Презентация на тему Артем Казаков, retail rocket

Система real-time персонализации
+ Система триггерной коммуникации (email, display, sms,

crm и т.д.)

Платформа персонализации интернет-магазина

+ 90 миллионов уникальных пользователей в месяц
+ Аналитический кластер из 70 серверов
+ 360 тысяч внешних запросов в минуту
+ 6GB сырых данных для анализа… В час!

В цифрах:

и их поведении на сайте магазина.
2. Мощный аналитический аппарат

превращает огромное количество данных в рекомендации.
3. Персональные рекомендации через виджеты или серверный API размещаются на сайте магазина, в персональных email-сообщениях, в CRM у операторов колл-центра и в любых других каналах коммуникации. Система постоянно самообучается и увеличивает эффективность.

Мы используем сложную big data модель для формирования товарных рекомендаций

Рекомендации - это 38% добавлений в корзину всего интернет-магазина

(Ozon.ru)
+ We got 67% increase in recommended product sales (Columbia sportswear)
+ 35% of Amazon’s sales are made through recommendations (Amazon.com)

Результаты внедрения рекомендаций на сайт

всех!

одних и тех же местах видят одинаковые предложения. Пример, когда

это не так:

Содержание блока будет меняться в зависимости от состава корзины

Персонализация интернет-магазина – это изменение сайта (дизайна,

товарных предложений, цен, контента и т.д.) на основе анализа данных о пользователе.

топ-200 (28%) используют систему, позиционирующуюся как «система персонализации».

+ 3 магазина имеют серьезные внутренние разработки (Lamoda, Wikimart, Ozon)
+ Менее 7% магазинов из топ-200 имеют признаки персонализации сайта :(

Разделы новинок, акций, распродаж
+ Страница категории
+ Сервисные страницы (личный

кабинет, 404 и т.д.)

lamoda.ru)

(petshop.ru, re-store.ru)

(enter.ru, tehnosila.ru)

умолчанию на главной Озона
показываются бестселлеры из самых популярных категорий (книги, электроники,

детство)

Если посмотреть какой-нибудь товар – главная страница перестроится.

Заходим в карточку планшета, возвращаемся на главную…

вся главная страница в планшетах.
Большая часть посетителей главной страницы

– повторные, по ним уже есть накопленная история! Нужно ее использовать.

страница для нового пользователя

Та же страница для интересовавшегося телевизорами

Полностью

повторили механику главной страницы Ozon.ru, получили 8,5% к выручке! Подробное описание кейса: http://bit.ly/retail-rocket-dostavka

книги из наиболее интересных пользователю категорий.
Рост конверсии по сегменту посещающих

главную страницу – 23,6%

Данных о клиенте.
+ Релевантных поводов для коммуникации.
Автоматизированные письма, отправляемые

на основе

+ Дожимать до продажи.
+ Генерировать повторные продажи.
+ Настроить один раз и получать доход.
+ Покрыть максимум базы триггерами.

Задачи:

с сайта пользователь получает:

получает:

в зависимости от этапа воронки продаж, на котором остановился

посетитель. Крупнее: bit.ly/email-trigger

изначально были реализованы следующие сценарии:
– Ретаргетинг просмотренных товаров (брошенный

просмотр).
– Брошенная корзина.
– Пост-транзакционные письма.
– Следующая вероятная покупка» («Next Best Offer»).
– Цепочки писем-напоминаний (follow-up письма).

Полное описание кейса: bit.ly/case-hoff-triggers

рассылкой по остальным подписчикам:

персонализация через сутки работает в 2 раза хуже.

+ Среднее распределение времени от захода на сайт до оформления заказа:

в рознице совершаются с картой лояльности, к которой привязан

email
– Информация о таких заказах поступает в Retail Rocket
– Retail Rocket генерирует персональные рекомендации товаров из интернет-магазина:

+ Предложение сопутствующих товаров к текущей покупке + Предложение на основе прогноза следующей наиболее вероятной покупки (Next Best Offer) + Новинки и популярные товары из наиболее интересных пользователю категорий + Регулярные предложения товаров повторного спроса

Полное описание кейса http://bit.ly/omni-channel-email-case

offline розницы уходит не в online

конкурента, а делает заказ на сайте бренда и выбирает самовывоз в том же магазине,
где покупал изначально
2. В среднем, 15% – 20% offline заказов переводится в ваш Ecommerce в виде посетителей 3. Около 30% этого трафика – новые посетители (по данным Google Analytics)
4. Этот трафик конвертируется в заказы
с коэффициентом ~2% (last click) и ~5% (post click)

5. Растет доля повторных покупок, Life Time Value и другие ключевые для бизнес метрики.

РЕЗУЛЬТАТ