Давид Вачадзе, Brand Mobile

CRM для FMCG/ CPG брендов: управление эффективность маркетинга на

примере российских кейсов

Новые возможности CRM для FMCG

• Сбор и анализ данных об индивидуальном потребительском поведении в реальном времени, развитые возможности сегментирования

• Использование широкого спектра интерактивных механик для стимулирования потребления и вовлечения потребителей в коммуникацию с брендом

• Использование всех возможностей цифровых коммуникаций для оперативного, персонифицированного и двунаправленного диалога с потребителем

• CRM в сегменте товаров регулярного потребления сегодня прежде всего – это прямое, быстрое и эффективное стимулирование потребительской активности

• Cовременный цифровой CRM (e-СRM) стал ядром и стратегической платформой для осуществления коммуникаций бренда с потребителями, зачастую сравнимой или превосходящий по своей эффективности традиционную медийную рекламу

Целевая аудитория- непотребители

Общий эффект промо

Существующиепотребители

ATL продвижение

Digital продви-жение

BTL продвижение

рекрутмент %Участникипромо

рекрутмент%

%

Приток новых потребителей

CRM: долго-временное сохранение роста продаж после промо

Общий эффект промо.Измерения

• Приток новых потребителей

– Часть из них останется после окончания промо

• Рост потребления у существующих потребителей, не участвующих в промо (не регистрирующих покупки)

– Структурные изменения: разовые покупатели становятся постоянными

– Повышенный спрос сохраняется еще некоторое время после промо

• Рост потребления у существующих потребителей – участников промо (регистрирующих покупки)

– Структурные изменения: разовые покупатели становятся регулярными

– Объемные изменения: растет частота / постоянство покупок в регулярном сегменте

– Дальнейшее поддержание спроса возможно средствами CRM

• Рост, структура потребления и эффективность привлечения у участников промо измеряется в рамках промо (далее приведены KPI-и)

• Приток новых потребителей и рост потребления у не-участников промо измеряется панельными исследованиями (например РОМИР HH)

– Стандартная аналитика по бренду/категории пре-, ин- и пост-кампейн/промо

– Совмещение исходных данных панели и промо позволяет валидировать сегментацию, уточнить соц-дем и психографический профиль потребителей, и повысить эффективность дальнейшей CRM работы

Пример валидации результатов промо на панели ROMIR

• Оценка пре-кампейн: данные за 6-12 мес до старта промо, соц-дем и количественные характеристики сегментов, включая потребление

– Регулярные потребители R

– Нерегулярные потребители N1 (Промо-бренд + все остальные марки)

– Нерегулярные потребители N2 (Промо-бренд + прямые конкуренты-бенчмарки)

– Другие потребители O (все марки кроме Промо-бренд)

• Мониторинг ин-кампейн: Проведение опроса о знании о проходящем промо (включая вопросы о мотивации на участие в промо, канале из которого узнали о нем) и влиянии на потребление.

– Аудитория– все сегменты, результаты по-сегментно, ответы группируют аудиторию на следующие сегменты:

• Знают о промо, не участвуют в нем, не влияет на потребление

• Знают о промо, не участвуют в нем, влияет на потребление

• Знают о промо, участвуют, не влияет на потребление

• Знают о промо, участвуют, влияет на потребление

• Не знают о промо

– Ответы на промо сопоставляются с зарегистрированным в панели изменением потребления

• 5 сегментов по результатам опроса пересекаются на 4 сегмента R, N1, N2, O, получаем 20 подсегментов

• Оценка пост-кампейн: (период промо + 3 месяца пост-промо), соц-дем и количественные характеристики 20 подсегментов, включая потребление, выявляем инкрементальный рост продаж в результате проведения промо

Какие бывают KPI. Общие измерители

• Форматы работы с KPI

– KPI предоставляются в виде текущего состояния и тренда (достижимости)

– Вся база, + фильтр на «ядро» (регулярные покупки) + фильтры на сегменты

• Общие показатели акции

– Количество участников

– Количество активированных кодов

– Количество / стоимость контакта

– Response Rate

– Consumer Acquisition Cost

– Incremental sales volume

• Структура ЦА

– Структура ЦА проекта

– Отличие реальной ЦА от декларируемой

– Географический, сегментный фильтр

Какие бывают потребительские KPI-и

• Структура базы

– Лиды, 0-1-2, Ядро регулярных покупок (с декомпозицией на сегменты), Аномалии

– Потребление в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое за акцию и за период, медиана за акцию и за период)

– Время жизни в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое, медиана)

– Дата регистрации в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое, медиана)

– Конверсии в сегментах

• Жизненный цикл

– Доля неактивных за 2, 4, 8 характерных периодов потребления

– Конверсии в стадиях жизненного цикла

• Структура призового фонда

– Доля сегмента с действующей ПФ-мотивацией

– Структура расходования отдельных позиций ПФ

Какие бывают маркетинговые и коммуникационные KPI-и

• Конверсия каналов привлечения

– Количество лидов

– Конверсия в регистрантов (легка/полная регистрация)

– Конверсия в сегменты регулярного потребления

• Качество каналов привлечения

– Доля и абсолютное значение 0-1-2, регулярное, аномальных, в зависимости от канала

• Коммуникации

– Кол-во opt-in/out, количество контактов, доля охваченных, по-сегментно

– Частота контакта, DR (доставка) /OR (открытие сообщения) /CTR (клик), по-сегментно

• Активность на сайте

– в сегменте лидов:

• Bounce Rate (доля отказов)

• Конверсия лидов в регистрантов

– в целом (релевантно для сайтов с непотребительской промо-активностью – контент, викторины и пр.):

• Длительность сессии

• Глубина просмотра страниц

Промо: участники

• Почти половина (1+2+N = 48%) базы представлена участниками с низкой активностью

• Основное потребляющее ядро (L+H+P = 34%) составляет всего около трети базы, причем «стандартные потребители» L+H составляют ее большую часть

• Около 16% (EX) составляет сегмент, поздно подключившийся к акции либо не «продержавшийся» в ней в течение хотя бы одного ХП

• Доля участников с аномальной активностью (А) довольно мала, всего около 2%

• Выводы: с базой не велось целенаправленной CRM работы по стимулированию частоты потребления, при достаточно низком количестве призоловов (2%) доля регулярных потребителей составила всего около трети все базы

11%

35%

2%13%

15%

6%2%

16%

Структура базы: люди

1

2

N

L

H

P

A

EX

Промо : участники

• Почти 2/3 кодов (L+H+P = 63%) зарегистрировано реальными потребителями, причем большая часть -сегментами H и P

• Призоловы зарегистрировали аномально высокое количество кодов (19% кодов зарегистрировано всего 2% участников), при этом максимальные значения превышают 1900 кодов на человека, при этом средние значения многократно превышают показатели сегментов H и P

• Низкочастотные сегменты (1+2+N, почти половина базы) зарегистрировали совокупно всего 8% кодов

• Выводы: 64% реального потребления (52% от 81% не-аномальных кодов) было осуществлено всего 28% потребителей (H+P). Очевиден недоиспользованный резерв в акции. В то же время почти 1/5 кодов было зарегистрирована призоловами, что свидетельствует об отсутствии должного контроля за этой категорией участников.

1%

6%

1%

11%

30%

22%

19%

10%

Структура базы: коды

1

2

N

L

H

P

A

EX

Промо : среднее (медиана) кол-ва кодов на участника

• Анализ частотных сегментов (N-L-H-P-A) производится с применением медианы, а не среднего арифметического

• Сегменты H (20 кодов на человека за акцию) и P (35 кодов на человека за акцию) демонстрируют хорошее потребление

• Аномально высокая медиана в сегменте А (призоловы) искажает общую статистику акции, если не использовать частотное сегментирование

• Очевиден потенциал внутренней конверсии сегментов: если низкочастотные сегменты (1-2-N) сконвертировать в высокочастотные (L-H-P) в пропорции реального их распределения (38%-44%18%), мы получим рост на 113,120 зарегистрированных кодов

• Выводы: Полноценное использование стимулирующих механик для конверсии низкочастотных сегментов в высокочастотные могло бы привести к существенному росту эффективности промо, вплоть до +91% в количестве активаций кодов с упаковки

5,0

8,020,0

35,0

80,0

Медиана кол-ва кодов

N

L

H

P

A

Время жизни участника в промо

• Примерно одинаковое время жизни сегментов в промо (4-5 недель) соответствует линейному привлечению участников в активную часть промо (9 недель, до нового года), что свидетельствует об отсутствии каких-либо специальных активностей по вовлечению участников в промо

• Относительно длинный период жизни сегмента N позволяет рассчитывать на успешность его потенциальной конвертации в высокочастотные сегменты, что в целом справедливо и для сегмента 2 (его медиана даты регистрации совпадает с сегментом N (13 ноября 2011 года)) зарегистрировали совокупно всего 8% кодов

• Выводы: не идентифицируются какие-либо активности по раннему привлечению участников в промо, в то же время средняя длительность нахождения в нем низкочастотных участников достаточна для конверсии их в высокочастотные сегменты

0

45

3234

27

23

Медиана времени жизни

2

N

L

H

P

A

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

20

13-0

4-0

12

013

-04

-02

20

13-0

4-0

32

013

-04

-04

20

13-0

4-0

52

013

-04

-06

20

13-0

4-0

72

013

-04

-08

20

13-0

4-0

92

013

-04

-10

20

13-0

4-1

12

013

-04

-12

20

13-0

4-1

32

013

-04

-14

20

13-0

4-1

52

013

-04

-16

20

13-0

4-1

72

013

-04

-18

20

13-0

4-1

92

013

-04

-20

20

13-0

4-2

12

013

-04

-22

20

13-0

4-2

32

013

-04

-24

20

13-0

4-2

52

013

-04

-26

20

13-0

4-2

72

013

-04

-28

20

13-0

4-2

92

013

-04

-30

20

13-0

5-0

12

013

-05

-02

20

13-0

5-0

32

013

-05

-04

20

13-0

5-0

52

013

-05

-06

20

13-0

5-0

72

013

-05

-08

20

13-0

5-0

92

013

-05

-10

20

13-0

5-1

12

013

-05

-12

20

13-0

5-1

32

013

-05

-14

20

13-0

5-1

52

013

-05

-16

20

13-0

5-1

72

013

-05

-18

20

13-0

5-1

92

013

-05

-20

20

13-0

5-2

12

013

-05

-22

20

13-0

5-2

32

013

-05

-24

20

13-0

5-2

52

013

-05

-26

20

13-0

5-2

72

013

-05

-28

20

13-0

5-2

92

013

-05

-30

20

13-0

5-3

12

013

-06

-01

20

13-0

6-0

22

013

-06

-03

20

13-0

6-0

4

Регистрация участников и кодов в акции

Рассылки Эфиры Кол-во регистраций участников Кол-во регистраций кодов

Влияние коммуникации на активность

Спасибо!