1. Давид Вачадзе, Brand Mobile
CRM для FMCG/ CPG брендов:
управление эффективность маркетинга на
примере российских кейсов

2. Новые возможности
CRM для FMCG
• Сбор и анализ данных об индивидуальном потребительском поведении в реальном
времени, развитые возможности сегментирования
• Использование широкого спектра интерактивных механик для стимулирования потребления
и вовлечения потребителей в коммуникацию с брендом
• Использование всех возможностей цифровых коммуникаций для оперативного,
персонифицированного и двунаправленного диалога с потребителем
• CRM в сегменте товаров регулярного потребления сегодня прежде всего – это прямое,
быстрое и эффективное стимулирование потребительской активности
• Cовременный цифровой CRM (e-СRM) стал ядром и стратегической платформой для
осуществления коммуникаций бренда с потребителями, зачастую сравнимой или
превосходящий по своей эффективности традиционную медийную рекламу

3. Целевая аудитория
- непотребители
Общий эффект промо
Существующие
потребители
ATL продвижение
Digital
продви-
жение
BTL продвижение
рекрутмент %
Участники
промо
рекрутмент
%
%
Приток новых потребителей
CRM: долго-
временное
сохранение
роста продаж
после промо

4. Общий эффект промо.
Измерения
• Приток новых потребителей
– Часть из них останется после окончания промо
• Рост потребления у существующих потребителей, не участвующих в промо (не регистрирующих покупки)
– Структурные изменения: разовые покупатели становятся постоянными
– Повышенный спрос сохраняется еще некоторое время после промо
• Рост потребления у существующих потребителей – участников промо (регистрирующих покупки)
– Структурные изменения: разовые покупатели становятся регулярными
– Объемные изменения: растет частота / постоянство покупок в регулярном сегменте
– Дальнейшее поддержание спроса возможно средствами CRM
• Рост, структура потребления и эффективность привлечения у участников промо измеряется в рамках промо
(далее приведены KPI-и)
• Приток новых потребителей и рост потребления у не-участников промо измеряется панельными
исследованиями (например РОМИР HH)
– Стандартная аналитика по бренду/категории пре-, ин- и пост-кампейн/промо
– Совмещение исходных данных панели и промо позволяет валидировать сегментацию, уточнить соц-дем и
психографический профиль потребителей, и повысить эффективность дальнейшей CRM работы

5. Пример валидации результатов
промо на панели ROMIR
• Оценка пре-кампейн: данные за 6-12 мес до старта промо, соц-дем и количественные характеристики
сегментов, включая потребление
– Регулярные потребители R
– Нерегулярные потребители N1 (Промо-бренд + все остальные марки)
– Нерегулярные потребители N2 (Промо-бренд + прямые конкуренты-бенчмарки)
– Другие потребители O (все марки кроме Промо-бренд)
• Мониторинг ин-кампейн: Проведение опроса о знании о проходящем промо (включая вопросы о мотивации на
участие в промо, канале из которого узнали о нем) и влиянии на потребление.
– Аудитория– все сегменты, результаты по-сегментно, ответы группируют аудиторию на следующие сегменты:
• Знают о промо, не участвуют в нем, не влияет на потребление
• Знают о промо, не участвуют в нем, влияет на потребление
• Знают о промо, участвуют, не влияет на потребление
• Знают о промо, участвуют, влияет на потребление
• Не знают о промо
– Ответы на промо сопоставляются с зарегистрированным в панели изменением потребления
• 5 сегментов по результатам опроса пересекаются на 4 сегмента R, N1, N2, O, получаем 20 подсегментов
• Оценка пост-кампейн: (период промо + 3 месяца пост-промо), соц-дем и количественные характеристики 20
подсегментов, включая потребление, выявляем инкрементальный рост продаж в результате проведения промо

6. Какие бывают KPI. Общие измерители
• Форматы работы с KPI
– KPI предоставляются в виде текущего состояния и тренда (достижимости)
– Вся база, + фильтр на «ядро» (регулярные покупки) + фильтры на сегменты
• Общие показатели акции
– Количество участников
– Количество активированных кодов
– Количество / стоимость контакта
– Response Rate
– Consumer Acquisition Cost
– Incremental sales volume
• Структура ЦА
– Структура ЦА проекта
– Отличие реальной ЦА от декларируемой
– Географический, сегментный фильтр

7. Какие бывают потребительские KPI-и
• Структура базы
– Лиды, 0-1-2, Ядро регулярных покупок (с декомпозицией на сегменты), Аномалии
– Потребление в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое за акцию и за период,
медиана за акцию и за период)
– Время жизни в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое, медиана)
– Дата регистрации в сегментах (мин, макс, среднее арифметическое, медиана)
– Конверсии в сегментах
• Жизненный цикл
– Доля неактивных за 2, 4, 8 характерных периодов потребления
– Конверсии в стадиях жизненного цикла
• Структура призового фонда
– Доля сегмента с действующей ПФ-мотивацией
– Структура расходования отдельных позиций ПФ

8. Какие бывают маркетинговые
и коммуникационные KPI-и
• Конверсия каналов привлечения
– Количество лидов
– Конверсия в регистрантов (легка/полная регистрация)
– Конверсия в сегменты регулярного потребления
• Качество каналов привлечения
– Доля и абсолютное значение 0-1-2, регулярное, аномальных, в зависимости от канала
• Коммуникации
– Кол-во opt-in/out, количество контактов, доля охваченных, по-сегментно
– Частота контакта, DR (доставка) /OR (открытие сообщения) /CTR (клик), по-сегментно
• Активность на сайте
– в сегменте лидов:
• Bounce Rate (доля отказов)
• Конверсия лидов в регистрантов
– в целом (релевантно для сайтов с непотребительской промо-активностью – контент, викторины и
пр.):
• Длительность сессии
• Глубина просмотра страниц

9. Промо: участники
• Почти половина (1+2+N = 48%) базы представлена
участниками с низкой активностью
• Основное потребляющее ядро (L+H+P = 34%) составляет
всего около трети базы, причем «стандартные потребители»
L+H составляют ее большую часть
• Около 16% (EX) составляет сегмент, поздно
подключившийся к акции либо не «продержавшийся» в ней
в течение хотя бы одного ХП
• Доля участников с аномальной активностью (А) довольно
мала, всего около 2%
• Выводы: с базой не велось целенаправленной CRM работы по стимулированию частоты
потребления, при достаточно низком количестве призоловов (2%) доля регулярных потребителей
составила всего около трети все базы
11%
35%
2%13%
15%
6%
2%
16%
Структура базы: люди
1
2
N
L
H
P
A
EX

10. Промо : участники
• Почти 2/3 кодов (L+H+P = 63%) зарегистрировано
реальными потребителями, причем большая часть -
сегментами H и P
• Призоловы зарегистрировали аномально высокое
количество кодов (19% кодов зарегистрировано всего 2%
участников), при этом максимальные значения превышают
1900 кодов на человека, при этом средние значения
многократно превышают показатели сегментов H и P
• Низкочастотные сегменты (1+2+N, почти половина базы)
зарегистрировали совокупно всего 8% кодов
• Выводы: 64% реального потребления (52% от 81% не-аномальных кодов) было осуществлено всего
28% потребителей (H+P). Очевиден недоиспользованный резерв в акции. В то же время почти 1/5
кодов было зарегистрирована призоловами, что свидетельствует об отсутствии должного контроля
за этой категорией участников.
1%
6%
1%
11%
30%
22%
19%
10%
Структура базы: коды
1
2
N
L
H
P
A
EX

11. Промо : среднее
(медиана) кол-ва кодов на участника
• Анализ частотных сегментов (N-L-H-P-A) производится с
применением медианы, а не среднего арифметического
• Сегменты H (20 кодов на человека за акцию) и P (35 кодов
на человека за акцию) демонстрируют хорошее потребление
• Аномально высокая медиана в сегменте А (призоловы)
искажает общую статистику акции, если не использовать
частотное сегментирование
• Очевиден потенциал внутренней конверсии сегментов: если
низкочастотные сегменты (1-2-N) сконвертировать в
высокочастотные (L-H-P) в пропорции реального их
распределения (38%-44%18%), мы получим рост на 113,120
зарегистрированных кодов
• Выводы: Полноценное использование стимулирующих механик для конверсии низкочастотных
сегментов в высокочастотные могло бы привести к существенному росту эффективности промо,
вплоть до +91% в количестве активаций кодов с упаковки
5,0
8,0
20,0
35,0
80,0
Медиана кол-ва кодов
N
L
H
P
A

12. Время жизни участника в промо
• Примерно одинаковое время жизни сегментов в промо (4-5
недель) соответствует линейному привлечению участников
в активную часть промо (9 недель, до нового года), что
свидетельствует об отсутствии каких-либо специальных
активностей по вовлечению участников в промо
• Относительно длинный период жизни сегмента N позволяет
рассчитывать на успешность его потенциальной
конвертации в высокочастотные сегменты, что в целом
справедливо и для сегмента 2 (его медиана даты
регистрации совпадает с сегментом N (13 ноября 2011 года))
зарегистрировали совокупно всего 8% кодов
• Выводы: не идентифицируются какие-либо активности по раннему привлечению участников в
промо, в то же время средняя длительность нахождения в нем низкочастотных участников
достаточна для конверсии их в высокочастотные сегменты
0
45
32
34
27
23
Медиана времени жизни
2
N
L
H
P
A

13. 0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
2013-04-01
2013-04-02
2013-04-03
2013-04-04
2013-04-05
2013-04-06
2013-04-07
2013-04-08
2013-04-09
2013-04-10
2013-04-11
2013-04-12
2013-04-13
2013-04-14
2013-04-15
2013-04-16
2013-04-17
2013-04-18
2013-04-19
2013-04-20
2013-04-21
2013-04-22
2013-04-23
2013-04-24
2013-04-25
2013-04-26
2013-04-27
2013-04-28
2013-04-29
2013-04-30
2013-05-01
2013-05-02
2013-05-03
2013-05-04
2013-05-05
2013-05-06
2013-05-07
2013-05-08
2013-05-09
2013-05-10
2013-05-11
2013-05-12
2013-05-13
2013-05-14
2013-05-15
2013-05-16
2013-05-17
2013-05-18
2013-05-19
2013-05-20
2013-05-21
2013-05-22
2013-05-23
2013-05-24
2013-05-25
2013-05-26
2013-05-27
2013-05-28
2013-05-29
2013-05-30
2013-05-31
2013-06-01
2013-06-02
2013-06-03
2013-06-04
Регистрация участников и кодов в акции
Рассылки Эфиры Кол-во регистраций участников Кол-во регистраций кодов
Влияние коммуникации на активность

14. Спасибо!