Ретроспектива российских программ лояльности.
Новые механики и модели поощрения клиента. Последний писк моды на лояльность.
Зарубежное или российское ПО? Каким путем идут ритейлеры?
Экскурс в историю
Первые программы лояльности появились более 100 лет назад в США: продавцы давали постоянным клиентам купоны или карточки. Их предъявителю делали скидку или давали возможность приобретения товаров в кредит. Ни о какой автоматизации тогда говорить не приходилось, а коммуникационная политика была на уровне разговорчивого продавца. Программы лояльности в современном понимании пришли из авиаперевозок: American Airways начала начислять часто летающим пассажирам мили, которые можно было обменивать на скидку на следующий билет. Эта программа уже имела определенный уровень автоматизации в виде БД для расчета и хранения миль, а также данных о клиентах и полетах. Затем присоединились отели и ритейл.
В России одной из первых программ лояльности тоже была авиапрограмма — ее открыла «Трансаэро» в 1995 году. Аэрофлот создал свою программу только в 1999 году на американском решении Sabre.
Первые коалиционные программы лояльности (работающие с большим количеством партнеров и позволяющие осуществлять кросс-списание и начисление баллов) — это Mnogo.ru и МАЛИНА. В создании и работе последней серьезную роль играла наша компания, перезапустившая технологический стек на решениях Oracle Siebel CRM и Oracle Exadata. Это позволило достаточно гибко настраивать правила программы лояльности и коммуникацию с клиентами. В коалицию входили сеть АЗС «BP», сотовый оператор «Билайн», сеть ресторанов «Росинтер Ресторантс», аптечная сеть «36,6», Райффайзенбанк и др. Возможность накопления и списания баллов у разных партнеров на тот момент была очень смелым и передовым решением. Требовались как технологическая оснащенность, так и серьезная финансовая подготовка, так как жертвовать маржой ни один из ритейлеров не собирался. В рамках МАЛИНЫ начались первые эксперименты по коммуникации с сегментами клиентов.
Так как серьезные Campaign-решения еще активно не внедрялись, сегментацию проводили специалисты, имеющие опыт работы с базами данных и создававшие АХД (аналитические хранилища данных) — фактически прародителей современных Big Data и Data Lake. Далее с помощью применения SQL-запросов и дата-магии формировались сегменты и даже простейшие модели данных.
Стоит отметить продвинутую на тот момент программу сети магазинов Перекресток, которая была построена на достаточно технологичной тогда платформе CLM (Comarch Loyalty Management), базировалась на начислении баллов и одной из первых реализовывала идею работы с домохозяйством (совместно проживающими или закупающими продукты людьми). Клиенту выдавали сразу три карты: основную и две дополнительные. Дополнительные позволяли накапливать баллы при их предъявлении на кассе, а основная позволяла и накапливать, и списывать. Дополнительных можно было выпустить больше, купив их на кассе и привязав через звонок в колл-центр. При этом самой большой проблемой был способ сбора персональных данных: клиент заполнял бумажную анкету, которую сотрудники потом оцифровывали, до момента оцифровки списание было недоступно, а занимать оно могло до трех недель.
Также серьезным минусом CLM оказалось отсутствие слоя работы с мобильным приложением и web. Когда рынок показал, что будущее за смарт-девайсами, пришлось придумывать этот слой на базе имеющихся API, но это «стреляло» в разных местах падениями и отказами техники на кассах. На текущий момент все современные процессинги лояльности имеют отдельное API для работы с высоконагруженными мобильными сервисами.
Параллельно с развитием лояльности в авиа и ритейле над этим начали задумываться банки. Начиналось все с механик клубов, когда владельцу премиальной карты банка предлагались скидки в магазинах-партнерах. Но подобная механика очень сильно ограничивала коммуникации партнеров с клиентской базой банков и кросс-продажи. Тогда банки стали активно развивать как собственные программы по механике Cashback, так и кобренды с партнерами.
Механика Cashback представляет из себя возврат определенного процента от транзакции по карте обратно на счет клиента в виде денег или баллов. Ее экономика построена на том, что банк-эмитент, выпустивший карту, получает от платежной системы определенный процент за каждую транзакцию по ней и часть этих денег отдает клиенту.
Банки-первопроходцы дорабатывали для лояльности свои процессинги и АБС. Но это было дорого, долго и не всегда возможно в принципе, т. к. специалисты по лояльности требовали возможности быстрой настройки акций (к Новому году, 23 февраля, 8 марта и т. д.), а банковский процессинг не заточен под частые доработки.
Примером крупной программы, где сразу решили делать «по-взрослому», была программа лояльности «Польза». Изначально она была запущена как коалиционная с раскаткой на 17 регионов и 1000 партнеров по начислению и списанию, но впоследствии трансформировалась в начисление баллов банком с возможностью компенсации ими покупок в личном кабинете (реверсивный Cashback). Запуск производился на одной из самых технологичных на тот момент платформе управления лояльностью — Manzana Loyalty. Это до сих пор позволяет банку настраивать достаточно интересные онлайн-акции по начислению баллов без программирования. На текущий момент подобное является стандартом отрасли — не применять программирование и дорогие ИТ-ресурсы для сегментирования и настройки акций.
Кобренд-карты — это совместный продукт банка и партнера (авиа, ритейл, услуги), где клиенту начисляют баллы в программе партнера за транзакции по карте. В данном случае банк и партнер совместно определяют бюджет, из которого выплачивается компенсация. Это позволяет существенно улучшить предложение для клиента и громко писать на рекламных плакатах «возвращаем до 10% баллами за покупки». И действительно, для людей, которые и так, например, часто покупали в магазинах партнера, это предложение может иметь дополнительную выгоду.
Примеры таких партнерств – Альфа-Банк-Аэрофлот, Альфа-Банк-Перекресток, Тинькофф-S7. Тинькофф, кстати, один из немногих быстро начал технологически развивать свою доступность для кобрендинговых карт. На текущий момент у него, наверное, самое большое количество подобных продуктов, что существенно продвинуло его на пути к получению статуса крупнейшего онлайн-банка в России.
С точки зрения технологий гораздо интереснее для клиентов выглядят кобренды, реализованные на online API. Они позволяют начислять, списывать в онлайне или, например, выпускать виртуальную кобренд-карту прямо в приложении, когда клиент стоит на кассе в магазине.
Виртуальные отношения, или Карта, которая всегда с тобой
Огромным толчком к развитию программ лояльности послужили мобильные приложения и виртуальные карты в них. Это избавляет от необходимости носить «пластик» с собой и позволяет моментально и бесплатно выпускать карту. Также стали появляться приложения-агрегаторы карт. Добавлять карту можно было, сфотографировав штрих-код на ней. Проблема таких приложений была в том, что многие торговые сети использовали только чтение по магнитной полосе или не доверяли штрих-коду, показанному на экране мобильного телефона.
В собственных мобильных приложениях ритейлеры начали внедрять антифрод-инструменты, которые позволяли точно идентифицировать, что карту предъявляет клиент, которому она принадлежит. Для этого используют «секрет», который добавляется в QR-код, генерируемый приложением для сканирования на кассе. У него ограниченный срок жизни, поэтому его нельзя украсть или потерять.
Но фрод все равно начался, и в достаточно крупных масштабах. Изначально мало кто предполагал, что баллы станут интересны злоумышленникам, но они быстро поставили на поток подбор номеров карт, взлом учетных записей и звонки в контакт-центры: с помощью социальной инженерии они переводили балансы клиентов на свои карты, а потом продавали их на тематических форумах и в соцсетях. Мы разработали и внедрили немало антифрод-решений для клиентов, что позволяет им бороться с «пиратами 21-го века».
Шапочки из фольги или тотальная персонализация
С ростом технологичности программ лояльности появилась возможность копить и анализировать большое количество информации о клиенте. Если раньше основой персонализации была простая RFM-модель (Recency — дата последней покупки, Frequency — частота покупок, Monetary — сумма покупки), то большее количество данных (состав чека, геолокация, покупки у партнеров, видеоаналитика и т. д.) позволяет формировать более персонализированное предложение конкретному клиенту исходя из предпочитаемых товаров и их цены. Собирать данные о клиентах бросились все кому не лень: поисковые системы, почтовые провайдеры, маркетплейсы, приложения для сбора сведений о здоровье, каталоги и т. д. Данные накапливаются, продаются, обмениваются, что послужило поводом к появлению фразы «информация — новая нефть».
Сложные модели в современных решениях позволяют анализировать жизненные циклы клиентов: какой товар они обычно покупают, какой не покупают и, что очень важно, какая скидка может заинтересовать человека. Если один закупит гречку впрок, получив скидку в 3%, даже если у него аллергия на нее, то ему не надо предлагать скидку в 10%. При этом другой клиент купит килограммчик про запас только со скидкой в 30%.
Провести анализ такого количества информации на коленке уже не получится, в этом маркетологам помогают аналитические системы работы с данными (Hadoop, различные Campaign-решения) и максимальное количество источников данных, которые может позволить себе ритейлер. В этом процессе не бывает лишних данных. Пример: есть клиент со стабильным профилем холостяка, обычно покупающий мясо, овощи, пиво. Вдруг он начал гуглить стоимость детских кроваток и памперсов. Это момент, когда ритейлер, получив подобную «наводку», может сделать ему уникальное предложение на памперсы, соски и бутылочки и расширить чек клиента в своем магазине. Также очень полезна информация о поведении в соцсетях. Так что за нами следит не только товарищ майор.
Новые механики, подходы и тренды
Поиск новых механик и финансовых моделей поощрения клиента идет постоянно, порождая новые схемы и механизмы.
CLO (Card Linked Offers) — механики, основанные на кросс-коммуникациях. Например, банк и ритейлер договариваются, что последний заплатит партнеру 10% от покупки по банковской карте в его магазинах, если ее совершил клиент, который ранее у этого ритейлера ничего не приобретал. Для запуска банк анализирует свою базу и сообщает о размерах сегментов, которые интересуют ритейлера. Например, люди старше 30 лет с доходом от 100 тыс. руб., покупающие у других ритейлеров, но не у этого. Если ритейлера устраивает размер сегмента, они с банком согласуют текст коммуникации и срок акции. После окончания акции выгружают покупки по картам банка и накладывают на сегмент. Клиенту обычно платит банк (либо все 10%, либо чуть меньше).
Есть более простая для клиента схема Online CLO. Ее используют Skidka.ru, Cashback.ru и т. д.: кэшбек клиенту платит сервис просто за факт перехода с его сайта в онлайн-магазин. Я как клиент, например, всегда проверяю присутствие магазина на таких платформах, т. к. порой возвращают 10% и более. Возврат денег в таких сервисах занимает примерно 60 дней, т. к. процесс сверки очень сложен для всех сторон.
Нельзя не сказать и о совсем новых трендах — программах лояльности платежных систем. Кэшбек клиенту платит еще и платежная система независимо от банка и магазина. К сожалению, сейчас такая программа только одна — это «Привет, Мир», при этом в ней появляется достаточно много неплохих предложений, а от клиента требуется только зарегистрировать карту на сервисе.
Также партнерскую программу запустил сервис налоговой «Мои чеки онлайн». В приложении отображаются электронные чеки по всем совершенным покупкам. Различные онлайн-сервисы могут предлагать гражданам бенефиты за доступ к информации по этим чекам, например, криптовалюту или деньги на телефон.
Кручу, верчу, выиграть хочу
Ситуация, сложившаяся на данный момент, с одной стороны, радует, а с другой — пугает. Радует она тем, что появляется все больше технологий, которые обогащают данные, влияют на покупательское поведение, являются триггерами. В очереди на пилоты в крупном ритейле стоят десятки стартапов с «уникальными решениями».
Пугает она тем, что программы перегружены механиками и условиями, и мало кто из клиентов действительно понимает, что если он купит за неделю на 5 тысяч, при этом молочки в чеках будет больше 40%, то он получит на колбасу скидку 5%, но только на три дня 😉 Даже людям интересующимся порой тяжело разобраться, почему начислили столько баллов, а не больше. Один из крупных ритейлеров, который долго проповедовал свой путь «альтернативной лояльности», в итоге запутал всех так, что сейчас его самая востребованная механика — купить скидку 10% на месяц за 470 рублей. Все остальные механики он просто свернул.
На мой взгляд, излишне запутанная программа лояльности может сыграть злую шутку. У клиента будет ощущение, что его пытаются обхитрить, и он может сделать выбор в сторону более простой и «честной» программы.
Так что сегодня клиенты выбирают более простую и понятную для них механику. При таком подходе клиент скорее купит всю необходимую корзину у одного ритейлера, а не пойдет набирать по повышенным категориям в разных магазинах. С точки зрения технологий жизнь заставила ритейлеров и поставщиков ПО резко нарастить темп разработки и перевнедрить платформы в кратчайшие сроки. Кому-то это удалось, кто-то еще в процессе, но есть ощущение, что ситуация вынуждает российских вендоров и интеграторов стать самыми продвинутыми в мире с точки зрения программ лояльности.
А что у нас в текущей ситуации?
Как и в большинстве сфер с активным использованием технологий, что называется, в промышленных масштабах, до настоящего времени в лояльности доминировали и доминируют иностранные решения. Но и российские разработчики смогли за это время предложить альтернативу. На текущий момент большинство крупных ритейлеров перевнедряют свои программы лояльности на российских решениях, в основном это Manzana Loyalty и Loymax. Перевнедрение — дело непростое и всегда связано с большими денежными и имиджевыми потерями, но это инвестиции в перспективу.
Как альтернатива перевнедрению возможна поддержка зарубежного решения отечественными подрядчиками. Пример: мы развиваем и полностью поддерживаем лояльность АЗС «ЛУКОЙЛ», построенную на базе Oracle Siebel CRM. Это позволяет не делать всю работу заново и не рисковать оттоком клиентов. Есть еще примеры перехода или развития решений на собственных разработках, например, сеть «Лента» уже много лет развивает процессинг лояльности собственной разработки и не собирается от него отказываться. В эпоху перемен это выглядит как надежное решение, для которого необходимы только мотивированные разработчики или помощь подрядчиков.
***
Как мы видим, лояльность развивается в любые времена, а в кризисы она вдвойне нужнее, т. к. клиент начинает выбирать еще скрупулезнее. Здесь важны не только различные механики начисления баллов, опросы, игры, скидки, купоны, но и стабильная и безотказная работа ИТ-систем, обслуживающих это, а также наличие команды профессионалов, которые работают над поддержкой и развитием этих систем.