Аналитика реактивации

Практически все подходят к реактивации базы некорректно. На этом бы можно было заканчивать пост, но у нас же канал для интеллектуалов, со жгучим желанием научиться новому, крутому и глубокому? Поэтому в нашем тайном илитном клубе озвучим и второй тезис: посчитать этот эффект правильно технологически практически никто и не сможет. Поэтому просто попытаемся приблизиться к идеалу. Последовательно, от простого к сложному, изложу варианты, с которыми я сталкивался за свою практику. А вашей задачей будет найти себя на этой шкале и понять следующие шаги. Итак, поехали.

Расчет конечного эффекта
0) Оно само как-то крутится по арэфэмчику, клиенты реактивированные мутятся, вижу что кто-то как-то возвращается и отлично.
1) Реактивация учитывается как и прочие рассылки (я специально говорю не коммуникации, потому что те, кто так делают, в основном занимаются именно рассылками в их классическом понимании) по окну атрибуции.
2) Реактивация смотрится через тест с контрольной группой по количеству заказов/выручке на клиента в коротком окне
3) Разбирается изменение долгосрочного поведения после реактивации через количество и частоту последующих заказов, через склонность после реактивации к скидкам
4) Разбирается изменение модельного LTV против КГ

Почему последовательность такая и чем один вариант лучше другого? Давайте осознаем, а кто вообще это такой - реактивированный клиент. Почему он отозвался к нашей коммуникации, зачем он вернулся, и насколько он верен нам?
Теперь =молча и напряженно= думаем минутку, и заходим с другой стороны.
Почему мы хотим вернуть этого клиента? Что нам от него нужно? В каком состоянии он находится до и после реактивации? Насколько его возвращенная лояльность эквивалентна его лояльности в предотточном заказе? Можно ли будет из него когда-либо построить обычного лояльного клиента?
Теперь думаем еще минутку и потом должно наступить просветление.

Мы берем отток (хотел написать отточный поток, но слово “поток” фреймит в негатив, а я очень ненавижу фреймящие термины, даже если они были уместны). Так вот, мы берем отток и начинаем с ним работать. Как бы мы точно не целились во времени, мы в любом случае напишем слишком поздно целому ряду уже скатившихся к конкурентам и закрепившимся там, а также целому ряду тех, кто вернулся бы и сам, просто тормоз. Тем самым, кстати, мы раздадим лишних скидок, об учете расхода которых тоже не все думают. Но все-таки мы зацепим основной, нужный, поток людей. Которые ушли о нас не со зла. Забегались, забыли о нашем чудесном бренде, забыли о том что у них вообще есть потребность в нашей категории. Причины у всех разные. Но.

Чем “хуже” причина, по которой клиент не вернулся в цикл, тем менее вероятно мы из этого клиента слепим что-то толковое, когда он вернется назад. Например, плохое качество товара. Или плохой клиентский опыт. Клиент может осесть в состоянии “за ту цену я вас не рассматриваю, но если прогнетесь процентов на 20, то может и вернусь к вашему говнишку”. Хотим мы такого клиента реактивировать? В общем-то да, вдруг что-то дельное и получится. Вдруг исправим впечатление о себе. Но мы хотим быть в этом очень умеренны. Мы не хотим генерировать новых немаржинальных скидочников. Мы не хотим, чтобы клиент начинал ждать этой реактивации каждый раз. А для этого нам нужно проследить за теми клиентами, которые вернулись. Что они делали и как, какой их потенциал стать нормальными лояльными клиентиками. А для этого надо смотреть не только их разовую конверсию падкости на сладенькое, но и изучить:
- Что они в итоге купили
- КАК они это купили: интересовались ли чем-то еще? Похоже ли было их поведение на нормальное?
- Как изменилось их отточное поведение после реактивации. Что с чеками? Что с воспроизводимостью?
Крайне рекомендую всем, кто хочет начать правильно работать с реактивацией, провести лично ручками десятков телефонных интервью со своим отточным сегментом, а потом со своим “реактивированным” сегментом. Вы потратите в сумме день-два на подготовку, опросы и звонки, но станете на голову выше, как маркетолог.