Презентация в рамках мероприятия "E-commerce. Как заработать на данных?", организованного компанией АНАЛИТИКА ПЛЮС при поддержке Tableau Software

1. Веб-данные для
повышения
эффективности
маркетинга
Климент Мерзляков
26.11.2015

2. GOOGLE BIGQUERY В СИСТЕМЕ ВЕБ-АНАЛИТИКИ
2
Streaming

3. CASE 1: РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА
3
– Apriori
– Collaborative filtering
– SVD
– методы SNA
Исходные данные
1. 2.
Слабые связи Банальные правила
VS

4. CASE 1: РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА (РЕШЕНИЕ)
4
 Изменить текущую каталогизацию
 Автоматизировано выявить небольшие группы схожих товаров – метапозиции
Как? На основе просмотров!
12 500 SKU 800 категорий
2 000 метапозиций
Рост конверсии на 2,3%
Рост CTR в 3 раза!

5. CASE 2: ВЫЯВЛЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА / ЗЛОУПОТРЕБЛЕНИЙ
5
= 100 клиентов
Y =
𝑿
𝟏
𝟐 𝑵
Ограничения на механику акции
N новых клиентов
X рублей затрат
Y =
𝑿
𝑵
стоимость привлечения
½ N новых клиентов

6. CASE 3: E-mail targeting
6
Исторические покупки
Фактический интерес сейчас
Open Rate 1,5 раза
CTR 1,3 раза
Conversion 3 раза

7. CASE 4: КАЧЕСТВО ПОИСКА И ФУНКЦИОНАЛ САЙТА
7
Метрика оценки поиска
+ 10 минут
Успешный поиск: товар / корзина / закладки / сравнение
Неуспешный поиск: повторный поиск / ушёл с выдачи
57%
43%
Неуспешный поиск
Успешный поиск
Неуспешный поиск: 260 рублей на искавшего
Успешный поиск: 1 100 рублей на искавшего

8. CASE 4: КАЧЕСТВО ПОИСКА И ФУНКЦИОНАЛ САЙТА
8
Недополучение выручки 40%

9. 9
Спасибо за внимание!