Банк расширял партнёрскую сеть бонусной программы и пришёл с прикладным вопросом: с какими сетями договариваться в первую очередь. Ответом стал не список партнёров, а различение, которого в задаче не было: категории, где бонусы реально тратят, и категории, ради которых готовы сменить привычный магазин, почти не пересекаются — и партнёров под эти две задачи набирают по разным критериям.
Кратко о проекте
Категория: программы лояльности банков — бонусы и кэшбек
Метод: количественный онлайн-опрос (CAWI)
География: Алматы, Астана, Шымкент
Аудитория: 942 человека с квотами по городу и доходу: 13% высокий, 70% средний, 17% низкий. Доход измерялся не суммой, а описанием доступных покупок — такая формулировка не зависит от инфляции, и на неё честнее отвечают
Что измерялось: пять категорий трат — продукты, косметика, одежда, кофейни и рестораны, кино. По каждой: частота и место покупки, использование бонусов, готовность сменить место ради бóльших бонусов. Отдельно — объём накоплений, сценарии траты и готовность выполнять условия банка
Результат: решения по программе лояльности — каких партнёров брать под удержание и каких под привлечение, в каких категориях и городах запускать в первую очередь, какие механики повышения кэшбека дают отклик, а какие остаются невостребованными
Особенность категории
Бонус — не деньги на счету, а привычка. В категории почти нет сознательного планирования: 57% оценивают свой месячный объём накоплений как «до 1 000 тенге», и это не описание щедрости банков, а описание паттерна. Самые частые сценарии у этой группы — «коплю, пока не смогу закрыть мелкую покупку на 500–1 000 тенге» и «трачу сразу после получения в рамках следующей покупки». До крупной покупки бонус просто не доживает.
Отсюда то, что ломает интуицию при наборе партнёров: категории с низкой частотой покупки редко становятся местом траты бонусов не потому, что там не хотят ими платить, а потому, что к моменту покупки бонусы уже потрачены в продуктовом магазине у дома. В косметике почти половина аудитории, 49%, не тратит бонусы в категории вообще.
Два решения в анкете
Вопрос о переключении задавался с жёсткой оговоркой: «готовы ли сменить место покупки на место с аналогичным ассортиментом и ценами, если банк предложит больше бонусов». Без этой оговорки вопрос собирает согласие на любую выгоду — «да, если там дешевле», — и бонус как причину переключения из ответа не выделить. С ней остаётся ровно то, что нужно измерить.
Каждая категория измерялась двумя вопросами, а не одним: тратите ли вы здесь бонусы и готовы ли ради них сменить место покупки. Стандартный замер программы лояльности ограничивается первым — и отвечает только на вопрос об утилизации.
«Заказчик спрашивал, с кем договариваться. Мы могли ответить рейтингом сетей по охвату — и это был бы честный, но бесполезный ответ: сети с самым большим охватом и так у всех в партнёрах. Полезный ответ получается, только когда видно, какую работу партнёр выполняет: сжигает бонусы или приводит человека», — Никита, руководитель отдела исследований и стратегий Mosaic Agency.
Главная находка: валюта и приманка — это разные категории
Разложенные по двум осям, ответы дали почти зеркальную картину.
Там, где покупают часто и на небольшие суммы, бонусы активно тратят, но переключаться не хотят. В продуктах бонусами платят 70% — 49% при мелкой закупке и 21% при крупной, — а сменить место мелкой покупки ради бóльших начислений готовы лишь 23%. Магазин у дома выбирают по расстоянию, и бонус этот выбор не двигает.
Там, где покупают редко и на крупные суммы, всё наоборот. Бонусы тратят меньше половины — 44% в одежде, 47% в кофейнях и ресторанах, 41% в кино, — но готовность сменить привычное место достигает 71–74%. Та же логика внутри продуктовой категории: сменить место крупной закупки готовы 55% против 23% для мелкой. Как только чек становится заметным, включается ощущение выгоды.
Партнёр в высокочастотной категории — это место, где бонусы сгорают; он нужен для удержания, чтобы программа ощущалась живой. Партнёр в категории с высоким чеком — рычаг привлечения, и именно там дополнительное начисление окупается сменой поведения. Набор партнёров по одному критерию «максимальный охват» закрывает только первую задачу.
Отсюда и очерёдность запуска: первыми идут категории с высоким чеком и высокой готовностью переключаться, где эффект виден быстрее всего, а высокочастотные подключаются как инфраструктура — они не приводят клиента, но обеспечивают ежедневный контакт с программой.
Как читать готовность сменить место покупки
Прямой вопрос о будущем поведении всегда завышает ответ: сказать «да, сменю» ничего не стоит. Поэтому показатель читается не как прогноз доли, а как верхняя граница и как инструмент сравнения категорий между собой. Разница между 23% и 74% — реальная разница в силе стимула, даже если в жизни переключатся втрое меньше людей.
Чтобы разница не была артефактом формулировки, в вопросе фиксируются прочие условия: ассортимент и цены объявляются одинаковыми. Тогда единственным отличием остаётся размер бонуса, и респондент отвечает на заданный вопрос, а не на вопрос «хотите ли вы платить меньше».
Второе ограничение важнее первого: заявленная готовность ничего не говорит о цене вопроса. Опрос показывает, что категория откликается на стимул, но не показывает, при каком размере начисления отклик появляется. Это отдельный ценовой блок, и ставить его стоит сразу, если решение упирается в экономику программы, а не в выбор партнёров.
Что ещё показали данные
Программу лояльности раскачивает не обещание, а первый ощутимый опыт. Готовность выполнять все условия банка ради повышенного процента максимальна не у тех, кто копит меньше всего, и не у тех, кто больше всех, а у средней группы — накапливающих от 1 000 до 10 000 тенге в месяц. Пока начисления не стали заметными, стараться нет смысла; когда стали — включается.
Побеждает простота. Самый массовый сценарий — использовать только самые простые и доступные способы повысить кэшбек: 38%. Выполнять все условия подряд готовы 24%, ещё 16% пользуются механиками, не ставя цели повысить процент, а 22% не пользуются ими вовсе. Сложная лестница условий обслуживает четверть аудитории.
Демография почти ничего не объясняет. Ни доход, ни пол, ни возраст, ни семейный статус значимо не связаны с тем, как человек обращается с бонусами. Сработал единственный признак — район проживания и работы: внутри каждого города есть районы с заметно более высокой долей активных участников. Сегментировать стоит по поведению и геолокации, а не по привычным социально-демографическим срезам.
У клиентов банков второго эшелона потенциал выше, чем кажется: они оценивают свой месячный объём бонусов выше, чем клиенты лидера рынка, и охотнее выполняют действия, повышающие процент. При этом восприятие программы у крупнейшего игрока остаётся высоким даже после того, как часть начислений была свёрнута: репутация экосистемы работает дольше, чем сам продукт.
Место покупки в категориях с высоким чеком сходится к торговым центрам. В одежде, кино и общепите доминирующий сценарий — ТРЦ рядом с домом, тогда как продукты покупают вне ТРЦ почти всегда. Один договор с торговым центром закрывает сразу три категории из пяти — и именно те, где готовность переключаться самая высокая.
Итог
Заказчик приходил за списком партнёров, а получил критерий, по которому список собирается. Бонус выполняет две разные работы: в одних категориях он валюта, которую тратят, в других — приманка, ради которой меняют привычку. Партнёры под эти работы отбираются по противоположным признакам: по частоте контакта и по размеру чека.
Два вывода переносятся за пределы банковской категории. Любую программу лояльности стоит мерить двумя вопросами, а не одним: где вознаграждение используют и где оно меняет поведение — это редко одно и то же место. И второй: порог ощутимости важнее щедрости. Пока вознаграждение не стало заметным, усложнять условия бессмысленно — стараться ради него начинают только те, кто уже почувствовал результат.
Исследование программы лояльности под вашу задачу
Такое исследование отвечает на вопросы, которые не закрываются собственной транзакционной аналитикой: в каких категориях клиенты вообще тратят начисленное, где готовы ради вознаграждения сменить привычное место покупки, какие механики повышения процента дают отклик, а какие нет.
Mosaic Agency проводит количественные исследования программ лояльности от разработки анкеты до презентации с рекомендациями; география проекта определяется задачей, а не нашими ограничениями. На выходе заказчик получает решения: каких партнёров брать под удержание и каких под привлечение, в каком порядке подключать категории и города, что упростить в механике начисления. Если решение упирается в экономику программы, в тот же опрос добавляется ценовой блок. Вместе с выводами остаётся полная таблица частот со всеми срезами.
Расскажите о задаче — обсудим, какой дизайн исследования ответит на ваш вопрос точнее.
Другие кейсы отдела исследований: Тест подписки на маркетплейс · Магазины у дома и барьер для b2b-приложения
Подробнее об услуге: маркетинговые исследования и стратегия