Персонализация
Как способ повышения конверсии и эффективности рекламных кампаний
Конверсия
Причины низкой конверсии
• Реклама
• Сайт
• Взаимодействие
Типовой сценарий покупки
Существует со времен появления натурального обмена
Пришел СравнилНашел КупилИзучил Выбрал
Типовой сценарий покупки
Существует со времен появления натурального обмена
Пришел СравнилНашел КупилИзучил Выбрал
70% 70%...
Типовой сценарий покупки
Существует со времен появления натурального обмена
Пришел СравнилНашел КупилИзучил Выбрал
70% 70%...
Реальный процесс
Существует со времен появления натурального обмена
Пришел Сравнил
70% 70%
Суммарная конверсия системы = 2...
Реальный процесс
Существует со времен появления натурального обмена
Пришел Сравнил
70% 70%
Суммарная конверсия системы = 2...
Идеальный процесс
Пришел Купил
70% 70%
Суммарная конверсия системы = 49%
Вывод
Чем быстрее вы дадите человеку то, что ему нужно, 

тем выше у вас конверсия
Инверсия конверсии
Йо! Нам удалось поднять
конверсию с 2% до 3%! Мы круты!
Исходные данные: 100 посетителей, конверсия 2..3%.
Тчорт, мы теряем 97 клиентов
из 100!
Исходные данные: 100 посетителей, 97% потерянных клиентов.
• Вы тратите деньги на каждого из 97 потерянных клиентов.
• Вы теряете 97 клиентов из 100.
• Повышение конверсии в полтора...
Причины
• слишком большой выбор;
• слишком маленький выбор;
• внешние факторы;
• сложность взаимодействия с
интерфейсом;
•...
Персонализация
Способность дать клиенту то, за чем он пришел, с первых секунд посещения
сайта
Вы знаете цели и предпочтения клиента
От чего это избавляет?
Вы знаете цели и предпочтения клиента
• слишком большой выбор;
• слишком маленький выбор;
• внешние факторы;
• сложность в...
Пример
Пример
Пример
Пример
?
ябл дрочер
Пример
Пример
Пример
Пример
16Gb? 32Gb? 64Gb?
У вас есть информация и вы ее
используете
Каналы
Сбор данных
• С сайтов
• С мобильных приложений
• Из соцсетей
• Из оффлайна
Доставка рекомендаций
• Сайты
• Мобильные приложения
• Рассылки (e-mail, SMS, push)
• Оффлайн (iBeacon)
Отрасли
• Торговля
• Туризм
• Услуги
• Контент
• Банковская сфера
Алгоритмы
Компоненты персонализации
• Цели
• Предпочтения
Виды алгоритмов
• Паттерны поведения.
• Семантика и связи товаров.
• Коллаборативная фильтрация.
Пример
?
?
?
?
Похожи на 50%
Да!
?
?
?
Слой 1: коллаборативная фильтрация (CF)
Позволяет отсортировать ассортимент 

магазина по релевантности для клиента
75 30 -20 28 -33 -1 2
13 -80 23 -13 94 26 -11
33 -13 66 4 29 34 -12
88 5 13 -68 -8 -4 45
-34 33 4 88 3 -3 7
75 30 28
23 94 26
33 66 29 34
88 45
33 88
-20 -33 -1
-80 -13 -11
-13 -12
-68 -8 -4
-34 -3
2
13
4
5 13
4 3 7
75 30 28
23 94 26
33 66 29 34
88 45
33 88
Слой 2: рекомендующие алгоритмы
Выполняют основную логику алгоритма

используя релевантность CF
Коллаборативная
фильтрация
Фильтр
“Апгрейд”
Все товары Все товары
Все товары
Рекомендованные товары
Как подключить
Как подключить
• Трекинг событий: просмотры, повторные просмотры, не
выполненные покупки, покупки, оценки.
• Доставка реко...
Как оценить эффективность
A/B-тесты
Рекомендации
• Период не менее 1 недели при трафике от 2000 посетителей в
день.
• Период не менее 4 недель при трафике от ...
Done
Блог о персонализации: p13n.ru
Зеркала в соцсетях: facebook.com/p13n.ru и vk.com/p13n_ru
Решения для персонализации: ...
Еще один [правильный] способ повышения продаж интернет-магазина
Еще один [правильный] способ повышения продаж интернет-магазина
Еще один [правильный] способ повышения продаж интернет-магазина
Еще один [правильный] способ повышения продаж интернет-магазина
Еще один [правильный] способ повышения продаж интернет-магазина
Еще один [правильный] способ повышения продаж интернет-магазина
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Еще один [правильный] способ повышения продаж интернет-магазина

390 views
300 views

Published on

Конверсия вашего магазина — 2%. Что вы делаете для ее повышения? Делаете юзабилити? Красите кнопку «Купить» в зеленый цвет? Заказываете новый дизайн? Задумывались ли вы о том, в чем именно причина низкой конверсии? Проблему можно устранить только тогда, когда вы знаете ее корень. Все остальное — лечение симптомов.

Published in: Internet
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
390
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
4
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Еще один [правильный] способ повышения продаж интернет-магазина

  1. 1. Персонализация Как способ повышения конверсии и эффективности рекламных кампаний
  2. 2. Конверсия
  3. 3. Причины низкой конверсии • Реклама • Сайт • Взаимодействие
  4. 4. Типовой сценарий покупки Существует со времен появления натурального обмена Пришел СравнилНашел КупилИзучил Выбрал
  5. 5. Типовой сценарий покупки Существует со времен появления натурального обмена Пришел СравнилНашел КупилИзучил Выбрал 70% 70%70% 70% 70% 70%
  6. 6. Типовой сценарий покупки Существует со времен появления натурального обмена Пришел СравнилНашел КупилИзучил Выбрал 70% 70%70% 70% 70% 70% Суммарная конверсия системы = 12%
  7. 7. Реальный процесс Существует со времен появления натурального обмена Пришел Сравнил 70% 70% Суммарная конверсия системы = 2% Нашел КупилИзучил Выбрал 70% 70% 70% 70% Дизайн 70% Контент 70% Реклама 70% Консультант 70% Технология 70%
  8. 8. Реальный процесс Существует со времен появления натурального обмена Пришел Сравнил 70% 70% Суммарная конверсия системы = 2,2% Нашел КупилИзучил Выбрал 70% 70% 70% 70% Дизайн 80% Контент 70% Реклама 70% Консультант 70% Технология 70%
  9. 9. Идеальный процесс Пришел Купил 70% 70% Суммарная конверсия системы = 49%
  10. 10. Вывод Чем быстрее вы дадите человеку то, что ему нужно, 
 тем выше у вас конверсия
  11. 11. Инверсия конверсии
  12. 12. Йо! Нам удалось поднять конверсию с 2% до 3%! Мы круты! Исходные данные: 100 посетителей, конверсия 2..3%.
  13. 13. Тчорт, мы теряем 97 клиентов из 100! Исходные данные: 100 посетителей, 97% потерянных клиентов.
  14. 14. • Вы тратите деньги на каждого из 97 потерянных клиентов. • Вы теряете 97 клиентов из 100. • Повышение конверсии в полтора раза (на 1%) просто смешно.
  15. 15. Причины • слишком большой выбор; • слишком маленький выбор; • внешние факторы; • сложность взаимодействия с интерфейсом; • неправильная реклама; • технические причины.
  16. 16. Персонализация Способность дать клиенту то, за чем он пришел, с первых секунд посещения сайта
  17. 17. Вы знаете цели и предпочтения клиента От чего это избавляет?
  18. 18. Вы знаете цели и предпочтения клиента • слишком большой выбор; • слишком маленький выбор; • внешние факторы; • сложность взаимодействия с интерфейсом; • неправильная реклама; • технические причины.
  19. 19. Пример
  20. 20. Пример
  21. 21. Пример
  22. 22. Пример ?
  23. 23. ябл дрочер
  24. 24. Пример
  25. 25. Пример
  26. 26. Пример
  27. 27. Пример 16Gb? 32Gb? 64Gb?
  28. 28. У вас есть информация и вы ее используете
  29. 29. Каналы
  30. 30. Сбор данных • С сайтов • С мобильных приложений • Из соцсетей • Из оффлайна
  31. 31. Доставка рекомендаций • Сайты • Мобильные приложения • Рассылки (e-mail, SMS, push) • Оффлайн (iBeacon)
  32. 32. Отрасли • Торговля • Туризм • Услуги • Контент • Банковская сфера
  33. 33. Алгоритмы
  34. 34. Компоненты персонализации • Цели • Предпочтения
  35. 35. Виды алгоритмов • Паттерны поведения. • Семантика и связи товаров. • Коллаборативная фильтрация.
  36. 36. Пример
  37. 37. ? ?
  38. 38. ? ? Похожи на 50%
  39. 39. Да! ?
  40. 40. ? ?
  41. 41. Слой 1: коллаборативная фильтрация (CF) Позволяет отсортировать ассортимент 
 магазина по релевантности для клиента
  42. 42. 75 30 -20 28 -33 -1 2 13 -80 23 -13 94 26 -11 33 -13 66 4 29 34 -12 88 5 13 -68 -8 -4 45 -34 33 4 88 3 -3 7
  43. 43. 75 30 28 23 94 26 33 66 29 34 88 45 33 88 -20 -33 -1 -80 -13 -11 -13 -12 -68 -8 -4 -34 -3 2 13 4 5 13 4 3 7
  44. 44. 75 30 28 23 94 26 33 66 29 34 88 45 33 88
  45. 45. Слой 2: рекомендующие алгоритмы Выполняют основную логику алгоритма
 используя релевантность CF
  46. 46. Коллаборативная фильтрация Фильтр “Апгрейд” Все товары Все товары Все товары Рекомендованные товары
  47. 47. Как подключить
  48. 48. Как подключить • Трекинг событий: просмотры, повторные просмотры, не выполненные покупки, покупки, оценки. • Доставка рекомендаций: в реалтайме. Все возможные каналы.
  49. 49. Как оценить эффективность
  50. 50. A/B-тесты
  51. 51. Рекомендации • Период не менее 1 недели при трафике от 2000 посетителей в день. • Период не менее 4 недель при трафике от 500 посетителей в день. • Распределение аудитории ~50/50. • “Честное” сравнение. • A/B-тест – это потери денег.
  52. 52. Done Блог о персонализации: p13n.ru Зеркала в соцсетях: facebook.com/p13n.ru и vk.com/p13n_ru Решения для персонализации: rees46.com Cвязь: mk@rees46.com

×