Промо-коды против чеков: анализ результативности двух механик

В предшествующие годы основным методом привлечения внимания потребителей к промо-акциям была регистрация промо-кодов. Несмотря на наличие альтернативной механики – регистрации чека покупки – она была менее распространена из-за своей высокой трудоемкости при ручном выполнении. Обе механики конкурируют между собой и используются для увеличения лояльности бренда к ритейлеру, однако у каждой из них есть свои уникальные ограничения. В данной статье мы проанализируем эффективность обеих механик.

Для организации промо-акции с использованием кодов производитель должен создать партию товаров с промо-кодами в упаковке, доставить их в торговые точки и запустить рекламную кампанию. Этот процесс требует значительных затрат времени и средств и может занять от 4 до 6 месяцев подготовки. Промо-акции с использованием данной механики обычно планируются заранее.

Рис. 1. Инфографика промо-кодов и регистрации чека

Механика регистрации чека является более легкой и быстрой, так как не требует участия производителя в печати кодов на упаковке. Однако проблема регистрации чека заключается в том, что ввод данных с чека покупателем может быть трудоемким и вызвать снижение конверсии. Для сверки введенных покупателем данных с информацией на серверах производителей, необходимы специальные технологии, например, OCR (Optical Character Recognition). Но не все системы OCR оптимизированы для распознавания полей чеков, поэтому требуется модерация на бэкенде. С развитием технологий автоматическое распознавание чеков становится более доступным, что приводит к автоматизации и ускорению процессов, повышению надежности механики и снижению ее стоимости [3]. Скорость обратной связи является важным фактором в формировании лояльности пользователя: чем быстрее обработка чека или кода, тем быстрее получит удовлетворение покупатель.

Преимуществом механики регистрации чека является возможность запуска ее в течение двух недель и проведение акции локально в определенных торговых сетях. Благодаря скорости и гибкости инструмента, эту механику можно использовать для поддержки спроса и реагирования на изменяющиеся рыночные условия.

Конверсия у обеих механик примерно одинакова и составляет около 2,5%, сильно зависит от призов и вознаграждений (рис. 2) [5]. Денежные призы и гарантированные призы обычно вызывают больший интерес и обеспечивают более высокую конверсию среди покупателей.

Рис. 2. График сравнения призовых конверсий

Вопрос обеспечения безопасности платежных операций в современном бизнесе является крайне актуальным. В связи с этим, компании разрабатывают и внедряют новые методы защиты от мошенничества, которые помогают обеспечить безопасность платежных операций и снизить уровень фрода.

Один из методов снижения уровня мошенничества заключается в анализе метаданных файла чека и состава чека. Метаданные файла чека включают в себя информацию о дате и времени покупки, номере терминала и другие важные данные, которые могут быть использованы для выявления подозрительных операций.

На каждом чеке присутствует контрольная сумма, которая может быть использована для выявления мошенничества. Контрольная сумма представляет собой хэш-код, вычисляемый на основе содержимого чека. При любом изменении этого содержимого контрольная сумма также изменяется, что позволяет выявлять подделанные или изменённые чеки.

Использование анализа метаданных файла чека в сочетании с контрольной суммой позволяет компаниям эффективно бороться с мошенничеством и снижать уровень фрода. Эти методы защиты платежных операций становятся все более распространёнными в современном бизнесе, и их внедрение может значительно улучшить безопасность платежных операций и повысить доверие клиентов к компании.

Один из ключевых показателей эффективности маркетинговых кампаний – это возврат на инвестиции (ROI). ROI является важным показателем, позволяющим оценить успешность маркетинговой кампании и сравнить её с другими кампаниями. Помимо основных преимуществ чековых промо, таких как увеличение лояльности и продаж, чековые промо предоставляют дополнительный бонус – возможность анализа состава чека [2].

Заказчик (производитель) может получить анализ состава чека от тех, кто участвовал в акции. Это дает производителю ценную информацию о потребительских предпочтениях и поведении клиентов, которые участвуют в акции. Анализ состава чека может помочь производителю лучше понимать своих клиентов и разрабатывать более эффективные маркетинговые кампании.

Анализ состава чека может помочь производителю узнать, какие товары пользуются наибольшим спросом, и какие товары необходимо улучшить или изменить. Эта информация может помочь производителю улучшить свои товары и привлечь большее число клиентов.

Рис. 3. Пример кассового чека с кодовой промо акцией

Одним из ключевых факторов, влияющих на конверсию в чековых и кодовых промо-акциях, является тип призов. Согласно статистике, конверсия у обоих механик примерно одинаковая (2.5%), но она сильно зависит от призов и величины вознаграждений [1]. Обычно денежные призы и гарантированные призы вызывают больше интереса и обеспечивают более высокую конверсию у покупателя. Поэтому выбор призового фонда и стратегия их предоставления должны быть продуманы заранее и согласованы с целевой аудиторией.

Ещё одним фактором, влияющим на конверсию, является метод регистрации. Чем проще и удобнее он для пользователя, тем выше уровень вовлечения в акцию. График вовлечения пользователей в зависимости от использования канала принятия чека (сайт, SMS, мессенджеры) показывает, что наибольшее вовлечение происходит при использовании удобных каналов связи с минимальными препятствиями. Однако при использовании чатов для приема фотографий чеков может возникнуть проблема с качеством изображений, что усложняет распознавание. К тому же, не у всех сервисов доступны API, поэтому иногда приходится использовать обходные решения.

Ещё одним фактором, влияющим на конверсию, является призовой фонд. Успешность акции может зависеть от самого товара, так как промо-акции не подходят для каждого товара. Но есть товары, которые продаются в объёме более 40% по промо-акциям (таблица) [4].

Таблица

Процент товаров со скидками или промо акциями по товарным категориям в РФ

При использовании кодовых промо, покрытие и стоимость за установку (CPI) обычно выше, и конверсия может быть больше, так как код находится на упаковке, а анонс акции распространяется шире. Кроме того, механику с кодами часто используют национально, что может быть выгодно для производителей.

При использовании чековых промо, информацию об акции необходимо передавать внутри магазина или через цифровые ресурсы, что может быть затратным. Механику с чеками часто кастомизируют под конкретную сеть, например, баллы от "Магнита" или "Ленты". Такая кастомизация может быть выгодна для повышения лояльности и конверсии.

Опыт также показал, что при определенном типе инструкций пользователям (детальное и понятное объяснение процесса регистрации) качество автоматического распознавания увеличивается до 95% [5]. Один из наиболее успешных сценариев – предоставление пользователям образца фотографии чека для наглядного понимания ожидаемого внешнего вида. Затем пользователю предоставляется возможность загрузить свою фотографию чека, и распознавание должно происходить в режиме реального времени. В случае низкого качества фотографии чека, пользователю сразу сообщается: "Качество фотографии недостаточно хорошее. Пожалуйста, повторно загрузите чек." Так, пользователю предоставляется возможность загрузить фотографию чека три раза. Если даже после трех попыток распознавание остаётся неудачным, данные трёх фотографий передаются на ручную модерацию, осуществляемую человеком.

Важно учитывать специфику целевой аудитории и использовать каналы связи, которые наиболее распространены в регионах (рис. 4).

Рис. 4. График распространенности каналов связи в регионах

Использование кастомизированной OCR позволило автоматизировать процесс принятия чеков в потоке. В пике акции компания может обрабатывать до 10 тыс. чеков в сутки. Технологии позволили увеличить количество чековых промо в 400 раз за три года (с 2015-2016 до 2019-2020) (рис. 5) [1].

Рис. 5. Количество чековых промо 2015-2017 гг.

Проведение успешной промо-акции требует глубокого понимания своей целевой аудитории и выбора наиболее подходящей механики. Кодовые промо могут быть более эффективными в некоторых случаях, так как у них выше покрытие и конверсия, но использование чековых промо имеет свои преимущества, включая кастомизацию под конкретную сеть и возможность получения анализа состава чека.

Опыт показал, что правильное обучение и инструкции для пользователей, а также использование передовых технологий, таких как кастомизированная OCR, могут значительно повысить конверсию и ROI. Важно учитывать источник регистрации чеков и выбирать каналы связи, которые наиболее популярны в регионах.

Успешная промо-акция требует анализа множества факторов, таких как покрытие, конверсия, кастомизация и доступность инструкций для пользователей. Четкое понимание целевой аудитории и использование передовых технологий являются ключевыми факторами для достижения успеха в проведении промо-акций.

1. Кирпичников А.П., Ляшева С.А., Пекерман И.Л., Шлеймович М.П. Мобильная система учета расходов // Вестник Казанского технологического университета. 2014. №24. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mobilnaya-sistema-ucheta-rashodov (дата обращения: 27.05.2019).
2. Коженков И. Разработка системы распознавания текста на кассовых чеках. // Azoft. – 2016.
3. Романов С. А., Стоянов Ю. П. Анализ методов распознавания изображений // Перспективы развития информационных технологий. 2010. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-metodov-raspoznavaniya-izobrazheniy (дата обращения: 31.05.2019).
4. Стукалина Е.Ф., Еланцев М.О., Опоева Л.М. Алгоритм распознавания строк на изображениях кассовых чеков методом сегментации // Приволжский научный вестник. 201 №5 (33). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-raspoznavaniya-strok-na-izobrazheniyah-kassovyh-chekov-metodom-segmentatsii (дата обращения: 31.05.2019).
5. Царев А. Г. Признаки распознавания изображений объектов // НиКа. 2007. №. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/priznaki-raspoznavaniya-izobrazheniy-obektov (дата обращения: 31.02019).