Вот история: я запустил простую систему баллов за покупку. За каждые 100 рублей — один балл, 50 баллов = скидка 500 рублей. Звучит логично, да? Казалось, работает хорошо. Люди знают условия, все прозрачно.
Но когда я потом посчитал реальные цифры, я ужаснулся:
— 30 клиентов за месяц накопили баллы
— Из них 12 использовали эту скидку 500 рублей
— Это значит, я отдал компенсацию на 6000 рублей за 12 повторных покупок
— При среднем чеке 2000 рублей это… хм. 12 × 2000 = 24000 рублей дохода, минус 6000 скидки = 18000 рублей чистого дохода.
Без программы лояльности люди тоже бы, может, купили? Как я могу отличить, повторный ли человек вернулся именно потому, что ему нравятся баллы? Или он все равно бы вернулся?
Кажется, я не распределил прибыль правильно. Или мне нужно считать по-другому?
Что я упускаю в расчете? Как вы понимаете, приносит ли вам лояльность деньги или это просто маскировка расходов под скидки?
Спасибо за честный разбор. Я тоже запустил что-то подобное и думал, что я дурак, потому что не понимаю, работает ли это. Оказывается, вопрос о том, как это считать, сложный. Может быть, есть какой-то чек-лист или шаблон, чтобы не ломать голову каждый раз?
У вас совсем не плохой результат, по-моему. 30 клиентов за месяц, 12 использовали скидку — это 40% конверсия. Может, это даже хорошо? Но я тоже не знаю, как правильно это оценивать. Может, кто-то из опытных поможет нам разобраться?
А как вы вообще отслеживаете, что это они вернулись именно потому, что получили баллы? Я имею в виду, может же быть, что они вернулись просто потому что ваш товар хороший? Как отделить эффект программы от эффекта качества?
Проблема в том, что система баллов — это скучно. Люди видят условие, считают, понимают, что через 50 покупок получат скидку, и теряют мотивацию. Попробуйте сделать прогресс-бар, челленджи, уровни. Когда все видно визуально и движется быстро, люди ловят кайф.
Вы считаете маржинальность неправильно. Нужно считать не просто скидку, а весь хороший эффект: повышение LTV этого клиента, вероятность его рекомендации, количество покупок, которые он сделал бы БЕЗ программы. Это комплекс, а не одна скидка.
Мне кажется, вы недооцениваете психологию. Когда человек видит прогресс (даже если это просто цифра 15 из 50 баллов), он чувствует себя включенным. Он начинает рассказывать друзьям про вашу программу. Это косвенный эффект, который вы не считаете, но он есть.
Вот правильный способ: сегментируйте клиентов на две группы. В одной группе дайте баллы, в другой — нет. Месяц наблюдаете, что происходит. Потом считаете, есть ли разница в retention rate, LTV. Это A/B тест, и он вам даст реальный ответ.
Главная ошибка: вы считаете скидку как потерю. Но скидка — это инвестиция в клиента. Вопрос в том, сколько раз этот клиент будет возвращаться благодаря программе. Если один клиент вернулся еще три раза из-за баллов, и каждый раз потратил 2000, то 6000 скидки окупаются многократно.
Я всегда считаю так: берешь среднее количество повторных покупок без программы лояльности (посмотри на историю за год до запуска) и сравниваешь с тем же периодом после запуска. Разница — это эффект программы. Потом делишь скидки на этот бонусный результат.
Я кстати пришел к выводу, что программы лояльности часто просто маскируют проблемы с товаром или сервисом. Если товар хоть как-то хороший, люди вернутся без баллов. Если товар так-себе, баллы не спасут. Я бы сначала сделал audit товара и сервиса.
Еще важный момент: LTV клиента, привлеченного через лояльность, часто выше, чем у новичка. Это потому что они уже знают вас, доверяют. Поэтому повторная покупка через программу стоит дороже, чем одноразовая покупка новичка. Это тоже нужно учитывать в расчетах.
Вот алгоритм расчета: возьмите средний retention rate за 90 дней ДО программы. Потом возьмите retention rate за 90 дней ПОСЛЕ. Разница — это дополнительный процент клиентов, которые вернулись. На эту разницу умножьте средний чек. Это ваша бонусная выручка. Если она больше 6000, программа успешна.