Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Стратегия персонализации магазина

462 views

Published on

Доклад Николая Хлебинского, Retail Rocket, на секции ADV на РИФ+КИБ 2014 "Технологии Performance Based Marketing"

  • Be the first to comment

Стратегия персонализации магазина

  1. 1. Стратегия персонализации магазина Как, когда и зачем? Николай Хлебинский, Retail Rocket
  2. 2. Что такое персонализация?
  3. 3. Примеры из жизни: Не персонализация Персонализация Персонализация = уникальная версия сайта для каждого пользователя
  4. 4. 1. Сбор информации о пользователях и их поведении на сайте магазина. 2. Анализ поведения и товарной матрицы. 3. Формирование персонального контента. 1 2 3 Как работают системы персонализации?
  5. 5. Как это выглядит внутри? Вызовы: • Сбор данных • Хранение данных • Вычисления • Инкрементальность • Поддержка
  6. 6. Какие данные анализируются? Поведение + Действия на сайте + Контекст пользователя + Долгосрочные интересы + Характеристики пользователя + Данные третьей стороны Товарная матрица + Характеристики товаров + Бренды + Цены + Товарные категории
  7. 7. Как давно вы смотрели в Google Analytics?
  8. 8. Как использовать результаты анализа данных? На сайте + Главная страница + Страница категорий + Корзина + Новинки + Распродажи + Поиск + Личный кабинет + 404 Email + Регулярные рассылки + Триггерные рассылки – Ретаргетинг визита – Брошенная корзина – Пост-транзакционное письмо – Следующая наиболее вероятная покупка …и еще около 10 сценариев.
  9. 9. Кейс Enter: регулярная рассылка + Персональные рекомендации + Open Rate 66,4% + CTR 29,5% + Conversion Rate 4,89% еNOT BAD
  10. 10. Примеры триггерных рассылок
  11. 11. Что такое Retail Rocket? + Товарные рекомендации для сайта + Система real-time персонализации + Система триггерных сообщений (email, display, sms, crm и т.д.) Платформа персонализации маркетинга в Ecommerce + 70 миллионов уникальных пользователей в месяц + Аналитический кластер из 40 серверов + 350 тысяч внешних запросов в минуту + 4GB сырых данных для анализа… В час! В цифрах:
  12. 12. Когда и как стоит заняться персонализацией + Высокая экспертиза в бизнесе - Низкая экспертиза в бизнесе + Высокая экспертиза в IT- Низкая экспертиза в IT Типовые решения (внешние!) + кастомизация Только типовые решения Ахтунг! Высокая кастомизация или собственные решения
  13. 13. Подводные камни при внедрении – Холодный старт :( – Инженерные задачи :( – Организация работы над проектом :( – Аналитика :(
  14. 14. Подводные камни: холодный старт 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 Average Order Value 7 per. Mov. Avg. (Average Order Value) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 % обучения одного из алгоритмов
  15. 15. Эффективность зависит от обучения 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
  16. 16. Подводные камни: инженерные задачи :( Реальность:
  17. 17. Подводные камни: управление проектом + Менеджер проекта решает административные вопросы + Менеджер продукта (со стороны клиента) управляет внедрением + Разработчик со стороны клиента на прямой связи Как нужно: + Лицо, принимающее решение, не участвует в проекте + Менеджер проекта не разбирается в продукте + Разработчик не следует инструкциям Как обычно (не повторяйте дома):
  18. 18. Подводные камни: аналитика :( Кейс (по данным независимого А/Б теста): + Конверсия +8% + Средний чек +0,4% + Выручка +9% Реальность:
  19. 19. Это того стоит! Результаты внедрения Retail Rocket по отраслям Рост выручки в результате внедрения Книги +52,1% Бытовая техника и электороника +12,7% Спортивные товары +57,6% Товары для ремонта / DIY +14,4% И это только за счет изменений на сайте!
  20. 20. Спасибо за внимание! Николай Хлебинский, Retail Rocket nh@retailrocket.ru Еще больше интересного на http://retailrocket.ru

×