Příběh o tom, jak si Jarda s Honzou hráli s daty a AI tak dlouho, až museli zákazníkům přiznat, že jejich newslettery už neposílá člověk. A také o tom, jak si vytvořili tzv. „Avatary“ a co všechno s nimi provádějí. Jde o případovou studii, která získala dvě 3. místa v soutěži marketingové efektivity IEA.

1. ZOOT - případová studie
Svět módy, dat, marketingových person a AI, co staví celé newslettery

2. Představení
Jan Baštýř
CTO, Targito.com
Jaroslav Kaucký
CMO, Digital people

3. Intro do ZOOTu
330,000 fans
fans on social media
700+ influencers
160,000 pcs.
pieces sold monthly
800,000 contacts
active mailing database contacts
50,000 orders
monthly orders
50,000+ users
users of mobile app
2,5 mil. visits
monthly visits on our web
CZECH LOVE BRAND
MASS/VALUE CUSTOMERS

4. ZOOT - výchozí stav
Rok 2022 - běžné věci zvládáme:
● máme spousty automatizací
● personalizujeme a doporučujeme produkty
● segmentujeme dle chování
● děláme brandové kampaně
● používáme další kanály
Kam se posunout dále?

5. Zákazníci jsou různí
ZOOT nemá jen jednoho
typického zákazníka

6. Marketingové persony
Sportovci
(cíl Under Armour)
Prémiové zákaznice
(podpořit loajalitu)
Slevaři
(komunikovat slevové akce)
?
(určit potenciál)

7. “Osa” marketingové komunikace
Standardní personalizace
newsletterů
Doplňování produktů a
obsahu (např. cross sell)
Automatizace na základě
chování
Kampaně pro specifické
situace (např. welcome)
Úprava komunikace dle
preferencí skupiny
Separátní kreativa, texty a
prodejní argumenty
Vlastní logika pro
automatizace, vytvořené
individuální kampaně
Na každého zákazníka
plně osobní komunikace,
dle chování a nabídky
Nutné využití AI
Technicky realizovatelné
už dnes, prakticky moc
drahé (a pomalé)
Klasické newslettery
(rozesílka na všechny)
Bez personalizace
(oslovení se nepočítá)
Jednoduché, ale stále
nejlepší ROI ze všech
kanálů

8. Marketingové persony vs. Avataři
Marketingová persona
standardní pojem z marketingu
“fiktivní profil zákazníka dle skutečných
dat a výzkumu, vytvořený za účelem
lépe porozumět a cílit na své publikum”
Avatar
Targito funkcionalita
“pomáhá sledovat (nejen) persony v
čase, analyzovat jejich chování, zachytit
trendy a lépe na ně cílit komunikaci”

9. Avataři - ukázka UI

10. “Avatar” vs klasický segment

11. Ďábel je skrytý v detailu
Příklad “Neúspěšný nakupující” za posledních 14 dní
● Segment - splňující podmínku teď, téměř nulová informační hodnota
● Avatar - kompletní historie, mohu zjistit:
○ jsou to dlouhodobě zákazníci, kteří měli předtím špatnou zkušenost?
○ zvětšuje se mi skupina “Neúspěšný nakupující”?
○ jaké značky toto nejčastěji způsobují?
○ mají zákazníci něco společného?
○ a navíc predikovat vývoj…

12. Na co nám avataři odpoví?
● Roste mi stabilně moje cílová skupina? (vývoj počtu kontaktů)
● Jak často a skrze který kanál uživatele oslovit? (chování v kanálech)
● Které značky jsou u avataru právě na vzestupu? (nákupní chování)
● Kdy se snažit postrčit uživatele k nákupu? (medián mezi nákupy)
● Jaká je optimální výše voucheru? (velikost košíku a nákupní chování)
…a na desítky dalších otázek.

13. Jaké jsou další kroky?
Nyní už jen ZOOT udělá:
● definice avatarů
● strategii pro každý avatar
● připraví grafické podklady
● upraví texty pro kampaně
● nastaví kontaktní politiku
● otestuje a spustí
A společně to oslavíme…

14. ZOOT tým
Jak velký je tým ZOOTu na e-mailing?

15. Jak určit priority?
Odpověď v datech
Datová analýza z roku 2022

16. Poznámka: Data jsou z analýzy provedené na datech do 2022.
Datová analýza - ukázka: muži vs ženy
Průměrný počet objednávek
2,55 4,75
Průměrná hodnota objednávky
1439 Kč 1165 Kč
Doba mezi objednávkami
29 dní 17 dní
LTV
3667 Kč 5532 Kč
Poznámka: Výstupy jsou z analýzy provedené na datech do roku 2022.

17. Avatar Prémiovky
● Zákaznice nakupující vybrané prémiové značky
(zjednodušeně dražší zboží)
● Cílem budování loajality pro vybrané značky
● Plně automatizovaná komunikace, včetně
reaktivace nebo úvodní komunikace dle značky
● Stále chodí i zbytek, upřednostněna ta prémiová
● Bonus: Při tvorbě avatarů často narazíte
na cross-zájmy skupin

18. Avatar Prémiovky - ukázka automatizací

19. Výsledky - klasické rozesílky
● Jiný obsah (selling points)
○ orientace na novinky
○ potlačení důležitosti slev
● Srovnání se superaktivní skupinou
○ superaktivní = lidé s OR >= 50 %
○ prémiovky 1:10 velikostí, ale 1:3 obratem
○ OR 78 % vs 28 %, CR 2.9 % vs 7.2 %
○ prémiovky mají CTR 26 % (skoro teritorium košíku)

20. Výsledky - automatizace a srovnání s kontrolní skupinou
● Podobné výsledky v
automatizacích
● Příklad: Kampaň “Sleva
v oblíbené značce”
● Kontrolní skupina
○ stejná definice jako avatar (aktivita, množství nákupů, obrat)
○ pouze nenakupují prémiové značky = nebyly v avataru
● Nárůst z 59 % obratu kontrolní skupiny na 73 % za 6 měsíců

21. Důležitost omnichannelu & proaktivita
● Jsme na E-mail restartu, ale…
○ nejde jen o e-mail
○ otevírá možnost proaktivní strategie
● Predikce - cílené rozšiřování avatarů
○ “zjemnit podmínky” - potenciálové automaticky osloveni v 1/3 případů
○ machine learning - predikce VIP s přesností 91 %

22. Funguje to?
● Veškeré metriky ukazují, že to dává smysl
● I ten selský rozum to potvrzuje
(pokud nevěříte datům 🙂)
● A i odborná porota - 3. místo:
Spotřební a rychloobrátkové zboží

23. Další avataři
Výsledky dobré…
… ale

24. Náročnost přípravy
Je jedno jak jste velcí, problémy jsou stále stejné…

25. AI tvorba newsletterů
● Targito AI dokáže připravit kompletní newsletter
● Zvládne plnohodnotnou přípravu:
○ vybrat téma dle cílové skupiny a určit obsah
○ využít data o zájmech, prodejnosti, oblíbenosti, atd.
○ zahrnout sezónnost nebo dostupnost produktů
○ dodržet business pravidla, použít ML modely, wishlist
○ obsah seskupit do logických celků, napsat texty
○ vygenerovat doprovodnou grafiku
● Více detailů na E-mail Date #1
○ prezentace k dispozici na https://www.emaildate.cz/

26. Šetří AI čas?
● Kolik se v průměru ušetří?
○ plánování: 15 minut
○ zadání úkolu, account: 15 minut
○ copywriting: 20 minut
○ grafika: 30 minut
○ skládání newsletteru: 30 minut
● V průměru jde o cca 2 hodiny na CZ rozesílku
● Nejde o snižování nákladů, ale především umožnění dalších aktivit

27. Srovnání výkonu AI a ručních rozesílek
● Disclaimer
○ ZOOT má velké výkyvy ve výkonnosti rozesílek (především Click Rate)
○ čísla brát s rezervou (nejedná se o přímé A/B testy)
● Open rate
○ srovnatelné, pokles v rámci statistické chyby
○ 97 % naplněné výkonnosti AI vs 99 % (reálně jde cca o -0,5 % OR)
● Click rate
○ celkový pokles výkonnosti, ale nárůst v proklicích na produkty
○ závislé na tématu a nabídnuté hlavní slevě
○ rozdíl především v grafických bannerech

28. Srovnání výkonu - pozitiva / negativa
● Na který banner spíše kliknete?
AI rozesílky
57 % prokliků na produkty
43 % na CTA a bannery
Ruční rozesílky
45 % prokliků na produkty
55 % na CTA a bannery
vs
vs

29. Do třetice všeho dobrého
Díky AI jsme:
● snížili čas přípravy
newsletteru o 2 hodiny
● udrželi výkonnost
● připraveni na budoucnost
(pozor: bez dat to nejde)
a dostali další 3. místo v kategorii Využití umělé inteligence…

30. Naše práce nekončí… ale přednáška ano
Děkujeme za pozornost
Případové studie ke stažení:
Jaroslav Kaucký Jan Baštýř
jaroslav.kaucky@digitalpeople.cz jan.bastyr@targito.com