Сервис реактивации клиентской базы

1.

Сервис
реактивации
клиентской
базы
Вернет «спящих» клиентов, повысит
лояльность, увеличит средний чек
и частоту покупок с помощью
искусственного интеллекта
kontur.ru

2.

Тенденции рынка
в сфере услуг
от 20 до 40% бизнесов в сфере услуг ежегодно
закрываются
стоимость привлечения клиентов постоянно
растёт и окупается только на повторных визитах
привлечение нового клиента обходится
дороже в 5-10 раз, чем удержание старого

3.

Только 20% клиентов
возвращаются после
первой покупки

4.

Как их вернуть?
Решение — эффективная работа с существующей
клиентской базой бизнеса.

5.

Сервис реактивации
клиентской базы от Контура
Реактивирует «спящих»
клиентов
Увеличит средний чек
Сократит бюджет
на маркетинг
Простимулирует
повторные продажи
Автоматизирует и
персонализирует
коммуникации
Высвободит время
администратора

6.

Для кого?
Сфера B2C услуг:
– Бьюти
– Косметология
– Стоматология
– Медицина
– Ритейл
– Фитнес
– Автосервисы
– Образование
Наличие CRM/МИС
База от 1000 клиентов
Форма: ООО или ИП

7.

CDP
ядро продукта

8.

Customer Data Platform —
это платформа, которая
объединяет данные о
клиентах из разных
источников и позволяет
создавать
персонализированные
маркетинговые кампании.
CDP

9.

Основные тренды работы с
клиентскими базами данных
Персонализация
Компании стремятся к тому, чтобы каждый клиент получал индивидуальное предложение,
основанное на его предпочтениях и поведении.
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения
Эти технологии позволяют анализировать большие объёмы данных о клиентах и
предсказывать их поведение.
Интеграция с социальными сетями и другими платформами
Это позволяет компаниям получать больше информации о своих клиентах и
взаимодействовать с ними в разных каналах
Омниканальность
Предоставление клиентам единого опыта взаимодействия с компанией независимо
от канала коммуникации.

10.

Преимущества использования CDP
1
4
Централизованное
хранение данных о
клиентах.
3
Повышение
эффективности
маркетинговых
кампаний.
Создание
персонализированных
предложений для
каждого клиента.
5
2
Автоматизация
процессов сбора,
обработки и анализа
данных.
Улучшение качества
обслуживания клиентов.

11.

Источники данных и их интеграции в CDP

12.

Принцип
работы

13.

Схема
работы сервиса
реактивации
Анализирует и сегментирует
базу клиентов
Прогнозирует спрос и подбирает
персональные предложения
Автоматически отправляет
их клиентам в удобных каналах,
включая бесплатные

14.

Как это устроено?
Интеграция с CRM/МИС/
учетными системами
Искусственный интеллект
(ML) анализирует клиентов
Сервис автоматически
коммуницирует с клиентом
⏤ Данные о клиенте
⏤ Прогноз спроса
и подбор релевантных
товаров/услуг
⏤ Формирование
коммуникаций
⏤ Данные системы
лояльности
⏤ Продажи (чеки)
⏤ Данные о товарах/
услугах
⏤
Данные об акциях
⏤ Определение
индивидуальной
цикличности
⏤ Выделение
«премиальных»,
«спящих» и иных
категорий клиентов
⏤ Отправка сообщений
в доступный канал
(telegram, whatsapp,
push, e-mail и тд)
⏤ Подтверждение/отмена
записей

15.

Увеличение частоты покупок
сохранение цикличности покупок
Определение цикличности и объема в разрезе каждого товара/услуги
для каждого пользователя
Система будет формировать набор из услуг/товаров-индикаторов, которые
пришло время покупать.
ML-модель: рекомендательная система персонализации
Подбор релевантных акционных товаров (действующих «желтых ценников» и промо)
под покупательскую корзину клиента с учетом категорий, бренда, характеристик,
ценового диапазона, цикличности покупок.
Автоматизация отправки предложения
(сегменты, шаблон, триггеры) в каналы коммуникации (уведомление, push, смс).

16.

Увеличение среднего чека
расширение ассортимента в корзине покупателя
ML-модель Эталонная корзина
ML-модель обучается на большом массиве обезличенных данных. Определяет похожие
продуктовые корзины, объединяет их и выводит рекомендации товаров, которые есть
у одних покупателей, но нет у других.
Подбор товара-аналога
Возможна настройка: более маржинальные товары-аналоги или товары-аналоги
из следующего ценового диапазона.
Премиальный сегмент
Решение выявляет группы покупателей, для которых стоимость товара – не главное,
и предлагает им дополнительные премиальные товары с высокой маржинальностью.

17.

Искусственный
интеллект

18.

Что «под капотом»?
Искусственный интеллект анализирует
несколько десятков атрибутов, формирующих
потребительские привычки и образ жизни,
определяет индивидуальную цикличность
потребления, подбирает релевантные товары
и услуги и персонализирует коммуникацию.
─Демографические признаки
─Географические характеристики
─Психологические особенности
─Потребительские предпочтения
─Поведенческие характеристики

19.

Как работает
искусственный интеллект?
Математическая модель вычисляет вероятность покупки на основе истории
покупок клиента. Если клиент еще не приобретал товар или услугу, то модель
ищет клиентов с похожим потребительским поведением и делает предсказание
на основе их истории.
Частота покупок в категории:
Стрижка
Маникюр
Окраска
Брови
Клиент №1
0.1324
0.3932
0.7746
0.4364
Клиент №2
0.1834
нет покупок
0.7635
0.4193
Покупательские
предпочтения клиентов №1
и №2 почти идентичны.
Значит, и вероятность
покупки в категории
«Маникюр» будет схожей.

20.

Что умеет наш ИИ?
Определяет персональную цикличность потребления услуг/товаров
= прогнозирует спрос, а не просто уведомляет через *25 дней*
Сопровождает комплексные услуги (например: процедура, требующая
5 посещений через каждые 5 дней)
Анализирует похожую аудиторию и подбирает услуги/товары
для кросс-продаж и роста среднего чека
Подберет аудиторию под акцию/услугу или новую процедуру/товар, в том
числе по характеристикам
Анализирует клиента по нескольким десяткам признаков/атрибутов и автосегментирует: новые/лояльные/премиальные/спящие/отток
Прогнозирует спрос и подбирает свободный график мастера

21.

Функциональность

22.

Единое хранилище данных
Продукт становится единым внешним хранилищем всех клиентских данных (CDP - Customer Data
Platform), это упрощает решение маркетинговых и коммуникационных задач и освобождает от
сложных интеграций между учетной системой и MarTech-сервисами. Таким образом вы получаете
единое окно для управления множеством процессов (аналитика, лояльность, коммуникации).

23.

Аналитика и RFM сегментация
Сервис автоматически проанализирует клиентскую базу по критериям давности,
частоты и суммы покупок (RFM-анализ), сформирует сегменты и предложит
стратегию коммуникации для каждого из них.

24.

Коммуникации
на автопилоте
⏤ Напишет клиентам и напомнит о записи, подтвердит
или перенесет запись.
⏤ Организует запись у любимых мастеров клиента
на недели вперед и не потеряет их.
⏤ Найдет всех клиентов, которым надо записаться
на повторную процедуру, и напомнит им об этом.
⏤ Отправит персональный PUSH вместо сегментированных
рассылок и вернет ушедших или спящих клиентов.
⏤ Повысит лояльность, активность и средний чек
у постоянных клиентов, предложит дополнительные
персонализированные услуги.
Мария Петрова

25.

Автокоммуникации
ручные/авто/ML
Бесплатные коммуникации в цифровых каналах на автопилоте
рассылки и боты
в мессенджерах
электронные карты
push/смс/e-mail

26.

Бесплатные
чат-боты
Готовые чат-боты в Telegram и рассылки в
WhatsApp оперативно настраиваются
под задачи и фирменный стиль компании.
Напомнят клиенту о записи, подтвердят
или перенесут ее в учетной системе.
Повысят лояльность клиентов, заменят
собой приложение в смартфоне.

27.

Ловушка отзывов
Автоматизация сбора и обработки
обратной связи от клиентов.
Обратная связь от клиента запрашивается через
выбранный промежуток времени.
Лояльные клиенты автоматически перенаправляются,
чтобы оставить отзыв на картах или отзовиках.
Все оценки отображаются в личном кабинете сервиса.
Отрицательные отзывы остаются у вас для
последующей работы с возражением.

28.

Внедрение

29.

Внедрение
Готовые коннекторы
для бесшовной
интеграции с
популярными CRM/МИС/
учетными системами:
⏤ Bitrix 24
⏤ AmoCRM
⏤ Yclients
⏤ 1C
⏤ Эвотор
⏤ Klientiks
⏤ Клиника Онлайн
и другие
Внедрение от 15 до 60
минут при условии готовой
интеграции.
Новые или кастомные
интеграции реализуются
в срок от 1 до 30 дней.
Бесплатная интеграция
для большинства
информационных систем.

30.

Результаты

31.

Результаты внедрения
продукта в бизнес
до
11%
Увеличение частоты
повторных визитов
клиентов
до
30%
Рост выручки после
внедрения продукта
до
80%
Снижение затрат
на маркетинговые
коммуникации

32.

Кейсы наших
клиентов
клиники, стоматологии, медицинские центры

33.

Кейс 1:
Стоматология
Дано:
Стоматологическая клиника
Объем клиентской базы: 10 000
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов за 24 500/мес
⏤ Использовали функцию: товарные рекомендации
(анализ похожей аудитории)
⏤ Выбрали 1765 человек, которые посещали услуги
из акции или похожие услуги из эталонной корзины
Результат:
⏤ 126 реактивированных клиентов
⏤ Дополнительная потенциальная выручка 2,6 млн рублей
в течение года

34.

Кейс 2: Сеть
косметологических
клиник
Дано:
Сеть клиник с услугами медицинского массажа и косметологии
Объем клиентской базы: 27 000
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов за 24 500/мес
⏤ Тестировали группу 177 человек, для которых
персонализировали предложения по новым процедурам
и услугам
Результат:
⏤ 73 человека приобрели услуги клиники за время
тестирования сервиса
⏤ Дополнительно полученная выручка 1,7 млн рублей
⏤ Дополнительная потенциальная выручка 2,9 млн рублей

35.

Кейс 3:
Стоматология
Дано:
Стоматологическая клиника
Объем клиентской базы: 11 000
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов за 10 500/мес
⏤ Использовали функцию реактивации клиентов
⏤ Выбрали 73 человек, которые с 2020 года 1 раз
приобретали услугу проф.гигиены
Результат:
⏤ 15 человек записались, и 12 из них пришли на прием
за 1 неделю тестирования сервиса,
⏤ Дополнительно полученная выручка 56 000 рублей
⏤ Дополнительная потенциальная выручка за месяц
478 000 рублей

36.

Кейс 4: Салон красоты
«Точка красоты»
Дано:
Салон красоты
Дорогое привлечение и общие рассылки по базе, не дающие
результата
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов за 24 500/мес
⏤ Сформирован сегмент из 1689 человек, для которого
подобрано персонализированное предложение (стрижка)
Результат:
⏤ 109 человек посетили салон за 2 недели
⏤ Дополнительная выручка составила 86 025 руб

37.

Кейс 5: Сеть салонов
красоты
Дано:
Федеральная сеть салонов красоты
Объем клиентской базы: 56 600
Задача: продвинуть новую услугу, но рассылка по всей базе
будет дорогой и неэффективной
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов
по индивидуальному тарифу
⏤ Прогнозирование спроса и коммуникация с персонализацией
для выделенного сегмента, который с бОльшей долей
вероятности может воспользоваться данной услугой. Выявлено
8199 человек, которым отправлены предложения.
Результат:
⏤ 4755 человек посетили салоны в течение 10 дней
после рассылки
⏤ Дополнительная выручка: 7 608 000 руб

38.

Кейс 6: Сеть салонов
красоты
Дано:
Федеральная сеть салонов красоты
Объем клиентской базы: 56 600
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов
по индивидуальному тарифу
⏤ Использовали товарные рекомендации (анализ похожей
аудитории)
⏤ В течение 30 дней для 6 870 человек были отправлены
индивидуальные рекомендации товаров или услуг
Результат:
⏤ 64% точность предсказания
⏤ 4 396 человек посетили салон и приобрели одну
из рекомендованных услуг/товаров.
⏤ Дополнительная выручка: 6 901 720 руб.

39.

Кейс 7: Сеть студий
SAHAR&VOSK
Дано:
Сеть студий эстетики лица, тела и ногтей SAHAR&VOSK
(франчайзи партнеры)
Объем клиентской базы: 12 300
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов за 24 500
руб./мес
⏤ Использовали товарные рекомендации (анализ похожей
аудитории)
Результат:
⏤ 49% точность предсказания
⏤ 92 человека посетили салон и приобрели одну
из рекомендованных услуг/товаров
⏤ Дополнительная выручка: 239 200 руб.

40.

Кейс 8: FMCG-сеть
«Лотос»
Дано:
Сеть магазинов «Лотос» (продукты питания и хоз.товары,
10 магазинов)
Объем клиентской базы: 100 000
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов
по индивидуальному тарифу
⏤ Персонализированные предложения клиентам отправлялись
2 раза в неделю в течение 12 месяцев
Результат:
⏤ 1,6% рост количества покупателей к предыдущему году
⏤ 16% рост количества покупок к предыдущему году
⏤ 14% рост среднего чека к предыдущему году
⏤ 25% рост выручки или 4 млн. руб рост общей выручки
к предыдущему году
⏤ 19% уменьшение затрат на коммуникации

41.

Кейс 9: Сеть
магазинов косметики
Дано:
Сеть магазинов косметики и парфюмерии масс-маркет
Инструменты:
⏤ Приобрели Сервис реактивации клиентов по тарифу
⏤ Рекомендательная система, учитывающая признаки
клиента (типа кожи, типа волос и др.)
Результат:
34% рекомендованных товаров покупают

42.

Если вы готовы
стартовать
в продажах,
свяжитесь с нами
Ефимова Анастасия
[email protected]
+7(905) 097-81-11
https://kontur.ru/lp/reactivation
чтобы больше узнать о сервисе,
переходите на наш сайт
kontur.ru