Персонализация рассылок для fashion: размер, стиль и ценовая полка

Fashion-бренд с базой в 300 тысяч контактов отправляет письмо «Анна, новая коллекция уже здесь». Анна носит 44-й, покупает базовый трикотаж за 2–3 тысячи и ни разу не брала ничего яркого. В письме — пестрые платья, кожаный тренч за 34 тысячи и подборка размеров, которые закончились на второй день. Имя подставилось, сегмент «активные за 90 дней» сработал. Клик-рейт — 0,8%, отписок вдвое больше обычного. Формально рассылка персонализирована.

В одежде обращение по имени почти ничего не дает, и персонализация рассылок fashion держится на другом. Покупатель смотрит на три вещи: сядет ли на меня, мое ли это и по карману ли. Если письмо не отвечает хотя бы на один из этих вопросов, оно уходит в архив. О том, как собирать нужные данные из того, что уже лежит в CRM, и где стандартная логика e-commerce дает сбой, мы поговорили с Василиной Бреусенко, CRM-маркетологом ClientCore.

Почему готовые e-commerce-сценарии на одежде буксуют

Большинство CRM-механик проектировались под универсальную розницу: товар либо есть, либо его нет, а повторная покупка того же артикула — нормальное поведение. В одежде обе посылки неверны. Товар может быть в наличии, но не в нужном размере. А купленную куртку человек вряд ли купит еще раз — ему нужны брюки, которые к ней подойдут.

Отсюда типичные поломки. Блок «Вам может понравиться» после покупки пуховика показывает еще четыре пуховика. Брошенная корзина зовет вернуться к платью, у которого остался только XS. Рекомендации строятся по бестселлерам, поэтому всей базе уходит одна и та же худи, которую половина подписчиков уже купила. Каждое такое письмо по отдельности выглядит безобидно, но в сумме они приучают человека не открывать рассылку.

На одном из аудитов мы выгрузили брошенные корзины за месяц и сверили с остатками. У 37% триггерных писем товар в размере клиента к моменту отправки уже закончился. Люди кликали, видели „нет в наличии“ и закрывали вкладку. Механика формально работала, а по факту отправляла людей в тупик».

Василина Бреусенко

CRM-маркетолог, ClientCore

Размер — первый слой, без которого остальное не взлетит

Размер в fashion — главный фильтр релевантности. Если человек не может купить вещь, неважно, насколько хорошо она попала в его стиль. Поэтому персонализация в fashion начинается именно с него. Хорошая новость: данные о размере почти всегда уже есть, просто их никто не собрал в профиль.

Главные источники — история заказов и возвраты. Заказы показывают, что человек берет. Возвраты с причиной «мал» или «велик» показывают, что ему на самом деле подходит. Если клиентка дважды вернула M с пометкой «велико», ее размер — S, хотя в истории покупок чаще встречается M. Сюда же идут фильтры каталога: если человек при каждом визите ставит фильтр «42», это надежнее ответа в анкете.

Размер нужно хранить по категориям. Обувь, джинсы и верх живут в разных размерных сетках, и одна цифра на весь профиль быстро дает ошибки. В Mindbox это удобно делается через дополнительные поля клиента, которые обновляются после каждого заказа или возврата. Дальше рекомендательный блок и подборки фильтруются по наличию нужного размера, а триггер брошенной корзины не уходит, если размер закончился. Вместо него можно отправить письмо о похожей модели, которая есть в размере.

Стиль можно вычислить без анкеты

Стиль кажется субъективной штукой, которую невозможно оцифровать. На практике он неплохо читается по атрибутам товаров, которые человек покупает и смотрит. Анкеты «выберите ваш стиль» заполняют 5–10% базы, и ответы часто расходятся с поведением: человек отмечает «смелый», а покупает черную базу.

Рабочий подход — кластеризация по атрибутам из товарного фида: цвет, силуэт, материал, базовая или трендовая модель, категория. Если в фиде у каждого артикула проставлены хотя бы цветовая гамма и признак «база / акцент», по истории заказов уже можно выделить несколько понятных групп: базовики, любители акцентных вещей, офисный гардероб, спортивный стиль. Для старта хватит четырех-пяти кластеров. Больше — и контент под них никто не успеет готовить.

Самое частое узкое место здесь — фид. У многих брендов атрибуты заведены для сайта и не передаются в CRM, или заполнены через раз. Поэтому сегментация в fashion по стилю часто начинается с разговора с командой каталога.

Мы почти всегда начинаем с выгрузки фида и смотрим, сколько артикулов вообще размечено. В среднем по нашим проектам атрибут „стиль“ или „база / тренд“ есть у трети каталога. Разметить остальное — неделя работы мерчендайзера. Без этого рекомендательный движок будет советовать вещи по популярности, и персонализация останется на бумаге».

Василина Бреусенко

CRM-маркетолог, ClientCore

Ценовая полка: кому не стоит слать скидку

Две клиентки одного бренда. Первая покупает только на распродажах, средний чек — 3 тысячи. Вторая берет новые коллекции в первую неделю по полной цене, чек — 18 тысяч. Если обе получают письмо «−30% на все», первая, возможно, купит. Вторая тоже купит — но то, что взяла бы и без скидки. Бренд просто отдал маржу.

Поэтому ценовая полка — отдельная ось персонализации. Ее считают по истории: средняя цена купленной вещи, доля покупок со скидкой, реакция на промо-письма. Получаются условные группы «фуллпрайс», «смешанные» и «охотники за скидками». Для первой группы работают ранний доступ к коллекции, лимитированные модели, стилистические подборки. Скидки ей отправляют редко и аккуратно. Для третьей — сейл и промокоды, но в пределах ее ценового диапазона: пальто за 40 тысяч даже со скидкой 50% ей неинтересно.

Мы это проверяли на практике: в проекте для MINIDINO рассылки уходили всей базе без разбора сегментов. После того как логику пересобрали в пользу точности, эффективность email выросла на 110% за квартал — без увеличения числа отправок (кейс).

Сезонные окна живут по своему календарю

В одежде покупка привязана к погоде и сезону сильнее, чем в большинстве категорий. Окно на верхнюю одежду открывается в сентябре и закрывается к середине ноября. Купальники продаются с апреля по июль. Если письмо о пуховиках приходит в конце декабря, большинство тех, кому он нужен, уже его купили.

При этом окно у каждого свое. Клиент из Новосибирска ищет зимнюю куртку на месяц раньше, чем клиент из Краснодара. Поэтому к сезонному календарю стоит добавить регион — данные о городе доставки есть почти у всех. Еще одна точка — жизненный цикл гардероба: если человек купил пуховик в прошлом ноябре, в этом сезоне ему скорее нужны шапка, ботинки или вторая куртка полегче.

Межсезонье — отдельная зона. Продажи проседают, и многие бренды закрывают дыру скидками. Хорошо работают письма-подборки «как носить то, что уже купили»: они не требуют скидок, поддерживают контакт и часто продают сопутствующие вещи. Для таких писем пригодится вся собранная информация о размере и стиле.

Простая настройка, которую мы делаем почти везде: сдвиг сезонной волны по регионам. Сибирь и Урал получают старт кампании верхней одежды на две-три недели раньше центра, юг — позже. Это одна дополнительная переменная в сегменте, а письмо приходит человеку в тот момент, когда он реально выбирает».

Василина Бреусенко

CRM-маркетолог, ClientCore

Как собрать это в рассылке, чтобы команда не утонула

Главный страх перед глубокой персонализацией — объем работы. Три оси, несколько кластеров стиля, ценовые группы, регионы — кажется, что придется верстать двадцать версий каждого письма. На деле так никто не делает. Письмо собирается из модулей, и каждый модуль подтягивает контент по условию: товарная подборка фильтруется по размеру и цене, баннер меняется по стилевому кластеру, промоблок показывается только тем, кто реагирует на скидки.

Для этого нужен мастер-шаблон с динамическими блоками и нормальный фид. Один раз вложиться в шаблон дешевле, чем каждую неделю собирать письма вручную. В проекте для FINNTRAIL подготовка одного письма занимала полторы недели, и получала его вся база разом. После перехода на новый шаблон письмо собирается за 2 часа, а выручка email-канала выросла на 15% (кейс).

Начинать стоит с одной оси. Чаще всего это размер: он быстро дает эффект и снимает самые болезненные провалы вроде пустых корзин. Затем ценовая полка — она влияет на маржу. Стиль — третьим этапом, когда фид размечен. Метрики на каждом шаге стоит смотреть шире open rate: выручка на письмо, доля покупок со скидкой, отписки и возвраты по заказам из email. Если персонализация по размеру работает, доля возвратов из рассылочных заказов должна снижаться.