Кейсы
Брошенная корзина: как Orcanta повысила доход от email-рассылок на 126%
О компании
Orcanta — это сеть бутиков, которую в 2006 году приобрела французская компания Groupe Chantelle. Компания основана в 1876 году и является мировым лидером по производству и продаже женского белья.
В бутиках представлены коллекции нижнего белья от известных брендов: Chantelle, Passionata, Darjeeling, Orcanta, Chantal Thomass и Femilet. Определиться с выбором покупателям помогает команда экспертов. Также с 2006 года компания продает свои товары на сайте orcanta.fr.
Цель
Маркетологи Orcanta хотели достичь двух бизнес-целей:
- Увеличить доход, который приносит сайт, с помощью директ-маркетинга. Они хотели, чтобы этот источник приносил 5% от общего дохода с сайта вместо 1,5%. Маркетологи решили возвращать пользователей на сайт с помощью рассылок о брошенной корзине. Для этого нужно выделить сегмент посетителей сайта, которые добавили товар в корзину, но не купили. А затем в течение полутора часов отправить этим пользователям письма с призывом закончить покупку.
- Сократить расходы на рекламу. Раньше компания использовала для рассылок только Eperflex и платила 0,3 евро за каждый клик по ссылке в письме. Работает это так: Orcanta отправляет данные о действиях пользователей в Eperflex. Почтовый сервис с помощью cookie объединяет эти данные с email-адресами из собственной базы. В результате компании удавалось узнать, какой именно пользователь совершал действие, только для 15% текущих сессий. Чтобы сократить расходы и увеличить количество идентифицированных пользователей, CRM-команда Orcanta решила использовать для регулярной email-рассылки сервис Actito.
Проблема
Маркетологи Orcanta отправляют письма через сервис Actito пользователям, чьи имейлы им уже известны. Они размечают ссылки в письме — это позволяет связать все сессии пользователя с его ID из CRM, даже если он заходил на сайт с разных устройств. На данный момент на сайте Orcanta удается идентифицировать около 45% сессий.
При этом маркетологам необходимо передавать в Actito CSV файл с выборкой актуальных пользователей и товаров, которые нужно отправить в рассылке. Этот файл должен каждый час обновляться и иметь определенную структуру:

Проблема в том, что Google Analytics, которым пользуется компания, позволяет сочетать в отчете параметры и показатели только с одинаковой областью действия: «Хит», «Сессия», «Пользователь» и «Товар». То есть не получится объединить в одной таблице параметры разного уровня данных, чтобы передать их одним файлом в Actito. Подробнее об этом ограничении вы можете почитать в статье.
Вторая проблема в том, что данные в Google Analytics становятся доступны в течение 24 часов после отправки хита с сайта, а компании нужно, чтобы они обновлялись каждый час.
Решение
Чтобы решить проблему несочетаемости параметров в отчетах и достичь поставленных целей, аналитики Orcanta:
- С помощью OWOX BI Pipeline отправляют в Google BigQuery данные о взаимодействии пользователей с товарами на сайте.
- Передают из CRM в Google BigQuery email-адреса и User ID пользователей.
- С помощью SQL-запроса объединяют в одной таблице данные пользователей, бросивших корзину, и параметры товаров в корзине.
- На данных таблицы формируют CSV файл и отправляют его на FTP-сервер Сервер, который использует специальный протокол передачи данных – FTP Actito.
Схематично действия компании выглядит так:

Теперь рассмотрим подробнее, что и с помощью каких инструментов делала компания, чтобы увеличить доход.
Шаг 1. Передать расходы на рекламу в Google Analytics и Google BigQuery
Для объединения данных аналитики Orcanta выбрали облачную систему Google BigQuery. Главной причиной такого выбора стало то, что в GBQ нет ограничений интерфейса, как в GA, и можно строить отчеты любой структуры.
С помощью OWOX BI Pipeline компания передает в Google BigQuery данные о действиях пользователей на сайте в режиме, близком к реальному времени. Аналитики OWOX помогли компании Orcanta поправить полученные данные и добавить к ним недостающие URL изображений товара. Для этого в Google BigQuery создали словарь, который объединяет URL картинки с ID продукта. Необходимые значения сохраняются в пользовательские параметры.
Кроме того, OWOX BI Pipeline помог компании увеличить количество идентифицированных сессий благодаря репроцессингу данных. Это значит, что если вы, например, узнали ID пользователя в ноябре, а до этого он заходил на сайт в октябре, последнее полученное значение ID присвоится всем предыдущим сессиям клиента.
Мы сотрудничаем с OWOX около 6 месяцев. Их экспертиза в продуктах GCP и бизнес-ориентированный подход помогают нам быстрее принимать решения, глубже понимать аналитику и получать дополнительную ценность от наших данных.
Шаг 2. Передать в Google BigQuery email и User ID пользователей
Email-адреса и User ID авторизованных пользователей у Orcanta хранятся в CRM-системе. Чтобы использовать эти данные для рассылок через Actito, компания передает их в Google BigQuery с помощью внутреннего решения от Ciklum.
Шаг 3. Объединить данные о пользователях и товарах
Аналитики OWOX помогли компании Orcanta разработать SQL-запрос, который сводит пользователей, бросивших корзину, и параметры товаров из корзины в одну таблицу.

Шаг 4. Создать файл с параметрами для рассылок
Скрипт, разработанный аналитиками OWOX, каждый час запускает SQL-запрос и обновляет данные в таблице. На данных из таблицы аналитики Orcanta формируют CSV файл и отправляют его на FTP-сервер Actito. Сервис email-рассылок использует данные из этого файла и отправляет пользователям, бросившим корзины, письмо с информацией о товаре и призывом закончить покупку.
Результаты
Благодаря сотрудничеству с Actito и OWOX BI компания Orcanta:
- Сократила расходы на рекламу.
- Увеличила количество сессий с идентифицированными пользователями на 180%. Теперь маркетологи компании используют Eperflex только в том случае, если не узнали пользователя с помощью внутреннего решения.
- Повысила конверсию из письма в продажу до 7,5%, отправляя клиентам email о брошенных корзинах в течение полутора часов.
- Увеличила ежемесячный доход от email-маркетинга на 126%, что отображено на графике ниже. В результате он составил 4,5% от общего дохода с сайта.

А как вы возвращаете на сайт пользователей, которые бросили корзины? Если готовы поделиться своими идеями или есть вопросы, оставляйте их в комментариях.