Одна из больших статей расходов в бизнесе — привлечение новых клиентов. Покупателя нужно не только заинтересовать, но и вести по воронке продаж, подталкивать к первой покупке. И не факт, что в итоге он сделает заказ, а компания останется в плюсе.
Чтобы увеличить количество заказов, нужно не только привлекать новых клиентов, но и работать с имеющейся базой. Помимо отправки писем по сформированным группам подписчиков, можно попробовать особенный инструмент — подбор похожей аудитории для рассылки. Рассказываем, как собирать этот сегмент и какие рассылки для него подойдут.
Что такое look-alike аудитория
Look-alike аудитория в маркетинге — это потенциальные клиенты, которые похожи на людей, позитивно отреагировавших на рекламные кампании. Термин также сокращают как LAL.
В email-маркетинге ― это аудитория, которая не совершила нужное целевое действие, но имеет схожие интересы или потребности с теми, кто уже оформил заказ или смотрел определённый товар.
Какие данные нужны для формирования look-alike аудитории
Интересы
В этот сегмент аудитории попадают люди с потенциальным интересом к определённому продукту или контенту.
Пример. Подписчик посещал страницу с уроками по изучению английского языка для 6 класса. Чтобы понять, что ему ещё интересно, можно посмотреть историю посещений других страниц за последние полгода. По результатам сегментации видно, что клиенты смотрели занятия по биологии для той же возрастной группы. И нашли интересный момент — часть подписчиков интересовалась подготовкой к школе. Значит, у этого сегмента есть два интереса — к биологии и началке, но уже не для старшего, а для младшего ребёнка.
Источник сбора базы — история взаимодействия с сайтом и email-рассылкой.
История заказов
В этот сегмент получателей писем попадают клиенты, которые купили определённый продукт. Так можно понять, какой сегмент похожей аудитории сделает заказ с большей вероятностью.
Пример. Клиент покупал только шампунь для роста волос и компания не знает, что ещё предложить. Можно собрать сегмент по последним заказам и выяснить, что ещё оплачивал покупатель. В истории заказов видно, что он покупал уходовую косметику для зрелой кожи. Значит, возрастная аудитория клиентов — от 40 лет и у них есть интерес к уходовой косметике определённого возраста.
Источник сбора базы — данные из CRM или профиля клиента.
Определённое количество заказов
Проводится RFM-анализ по сумме, давности и частоте покупок. В сегмент попадают клиенты с определённым процентом завершённых заказов или покупками в выбранной категории.
Пример. За последние 3 года в сегменте №1 клиенты купили от 4 до 6 пар беговых кроссовок. Это лояльные и постоянные покупатели спортивной обуви. Чтобы понять, кто из базы в перспективе активно занимается спортом, смотрим, что ещё покупали подписчики из сегмента №1 в количестве больше 4 раз. Результат — спортивные тейпы. Значит, LAL-сегмент нужно собирать клиентов, которые покупали спортивные тейпы больше 4 раз.
Источник сбора базы — история взаимодействия с email-рассылкой, данные из CRM или профиля клиента.
Как подобрать похожую аудиторию для рассылки
Подбирать похожую аудиторию можно в сервисе рассылок или CDP, CRM-системе. Главное, чтобы в интерфейсе были функции сегментации и подбора параметров.
Для формирования look-alike модели нужно:
1. Определить исходные характеристики
Исходные характеристики LAL аудитории — это общие черты, с помощью которых становится ясно, что объединяет клиентов, совершивших целевое действие.
Характеристик аудитории для сбора сегмента, как и в рекламных кампаниях, может быть несколько:
- социально-демографические — пол, возраст, место жительства;
- интересы к определённому продукту или категории товаров, увлечения — история покупок, добавление в корзину или избранное, вопросы по товарам;
- поведение на сайте в рассылке — что клиент смотрит и как взаимодействует с письмами.
Пример. Интернет-магазину детских товаров и одежды нужно найти категорию родителей будущих первоклассников. Исходным сегментом будут клиенты, которые покупали школьные принадлежности, выбирали обувь или одежду для ребёнка 6‒7 лет в этом году.
2. Проанализировать сегмент-пример
Нужно проанализировать, что объединяет всех клиентов из исходной группы, которые совершили целевое действие. Это может быть посещение определённой страницы, просмотр товара или письма, дата рождения или город проживания.
Пример. Исходный сегмент родителей детей 6‒7 лет в интернет-магазине детских товаров и одежды объединяет несколько характеристик: они посещали страницы детских товаров больше одного раза, проходили квизы и читали статьи о подборе одежды для детей этого возраста. Значит, за основные признаки берём посещение страниц и чтение статей.
При этом фильтруем сегмент-пример по случайно совпадающим данным — например, был только один просмотр одежды для девочки, а в основном интересовались вещами для мальчиков. В этом случае можно предположить, что клиент посмотрел товар не для себя.
3. Сформировать look-alike сегмент
После получения данных об общих признаках подписчиков можно сформировать сегмент похожей аудитории для рассылки и начинать работу.
Пример. Мы выяснили что есть исходные признаки похожей аудитории — посещение определённых страниц и прохождение квиза. Теперь переходим во вкладку сегментации и выбираем подписчиков, которые не покупали детские товары, посещали страницы с ними или проходили квизы.
Всё это можно сделать с помощью омниканальной платформы Sendsay. Например, один раз сформировать нужный сегмент для сбора похожей аудитории — тогда новые подписчики, подходящие под условия, будут попадать туда автоматически с помощью динамической сегментации. А адреса потенциальных клиентов, которые больше не соответствуют условиям, будут исключены из рассылки.
Как работать с похожей аудиторией в email-рассылке
Для работы с похожей аудиторией можно использовать стандартные коммуникации. Например:
- Анонсировать новый продукт
Рассказывайте аудитории о потенциально интересном для неё продукте.
Например, в своём письме «Синхронизация» предлагает записаться в новый клуб. У подписчика есть интерес к истории и философии, но его нет к литературе. С помощью анализа исходной аудитории можно сделать вывод об интересе к литературе.
- Пригласить пройти опрос
В этой рассылке выявляют потребности аудитории, собирают сегмент для будущего анонса нового курса и заодно корректируют программу на основе болей и потребностей аудитории.
Так, GetHelpers проводит опрос и выявляет аудиторию с потенциальным интересом к роли руководителя. Подписчик давно зарегистрирован и ранее изучал техническую сторону использования сервиса. На основе анализа похожей аудитории можно сделать вывод, что клиент дорос до руководителя
- Отправить письмо с предложением персональной скидки
Предлагайте персональные скидки на товары, которые потенциально интересны клиенту. Яркие подборки будут мотивировать к покупке.
Lamoda на основе истории взаимодействия предлагает выбрать летние вещи. У клиента в интересах ― женская одежда в спортивном стиле. На основе подбора аудитории можно сделать вывод, что подписчику понравятся вещи в стиле кэжуал.
- Присылать письма о потенциально интересных товарах
Рассказывайте о нескольких категориях разных продуктов и смотрите на реакцию аудитории. Например, триггером к покупке может быть рассрочка.
OZON на основе истории взаимодействия и покупок предлагает ходовые товары и рассрочку. У клиента разные интересы: от товаров для дома до техники. На основе анализа покупок похожих аудиторий можно сделать вывод, что подписчику понравятся кроссовки и босоножки.
Как избежать ошибок в работе LAL-сегментом
Не брать узкий исходный сегмент
Количество подписчиков в исходном сегменте должно быть больше 1 тысячи человек, в идеале — от 2‒3 тысяч подписчиков. Если брать меньший объём аудитории, то не получится корректно собрать исходные данные, а результат будет статистически незначимым. Поэтому ставьте очень узкие условия.
Учитывать динамичность данных
При подборе похожей аудитории для email-рассылки нужно помнить, что данные меняются — подписчик становится на год старше, дети переходят в следующий класс. Нужно учитывать это и корректировать характеристики выборки.
Пример. Интернет-магазину детских товаров и одежды нужно найти категорию мам будущих первоклассников. С учётом динамичности данных в сегмент можно добавить мам, которые в прошлом году заказывали товары для детей 5 или 6 лет именно для детского сада, а не для школы.
Смотреть путь клиента
Например, подписчик мог отписаться от определённой категории рассылок или сделал возврат товара, но при этом соответствует характеристикам look-alike аудитории. Если продукт больше неинтересен, исключите клиента из сегмента.
Итоги
- Look-alike аудитория — это подписчики, у которых могут быть схожие интересы или потребности с действующими клиентами, но при этом их характеристики не отражены в карточке профиля.
- Изучайте закономерности в поведении исходного, взятого в качестве примера, сегмента подписчиков ― так вы найдёте похожую аудиторию.
- Собирайте аудиторию в 3 шага: сформируйте основные характеристики аудитории, проанализуруйте и на их основе выберите сегмент-пример.
- Не формируйте узкие или, наоборот, слишком широкие сегменты, чтобы выбранная похожая аудитория была корректной.
- Учитывайте историю взаимодействия подписчика с сайтом, письмами и товарами — тогда сегменты будут точнее.
- Обновляйте сегменты или автоматически добавляйте подписчика в новую группу похожих клиентов — такая возможность есть в CDP Sendsay.
