Все триггеры делятся на три большие группы.

ГРУППА 1: ТРИГГЕРЫ-КАНАЛЫ

Эти триггеры работают через каналы маркетинга. Например, через e-mail спустя какое-то время после совершения сделки, контрольного звонка в формате «А все ли вам понравилось?», СМС-рассылки, сообщения в личном кабинете или в приложении мобильного телефона. Переоценить важность триггеров-каналов невозможно.

КОНТРОЛЬНЫЙ ЗВОНОК

Триггер в формате контрольного звонка хорошо работает с дорогостоящими товарами. Например, автомобилями. Этот триггер активно использует корпорация Renault Group: через три месяца после совершения продажи дилерские центры Renault звонят владельцу автомобиля и узнают, доволен ли он опытом использования.

Почему этот триггер так важен? После совершения покупки, на этапе пользовательского опыта, клиент проходит через маленький подэтап – демонстрацию купленного важным для него людям – лицам, влияющим на решение потребителя, или ЛВР. Если эти люди усомнятся в ценности продукта, клиент и сам может разочароваться в своей покупке. Не поддерживая коммуникацию, мы оставляем клиента один на один с «монстрами» в его голове и головах важных для него людей.

Как с этим правильно работать? Например, спустя три дня после покупки мы звоним клиенту и спрашиваем, удалось ли ему показать кому-нибудь то, что купил. И если мы слышим, что клиент показал покупку и она не очень понравилась его окружению, то мы считаем это скрытым послепродажным возражением и начинаем с ним работать. Если мы не объясняем клиенту, почему эти возражения неверны, то рано или поздно мы его потеряем.

Если говорить о B2B-секторе, то здесь часто возникает следующая ситуация. Продавец закрывает новую сделку, продукт отгружен дистрибьютору или дилеру. Работа выполнена хорошо. Через какое-то время дистрибьютор или дилер звонит и просит забрать продукт назад. Когда компания начинает выяснять причину возврата, она часто получает не совсем рациональные ответы, например, что товар не понравился генеральному директору. Избежать таких ситуаций тоже помогает послепродажная коммуникация.

В нашей практике был клиент, который продавал ювелирные украшения в мультибрендовые салоны. Часто бывало, что управляющий конкретного салона принимал решение приобрести партию украшений, а директор всей сети критиковал сделанный выбор. И, как результат, управляющий салона просил забрать часть нераспроданной партии назад. Если бы компания-производитель звонила в салон и грамотно работала с возражениями, то вероятность возврата товара сократилась бы.

E-MAIL-МАРКЕТИНГ ИЛИ СМС?

Допустим, клиент оформил заказ в интернет-магазине. Тут же ему на почту приходит письмо с благодарностью за заказ. Когда заказ собран и укомплектован, клиент получает информацию о том, что все готово к доставке. После прихода заказа в пункт выдачи или передачи курьеру клиент вновь получает уведомление. И уже после доставки заказа клиент получает письмо за подписью генерального директора или владельца компании с благодарностью за сделанный выбор, просьбой поделиться опытом использования и оставить отзыв. Высылая большое количество поддерживающих писем или СМС-сообщений, вы создаете у клиента стойкое ощущение того, что о нем заботятся. Но самое главное – напоминаете ему о том, что он совершил покупку именно у вас.

В маркетинге такая стратегия называется Lead Nurturing, или «капельный маркетинг».

Настроить такие инструментальные триггеры несложно. Если в вашей компании работает человек, который хоть что-то понимает в программном коде, то проблем с настройкой онлайн-триггеров не будет. Можно просто интегрировать e-mail-маркетинговые машины или сервисы для рассылки СМС-уведомлений в систему управления контентом на сайте и привязывать отправку таких писем или СМС к определенным действиям пользователей.

Описанный выше способ отправки клиенту канальных триггеров связан с его поведением и пользовательским опытом, то есть user experience (UX). В то же время все большую популярность набирает более точный способ отправки канальных триггеров – анализ покупательского поведения, или transactional experience (TX). Основной моделью ТХ является так называемый RFM-анализ. Аббревиатура RFM образована от трех английских слов:

R – recency, или «недавность». Эта переменная показывает, сколько дней в среднем проходит между сделками худших, нормальных и лучших клиентов. Представим, что границы среднестатистического R варьируются от 20 до 40. Это означает, что наш лучший клиент покупает чаще, чем раз в 20 дней. Границы нормального торгового цикла – от 20 до 40 дней. А все, кто покупают реже, чем раз в 40 дней, могут быть отнесены к числу худших клиентов.

F – frequency, или частота. Эта переменная показывает, как часто – скажем, за год – клиент покупает у нас покупку. На первый взгляд может показаться, что R и F похожи. Но это совсем не так. Представим себе двух клиентов, которые за год совершили по четыре покупки каждый. Первый клиент покупал у нас равномерно, в среднем раз в 91 день. Его F = 4, а R = 91. Второй клиент ведет себя совершенно иначе. Он совершил первую покупку, затем через неделю вторую, еще через неделю третью и, наконец, спустя еще неделю – четвертую. В этот момент его F = 4, а R = 7. Такой клиент гораздо ценнее, чем первый. Но вот идет время, и до конца года второй клиент больше не совершает покупок. К концу года его R = 174, то есть он стал для нас гораздо менее ценным клиентом, чем первый. Он «выпал» из числа лучших клиентов. Если среднестатистические границы F варьируются от 2 до 5, то это значит, что лучшие клиенты совершают за период шесть и более покупок, нормальные клиенты – от двух до пяти покупок, а клиенты, совершившие одну покупку, могут считаться худшими или случайными.

M – monetary, или доход с клиента. Данная переменная показывает, сколько денег приносит нам данный клиент за одну покупку. То есть monetary – это, по сути, средний чек. Представим себе премиальный продуктовый магазин. Клиент приходит и покупает на 10 000 рублей. Его M равен 10 000. Во второй визит его средний чек равен уже 5000 рублей, а М равен 7500. Третья покупка – 3000 рублей, четвертая – 2000 рублей, пятая – 500 рублей, шестая – 80 рублей. К этому моменту его LTV равен 20 580 рублей, а M = 20 580/6 = 3430 руб. Что случилось с клиентом? Возможно, он разорился, но скорее всего, дела обстоят гораздо хуже: несмотря на то, что мы считаемся премиальным магазином, отношение клиента к нам похоже на отношение к ларьку, куда можно зайти за сигаретами и зажигалкой. Наш клиент «деградировал». Если граница среднестатистического М находится в интервале от 1000 до 5000 рублей, то «лучшими» клиентами мы будем считать тех, чей средний чек начинается от 5001 рублей, а «худшими» – 999 рублей и ниже. Всех остальных мы отнесем к «нормальным» клиентам.

Несложно посчитать, что RFM-анализ делит клиентскую базу на 27 сегментов (табл. 4).

Такая нарезка может быть использована двояко:

1. Как способ мгновенного анализа качества имеющейся у нас базы. Этот способ полезен при начале систематизации маркетинга, ранее работавшего без четких цифровых показателей, и позволяет быстро оценить потенциал дальнейшего роста продаж за счет имеющихся у нас клиентов. Ниже приведены два примера RFM-анализа, который мы проводили для наших клиентов. В первом случае мы видим довольно типовую картинку: «нормальные» клиенты преобладают, «очень хороших» и очень «плохих» клиентов сравнительно мало, имеется потенциал роста базы за счет некоторого количества так называемых спящих клиентов (например, клиенты, покупавшие на большие суммы и часто, но давно не посещавшие наш магазин).