Удвоение выручки email-канала за год: опыт ресейл-платформы Second Friend Store
Second Friend Store - платформа перепродажи премиальной одежды и обуви. Ежемесячно сайт посещают около 100 тысяч уникальных пользователей, в Москве работает шоурум для примерки. Ресейл сильно отличается от обычного интернет-магазина: каждая вещь существует в единственном экземпляре, часть товаров доступна только по записи на примерку, покупатели нуждаются в отдельном онбординге.
Перед CRM-командой стояла задача: удвоить выручку от email. Компания перевела рассылки на новую CDP-платформу, перестроила автоматические сценарии и запустила новые механики. За год email-канал дал двукратный рост выручки при общем увеличении оборота на 50%.
Зачем ресейл-платформе сложные email-коммуникации
Путь покупателя в Second Friend Store устроен нетривиально. Клиент не просто добавляет товар в корзину это он может бронировать вещь, стоять в очереди на примерку, ждать, пока товар освободится от другого покупателя. Если бронь не оформлена вовремя, вещь возвращается в продажу.
Email-коммуникации выполняют несколько задач одновременно:
- Онбординг новичков. Welcome-цепочка объясняет, как работает платформа: когда вещь можно купить сразу, а когда придется бронировать.
- Быстрое информирование о товарах. Массовые рассылки уходят 3 раза в неделю. Для ресейла скорость критична, вещи уникальны, кто первый увидел, тот и купил.
- Возврат ушедших покупателей. Триггерные письма напоминают о товарах в корзине, избранном, просмотрах.
- Уведомления о доступности. Если вещь была на примерке у другого клиента, платформа оповещает тех, кто стоял в очереди.
- Реактивация. Клиентам, которые забронировали вещь, но не оформили заказ, отправляют альтернативные подборки и промокоды.
Переход на CDP-платформу: что дало и сколько заняло
До CDP компания использовала простой сервис рассылок, который не позволял сегментировать базу по RFM-анализу и отслеживать статистику автоматических писем. Решение о миграции приняли, пока прежний сервис еще работал.
При выборе новой платформы ориентировались на четыре критерия:
- Единый профиль клиента с историей взаимодействий
- Омниканальные рассылки (email + Telegram + попапы на сайте)
- Прозрачная аналитика по каждому сценарию
- Возможность менять контент писем без привлечения разработчиков
Интеграция заняла четыре месяца. Команда из пяти человек (два разработчика, продакт-менеджер, CRM-специалист и менеджер со стороны платформы) перенесла клиентскую базу, настроила рассылки, подключила попапы и встроенные блоки на сайте. Первые сценарии запустили довольно быстро, не дожидаясь полного завершения миграции.
Техническая архитектура включает сайт собственной разработки, кассу «МойСклад» и Telegram-бот через Chat2Desk. Данные о действиях клиентов поступают в CDP напрямую с сайта, из Telegram, через Chat2Desk. Обратная связь идет через веб-хуки.
Welcome-цепочка: от одного письма к шести, +201% к выручке
Раньше приветственный сценарий состоял из единственного письма с описанием преимуществ платформы: быстрая доставка, частичный выкуп, проверка подлинности. При построении CJM и проведении глубинных интервью выяснилось, что новые клиенты задают одни и те же вопросы:
- Что значит «встать в очередь»?
- Точно ли вещи оригинальные?
- Можно ли купить полностью новую вещь, которую никто не носил?
- Можно ли примерить в шоуруме?
- Как узнавать о новинках раньше других?
Вместо одного письма выстроили серию из шести, которые уходят новичкам раз в сутки. На весь период work welcome-сценария подписчиков исключают из массовых рассылок, чтобы не перегружать почту.
Для повышения открываемости используется алгоритм «лучшее время отправки», система анализирует, когда конкретный клиент обычно читает почту, и подбирает оптимальный момент. В welcome-письмах дают промокод на первый заказ.
Результат: конверсия в заказ из welcome-цепочки по last click составила 5,5%. Выручка вросла на 201% по сравнению с предыдущим годом.
Объединение «брошенных» кампаний: один сценарий вместо трех
До оптимизации использовали три отдельные «брошенные» механики: корзина, избранное и просмотр товара. По каждой уходило одно письмо. Проблема проявлялась, когда покупатель одновременно просматривал каталог, добавлял вещи в избранное и корзину, он получал сразу три письма.
Чтобы устранить пересечения и повысить эффективность, три механики объединили в один сценарий с тремя ветками. Добавили новую ветку это «брошенный» просмотр категорий, и увеличили количество писем по брошенной корзине.
Как нашли «дыру» в 5000 пользователей
При анализе объединенного сценария обнаружили «дыру» в воронке. За неделю 5000 пользователей заходили на сайт, но не открывали отдельные товары и не просматривали категории. Они просто не попадали ни в одну ветку автоматических коммуникаций.
Решение: запустили рассылку с последними обновлениями каталога для этой категории посетителей. Прирост выручки от кампании +26% за второе полугодие 2024 года.
Конверсия в заказ по last click для письма зарегистрированным пользователям, которые заходили без глубокого просмотра, составила 1,66%. Раньше эти 339+ клиентов в неделю просто «выпадали» из воронки.
Триггер «Вещь снова в продаже»: 30% выручки автоматических кампаний
Специфика ресейла в том, что понравившуюся вещь не всегда можно купить сразу. Товар может быть на примерке у другого покупателя или уже забронирован. Клиент «встает в очередь».
Когда вещь возвращается в продажу (другой покупатель отказался или не оформил заказ вовремя), всем, кто стоял в очереди, автоматически уходит уведомление. Этот триггер генерирует 30% выручки всех автоматических кампаний.
Конверсия письма «Вещь снова в продаже» по last click составляет 41%. Логично: клиент уже проявил интерес к конкретной вещи, он мотивирован и готов к покупке.
Если бронь аннулируется (клиент не успел оформить заказ в течение суток), отправляют письмо с предложением подписаться на обновления каталога, чтобы не пропустить похожие вещи в будущем.
Автоматизация товарных подборок в массовых рассылках
Массовые рассылки Second Friend Store выходят трижды в неделю. По пятницам подписчикам показывают новинки, появившиеся накануне. До понедельника такие вещи доступны только зарегистрированным пользователям это создает эффект эксклюзивности.
Раньше тематические подборки от стилистов верстались вручную. Одна и та же подборка из 15 вещей отправлялась по всей базе. Это занимало много времени и не учитывало интересы отдельных сегментов.
После миграции на CDP маркетологи заменили ручные подборки автоматическими. Теперь в шаблон письма перед каждой отправкой подтягиваются случайные 15 вещей из 100. Каждый получатель видит уникальный набор товаров из сегмента «лучшие сумки», «верхняя одежда» или «вещи с модных показов».
Раньше подписчики видели подборку из 15 вещей, одинаковую для всех. Теперь за одну рассылку мы показываем все 100 товаров, просто разным людям. Вероятность, что хотя бы одна вещь зацепит внимание, стала гораздо выше.
Результат: без полноценной персонализации, только за счет разнообразия показов, средняя конверсия из массовых писем выросла на 1,1 п. п. за полгода. Время подготовки рассылки сократилось с 30 до 15 минут, стилисты освободились для других задач.
Что дальше: визуальные рекомендации через ИИ и Telegram
У ресейл-бизнеса есть проблема с товарными рекомендациями. Стандартные алгоритмы «похожих товаров» не работают, пришлось бы детально описывать внешний вид каждой новинки. На сайте Second Friend Store уже внедрили алгоритм визуальных рекомендаций, он с помощью ИИ считывает параметры товара по картинке. Следующий шаг: перенести этот механизм в email-рассылки.
Второе направление развития это Telegram-бот. Опрос показал, что не всем удобен email как канал. Telegram позволяет достучаться до этой аудитории с минимальными затратами. Бот уже подключен, команда осторожно наполняет его контентом: дублирует туда уведомления о возврате вещей в продажу для тех, кто ранее бронировал товары.
Итоги: чек-лист для email-маркетинга в нишевом e-commerce
Опыт Second Friend Store полезен любому онлайн-магазину с нестандартной моделью продаж. Вот что сработало лучше всего:
- Развернутый welcome-сценарий вместо одного приветственного письма. Серия из 6 писем с ответами на частые вопросы дала +201% к выручке и 5,5% конверсии в заказ.
- Объединение «брошенных» механик в единый сценарий с ветвлением. Это устранило спам и помогло найти «дыру» в 5000 пользователей.
- Триггер на возврат товара в продажу: самый конверсионный сценарий (41% конверсия в заказ), приносит 30% выручки всех автоматических кампаний.
- Рандомизация товарных подборок. Даже без персонализации разнообразие показов дало +1,1 п. п. к конверсии из массовых рассылок.
- Анализ воронки на «дыры». Регулярный аудит сценариев помогает находить неохваченные сегменты и запускать для них отдельные кампании (+26% к выручке).
Главный вывод: для нишевых площадок с уникальным товаром и сложным путем покупателя email работает не как дополнительный канал, а как полноценный инструмент продаж. Двукратный рост выручки email при общем росте оборота на 50% подтверждает, что грамотная автоматизация рассылок окупается.
