Стратегия персонализации магазинаКак, когда и зачем?Николай Хлебинский, Retail Rocket

Что такое персонализация?

Примеры из жизни:

Не персонализация Персонализация

Персонализация = уникальная версия сайта для каждого пользователя

1. Сбор информации о пользователях и их поведении на сайте магазина.

2. Анализ поведения и товарной матрицы.

3. Формирование персонального контента.

1

2

3

Как работают системы персонализации?

Как это выглядит внутри?

Вызовы:

• Сбор данных• Хранение данных• Вычисления• Инкрементальность• Поддержка

Какие данные анализируются?

Поведение

+ Действия на сайте

+ Контекст пользователя

+ Долгосрочные интересы

+ Характеристики пользователя

+ Данные третьей стороны

Товарная матрица

+ Характеристики товаров

+ Бренды

+ Цены

+ Товарные категории

Как давно вы смотрели в Google Analytics?

Как использовать результаты анализа данных?

На сайте

+ Главная страница

+ Страница категорий

+ Корзина

+ Новинки

+ Распродажи

+ Поиск

+ Личный кабинет

+ 404

Email

+ Регулярные рассылки

+ Триггерные рассылки

– Ретаргетинг визита

– Брошенная корзина

– Пост-транзакционное письмо

– Следующая наиболее вероятная покупка

…и еще около 10 сценариев.

Кейс Enter: регулярная рассылка

+ Персональные рекомендации

+ Open Rate 66,4%

+ CTR 29,5%

+ Conversion Rate 4,89%

еNOT BAD

Примеры триггерных рассылок

Что такое Retail Rocket?

+ Товарные рекомендации для сайта

+ Система real-time персонализации

+ Система триггерных сообщений (email, display, sms, crm и т.д.)

Платформа персонализации маркетинга в Ecommerce

+ 70 миллионов уникальных пользователей в месяц

+ Аналитический кластер из 40 серверов

+ 350 тысяч внешних запросов в минуту

+ 4GB сырых данных для анализа… В час!

В цифрах:

Когда и как стоит заняться персонализацией+ Высокая экспертиза в бизнесе

- Низкая экспертиза в бизнесе

+ Высокая экспертиза в IT- Низкая экспертиза в IT

Типовые решения (внешние!)

+ кастомизация

Только типовые решения Ахтунг!

Высокая кастомизация или собственные решения

Подводные камни при внедрении

– Холодный старт :(

– Инженерные задачи :(

– Организация работы над проектом :(

– Аналитика :(

Подводные камни: холодный старт

4/4/1

3

4/6/1

3

4/8/1

3

4/10/1

3

4/12/1

3

4/14/1

3

4/16/1

3

4/18/1

3

4/20/1

3

4/22/1

3

4/24/1

3

4/26/1

30

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

Average Order ValueMoving average (Average Order Value)

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 370%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

% обучения одного из алгоритмов

Эффективность зависит от обучения

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Подводные камни: инженерные задачи :(Реальность:

Подводные камни: управление проектом

+ Менеджер проекта решает административные вопросы

+ Менеджер продукта (со стороны клиента) управляет внедрением

+ Разработчик со стороны клиента на прямой связи

Как нужно:

+ Лицо, принимающее решение, не участвует в проекте

+ Менеджер проекта не разбирается в продукте

+ Разработчик не следует инструкциям

Как обычно (не повторяйте дома):

Подводные камни: аналитика :(

Кейс (по данным независимого А/Б теста):

+ Конверсия +8%

+ Средний чек +0,4%

+ Выручка +9%

Реальность:

Это того стоит!

Результаты внедрения Retail Rocket по отраслям

И это только за счет изменений на сайте!

Спасибо за внимание!

Николай Хлебинский, Retail Rocketnh@retailrocket.ru

Еще больше интересного на http://retailrocket.ru