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.

Michal Cortez - Marketing automation on-site @ Kongres Marketing Automation, 13.11.2013

6,872 views

Published on

Prezentacja o możliwościach wykorzystania systemów klasy marketing automation na stronach internetowych (ecommerce) z Kongresu Marketing Automation (Salesmanago & Benhauer, 13. listopada 2k13, Warszawa).

Published in: Education

Michal Cortez - Marketing automation on-site @ Kongres Marketing Automation, 13.11.2013

  1. 1. MARKETING AUTOMATION ON-SITE Behawioralnie dopasowany content strony MICHAŁ CORTEZ eCommerce Director, The Addictives, Warszawa 13.11.2k13 Organizator:
  2. 2. MICHAŁ CORTEZ? Ponad rok temu zdradziłem stronę kliencką (ANSWEAR.com) na rzecz agencyjnej (The Addictives). I analogicznie – KRK na rzecz WWA. I to tyle ;-) Michał Cortez facebook.com/iKomersiak pl.linkedin.com/in/michalcortez slideshare.net/michal_cortez michalcortez.com
  3. 3. AGENDA WALKA z „FUD” POP-UP LEADOWY AUTOMATYZACJA KONKURENCJI WYSZUKIWARKA + KEYWORDS DYNAMIC PRICING + SELEKCJA OFERT REFERRER + KEYWORDS DYNAMICZNA TREŚD WWW + MAILING PŁED MARKETING AUTOMATION GEOTARGETOWANIE
  4. 4. MARKETING AUTOMATION?
  5. 5. MARKETING AUTOMATION, czyli w skrócie… Jak zarobid, żeby się nie narobid? ;-)
  6. 6. 52% marketerów uważa, że personalizacja jest kluczowa w strategii on-line 54% retailerów zauważyło wzrost AOV (średnia wartośd zamówienia) 65% marketerów zauważyło wzrost CR (współczynnik konwersji) 53% retailerów odnotowało wzrost wartości powracających klientów 32% marketerów używa CMSa umożliwiającego personalizację 94% firm uważa, że personalizacja jest kluczowa dla efektywności biznesu 66% firm uważa, że personalizacja znacząco poprawi customer experience źródła: Quarterly Digital Intelligence Briefing (Digital Trends 2013), Adobe, eConsultancy.com Mass Marketing vs Personalization, Monetate (06.2k13) BrainSins infographix MARKETING AUTOMATION | w statystykach Blah blah blah.. show me the money!
  7. 7. MARKETING AUTOMATION = personalizacja? W marketing automation tak naprawdę chodzi o… personalizację (i oczywiście automatyzację procesów). Nie ma znaczenia, czy wyślemy newsletter z produktami oglądanymi przez usera, czy wdrożymy moduł odzyskiwania porzuconego koszyka, zastosujemy dynamiczny retargeting, rekomendacje produktowe czy dopasujemy banery na stronie do źródła odesłania danego użytkownika… wszystkie te działania mają wspólny mianownik, którym jest personalizacja. Personalizacja na różnych poziomach.
  8. 8. MARKETING AUTOMATION | Personalizacja na różnych poziomach Strona główna Karty produktów Listy kategorii Koszyk Rekomendacje produktowe Placementy reklamowe Wyniki wyszukiwania Dynamic pricing (…) ON-SITE OFF-SITE BACKEND Statyczny retargeting Dynamiczny retargeting Rekomendacje newsletterowe Widgety Porzucone koszyki (newsletter) Programy lead-nurturing (…) Śledzenie zachowania użytkowników Śledzenie historii zakupowej Integracja z systemami w organizacji (CRM, ESP, call center etc) (…)
  9. 9. OLD SKOOL vs NU SKOOL | W działaniach e-marketingowych OLD SKOOL NU SKOOL • „One size fits all” – statyczne i uniwersalne strony dla każdego gościa • Dynamicznie dopasowane do użytkownika elementy i treści strony • Kampanie display w żaden sposób niedopasowane do użytkownika • Retargeting, retargeting predykcyjny, similar & look-alike audiences (…) • Kampanie email-marketingowe „wyślij i zapomnij” (ta sama treśd, brak kontextu, brak dopasowania) • Testy A/B/x jako jedyne źródło wiedzy o naszych użytkownikach • Dynamiczne kreacje newsletterowe zależne od zachowania danego użytkownika • Segmentacja użytkowników na podstawie ich zachowania, nawyków czy historii zakupowej
  10. 10. REFERRER + KEYWORDS
  11. 11. REFERRER | źródło odesłania decyduje o formie reklamowej Wykorzystanie referrera do akwizycji fanów / followersów (na przykładzie e-sizeer.com) • Odczytywanie referrera (źródła odesłania) użytkownika wchodzącego na stronę e-sklepu • if referrer = flaker.pl then wyświetl_dedykowany_baner • Zachęta do zostania followerem e-sklepu • Screen z 2009 roku • Analogiczna automatyzacja dla Facebooka i Fotka.pl • Rozwiązanie dedykowane (Contium / Grupa Unity)
  12. 12. REFERRER | źródło odesłania decyduje o formie reklamowej Recycling ruchu – budowa bazy użytkowników aplikacji na Facebooku (symulacja na przykładzie smyk.com) Stan faktyczny: • jeśli mamy aplikację promocyjną / konkursową na Facebooku… • jeśli przy obecnych zasięgach postów na FB i tak nie obejdziemy się bez wspierania aplikacji social-adsami… • jeśli mamy pewnośd, że użytkownicy na sklepie mają konto na FB… Działania: • włączamy „recycling” ruchu kierowanego z Facebooka na nasz e-sklep (ruchu za który często i tak zapłaciliśmy, pośrednio lub bezpośrednio) • automatycznie wyświetlamy baner zachęcający do wzięcia udziału w konkursie • i kierujemy zainteresowanych do naszej aplikacji
  13. 13. REFERRER | źródło odesłania decyduje o formie reklamowej Recycling ruchu – budowa bazy użytkowników aplikacji na Facebooku (symulacja na przykładzie smyk.com) 1. User przechodzi z Facebooka na e-sklep 2. Odczytanie referrera (*facebook*) i warunkowe wyświetlenie banera o aktualnej aplikacji konkursowej Wygraj zabawki... 3. • Rok 2009 • Rozwiązanie dedykowane Przekierowanie z banera sklepowego do aplikacji konkursowej na FB (w nowym oknie przeglądarki! )
  14. 14. KEYWORDS vs WYSZUKIWARKA
  15. 15. KEYWORDS vs WYSZUKIWARKA | ingerencja w wyniki wyszukiwania Symulacja: shop-in-shop Microsoft w sklepie www.euro.com.pl
  16. 16. KEYWORDS vs WYSZUKIWARKA | ingerencja w wyniki wyszukiwania Jeden z kluczowych elementów wpływających na powodzenie SiSa? Ruch… Wartościowy ruch…
  17. 17. KEYWORDS vs WYSZUKIWARKA | ingerencja w wyniki wyszukiwania • Wpisanie frazy brandowej powoduje automatyczne przekierowanie do SiSa (zamiast do standardowych wyników wyszukiwania)
  18. 18. KEYWORDS vs WYSZUKIWARKA | ingerencja w wyniki wyszukiwania • Wpisanie nazwy wybranej grupy asortymentowej powoduje wyświetlenie banera w wynikach wyszukiwania Microsoft rockz! ;-)
  19. 19. KEYWORDS vs WYSZUKIWARKA | ingerencja w wyniki wyszukiwania SKLEP Placement w wynikach wyszukiwania: BRAND • jest płatny • uatrakcyjnia ofertę reklamową e-sklepu • pozwala wykorzystad często niezagospodarowany, a świetnie wyeksponowany placement reklamowy • gwarantuje mocniejszą ekspozycję shop-in-shopów / landingpages • gwarantuje dotarcie z przekazem reklamowym do użytkowników zainteresowanych danym produktem / grupą asortymentową Early adopter jak zwykle zyska najwięcej…
  20. 20. KEYWORDS vs WYSZUKIWARKA | ingerencja w wyniki wyszukiwania Warto sprawdzid: • Co użytkownicy wpisują w wyszukiwarkę sklepową i dopasowanie zwracanych wyników do najpopularniejszych fraz niezwiązanych z produktami (regulamin, konkurs, promocja etc) • Case zwiększenia konwersji w BedBathStore.com dzięki warunkowo wyświetlanym banerom (rok 2008!) http://bit.ly/Case-BedBathStore Dlaczego porównywarki do tej pory nie zaimplementowały takiej funkcjonalności (placementu)? ;-)
  21. 21. GEOTARGETOWANIE
  22. 22. GEOTARGETOWANIE | elementy strony zależne od lokalizacji użytkownika Gdy zima jak zwykle zaskoczy drogowców… a śnieg zasypie całą południową Polskę… - geotargetowany baner lub boks produktowy na stronie głównej - geotargetowane banery na listach produktów - geotargetowany mailing - geotargetowany pop-up po wejściu na sklep - (…) z ofertą np. łopat do śniegu czy odmrażaczy.
  23. 23. GEOTARGETOWANIE | elementy strony zależne od lokalizacji użytkownika System klasy marketing automation, dzięki któremu znamy miasto danego użytkownika pozwala na jeszcze dokładniejsze targetowanie oferty i wykorzystanie <modne słowo>real-time marketingu (RTM)</modne słowo>. Szybka reakcja na lokalne wydarzenia i nawiązanie do nich w komunikacji • on-site: np. banery, rekomendacje produktow • off-site: np. newslettery, retargeting nie dośd, że mogą mied pozytywny wpływ na sprzedaż, to również na wizerunek samej marki / e-sklepu. Czy promocyjny zestaw kaloszy + peleryny dostarczony do Paczkomatu na Open’era, gdy akurat rozpoczęły się ulewy nie brzmi kusząco?
  24. 24. PŁED
  25. 25. PŁED | po najmniejszej linii oporu? Identyfikacja płci: • Anonimowy gośd (no cookies): płed użytkownika jest możliwa do rozpoznania już po kilku kliknięciach • Śledzony gośd (cookies, system marketing automation): od ręki Informację o płci można wykorzystad do personalizacji m.in.: • całej strony głównej (vide asos.com) • wybranych boksów / banerów • elementów karty produktu • wyników wyszukiwania („trzymamy filtr płci” dla sesji danego użytkownika)
  26. 26. PŁED | po najmniejszej linii oporu? W jakiej branży płed ma kluczowe znaczenie? FASHION – LIFESTYLE – SPORT 1. Pierwsza wizyta (no cookies): wersja unisex strony 2. Asos.com zadziałał low-costowo: przekierował po prostu użytkownika do męskiej kategorii w sklepie, nie tworzył niczego nowego… Druga wizyta (cookies) – treśd dopasowana do płci
  27. 27. Podejście do procesu zakupowego zależne od płci* Przegląda bardzo dokładnie strony produktów Zagłębia się w opisy i informacje techniczne Korzysta z porównywarek sklepowych (telefon X vs telefon Y) Korzysta z socialmediów w poszukiwaniu informacji produktowej, opinii, porównao, testów • • • • Skanuje strony produktów i idzie dalej Szuka częściej po marce niż grupie asortymentowej Przegląda więcej produktów (produkty podobne itp.) Korzysta z socialmediów w poszukiwaniu promocji i kuponów ONA ON • • • • Zastosowanie • • • E-sklep AGD/RTV/DIY dopasowujący elementy strony produktowej do płci przeglądającego i eksponujący kluczowe „płciowo” informacje? E-sklep fashion zmieniający ułożenie karty produktu (opisy vs produkty podobne) zależnie od płci przeglądajądego? (…) * źródło: Empathica.com PŁED | level: bad ass
  28. 28. PŁED | level: bad ass Dopasowanie wyglądu strony do „płci” użytkownika (symulacja na przykładzie ANSWEAR.com) • Video produktowe na pierwszym planie Program lojalnościowy na pierwszym planie Produkty „podobne / inne” dla szybszej nawigacji i przeglądania • • • • • • Dokładny opis produktowy na pierwszym planie Opinie na pierwszym planie (akurat mniejsze znaczenie w tej branży ) Zdjęcia zamiast filmów Produkty podobne – mogą zostad przesunięte pod fold (na dół strony)
  29. 29. DYNAMICZNA TREŚD STRONY + MAILING
  30. 30. DYNAMICZNA TREŚD STRONY + MAILING W poszukiwaniu urlopu… (doświadczenia własne ) • Przeglądanie booking.com w poszukiwaniu hoteli (m.in. Railay Beach / Tajlandia)… • ..wygenerowało serię newsletterów z najciekawszymi ofertami w wybranych destynacjach. • Przeglądanie warszawskich noclegów – zaowocowało natychmiastową reakcją systemu i wysłaniem tematycznego newslettera.
  31. 31. DYNAMICZNA TREŚD STRONY + MAILING Branża turystyczna <3 marketing automation • Konkretne zainteresowania użytkownika widad po powrocie na serwis – dynamiczne bloki strony prezentują treśd na temat noclegów w: Warszawie / Railay Beach (Tajlandia) / Bagan (Birma) • Personalizowana treśd widoczna jest w kilku miejscach strony głównej
  32. 32. „AUTOMATYZACJA KONKURENCJI”
  33. 33. „AUTOMATYZACJA KONKURENCJI” | personalizacja przekazów reklamowych Wyobraźmy sobie wyszukiwarkę…
  34. 34. „AUTOMATYZACJA KONKURENCJI” | personalizacja przekazów reklamowych W którą ktoś wpisuje naszą konkurencję… ..a gdybyśmy mogli dotrzed do tego usera z naszą ofertą?
  35. 35. „AUTOMATYZACJA KONKURENCJI” | personalizacja przekazów reklamowych Defaultowy proces przejęcia użytkownika: WYSZUKIWARKA PRZECHWYCENIE UŻYTKOWNIKA KAMPANIA REKLAMOWA DEDYKOWANY LANDING-PAGE ODCINANIE KUPONÓW ;-) MARKETING AUTOMATION mode: on Jakkolwiek do samego przejęcia użytkownika nie potrzebujemy systemów marketing automation, tak zarówno do personalizacji landing-page jak i dalszej komunikacji i nawiązania relacji z tak pozyskanym userem – owszem.
  36. 36. „AUTOMATYZACJA KONKURENCJI” | personalizacja przekazów reklamowych Przechwycenie użytkownika Jak dotrzed do użytkowników, którzy: • szukali w Google „dekodery UPC” i pokazad im reklamę dekoderów… NC+? • korzystali z porównywarek do sprawdzenia cen tabletów Sony i dotrzed do nich z konkursem Samsunga? • korzystają z blogów branżowych traktujących o naszym asortymencie ale… nie angażowad w akcję samego blogera? Remarketing a.k.a Retargeting » http://bit.ly/Remarketing-eCommerceTrends2k13
  37. 37. POP-UP LEADOWY
  38. 38. POP-UP LEADOWY | zawsze i każdemu? Fakty • Pop-upy to wciąż jedno z najefektywniejszych źródeł pozyskiwania leadów on-site • W większości przypadków pop-upy pojawiają się zaraz po wejściu na stronę i oferują stałą, w założeniu uniwersalną incentywizację dla użytkownika (rabat 20%, kupon 30zł itp.) • „one size DOES NOT fit all!” Ciekawostka: Pop-up bez „przekupstwa” rabatowego, za to prezentujący Unique Selling Proposition e-sklepu
  39. 39. POP-UP LEADOWY | zawsze i każdemu? Marketing automation vs pop-upy: co nam dają dane gromadzone przez systemy MA i jak je wykorzystad? • Pop-up tylko dla nowych użytkowników, nie powracających, z ew. cappingiem 1x / 30 dni [brak irytacji] • Pop-up dla użytkowników przeglądających określoną grupę asortymentową / markę z incentywizacją dopasowaną do tych produktów *łatwiejsze sprzedanie danych w zamian za rabat na interesujący nas produkt+ • Pop-up dopasowany do źródła odesłania / referrera: socialmedia, strony z kodami rabatowymi, blogi itp. *możliwośd dopasowania przekazu i zachęty do „pochodzenia” usera] • Incentywizacja zależna od płci – rabat dla kobiet, dostęp do video-testów produktów dla mężczyzn *jak rodzi się decyzja zakupowa?+
  40. 40. POP-UP LEADOWY | zawsze i każdemu? Podejście „bo żona kolegi powiedziała…” nie zawsze działa: Problem: • Czy pop-up pokazany nie od razu po wejściu na stronę, ale po obejrzeniu 3. podstrony będzie konwertował lepiej? Przekonanie: • Użytkownik „zaangażowany” w stronę (przegląda już trzecią!) chętniej odda nam swoje dane, niż ten atakowany zaraz po wejściu. Bolesna prawda (test A/B)*: • Przekonanie, mimo że z pozoru logiczne, było błędne  • Pop-up na wejściu generował o kilkadziesiąt % więcej leadów niż ten po 3. odsłonie strony. Dlaczego? • Byd może użytkownik „zaangażowany” w przeglądanie strony nie lubi jak mu się przeszkadza, bo zmierza już do konkretnego celu, w przeciwieostwie do świeżynki, która dopiero weszła na stronę…
  41. 41. POP-UP LEADOWY | zawsze i każdemu? Celem cały czas jest rozpoznanie intencji i upodobao użytkownika, od którego chcemy pozyskad dane. Im lepiej dopasujemy przekaz, jego czas i sam rodzaj incentywizacji – tym większa szansa na konwersję na leada. Testy rozwiązao są konieczne.
  42. 42. WALKA Z „FUD”
  43. 43. WALKA Z „FUD” (Fear, Uncertainty, Doubt) Główne obawy przed zakupami on-line? - zwroty / reklamacje / wymiany / czas wysyłki / koszt wysyłki Remedium - Rozwianie wątpliwości w dwóch miejscach, gdzie rodzi się decyzja zakupowa: karta produktowa i koszyk - z wykorzystaniem automatycznie generowanych informacji
  44. 44. WALKA Z „FUD” (Fear, Uncertainty, Doubt) Technikalia • Dynamicznie zmieniany czas wysyłki – zależny od pory dnia i dnia tygodnia • O 15:15 we wtorek – „wysyłka jeszcze dzisiaj” • O 16:15 w piątek – „wysyłka już w poniedziałek” • Koszt wdrożenia: kilka godzin IT Efekty • Odciążenie BOK w odpowiedziach na pytania dot. czasu realizacji zamówienia i kosztów • Zlikwidowanie jednej z podstawowych obaw przed zakupami on-line
  45. 45. DYNAMIC PRICING vs SELEKCJA OFERT
  46. 46. DYNAMIC PRICING | to proste… Dynamicznie zmieniana strategia cenowa… to nie jest żadne rocket-science. • Dane zbierane w systemach marketing automation umożliwiają dopasowywanie cen do konkretnych użytkowników lub ich segmentów • Ceny można automatycznie różnicowad nawet prościej… np. zależnie od źródła odesłania użytkownika (cena X dla ruchu przychodzącego z porównywarek, cena Y dla kampanii display na portalu horyzontalnym) • Wartośd dodana w postaci darmowej przesyłki dla użytkowników, komunikowanej jako USP e-sklepu na banerach afiliacyjnych jest również opcją
  47. 47. DYNAMIC PRICING | ale czy warto? Dynamic pricing ma swoje wady: • w Polsce klienci są bardzo wyczuleni na manipulację cenami i zauważają (i krytykują) nawet powrót do cen pierwszych po zakooczonych wyprzedażach (sic!) • użytkownik orientując się, że cena może zaraz się zmienid – może odłożyd zakup na później (a Klienta powinno się konwertowad tu i teraz, minimalizując szanse na „to ja wrócę później…”) • problemy technologiczne (zgodnośd i aktualizacja danych) • (…) Ale „personalizacja” samej oferty prezentowanej konkretnym użytkownikom? Czemu nie…
  48. 48. SELEKCJA OFERT | dopasowanie oferty do segmentów użytkowników Wykorzystanie danych z systemów marketing automation w doborze prezentowanej oferty • Segment premium (wysoka AOV): produkty w wynikach wyszukiwania i/lub kategoriach układamy eksponując produkty drogie • Segment kobiety (profil usera): szukając „niebieskie spodnie” pokazujemy tylko damskie produkty (filtr płci) • Segment muzyka rockowa (historia zakupowa): po wejściu na sklep prezentujemy rekomendacje i nowości z danego gatunku muzyki • Segment użytkownik Apple/Mac (user agent): w serwisie turystycznym możemy jako pierwsze prezentowad droższe oferty (hotele, wycieczki), opierając się na badaniach dowodzących, że posiadacze urządzeo Apple wydają więcej na zakupy on-line 
  49. 49. SELEKCJA OFERT | dopasowanie oferty do segmentów użytkowników Posiadacz Maca wydaje więcej – case Orbitz • Serwis Orbitz.com, analizując zachowanie swoich użytkowników, zauważył, że posiadacze Maców wydają średnio o 30% więcej na noclegi niż „pecetowcy” • Na podstawie tych danych: • NIE dopasowywał i NIE zmieniał cen zależnie od komputera użytkownika • ALE w wynikach wyszukiwania prezentował więcej oferty droższych hoteli • Więcej: http://bit.ly/Case-Orbitz-MacPC (Wall Street Journal)
  50. 50. Michał Cortez eCommerce Director TheAddictives.com facebook.com/iKomersiak

×