Как в OnlineTours увеличили конверсию email-рассылок до 15%

19
2076
Материалы для скачивания
978.32 Kb

О компании

OnlineTours — первая и самая крупная компания на рынке онлайн-туризма в России. Сайт onlinetours.ru начал работать в 2012 г. и за первый год помог организовать отдых 30 000 человек, а в 2016 г. количество посетителей достигло 1 000 000 человек в месяц. Компания сотрудничает с более чем 130 туроператорами и предлагает своим клиентам туры на любой вкус в 80 стран. Оплатить путешествие посетители могут на сайте, в офисах компании или с помощью курьера. Кроме того, у компании есть колл-центр, в котором туристы могут уточнить любые вопросы и заказать поездку.

Цель

Продукт, который продает компания, дорогой и покупают его относительно нечасто. Поэтому одной из главных целей OnlineTours наряду с привлечением новых клиентов является удержание и реактивация старых.

‘‘

«За год-полтора клиент может забыть, где он покупал себе путешествие, поскольку это событие достаточно редкое. Нужно прикладывать большие усилий, чтобы, когда у него снова возникла потребность, он вспомнил именно о нас».

Константин Победкин,
Генеральный директор OnlineTours
Константин Победкин

Чтобы повысить конверсию, продавать больше и лучше, компания решила провести два эксперимента и сравнить что эффективнее: индивидуальные предложения по телефону или email-рассылки.

Решение

Прежде, чем перейти непосредственно к экспериментам, давайте разберемся как устроена система аналитики у OnlineTours.

Google Analytics собирает данные о действия пользователей на сайте: клики, просмотры страниц, заполнения поисковых форм, глубина скроллинга, время между сессиями, количество просмотренных фотографий, заходы одного клиента с разных устройств. С помощью OWOX BI Pipeline эти данные одновременно с передачей в GA попадают в Google BigQuery в режиме, близком к реальному времени.

Через Measurement Protocol компания OnlineTours передает в Google Analytics из CRM-системы информацию о всех транзакциях, которые совершил пользователь, в том числе и через колл-центр. Затем эти данные передаются в Google BigQuery.

Кроме того, все рассылки и письма компании токенизированы — маркетологи видят, кто и что читает, на что кликает, куда переходит. Благодаря автологину из писем OnlineTours сейчас идентифицирует примерно 10% трафика на сайте.

Данные по турам и ценам на них за последние 14 дней лежат у компании в собственном хранилище на базе ClickHouse.

Эксперимент 1. Холодные заявки

Если пользователь зашел на сайт и совершил определенные действия, вероятно он собирается в отпуск. Его нужно подвести к покупке — позвонить и предложить самые вкусные варианты того, что он искал.

Чтобы создать базу для обзвона, маркетологи OnlineTours выделили несколько признаков, по которым клиента можно включить в выборку. Например, наиболе предрасположенными к покупке тура клиентами считать тех, кто:

  • 5 раз пользовался поиском и просмотрел от 15 туров.
  • 10 раз за 7 дней пользовался поиском и просмотрел 20 туров.
  • 10 раз что-то искал, просмотрел 20 туров и в десяти из них кликнул на фотографии или долистал до отзывов.

Потом из всех клиентов, попавших в выборку, компания отобрала только тех, чьи телефоны известны. Это люди, которые уже отдыхали с OnlineTours или оставляли заявку на подбор тура. Для таких клиентов были созданы холодные заявки, в которых указывалось, какой курорт, отель и тип размещения интересует конкретного пользователя. Заявки передавались менеджерам, которые звонили клиенту и предлагали купить тур, соответствующий его запросам.

Компания получила на такие звонки в основном положительную обратную связь и напомнила о себе клиентам, однако сильно увеличить продажи, к сожалению, не удалось — конверсия составила в среднем 3%. К тому же менеджеры потратили много времени на разговоры с клиентами. Эксперимент оказался неудачным и компания решила запустить другой.

Эксперимент 2. Email-рассылки

Для второго эксперимента компания OnlineTours также анализировала поведение пользователей на сайте, а вот канал коммуникаций решила сменить на электронную почту.

Ежедневно в продажу попадает 40 млн туров, которые отличаются между собой городом и датой вылета, длительностью, отелем, типом номера, питанием, количеством отдыхающих и туроператором. При этом все параметры и цены в течение дня могут меняться — в итоге мы получаем для поиска до 220 млн уникальных туров. Как найти в этом сумасшедшем количестве туров тот, что может заинтересовать конкретного пользователя?

Если посетитель сайта вводит в поиск: «Греция, 5 звезд, всё включено», а в следующих запросах он уже ищет отели подешевле — можно понять, что бюджет на отпуск ограничен. Как показывает опыт компании, клиент может увеличить эту сумму, если предложить ему то, чего он хочет. Для этого нужно подобрать туры, которые за последнее время сильно подешевели, и слегка изменить второстепенные для клиента параметры.

Например, человек хочет полететь в Грецию на 10-14 ночей в конце июля с тремя членами семьи. Он ищет отели «всё включено» у моря и готов потратить до 80 тыс. рублей. Маркетологи OnlineTours знают, как менялись цены в греческих отелях последние 14 дней. Они подбирают для клиента несколько вариантов, цены на которые упали больше всего, и немного сдвигают даты вылета или длительность отпуска. Если в письме клиенту четко дать понять, на сколько процентов снизилась стоимость тура и как ему повезло, вполне вероятно, что он пересмотрит свои планы на поездку.

С технической стороны эксперимент выглядит так:

  1. С помощью запроса к базе сайта OnlineTours выбирает пользователей, которые подписались на рассылку.
  2. В Google BigQuery компания выбирает пользователей, которые активно вели себя на сайте, и анализирует их поисковые запросы.
  3. С заданной периодичностью запускаются скрипты для анализа пользователей из пунктов 1 и 2, чтобы понять, кому и что интересно.
  4. Затем с помощью запроса к данным в ClickHouse выбираются туры, соответствующие запросам клиентов.
  5. Формируются данные для рассылки и передаются в шаблоны писем, которые компания отправляет с помощью ExpertSender.

Результаты

Благодаря почтовой рассылке с автоматической генерацией предложений компания OnlineTours достигла следующих показателей:

  • Open Rate писем — 85%.
  • Click Rate — 65%.
  • Конверсия из письма в продажу — 15%.

При этом не пришлось привлекать операторов в отличие от эксперимента с холодными заявками. Имея такой мощный инструмент, как настроенная система сквозной аналитики, компания продолжает эксперименты с разными гипотезами и, возможно, совсем скоро порадует нас новыми кейсами :)

P.S. А как вы поднимаете конверсию почтовых рассылок? Делитесь своими идеями или задавайте вопросы в комментариях к статье.

Использованные инструменты

Вас также могут заинтересовать