Многочисленные опросы потребителей показывают, что пришла пора менять подход к программам лояльности. В чем секрет успеха таких программ и как можно их улучшить? Наш ответ - правильно используйте данные. Практически все известные проблемы программ лояльности могут быть решены с помощью экспертной интерпретации данных. В этой статье мы коснемся основных ошибок, возникающих при разработке программ лояльности и предложим несколько путей, как можно их избежать, чтобы создать действительно работающий инструмент.Потребителям приходится ждать вознаграждения слишком долгоДля сегодняшних потребителей мгновенное получение вознаграждения уже не является необязательным, но приятным бонусом, и программы лояльности не являются исключением. 53% потребителей заявили, что считают главной проблемой программ лояльности необходимость ждать вознаграждения в течение долгого времени. Чтобы поддерживать лояльность клиентов, бренды должны продемонстрировать свою ценность с самого начала. Предложите клиенту бесплатный подарок за присоединение к вашей программе лояльности, тем самым вы создадите прецедент, который наглядно продемонстрирует ценность вашего бренда.Чтобы понять, сколько времени потребуется клиентам, чтобы получить свое вознаграждение, и будет ли это время приемлемым для них, попробуйте собрать данные и использовать их, чтобы, при необходимости, изменить структуру программы. Проведите анализ жизненного цикла потребителя, чтобы определить, какое среднее количество времени потребуется клиентам для получения вознаграждений. Затем используйте эти данные для оптимизации или реструктуризации вашей программы лояльности соответственно. Кроме того, проведите A/B тестирование различных подсказок и тактик, таких как индикаторы выполнения и push-уведомления, которые позволяют потребителям отслеживать их прогресс и оценивать, насколько они близки к получению вознаграждения. Это не только мотивирует потребителей, давая им лучшее представление о том, насколько они близки к получению вознаграждения, но также помогает сократить их отсеивание, стимулируя дальнейшие покупки.Вознаграждения не являются лично релевантнымиПерсонализация имеет ключевое значение, когда речь идет о разработке образцовых программ лояльности, а данные - верный способ избежать шаблонных предложений. Подавляющие 77% потребителей согласны с тем, что программы лояльности должны включать в себя лично релевантные вознаграждения. Чтобы лучше мотивировать потребителей, изучите их личные предпочтения и историю покупок, товары, которые они чаще всего выбирают в качестве вознаграждения, а также брэнд-бестселлеры. Эти данные затем можно применить при создании программ для различных демографических групп и персонажей. Например, Sephora повышает лояльность клиентов, предлагая участникам своей программы Beauty Insider индивидуальные рекомендации, соответствующие их типу кожи, тону кожи и общим предпочтениям. Прежде всего, потребители стимулируются вознаграждениями, которые отвечают их личным потребностям, поэтому позвольте данным направить вас на путь к сердцу клиента.Программы отправляют слишком много сообщенийБренды также могут использовать данные для упрощения обмена сообщениями и обеспечения того, чтобы потребители получали необходимый не раздражающий минимум. В конце концов, после успешной разработки программы, последнее, чего вы хотите, - это обнаружить, что пользователи отсеиваются. Когда дело доходит до коммуникаций, помните, что качество лучше, чем количество. В то время как потребители стремятся нажать delete при получении избыточного количества уведомлений, вдумчивые и уточненные обновления, как правило, оцениваются позитивно. Поэтому при создании рассылки уведомлений, опирайтесь на такие данные, как количество заработанных баллов клиентов и история их предыдущих покупок, для того, чтобы посылать им только наиболее релевантную информацию. Помимо этого, контролируйте процент открытия сообщений, проводите A/B тестирование различных тем сообщений, попробуйте добавить эмоджи и сравнить коэффициенты конверсии, чтобы определить, какие сообщения и уведомления работают лучше всего.Безопасность личных данных клиентовБезопасность - еще одна общая проблема: 32% потребителей беспокоятся о безопасности своей личной информации при выборе программ лояльности. Разумное использование данных может эффективно облегчить эти страхи. В настоящее время потребители понимают, что бренды могут анализировать их поведение в браузере, но бренды должны выходить за рамки зоны комфорта пользователей. Например, компания по производству одежды L.L. Bean отказалась от планов внедрения датчиков отслеживания данных в свою одежду после получения обратной связи от пользователей, что свидетельствует о необходимости внимательного использования персональных данных потребителей.Прежде чем погрузиться в более современные способы анализа данных, обязательно изучите информацию, которую уже предоставили потребители. Большинство профилей в программах лояльности содержат основную информацию о клиентах, включая дату рождения, место проживания и контактную информацию. Любые из этих данных могут использоваться для персонализации вознаграждений и корректировки стратегии. Кроме того, бренды должны учитывать возрастную демографию потребителей. Например, брендам с более молодой аудиторией проще использовать экспериментальные подходы к данным по сравнению с теми компаниями, которые работают с более возрастной аудиторией. Прежде всего, сделайте свой подход к работе с клиентскими данными максимально прозрачным и убедитесь в том, что ваш клиент четко понимает, как и для чего ваш бренд использует эту информацию.Данные являются ключевым ресурсом для повышения удовлетворенности потребителей, поэтому важно, чтобы бренды слушали своих клиентов, чтобы свести к минимуму все проблемы программ лояльности. Оптимизируйте отправку опросов, проведите A/B-тестирования, учитывайте предпочтения и поведение потребителей и используйте по-максимуму информацию из профиля клиента для обеспечения персонализации вознаграждений. Пристальное внимание к тому, как ваш бренд использует полученные данные, имеет огромное значение, когда дело доходит до создания программ лояльности, которые эффективно стимулируют покупки и повышают вовлеченность пользователей на протяжении многих лет.
