном анализе данных и грамотном управлении экономикой персонализации. Если вы хотите повысить выручку за конкретный период, вам достаточно предложить клиентам 30% скидки на всё, и вы удержите аудиторию, идентифицируя объём покупок. 

Так, к примеру, поступает Сбер, предлагая купить «Айфон» и возвращая за него 50 000 бонусов «Спасибо», которые можно тратить во всей инфраструктуре Сбера: «Мегамаркете», «Кухне на районе», «Самокате». Прикинув экономику такого решения, мы получим «подаренные электронные деньги», которые обходятся компании дорого. Ведь это взаиморасчёты с дилерами, которые дают клиентам скидки на продукцию, а значит, это серьёзные инвестиции для компании. 

Допустим, они удержали пул, привлекли дополнительный процент клиентов, вовлекли их в экосистему через супербонусы и возможности. Но что происходит дальше?

Сращивая экономику, компания будет вынуждена выкрутить объём предлагаемых бонусов, откатить назад скидочные категории и предложить своему клиенту меньше. Клиент же, который привык получать за «Спасибо» свои привилегии, начинает чувствовать меньше профита, меньше вау-эффекта и удовлетворения. Так формируется негативный опыт взаимодействия, который очень вреден для бизнеса.

Опасно в активной фазе вовлечения что-то дать клиенту, а потом отнять, потому что пришла пора зарабатывать.

Теряя привычные преимущества, клиент перестаёт крутиться в экосистеме, потому что она теряет для него всякую ценность, особенно на фоне обманутых ожиданий. Поэтому любая механика должна быть экономически целесообразной, поскольку стратегически и политически её очень сложно потом «откатить», не потеряв всех привлеченных клиентов.

Ориентируйтесь на данные и смотрите их за каждый период. Вводя любые скидочные механики на какие-то сегменты аудитории, всегда отслеживайте поведение покупателя: сколько потребителей воспользовались скидкой? Сколько из них эту скидку удерживают, а сколько купили лишь разово? 

Стройте и проверяйте гипотезы, подтверждайте их обратной связью от потребителя. Старайтесь работать со всеми сегментами, оставляя их внутри вашего бизнеса. Почему, например, клиент ушёл и не стал поддерживать вашу скидку? Запускайте опросники, выясняйте детали и вновь тестируйте ваши гипотезы.

Считайте экономику вовлекающих активаций. Вы можете поставить на скидку отличный бренд в надежде привлечь аудиторию в магазины и повторить судьбу печально известных «наклеек», за которые «Перекрёсток» раздавал сковородки. Как только сковородки были разыграны, пул посетителей снова схлынул. Классический пример акций ради акции, которая не включала в себя анализ аудитории.

Геймифицируя любой путь суперскидками, помните: отнять их и сохранить аудиторию с устоявшимся паттерном не получится. Геймификация должна работать на прибыль прямо сейчас, а не в перспективе. И единственный путь срастить экономику — действительно копаться в детальных данных, предлагая точечные активации, которые точно ударят в цель и удовлетворят пользователя персонально.

Статья подготовлена специально для New Retail