«Как получить тот самый продукт, который решает те самые задачи»

Когда число клиентов переваливает за сотни тысяч и миллионы, для общения с ними уже недостаточно системы, которая просто отправляет всем одни и те же пуши. Нужно формировать персональные сценарии и диверсифицировать коммуникации для разных групп клиентов. Проще говоря, одному нужно рассказывать про скидки на ягоды, а второму — про кешбэк на молоко. aCRM, если мы подразумеваем именно систему управления коммуникациями, позволяет нам это делать.

Также aCRM, как инструмент моделирования, помогает понять, что и кому нам нужно отправлять. К примеру, как понять, что человеку стоит рассказать именно про скидку на апельсины? Он часто их покупает? Много? Его заинтересует скидка именно на апельсины или лучше выбрать что-то другое? Здесь к процессу подключаются данные и модели aCRM, которые помогают формировать релевантные предложения.

Особенность продуктов Яндекса в том, что они практически всегда разрабатываются с нуля на принятом в компании технологическом стеке. У этого подхода есть очевидные плюсы и минусы. Из положительного: мы действительно получили тот самый продукт, который решает те самые задачи и закрывает наши потребности. Консистентность ожиданий и итогового решения достигается легко. Но есть и минусы: поскольку продукт разрабатывается с нуля, он постепенно проходит этапы развития, которые коробочные решения, вполне возможно, уже прошли.

Приведу пример из практики. До Яндекс Лавки я около двух лет работал в крупном ритейлере. Все это время в компании внедрялась CRM-платформа от компании SAS. Можно сказать, я так и не дождался полноценного внедрения 🙂 А с самописной платформой, используемой в Яндекс Лавке, я видел реальные результаты уже в первые месяцы. Да, на тот момент наш продукт умел меньше, чем система SAS, но он решал задачи здесь и сейчас. Нам не пришлось ждать интеграции с другими приложениям и т. д. А сегодня наша платформа, на мой субъективный взгляд, превратилась в более удобный и функциональный инструмент, чем любое коробочное решение. Про стоимость я даже не говорю — наша разработка однозначно обошлась дешевле.

Но здесь есть важный момент. Яндекс профессионально занимается разработкой ИТ-продуктов, для нас естественно создавать решения своими силами. Не уверен, что рекомендовал бы этот подход ритейлеру, который не готов содержать штат ИТ-специалистов. Яндекс — достаточно горизонтальная структура, это множество команд, которые взаимодействуют друг с другом. На старте над системой, само собой, работало довольно много людей: одни делали бэк, другие фронт, третьи отвечали за интеграцию с остальными сервисами Яндекса. Сейчас этот проект ведет и поддерживает одна команда специалистов, которая дорабатывает и улучшает продукт.

Один из ключевых моментов — Яндекс Лавка существует сразу в нескольких сервисах Яндекса. Помимо отдельного приложения, она есть внутри Яндекс Еды, Яндекс Go, Яндекс Маркета, а также в вебе. И со всеми этими сервисами работает одна aCRM. Это возможно, потому что каждое из этих приложений базируется на едином технологическом стеке и работает по одинаковым принципам. Сделать что-то подобное с коробочным решением намного сложнее. Наша система изначально собиралась с учетом особенностей и архитектуры остальных приложений Яндекса. В случае с вендорским продуктом нам пришлось бы дорабатывать остальные приложения, чтобы провести интеграцию. И далеко не факт, что все прошло бы гладко.

Во-первых, удобство. Самое большое отличие нашего решения от продукта SAS (каким я его запомнил) в том, что для полноценной работы с последним требовался аналитик. Здесь скрипт допилить, там еще что-то поправить и т. д. Наша система намного проще, и с ней может начать работать даже начинающий маркетолог.

Во-вторых, скорость. Прежде всего она достигается за счет того, что решение собрано под нас. В нем нет ничего лишнего: быстрое хранилище, оптимальные алгоритмы и другие технологии и инструменты, которые позволяют оперативно создавать кампании на миллионы пользователей.

В-третьих, гибкость. Мы можем запустить новую фичу примерно за месяц, а чтобы допилить вендорское коробочное решение, может потребоваться до полугода.

Коммуникации редко работают без связки со скидками: самого сильного эффекта мы достигаем именно тогда, когда предоставляем клиентам подобные предложения. И здесь как раз нужно синхронизировать операционный CRM, который дает скидки определенным пользователям, с аналитическим CRM (правильнее называть его кампейн), который помогает доставлять нужным людям сообщения из серии «Привет, вот твоя скидка на апельсины».

Сразу отмечу, что эти решения не интегрированы друг с другом напрямую. В этом случае их было бы намного сложнее дорабатывать и развивать. Между нашими CRM есть буфер — система сегментации. Вкратце схема выглядит так. Мы помещаем пользователя в определенный сегмент (предположим, «сегмент A») в системе сегментации. Затем к ней обращаются две не связанные друг с другом CRM. Операционный CRM смотрит на «сегмент A» и предоставляет персональную скидку пользователям, которые в него попадают. В свою очередь кампейн тоже смотрит на «сегмент A» и рассылает пуши нужным людям.

На мой взгляд, лучше сделать несколько систем и связать через логическую перемычку, чем жестко интегрировать их друг с другом. Это более гибкий подход, но есть нюанс — нужно хорошо понимать логику этих решений. Наверное, для меня это главное отличие работы в Яндекс Лавке от классического ритейла. Приведу пример. У нас есть сегменты, в которых «лежат» пользователи, и фильтры, которые выделяют конкретные признаки этих пользователей. Правильно комбинируя нужные сегменты с фильтрами, мы получаем очень гибкие возможности для коммуникации с клиентами. Это удобная система, но, если вы работали с классическими ритейловыми решениями и не очень интересовались подобными вопросами, вполне возможно, поначалу будет тяжело.

Первый блок — операционное развитие. Здесь всегда есть скоуп мелких задач, например, автоматизировать процесс создания сегментов из пользователей с определенными признакам. Второй блок — улучшение самих коммуникаций. Так, сейчас мы немного проседаем в части триггерных коммуникаций. Они есть, но хочется собрать под них отдельный сервис, который, к примеру, позволит автоматически отправлять человеку пуш за сутки до дня рождения, если он пожелает указать его в профиле.

Кроме того, события, в связи с которыми мы хотели бы обратиться к клиенту, не всегда можно предугадать. Грубо говоря, мы не знаем, когда именно клиент сделает заказ, но хотим, чтобы ровно через час после этого ему пришло фидбэк-сообщение: «Понравился ли вам заказ?». Получится кейс из области заботы о покупателе. Реализовать такой функционал можно только с помощью триггеров, которые сейчас программируются по отдельности. Это сложно и неудобно, поэтому мы хотим сделать сервис, который будет управлять всеми триггерами в Яндекс Лавке.

Думаю, здесь весь вопрос в том, насколько нагрузка устойчива к пиковым показателям. Чтобы подготовиться к пуш-рассылке на всю базу, можно аккуратно протестировать нагрузку заранее. Если по каким-то причинам не получается выдерживать нагрузку в моменте, всегда можно распределить пуши на несколько часов или даже дней. Такая функция может быть предусмотрена в aCRM.

CRM является одной из немногих областей, которая может значимо повлиять на бизнес и при этом остается невидимой. Внешнюю логику кампаний и коммуникаций конкуренты видят только отчасти (к примеру, в разрезе определенного сегмента), а совокупная картина открывается только изнутри. Поэтому отвечу так: главные фишки мы держим в секрете. Потому что это единственное, что действительно можно держать в секрете. Цены и массовые промо видят все, а поле деятельности CRM — это интеллектуальная собственность маркетинга, недоступная конкурентам.

Кризис застал нас в момент, когда Яндекс Лавка активно выходила в положительную экономику. Мы постепенно реализовывали свою стратегию и продолжим двигаться в этом направлении — никаких кардинальных перемен не произошло. Если говорить непосредственно о работе с CRM и лояльностью, отмечу, что кризисы, как правило, не так сильно влияют на этот сегмент рынка. Люди покупали и будут покупать продукты, заметных изменений в покупательских привычках не случилось. Возможно, кто-то из клиентов уйдет в отток, но их место займут новые — это естественный процесс. Я работаю в продуктовом ритейле с 2015 года и могу сказать, что кризисы в нашей сфере проходят относительно плавно.

В Москве и Санкт-Петербурге, а в регионах мы развиваем проект совместно с Яндекс Маркетом. В таком виде доставка продуктов за 15 минут через приложение Маркета есть в Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону, Новосибирске и Краснодаре. Кроме того, у Лавки есть франшиза в Иркутске. Мы аккуратно подходим к выбору городов присутствия: здесь важно понимать, насколько жители в принципе заинтересованы в услуге доставки. К примеру, мы оцениваем общий уровень проникновения e-grocery и смотрим аналитику по другим сервисам Яндекса.

Мы также работаем в Израиле. Там Яндекс Лавка представлена как сервис Yango Deli. К слову, коллеги используют наш CRM — копируют основной функционал и самостоятельно внедряют разные фишки. Это довольно редкий кейс — когда опыт российской компании расширяется не только на Москву и Санкт-Петербург, но и на другие страны.

В области CRM и ИТ я бы не назвал крупные западные сети наиболее инновационными. В России складывается, на мой взгляд, гораздо более устойчивое развитие digital и целевых коммуникаций, в том числе благодаря крупным игрокам, которые вкладывают в это свои ресурсы. Ведь выгода от CRM тем больше, чем крупнее компания. На мой взгляд, большее, чем в России, развитие следует искать в азиатском регионе, где пользователей еще больше и диджитализация коммуникаций более развита.

Я считаю, что если компания не занимается разработкой ИТ-продуктов профессионально, то вендорский продукт будет эффективнее и дешевле для решения ее задач в CRM. Главный вопрос тут — насколько хорошо выбран этот продукт, соответствует ли он ожиданиям компании и используется ли корректно, по назначению? Лучший способ решить эту задачу — составить подробное ТЗ и чек-лист, с помощью которых компания выберет решение. Бренд вендора, отзывы, убедительный сейлз будут лишь второстепенными факторами. По моему опыту, совсем плохих CRM-систем не бывает, бывают плохие процессы при выборе и использовании этого продукта.