YaC/m 2014: методы обработки данных в электронной торговле

Послеобеденную часть конференции YaC/m 2014, проходившей в Москве 5 июня 2014 года, продолжила Анна Ская. Она представила очень интересный кейс по анализу покупателей в магазине, который позволил покупать рекламу, точно нацеленную на тех, кто похож на покупателей.

По словам Анны, особенное внимание надо уделить показам рекламы тем, кто похож на самых выгодных для магазина покупателей.

Однако демографические данные - это далеко не вся информация которая необходима продавцу. Важно учитывать весь спектр данных о покупателе: какие люди его окружают, где и кем он работает, есть ли у пользователя семья и т.д.

Не менее важно понимать, как конкретный человек пришел на сайт, и что именно он ищет. Зная, как вы ведете себя в сети, производитель сможет определить, купите ли вы его продукт или нет.

Прогнозный анализ позволяет учесть всю совокупность данных о пользователях. Менее, чем за 1 минуту пребывания на сайте данные улучшают качество прогнозирования примерно на 300% по сравнению с использованием только 1-st party data.

Алексей Иванов из агентства ISEE Marketing предложил задуматься, а точно ли продающей компании нужы все эти замечательные возможности.

Возможности Big Data безграничны и удивительны, но помогут ли они вашему бизнесу?

Важно задуматься над тем, правильно ли вы понимаете, почему потенциальный клиент не купил тот или иной товар. Это позволит представителю e-commerce отвечать именно на возражения клиента, а не бомбардировать его повтором все того же предложения.

Все-таки автоматизация ретаргетинга и оптимизация рекламных кампаний может оказаться очень навязчивой и раздражающей, а большой выгоды не принесет. Гораздо более важно и выгодно для бизнеса - понять клиента, чем соотнести автоматически, что покупатели палаток часто приобретают также и самогонные аппараты.

В заключение Алексей добавил, что у подавляющего числа магазинов нужных данных недостаточно, и надо очень аккуратно относиться к новым предложениям и технологиям, даже если разработчикам и интересно что-то узнать о людях по данным.

Роман Прохоров из e-Analyzer рассказал, что при определении цены нужно предложить не столько самую низкую цену на рынке, сколько самую конкурентную ставку в своем сегменте.

Не секрет, что маркетолог всегда ограничен в возможностях, так как не может управлять ценой. По каждому из товаром цена может меняться ежедневно. Первый шаг к автоматизации заключается в автоматизации ценообразования.

Если же издержки компании очень низки, то не нужно «убивать» рынок, можно подстроиться под конкурентов и сделать цену лишь чуть ниже, чем у остальных, получив еще больше прибыли.

Подстраивая цены под агрегаторы магазинов, выбор в которых идет по цене, вы рискуете серьезно недополучить прибыль из других каналов привлечения клиентов. В данный момент это решаемая проблема - можно предложить на разные каналы разные цены, а покупатель даже не поймет, что он сравнивает цены, фактически, одного продавца.

Интересные возможности появляются и при работе в нескольких регионах.

Точно так же, как и Алексей Иванов, Роман предостерег от выводов на основе не полных или единичных данных, а так же выразил надежду на то, что стандартизация артикулов будет охватывать все больше отраслей.

Позже на дискуссионной панели докладчики обсудили, кому нужно внедрять новые технологии в первую очередь.

Прежде, чем принимать решение о внедрении новых технологий, важно понять, для чего это необходимо бизнесу. Сначала нужно считать эффективность на каждом этапе воронки, и только потом внедрять волшебные способы увеличения продаж. Если можно хорошо и выгодно сделать вручную - надо делать именно так, и не тратить силы, деньги и время на автоматизацию. А уж человеческое общение вообще никак не автоматизировать!

Тем не менее, для многих клиентов именно математический анализ на первый взгляд не связанных между собой параметров помогает и определить качество трафика, и увеличить прибыль. Главное, четко понимать, кто именно ваш клиент. Похожих можно искать вручную, можно при помощи машинного обучения, но надо знать, на кого именно похожими должны быть клиенты. Как именно работает «черный ящик» в данном случае, понимать не обязательно. Главное, чтобы он работал.

Вообще не важно, как именно представитель бизнеса доставляет сообщение пользователю, гораздо более важным является содержание сообщения. Будет ли оно написано на бумаге и отправлено по почте или показано в интернете в виде баннера - на результат не влияет.

Завершая дискуссию, участники сошлись в мнении, что проблема идентификации одного и того же пользователя с разных устройств пока полностью не решена. Однако подстраиваться под устройство, с которого человек заходит на сайт, стоит уже сейчас. Также полезно подумать о том, почему ваш сайт понадобился именно пользователю мобильного телефона.

Репутация в сети. Коротко о SERM

Рассказывая про управление репутацией в поиске, спрячусь за NDA, поэтому все примеры будут носить обезличенный характер...

Сайт через суд

Как известно, на ошибках учатся. Однако, ошибки ошибкам рознь...

YaC/m 2014: анализ поведения пользователей

Вечернюю часть конференции YaC/m 2014, которая проходила в Москве 5 июня 2014 года, открыл Роман Нестер из компании RuTarget

YaC/m 2014: анализ Big Data и персонализация в электронной коммерции

5 июня 2014 года в Москве состоялась вторая конференция Яндекса YaC/m, посвященная маркетинговым технологиям, аналитике и работе с данными в электронной коммерции

YaC/m 2014: новые возможности для интернет-магазинов от улучшенного Яндекс.Маркета

5 июня 2014 года в Москве состоялась вторая конференция Яндекса YaC/m, посвященная маркетинговым технологиям, аналитике и работе с данными в электронной коммерции

Аджит Сидавасан на SMX London 2014: «Анализ данных во благо маркетинга»

13 и 14 мая в Лондоне в Конференц-Центре ФК «Челси» проходит одна из ключевых конференций серии SMX - Search Marketing Expo London 2014