Меня зовут Артур Ковальчук, я CRM-маркетолог в Airo, сервисе бытовых услуг в Москве и Санкт-Петербурге. Мы занимаемся химчисткой, стиркой одежды, уборкой помещений. Наш сервис — это полностью онлайн-бизнес, у нас нет офлайн точек приёма или офисов, все заявки мы принимаем через сайт и мобильное приложение, а заказы на химчистку одежды забирает и привозит курьер.

В этом кейсе расскажу, как мы разработали и внедрили программу лояльности для одной из наших услуг с помощью CDP и встроенного шаблонизатора — без покупки дополнительных блоков лояльности и без привлечения разработчиков.

Обычно для внедрения программ лояльности требуются специальные готовые решения, на покупку и интеграцию которых нужны дополнительные вложения. Также программы лояльности можно создать силами разработчиков внутри компании.

Что было до внедрения программы лояльности

Раньше мы начисляли клиентам бонусы за определённые события или во время проведения промокампаний. Такие бонусы клиенты могли использовать в течение установленного времени. Также наши клиенты получали кэшбэк для определённых категорий заказов. Все бонусы начисляются в нашей внутренней валюте — Airo-бонусах.

Нашей задачей было увеличить частотность и долю повторных заказов на конкретную услугу — уборку помещений. Также мы хотели повысить лояльность клиентов на повторные заказы в других вертикалях компании. В первую очередь мы решили внедрить системы лояльности для услуг по уборке помещений. Программу реализовали в короткий срок — всего 3 недели.

Этапы реализации

Обсуждение. Основным вопросом при обсуждении программы лояльности был вид вознаграждения: скидка или кэшбэк. Мы выбрали второй вариант, так как это расширяет возможности и для нас, и для клиента. Мы начисляем кэшбэк за услуги по уборке, при этом клиенты могут использовать его при оплате любой услуги в нашем сервисе. Так клиент может попробовать другие услуги в экосистеме Airo со скидкой.

Настройка логики программы лояльности. Зачастую, при запуске программ лояльности основной проблемой является интеграция офлайн точек или сторонних сервисов. Но у нас таких проблем не возникло, т. к. мы полностью онлайн бизнес — все действия клиента сразу фиксируются в единый профиль в CDP. Оставалось провести контрольную проверку по данным, которые будут использоваться в программе лояльности.

Также ранее мы уже использовали механику начисления кэшбэка за определённые заказы, поэтому у нас были наработки в этой области. Дело оставалось за малым — сделать правильную сегментацию, адаптировать API-запрос начисления кэшбэка и подготовить контент коммуникаций.

Запуск системы лояльности происходил без привлечения отдела разработки и использования готовых блоков лояльности. Чтобы запустить похожую программу, вам понадобится:

• CDP/ESP или другая система, которая позволяет персонализировать контент с помощью логических, арифметических и других выражений — система с поддержкой шаблонизатора. 
• Cистема, которая агрегирует в себе информацию о заказах.
• Функционал начисления бонусов.

Если упростить условия до самых важных, то логика программы лояльности выглядит так: 

1. Когда завершается уборка у клиента, с помощью CDP мы проверяем есть ли у него другие завершенные заказы за последние 14, 30, 90 дней, не включая текущего. Если такой завершённый заказ есть, то отправляем клиента в соответствующую ветку, далее ему начисляются бонусы.

2. В каждой ветке есть свой webhook — это API-запрос (специальный способ связаться с нашим сервером) для начисления бонусов клиенту. Мы используем данные о заказе из CDP и шаблонизатор, чтобы рассчитать нужное количество бонусов и вставить это значение в запрос.

Настройка welcome-цепочки. Welcome-цепочка — важная часть стратегии, в которой мы должны донести клиентам на этапе первого касания, что у нас есть выгодная программа лояльности. Для этого мы после первого заказа уборки, сразу начисляем максимальный кэшбэк 20%, не дожидаясь повторного заказа, и параллельно рассказываем об условиях программы.

На настройку этой цепочки ушла большая часть времени, потому что нужно было учесть много факторов: включить в цепочку A/B-тесты, проверить дополнительные условия и сделать автоматическую серию напоминаний на протяжении всего пользовательского пути.

Чтобы каждый клиент узнал о нашей программе лояльности, мы использовали все доступные каналы коммуникации:

• Direct-каналы: email, sms, push, messenger.
• Блоки на сайте.
• Баннеры в приложении.

Результаты

После внедрения программы лояльности для услуг по уборке прошло чуть больше полугода. Показатели retention (удержание клиентов) увеличились за последние полгода по сравнению с  аналогичными периодами в 2021-2022 годах, когда программы не было. В среднем к 90 дню мы начали возвращать на 14,56% больше клиентов:

• Повторные заказы в течение 14 дней: 16,89% — 21,70%.
• Повторные заказы в течение 30 дней: 34,99% — 43,40%.
• Повторные заказы в течение 90 дней: 52,42% — 66,98%.

Конверсия из услуг по уборке в другие услуги сервиса в первые 6 месяцев жизни клиента увеличилась с 9% до 14%.

Поскольку дополнительных затрат на приобретение готового блока лояльности и его интеграцию с CDP не было, наш проект по внедрению программы лояльности сразу же окупился.