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.

Предсказательная аналитика в e-commerce: есть ли жизнь после конверсии?

Доклад Артема Казакова, директора по маркетингу компании Retail Rocket

  • Login to see the comments

  • Be the first to like this

Предсказательная аналитика в e-commerce: есть ли жизнь после конверсии?

  1. 1. Артем Казаков Retail Rocket ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНАЯ АНАЛИТИКА В E-COMMERCE: ЕСТЬ ЛИ ЖИЗНЬ ПОСЛЕ КОНВЕРСИИ?
  2. 2. ПРИВЕТ,я директор по маркетингу Retail Rocket
  3. 3. Kaggle.com: • Otto group — классификация товаров (маркетинг). • Walmart — предсказание продаж товаров при экстремальных погодных условиях (прогнозирование закупок). • Неизвестно — предсказание лояльности пользователя (350 млн. записей). • Expedia — сортировка отелей для пользователей. Пора начать заниматься своими данными! Соревнования по анализу данных * Неизвестно — компания пожелала остаться неизвестной. ** Kaggle.com — соревнования специалистов по машинному обучению.
  4. 4. ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНАЯ АНАЛИТИКА
  5. 5. «People are way more predictable than they think they are!» — Andreas Weigend, ex. главный аналитик Amazon.com
  6. 6. *По данным Retail Rocket Время принятия решения 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] 1294 5990 6191,5 18990 2930 3850 2135 4745 228 968 855 3990 1030 1369 429 1296 Books DIY Electronics Furniture & Household Health&beauty Kids MultiCategory Sports Less 1 hour More 1 hour less 3 hours More 3 hours less 12 hours More 12 hour less 1 day More 1 day less 2 days More 2 days less 4 days More 4 days
  7. 7. Рекомендации на главной странице и-магазина Главная страница 1. Бестселлеры / Самые популярные – Просто: покупки. – Сложно: просмотры/ корзины/ покупки, дисконтирование, долгосрочные интересы, персонализация, профилирование. потребность сформирована потребность не сформирована Навигация Акции + рекомендации
  8. 8. Рекомендации на главной странице и-магазина Главная страница 1. Бестселлеры / Самые популярные – Просто: покупки. – Сложно: просмотры/ корзины/ покупки, дисконтирование, долгосрочные интересы, персонализация, профилирование. 2. Персональные рекомендации – Краткосрочные интересы. 3. Новинки – Просто: сортировка по дате добавления товара. – Сложно: профилирование, долгосрочные интересы. потребность сформирована потребность не сформирована Навигация Акции + рекомендации
  9. 9. Рекомендации на главной странице и-магазина Главная страница для нового пользователя Та же страница для интересовавшегося телевизорами + Кейс персонализации главной страницы Dostavka.ru: рост продаж на 8,5% + Подробное описание кейса: http://bit.ly/retail-rocket-dostavka
  10. 10. Механизм предсказания следующей покупки
  11. 11. Механизм предсказания следующей покупки • Анализ последовательностей покупок. • Выявление значимых цепочек. • После того, как человек совершает покупку, появляется вероятность покупки в следующем «звене» цепочки потребления.
  12. 12. Механизм предсказания следующей покупки • В жизни каждая покупка является звеном сразу нескольких цепочек потребления. • Разные цепочки потребления по-разному распределяются во времени.
  13. 13. Механизм предсказания следующей покупки
  14. 14. Next Best Offer
  15. 15. Next Best Offer Конверсия ~35%
  16. 16. Сколько стоит в рублях? Data scientist Менеджер продукта Мин = 200 000 * 1.5 Опт = 270 000 * 1.5 Hadoop Мин (3) = 15 000 Опт (6) = 30 000 Итого мин. стоимость запуска: (350 000 + 15 000) * 6 месяцев = 2 190 000 р. Оптимальная стоимость = Мин + (70 000 * 1.5 + 15 000) * 6 = 2 910 000 р.
  17. 17. ДИНАМИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
  18. 18. «Издержки на ценообразование постоянно растут, те компании, у которых этот процесс является рутинным – не выживут.» — Robert J. Dolan, профессор Harvard Business School и автор книги «Power Pricing»
  19. 19. Определение Персонализированное (price discrimination): • Геолокация (расстояние до ближайшего магазина, средний доход на местности) — Staples.com. • Тип браузера и ОС. • История транзакций (платежеспособность пользователя). • Источник перехода (чувствительность к цене). Неперсонализированное: • Анализ цен конкурентов. • Бестселлеры — длинный хвост, Ozon.ru. • ….. Факт: Amazon изменяет цены в среднем каждые 10 минут.
  20. 20. Чувствительность к цене *По данным Competera и OWOX
  21. 21. Чувствительность к цене *По данным Competera и OWOX
  22. 22. Туризм
  23. 23. Средний чек и тип браузера
  24. 24. ЛОГИСТИКА
  25. 25. «Я точно знаю, что половину рекламного бюджета я трачу впустую, только не знаю, какую именно». — Дэвид Огилви
  26. 26. Экономика заказа • Маркетинг • CPC • CPA • ….. • Логистика • Склад (…) • Доставка (…) • Колцентр • Доля КЦ • Время разговоров
  27. 27. Разработка KPIs
  28. 28. АССОРТИМЕНТНАЯ МАТРИЦА
  29. 29. Какие товары продавать? • Частотность семантического ядра • Конверсия • Средняя стоимость товара • Сезонность (+ прогноз частотности) • Маржинальность Заказы Выручка Привлекательность
  30. 30. Какие товары продавать?
  31. 31. Какие товары продавать?
  32. 32. Какие товары продавать?
  33. 33. Спасибо за внимание! Вопросы? Еще больше интересного на retailrocket.ru/blog/

×