×
Россия +7 (495) 139-20-33

Персонализация интернет-магазина: практические кейсы и взгляд в будущее

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
1 9089

Рынок электронной торговли сильно перегрет. Найти нишу, где можно стать прибыльным только за счет настройки performance-инструментов практически невозможно. Чтобы двигаться дальше, надо решить две задачи: снова научиться видеть человека по ту сторону экрана и удовлетворять его потребности.

Мы не заметили, как наши покупатели превратились в когорты и куки, и не осознаем, как агрессивно ведем себя: врываемся в персональное пространство и заваливаем не всегда нужной информацией.

В Quelle мы давно поняли, что выйти на следующий уровень эффективности можно только по-новому взаимодействуя с покупателем – становясь полезными, работая на доверие и говоря на одном языке. Так трендовое слово «персонализация» закрепилось в ежедневных рабочих диалогах.

В основе персонализации лежит глубокое понимание потребителя. Мы ищем возможности прийти к нему в самый подходящий момент с лучшим, решающим его проблемы предложением. Персонализация перестала быть роскошью. Она необходима и доступна.

Данные как основа персонализации

Фундамент для персонализации – данные о пользователе. В последние годы появилось так много маркетинговых каналов, что и получаемых от них данных стало в разы больше.

У нас появилась задача – найти инструмент, который позволил бы не просто собирать все данные о пользователе в один профиль, но выстроить на их основе полноценную омниканальную персонализацию. И желательно работающую в режиме реального времени.

Мы перебрали разные комбинации известных решений, но складывалось впечатление, что каждое из них имеет существенные ограничения. Например, CRM-система хранит данные только об идентифицированных покупателях. В ней нет информации по анонимным пользователям и нет интеграции с внешней средой. Тег-менеджмент системы позволяют отслеживать поведение людей на сайте и отправлять данные в сторонние системы, но не хранят их. К тому же, ручная настройка каждого сервиса через теги требует много времени. Не говорю уже о сторонних DMP и костыльных хранилищах на серверах.

В итоге мы построили всю систему работы с данными на базе Customer Data Platform (CDP). Такая платформа подключается к сайту через единый API и позволяет собирать данные в едином формате из абсолютно всех источников в Google BigQuery. Главное – мы можем в реальном времени отправлять нужные для персонализации данные в рекламные каналы и сервисы.

Customer Data Platform.png

Когда мы разобрались со сбором данных и платформой, появились ответы на вопросы: кто наш пользователь, что он искал на сайте, что его смутило, почему не купил.

Люди не одинаковые. Один купил бы и без скидки, но запутался в формах чекаута и психанул. Другой не понял, есть ли доставка в Мытищи или нет. Кто-то вообще заходит на сайт пятый раз за месяц, смотрит один и тот же товар и явно ждёт акций.

Благодаря CDP мы с каждым из них можем построить персонализированную коммуникацию на сайте и в рекламе.

Персонализация на сайте: помочь купить тем, кто уже пришел в магазин

Почти все научились делать удобные сайты и понятные интерфейсы. Однако в среднем по рынку конверсия не превышает 1%. То есть из сотни человек, пришедших на сайт, покупает в лучшем случае один.

Наша задача – повышать конверсию и приводить к покупке тех, кто по разным причинам оказался в середине воронки. Заинтересованы, но еще не купили. Таких пользователей порядка 50%.

В Quelle этим занималась CRM-команда. Кроме регулярного анализа поведенческих данных, ребята также работали с обратной связью от кол-центра. Так появлялись инсайты, под каждый из которых разрабатывалась предполагаемое решение – гипотеза. Мы тестировали гипотезы и в случае успеха запускали кампанию на всех пользователей, которые ведут себя идентично.

Рассмотрим, как это работает.

1. Мы проанализировали данные и увидели, что каждый месяц у нас набирается порядка 30 000 человек, которые постоянно заходят на сайт (более трех раз в месяц), но так и не покупают. По нашим предположениям, слишком высок барьер первой покупки.

Из опыта мы знаем, что преодолевать подобные барьеры помогает финансовая мотивация. Именно поэтому в нашу бизнес-модель зашита продвинутая скидочная система. Проблема в том, что пользователь, которому скидка нужна для принятия решения, не всегда вовремя ее видит. Мы решили это исправить.

Предложение скидки на первую покупку для сегмента, которому скидка необходима для принятия решения.png

Предложение скидки на первую покупку для сегмента, которому скидка необходима для принятия решения

Для быстрой проверки гипотезы запустили соответствующий A/B-тест на платформе персонализации. Половине сегмента мы показывали наше предложение, другой половине – нет.

Эксперимент длился 22 дня, и за это время через него прошли более 21 000 человек. Прирост конверсии составил 12%.

2. Другой инсайт обнаружили благодаря обратной связи. Оказывается, многие покупатели высказывают недовольство или досаду, потому что интересовались товаром и не успели купить его: закончился на складе. Только представьте девушку, которая в течение недели каждый день смотрит на сайте одну и ту же курточку, изучила все фото и размеры, наконец, решилась на покупку, но товара больше нет в наличии. Конечно, она позвонит и скажет нам, что думает по этому поводу.

Мы решили посмотреть, сколько людей ведут себя на сайте похожим образом. Выяснили, что их порядка 65 000 в месяц.

Чтобы снизить негатив и ускорить принятие решения по товарам, количество которых на складе ограничено, мы решили прямо на карточке сообщать пользователю, что товар скоро закончится. В отличие от многочисленных магазинов, которые показывают подобное сообщение всем подряд, мы действительно используем в подобных кампаниях информацию о складских остатках.

Сообщение об ограниченном количестве товара на складе.png

Сообщение об ограниченном количестве товара на складе

A/B-тест набрал статистическую значимость за 13 дней. Конверсия увеличилась на 8%.

3. Всю воронку проходят люди, которые действительно хотят купить. Они пришли на сайт, изучили каталог и карточку товара, ознакомились с условиями оплаты и доставки, заполнили все формы. Однако мы видим, что 22 000 человек в месяц уходят с последнего этапа – подтверждение заказа – с чеком более 3000 рублей. Срабатывает классическое сомнение в последний момент: может, я делаю ошибку и не стоит покупать.

Эти люди максимально мотивированы купить прямо сейчас, и надо лишь аккуратно подтолкнуть их к последнему шагу. Для этого мы снова делаем акцент на персональной скидке и показываем ее нужным пользователям в нужный момент.

Предложение скидки для сегмента, который покидает сайт на чекауте   Предложение скидки для сегмента, который покидает сайт на чекауте

Предложение скидки для сегмента, который покидает сайт на чекауте

На чекауте такая кампания увеличила конверсию еще на 4%.

Персонализация в рекламных каналах

Поведенческие данные могут значительно повысить эффективность не только на сайте, но и в других рекламных каналах.

Представим, что человек все-таки уходит с чекаута, оставляя корзину с высоким чеком. Намерение покупки было столь высоким, что имеет смысл вернуть пользователя. Обычно это делают с помощью рассылки. CDP же позволяет в реальном времени отправить соответствующий сегмент во все рекламные каналы.

Стратегии коммуникации могут быть разными. Еще один пример. Мы проанализировали данные о покупках и выделили два сегмента пользователей. Первые покупают много товаров со скидками, а вторые почти всегда игнорируют скидки и покупают новинки.

Когда пользователь оказывается на сайте, система в реальном времени определяет его принадлежность к одному из сегментов по заданным параметрам. Мы отправляем данные об этом пользователе в рекламные каналы. Например, в социальные сети, ретаргетинг или контекст. Любителям скидок показываем сообщения о скидках. Тем, кто предпочитает новинки, рассказываем о новых коллекциях.

Подобные стратегии позволяют построить персонализированную коммуникацию с пользователем за пределами сайта и работают эффективнее стандартных таргетингов рекламных систем.

Машина vs Человек: кто будет отвечать за персонализацию в будущем

Продвинутый уровень персонализации связан с машинным обучением. Система обучается на больших данных и сама определяет, кто с высокой вероятностью станет покупателем и на ком бюджет лучше сэкономить.

Человек не в состоянии конкурировать с машиной в скорости и объемах обработки данных. И в ближайшем будущем мы придем к глубокой автоматизации. Однако есть вещи, которые, на мой взгляд, машина не может знать.

Я всегда был убежден, что в рассылках работает только ценовое преимущество. Казалось бы: красивое платье, низкая цена – покупай прямо в письме. Эксперимент показал, что пользователь на этом шаге моментально отваливается. Если же цена не указана, он переходит из письма на сайт и там покупает. Независимо друг от друга такой тест запустили мы и наши партнеры по email-рассылкам. Результат получили идентичный.

В другой раз мы поставили в триггеры фото сотрудников интернет-магазина. Представьте: женские трусики, а рядом моя фотография, должность и реплика «Ваш выбор мне нравится больше!». Получилось смешно, а конверсия у этого креатива оказалась в два раза выше обычной.

Как машина придумает такие гипотезы? Может ли она решать сложные поведенческие задачи? Например, заранее рассчитать сумасшедший спрос на спиннеры. Или предугадать, что все побегут в магазины за платьем с дыркой на попе как у Ким Кардашьян.

С этой ролью справится только человек. Он будет отвечать за стратегию, объяснять поведение людей – своих покупателей – и выстраивать с ними человеческие взаимоотношения. Машины помогут делать это быстро и с максимальной точностью. 

(Голосов: 5, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Ане Макаровой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Марина Колесник
    12
    комментариев
    0
    читателей
    Марина Колесник
    больше года назад
    Спасибо! Фундаментальная статья, реально полезного много. Забираю себе в закладочки, а в ответ могу поделиться вот таким материалом: socialair.ru/articles/strategy-promotion-online-shop/ Это о продвижении Инет магазина. Хорошие советы, мне помогли. Особенно новичкам полезно узнать
    -
    0
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
#SEOnews14: мы празднуем – вы получаете подарки!
Анна Макарова
0
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Гость, добрый день! С победителями мы связывались сразу после розыгрыша. Если мы вам не написали, значит, ваш номер не выпал. Но не расстраивайтесь, у нас обязательно будут новые розыгрыши!
Что скрывает «Прогноз бюджета Яндекс.Директ»?
Михаил Мухин
9
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Михаил Мухин - Дожидаться 100 попыток не будем - не дождемся :) Подведем итоги и опубликуем решение 13 Декабря
Как ускорить сайт на WordPress, чтобы получить 100/100 в Google PageSpeed Insights
Георгий
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Георгий - Все что рекомендуется в этой статье есть у w.tools. Ни разу не пожалел что подключился. Своя CDN сеть, кеш статики и динамики, минификация js\css и кешируемого html, оптимизация всех типов картинок и еще куча всего полезного. Сайт летает и я не знаю проблем. Могу рекомендовать от души.
Война с дубликатами. Как нужно и как не нужно канонизировать URL
Ann Yaroshenko
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Ann Yaroshenko - Дмитрий, добрый день! Если вы проставили на странице с автозапчастями rel=canonical ( а я вижу в коде, что не проставили) или в HTTP хедере, то бот, как правило: выберит ту страницу главной, которую вы указали в rel=canonical ссылке. Eсли же вы этого не сделали, то бот сам выберит оригинал (алгоритмы, по которым бот это делает, скрыты Googl-ом)
«Аудит, чтобы ты заплакала…», или Что делать, когда получил сторонний аудит сайта
Евгений
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Евгений - Воообще, на самом деле здесь двоякое впечатление от таких аудитов. Конечно, для полного глубокого анализа и подготовки рекомендаций по сайту - нужны доступы к системам аналитики и инструментам вебмастера. Но если оценивать подобные аудиты с точки зрения чистого SEO (которое все больше и больше становится лишь малой частью digital-маркетинга, лишь одним из каналов) - они имеют место быть. Но с оговоркой, что они сделаны с учетом анализа конкурентов/отрасли. Современные инструменты и алгоритмы позволяют делать это маркетологам в автоматическом режиме, и даже давать рекомендации - возможностями машинного обучения уже никого не удивишь. Да, полное перечисление "мифического" списка ошибок, построенного по предикативным правилам, да еще и с учетом устаревших особенностей ПС - это явный признак некачественного аудита. В первую очередь потому, что эти "ошибки" следует рассматривать в качестве рекомендаций от ПС (как и говорится в справочнике вебмастера у Яндекса/Google). Однако если эти данные даются с отсылкой на данные о конкурентах, об отрасли, используются методы ML и Natural language processing для обработки исходных данных, кластеризации запросов, классификации страниц/запросов/сайтов, определения структуры документа - такие отчеты имеют право на существование. Но ключевым моментом является то, что подобные инструменты достаточно сложны в разработке, а значит требуют квалифицированных специалистов для их разработки. Которых просто нет у студий рассылающих подобные "сео отчеты". Подобные отчеты по "ошибках" тоже неплохой источник информации, но лишь на 0 этапе анализа сайта. И в принципе, теоретически, возможно почти полное составление "хороших аудитов" без участия маркетолога, на основе лишь открытых данных сайта/внешних источников, но только при соответствующем применении всех современных возможностей анализа данных и рекомендательных систем. И в любом случае подобный "хороший отчет" требует конечного заключения от эксперта.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
BDD 2019: Как перестать убивать время на сбор и обработку тонны данных для SEO-аудита
Kosta Bankovski
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Kosta Bankovski - Спасибо за приятные слова! Буду и дальше делиться наработками ;)
Как провести анализ содержания страниц товаров и категорий
Никита Седнин
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Никита Седнин - Спасибо!
Как вывести сайт в ТОП 10 Google в 2019 году
Ирина
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Ирина - Работают. Как естественные, так и закупные. >Мои сайты в первую очередь заточены на яндекс Соболезную. >Насколько поисковые алгоритмы с гугловскими у него. Разница в 10 лет. Вон в Яше все долбят на ключи, на вхождения и прочий трэш из древностей. А у Гугла, вон почитайте про eat, ymyl Не все понятно но спасибо за ответы. Я так понимаю что с ссылками деть никто точно не знает) Ну это и хорошо вообщем. Самому разбираться как то интересней. Но не всегда. Есть к примеру 2captcha.com/ru и на него 100к ссылок есть. Ну а смысл какой?
Как я пытался купить CRM-систему, но мне ее поленились продать
Kristina
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Kristina - Очень рекомендую CRM-систему польской фирмы Firmao. Все функции настраиваются в соответствии с индивидуальным потребностям компании! Советую попробовать бесплатную демо-версию, чтобы попробовать все необходимые функции, без лишних кнопок и траты дополнительных финансов! :) Сайт: firmao.ru/info
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
360
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
107
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
79
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!