Оптимизация программ лояльности для скорости и низкой задержки

В мире, где каждая секунда на счету, бренды теперь осознают необходимость точной настройки пользовательского взаимодействия для достижения оптимальной скорости и минимальной задержки – то же самое касается программ лояльности. Но настройка программы вознаграждений заключается не только в удовлетворении клиентов, но и в использовании правильных технологий для мгновенного обеспечения лояльности.

В этой статье рассматривается, как сделать вашу программу вознаграждений сверхбыстрой, сосредоточив внимание на технологии лояльности, которая гарантирует нулевое время простоя , низкую задержку и быстрое время отклика .

Ключевые показатели программы лояльности

Если вы работаете на стороне бизнеса, я уверен, что вы знакомы с наиболее популярными ключевыми показателями эффективности лояльности — показателями регистрации, CLV, показателями покупок и многим другим. Однако программы лояльности существуют не только в сфере бизнеса и маркетинга — возможно, они представляют собой скорее сложную технологическую задачу, особенно в контексте омниканального и крупномасштабного внедрения.

Вот краткий обзор ключевых технических терминов, которые стоит знать, когда вы собираетесь приступить к оптимизации своей программы лояльности для повышения скорости и отказоустойчивости:

1. Задержка лояльности

Задержка в программах лояльности — это временной промежуток между взаимодействием пользователя (например, обменом баллов или доступом к вознаграждениям) и реакцией системы на это взаимодействие. Оптимизация с низкой задержкой имеет решающее значение для предоставления участникам мгновенного опыта лояльности.

2. Время простоя и работоспособности системы

Под временем простоя в программах лояльности понимаются периоды, когда программа или ее системы не работают, часто из-за обслуживания, обновлений или технических проблем. Во время простоя участники не могут получить доступ к программе, что вызывает разочарование и негативно влияет на удобство использования.

Под временем безотказной работы системы понимается процент времени, в течение которого программа лояльности и связанные с ней системы работают и доступны для пользователей.

3. Скорость транзакции

Скорость транзакции — это время, необходимое для обработки и завершения транзакции в системе лояльности. Эта транзакция может включать в себя такие действия, как зарабатывание или использование баллов лояльности или обновление информации учетной записи пользователя.

4. Масштабирование системы

В контексте программ лояльности масштабирование системы означает способность базовой инфраструктуры программы лояльности адаптироваться и обрабатывать растущий объем данных, взаимодействий пользователей и транзакций по мере увеличения размера программы или пользовательской базы. Масштабирование системы предполагает настройку или расширение ее ресурсов, таких как серверы, базы данных и вычислительную мощность, для удовлетворения более высоких уровней спроса без ущерба для производительности.

5. API

Проще говоря, API (интерфейсы прикладного программирования) подобны мостам, которые помогают различным программам взаимодействовать друг с другом. В случае программ лояльности API необходимы для обеспечения бесперебойной работы программы с другими системами, например, с системами магазина, интернет-магазинов, мобильных приложений или баз данных клиентов.

6. Вебхуки

В программах лояльности вебхуки служат инструментом связи в режиме реального времени, позволяя системам автоматически уведомлять друг друга о возникновении определенных событий. Они обеспечивают мгновенные обновления между программой лояльности и внешними системами, обеспечивая своевременную реакцию на действия пользователя.

Как составить карту поведения участников, чтобы подготовиться к более широкому масштабу?

Понимание технических условий устойчивых программ лояльности — это лишь отправная точка. Следующим шагом является анализ аспекта производительности программы лояльности путем анализа механики программы для прогнозирования потенциальной нагрузки на систему и разработки краткосрочного варианта использования для тестирования на платформе лояльности. Вот ключевые параметры, важные для прогнозирования нагрузки на платформу лояльности:

1. Регистрация участников

Проанализируйте среднемесячные показатели регистрации и определите все рабочие процессы, связанные с регистрацией, такие как создание нового членства в системе, создание и назначение карты лояльности или предоставление приветственных баллов.

2. Сделки лояльности

Если вы используете программу лояльности на основе транзакций, проанализируйте количество транзакций лояльности за последние 12 месяцев . Каждая транзакция будет инициировать назначение и перерасчет баланса лояльности, что может создать нагрузку на вашу систему лояльности в случае пиков трафика.

3. Запуск действий по вознаграждению

Помимо транзакций, может существовать множество других правил заработка (действий с вознаграждением), которые участники могут выполнять в обмен на баллы, например, заполнение профиля, празднование дней рождения или приглашение друга.

Учтите эти моменты и оцените, сколько вызовов API вам понадобится для успешной регистрации и обработки пользовательского события и, следовательно, обновления баланса лояльности или обработки мгновенного вознаграждения.

4. Синхронизация данных лояльности

Вам следует заранее проверить и определить модель данных , преобразуя данные и действия в атрибуты и события , которые может использовать ваша система лояльности.

На этом этапе вам также следует спланировать частоту синхронизации данных — будь то действие в реальном времени или асинхронное действие, выполняемое массово в расчетное время. В идеальном сценарии вам следует установить двустороннюю синхронизацию данных между вашей системой лояльности и платформой CRM/CDP, чтобы гарантировать актуальность данных о клиентах в обеих системах.

5. Получение вознаграждений и другие действия участников.

Участники будут не только накапливать баллы, но и, что более важно, тратить их. Чтобы подготовить вашу систему лояльности к пиковым нагрузкам, оцените среднее количество использований вознаграждений на одного участника в месяц. Обратите внимание, что обмен баллов на вознаграждение — это только верхушка айсберга, поскольку в фоновом режиме будет выполняться множество других процессов для перерасчета права на вознаграждение, например:

• Участник просматривает историю своих транзакций X раз в день.
• Участник просматривает X коллекцию продуктов X раз в день.
• Участник заходит в приложение X раз в день.
• Участник просмотрел оформление заказа X раз.
• Участник просматривает кошелек клиента X раз в день.
  

Чтобы еще больше усложнить ситуацию, участники должны иметь возможность доступа и управления своей деятельностью по программе лояльности, например, проверку баланса своих баллов или выкуп вознаграждений, во всех точках взаимодействия.

6. Предложения только для участников

Определив количество персонализированных предложений, выдаваемых каждому участнику в месяц, вы можете оценить ежемесячное количество вызовов API или веб-перехватчиков, связанных с уведомлениями о предложениях и погашением.

Эта оценка облегчит вашему маркетингу проведение кампаний, не перегружая систему. И это относится только к запланированным кампаниям — если вы ищете более динамичный опыт лояльности, например динамическое отображение доступных предложений для каждого участника, вы ожидаете гораздо большей вычислительной мощности.

7. Коммуникации лояльности

Определив типы и частоту предложений, вы можете оценить количество каналов и задержку между сообщениями для поддержки различных рабочих процессов — подумайте о рабочих процессах приветствия , повторного вовлечения или дополнительных продаж .

Любая хорошо реализованная программа также нуждается в автоматических оповещениях и сообщениях о событиях программы лояльности, таких как достижение нового уровня или получение вознаграждения. Это обеспечивает своевременную связь с клиентами, держит их в курсе и участвует в программе лояльности — обычно для поддержки этих вариантов использования используются веб-перехватчики.

После завершения аудита вы готовы создать первоначальный POC и ответить на следующие вопросы, которые наверняка возникнут в обсуждениях с внутренними и внешними заинтересованными сторонами, такими как выбранный вами поставщик технологий лояльности.

• Каково примерное количество транзакций в месяц, совершаемых участниками?
• Каково примерное количество вознаграждений в месяц на одного участника?
• Какова примерная частота использования вознаграждений в месяц на одного участника?
• Какие конечные точки API следует кэшировать или оптимизировать, чтобы уменьшить количество вызовов API и минимизировать полезную нагрузку для более быстрой обработки?
• Сколько раз в месяц участник будет проверять и обновлять данные о лояльности?

Вебхуки или API – что лучше для повышения лояльности?

Вебхуки — ценный инструмент для получения обновлений или оповещений от вашей программы лояльности в режиме реального времени. Они особенно полезны в ситуациях, требующих быстрых действий, например, когда клиент достигает нового уровня лояльности или получает вознаграждение.

API необходимы для получения информации, например проверки сведений о клиентах или использования баллов и ваучеров, в рамках вашей программы лояльности. Они особенно ценны, когда вам нужны конкретные данные для отчетов, анализа или разработки пользовательских приложений.

В целом вебхуки превосходно обеспечивают быстрое реагирование на события в рамках вашей программы лояльности, предлагая быстрые обновления. С другой стороны, API-интерфейсы лучше подходят для получения конкретных данных, что делает их идеальным выбором, когда требуются подробные запросы или интеграция. Для успешного развертывания программы лояльности я рекомендую использовать и то, и другое.

Как оптимизировать работу вашей программы лояльности?

Оптимизация скорости крупномасштабной программы вознаграждений предполагает рассмотрение различных аспектов системы, включая инфраструктуру, код и общую архитектуру системы.

Вот некоторые стратегии, которые вы можете рассмотреть:

1. Внедрить кэширование

Кэширование — это метод хранения часто используемых данных в области хранения с быстрым доступом, позволяющий ускорить и повысить эффективность извлечения данных, сократить задержки и нагрузку на сервер . Внедрите механизмы кэширования для хранения часто используемых данных, таких как профили пользователей, баллы лояльности и вознаграждения. Это может значительно сократить количество запросов к базе данных и сократить время ответа.

2. Оптимизация баз данных

Ускорьте поиск в базе данных за счет улучшения запросов и правильной настройки индексов ; подумайте о распределении рабочей нагрузки между несколькими экземплярами базы данных, чтобы одна система не стала узким местом.

3. Внедрить балансировку нагрузки

Используйте балансировку нагрузки, чтобы равномерно распределять входящий трафик между многими серверами , предотвращая перегрузку некоторых из них и обеспечивая эффективное использование ресурсов.

4. Используйте сеть доставки контента (CDN):

Сеть доставки контента (CDN) — это сеть распределенных серверов, предназначенная для более эффективной доставки веб-контента, такого как изображения и сценарии, пользователям за счет уменьшения задержки и сокращения времени загрузки. Используйте CDN для кэширования и доставки статических ресурсов (изображений, таблиц стилей, скриптов) ближе к конечным пользователям, сокращая задержку и ускоряя загрузку страниц .

5. Внедрить асинхронную обработку

Внедрите асинхронную обработку для задач, не выполняемых в режиме реального времени , таких как обновление пользовательских точек или отправка уведомлений. Это позволяет системе обрабатывать большое количество запросов, не вызывая задержек в пользовательском интерфейсе. Почему? Синхронная обработка — это ожидание выполнения задач в очереди одна за другой, тогда как асинхронная обработка выполняет задачи независимо, все сразу, без ожидания.

6. Внимательно следите за производительностью и безопасностью.

Создайте систему, которая будет следить за тем, насколько хорошо все работает, и получать оповещения в случае возникновения проблем, проверяя время отклика, частоту ошибок и использование ресурсов. Помните, что уязвимости безопасности могут повлиять на производительность и надежность — обязательно тщательно протестируйте любые оптимизации в промежуточной среде перед их развертыванием в рабочей среде, чтобы убедиться, что они не создают новых проблем. Кроме того, постоянно отслеживайте производительность системы и при необходимости вносите коррективы на основе реальных моделей использования.

7. Внедрить автоматическое масштабирование

Внедрите механизмы автоматического масштабирования для динамической регулировки количества экземпляров в зависимости от структуры трафика. Это гарантирует, что система лояльности сможет эффективно справляться с различными нагрузками.

8. Оптимизируйте процесс лояльности

Оптимизируйте компоненты интерфейса лояльности , минимизируя количество HTTP-запросов , используя кеширование браузера и отложенную загрузку изображений и скриптов.

Как проверить скорость вашей программы лояльности?

Как говорится – не узнаешь, пока не попробуешь. Именно так работает тестирование эффективности лояльности. Чтобы оценить отказоустойчивость вашей архитектуры лояльности, вам следует смоделировать макет сценария лояльности и запустить его в отдельной среде .

Одним из примеров срочного варианта использования, который стоит протестировать, является выбор X потребителей, которые совершают покупку и открывают приложение, чтобы проверить свой обновленный баланс лояльности в режиме реального времени после покупки.

Целью анализа должно быть отслеживание времени, необходимого для расчета баллов, заработанных за транзакцию, чтобы приложение могло отображать вознаграждения, на которые имеет право потребитель, одновременно измеряя общее количество параллельных циклов взаимодействия с клиентом (запросов API в минуту).

Запустив этот тип теста, вы узнаете, сколько одновременных заказов участников и точек обработки в реальном времени может поддерживать ваша система, а также какое среднее время ответа API .

Как провести тест эффективности программы лояльности?

Чтобы дать вам представление о ожидаемых результатах, Voucherify регулярно составляет отчеты о производительности. Недавно к нам обратился ведущий международный дистрибьютор и розничный торговец топливом с просьбой провести анализ лояльности для управления их международной программой лояльности без простоев.

В этом примере система лояльности Voucherify может легко обрабатывать большой объем одновременных заказов участников, при этом среднее время ответа API падает ниже 50 мс . При 5000 об/мин начисление и начисление баллов лояльности после покупки заняло в среднем 2 секунды . С точки зрения бизнеса, API может легко поддерживать 2500 конечных клиентов , размещающих заказы и проверяющих свой обновленный баланс лояльности прямо на кассе в минуту.

Вот средняя задержка обработки баллов лояльности. По оси Y указаны секунды.

Как Voucherify помогает оптимизировать работу программы лояльности?

Voucherify — это облачная система лояльности SaaS , предназначенная для одновременного обслуживания крупномасштабных развертываний системы лояльности. Этот облачный подход лежит в основе нашей философии разработки.

Чтобы повысить скорость и отказоустойчивость нашей технологии лояльности, мы реализуем несколько лучших практик для достижения наилучших показателей лояльности:

• Voucherify работает со значительными буферами ресурсов , поддерживая использование на уровне около 50% для обработки внезапного увеличения трафика.

• Наша инфраструктура включает автоматическое масштабирование, обеспечиваемое AWS , с архитектурой приложений без сохранения состояния, позволяющей быстро добавлять новые узлы AWS в кластер Kubernetes за 1–2 минуты, запускать приложения за 15–30 секунд и масштабировать базу данных Postgres с нулевым временем простоя благодаря Настройка нескольких зон доступности с конфигурацией аварийного переключения.
  

• Мы используем стратегии ограничения скорости API (поминутные сегменты для каждого проекта), которые могут помочь ограничить неконтролируемые всплески трафика (например, неправильно настроенные сторонние интеграции), не влияя на ваш стандартный законный трафик.

• Мы реализуем механизмы внутреннего кэширования на нескольких уровнях (включая in-memory, Redis и Postgres).

• Мы перегружаем некритические операции в наши системы массового обслуживания для асинхронной обработки . Этот метод не только обеспечивает более быстрые ответы API, но также обеспечивает пакетную обработку, которая более эффективно использует ресурсы, и предлагает повторную попытку в случае сбоя.
  

• Для индивидуальных требований и времени ответа API Voucherify предлагает SLA (соглашения об уровне обслуживания), чтобы гарантировать определенный уровень обслуживания в любое время в течение периода подписки.
  
  
• Voucherify спроектирован как мультитенантный , что позволяет нескольким клиентам безопасно совместно использовать ресурсы инфраструктуры и приложений без доступа к данным друг друга. В настоящее время в наших общих кластерах мы обслуживаем более 100 миллионов клиентов , из которых более 20 миллионов являются участниками программ лояльности . Однако для многих наших корпоративных клиентов передача трафика через мультитенантные кластеры не является вариантом. Идеальным решением в этом случае является выделенный инфраструктурный кластер , который делает возможным крупномасштабное развертывание системы лояльности (до 100 млн участников ).

Выводы

Создание прибыльной экосистемы лояльности заключается не только в вознаграждениях, которые делают клиентов счастливыми, но и в использовании надлежащих технологий лояльности для создания программы вознаграждений, обеспечивающей мгновенный опыт лояльности . Применяя лучшие практики SRE и оценивая производительность в самом начале пути к лояльности, вы настроите себя на долгосрочный успех.

{{Призыв к действию}}

Создайте свою программу лояльности с помощью Voucherify

Давай поговорим

{{ENDCTA}}