Мифы о программах лояльности Программа лояльности – эффективная и высокоприбыльная стратегия для удержания клиентов. ПЛ включают в себя вознаграждения, побуждающие клиента не только совершить покупку, но и снова и снова возвращаться к компании. В том или ином виде программы лояльности существовали всегда, но в последнее время они получили широкое распространение. В попытке создать эффективную программу лояльности компании часто опираются на мифы об этих системах и, как следствие, совершают ошибки. Миф первый – программа лояльности должна быть направлена исключительно на повышение узнаваемости бренда компании. В погоне за реализацией этой цели компании превращают массовую раздачу карт лояльности в самоцель. Однако карта – не волшебный кусок пластика, побуждающий клиента раз за разом выбирать определенный товар или услугу. Ее предназначение в другом. Миф второй – программа лояльности эффективна сама по себе. Компании забывают, что любая ПЛ – инструмент, который требует адаптации и кастомизации в соответствии с финансовыми задачами компании. Миф третий – программа лояльности должна взаимодействовать только с держателем карты. В таком случае компании не учитывают взаимодействие клиента с теми, кто оказывает влияние на принимаемые им решение о покупке. Супруги, дети, родители, друзья – если мы говорим о B2C-сегменте. Сеть ЛПР и ЛВР – если о B2B. Как же тогда должна работать программа лояльности? Мы в Paper Planes считаем, что сейчас понимание термина «лояльность» заужено. Программа лояльности – инструмент сбора данных о поведении клиента для анализа характера его потребления и прогнозирования его поведения. Это и есть основная цель внедрения программ лояльности – анализ и предсказание. То, как компания собирает, хранит и анализирует данные о поведении клиента, показывает, будет ли программа лояльности успешной. Мне и команде Paper Planes довелось поучаствовать в разработке более чем десяти программ лояльности. Поделюсь двумя примечательными кейсами. В первом кейсе мы разработали программу лояльности для сервиса онлайн-знакомств. Благодаря аналитике больших данных мы выяснили, как можем повысить LTV клиентов компании и внедрили bl-аналитику как новую систему мониторинга ключевых показателей. Во втором кейсе мы создали программу лояльности для платежной системы PayMe, которую активно используют в Узбекистане. На основе анализа клиентской базы Клиента мы выделили две группы клиентов и разработали основные механики программы лояльности. Моя команда поможет вам разработать собственную программу лояльности. Заполните бриф, чтобы получить консультацию.