У McDonald’s всего около 25–30% транзакций проходит через программу лояльности или идентифицированных клиентов. Это значит, что даже у зрелой программы большинство клиентов остаются анонимными.
Вот 5 способов персонализировать клиентский опыт и поднять средний чек, используя контекст покупателя (без необходимости его авторизации):
- Время суток — поведение покупателей меняется в течение дня. Адаптируйте иерархию категорий, подсвечивайте нужные товары и подбирайте допродажи под разные периоды: завтрак, утренний перекус (grab & go), обед, дневной перекус, ужин и поздняя ночь.
Время заказа известно для каждой транзакции, в том числе анонимной, поэтому для этого сигнала авторизация не нужна. Меню, одинаковое весь день, не учитывает, что в разные периоды клиент приходит с разной задачей: взять что-то на ходу, пообедать или поужинать. Настраивать предложение стоит по данным самой точки: что заказывают в каждый период и какие товары добавляют к основному заказу.
- Размер группы — с ростом числа людей растёт склонность тратить на допродажи, а пик приходится на самые крупные группы. Если на раннем этапе вы не фиксируете этот показатель, опирайтесь на данные по корзине и тестируйте предложения для моментов, когда еду берут на всех и делят между собой (социальное влияние сильнее всего там, где людей много).
Когда люди приходят вместе, допродажа работает иначе, чем для одного клиента: позицию можно заказать на всех, а участники влияют на выбор друг друга. Поэтому предложение строят как «на всех», а не как личное дополнение к заказу, и проверяют тестом. Сильнее всего эффект ожидается у самых больших групп.
Размер группы лучше узнавать в начале заказа. Если это невозможно, о нём судят по корзине, то есть косвенно. В обоих случаях результат тестов оценивают в разрезе размера, чтобы рост суммы за счёт числа людей не приняли за эффект допродаж.
- В заведении или навынос — сценарии заказа в этих случаях различаются, поэтому изучайте разницу в поведении (заказы навынос чаще делают группы — см. пункт выше).
Допродажи для этих сценариев настраивают отдельно: сначала сравнивают, какие товары добавляют к заказам на месте и навынос, затем проверяют эффективность предложений в каждом. При этом часть различий между сценариями может объясняться размером группы, а не самим способом получения заказа. Если число участников известно, сравнивают заказы групп одинакового размера. Если нет, не стоит относить всю разницу на счёт сценария.
- Локация — начните с разделения на «город / сельская местность», а затем переходите на уровень города. Если демографический состав аудитории точки смещён в сторону бюджетных корзин, не заставляйте клиентов принимать решения по нерелевантным премиальным допродажам — подстраивайтесь под локальный спрос.
Каждая допродажа требует от клиента решения. Если предложение не соответствует местному спросу, это решение тратится впустую. Поэтому на каждом уровне сегментации смотрят, какие корзины преобладают, бюджетные или более дорогие, и какие допродажи в них выбирают чаще.
- Тип объекта — в аэропорту люди спешат и менее чувствительны к ценам. На фудкорте риск потерять клиента в пользу конкурентов значительно выше, чем в любом другом формате. Изучайте, как клиенты формируют корзину и какие у них потребности в конкретной ситуации, после чего оптимизируйте предложение под формат точки.
Допродажи тестируют отдельно для каждого формата. Где клиенты менее чувствительны к цене, имеет смысл проверять более дорогие предложения. Где велик риск ухода к конкурентам, оценивать результат только по среднему чеку недостаточно: он отражает совершённые покупки, но не показывает тех, кто предпочёл другую точку.
