Использование больших данных в интернет-ритейле

Павел Алёшин, руководитель Яндекс.Маркета

3

Поговорим про:• Построение РК на основе потребительского

поведения,

• Персонализацию,

• User journey,

• Связанные покупки и товарные рекомендации,

• Регулярные покупки.

Построение РК на основе потребительского поведения

Аналитика и Wordstat

Крипта

Помечать пользователя и настраивать ретаргетинг

4

Как это работает

5

Поведенческие данные

Данные о продажах

Демографические данные

Социальные данные

YaCRM

Динамические кампании персонально для каждого пользователя

Персонализация

Персонализация — это ответы на вопросы:

8

Что?

Кому?

Как?

Когда?

Персонализация нужна для:

Построения системы взаимодействия с пользователем на всех этапах воронки продаж

Оптимизации расходов на привлечение и удержание пользователей

Эффективного распределения маркетингового бюджета

Автоматизации взаимодействия с пользователем

9

Когда?

В процессе смены потребительского поведения

11

Номера покупок

Дней между соседними покупками

Средний интервал между покупками

Превышает ли интервал среднюю величину

№1-№2 90 90 Нет (90=90)

№2-№3 60 (90+60)/2 = 75 Нет (60<90)

№3-№4 30 (90+60+30)/3 = 60 Нет (30<75)

№4-№5 60 (90+60+30+60)/4 = 60 Нет (60=60)

№5-№6 90 330/5 = 66 Да! (90>60)

№6-№7 120 450/6 = 75 Да! (120>66)

№7-№8 150 600/7 = 85,7 Да! (150>75)

Вовремя напомнить, что пора купить:

Линзы

Лекарства

Корм для кошки

Кассету для фильтра воды

Продукты

12

Как?

Знакомство с пользователем

14

Включаем welcome-рассылку

Не прочитал X писем на протяжении Y дней

15

Включаем ретаргетинг с персональным предложением

Если нет реакции на рассылку - включать дополнительные мощности

16

Реактивация

Пример рассылки (реактивация)

17

Кому и что?

19

Лучшие клиенты

С наибольшим потенциалом

Новые клиентыБывшие новые клиенты

Бывшие лучшие клиенты

361-450 271-360 181-270 121-180 91-120 61-90 31-60 0 - 30

1

2

3

4

5

Собирать информацию,

welcome-серия рассылокВернуть, дать скидку

Получить обратную связь,

исправиться VIP-сервис, подарки

Исследовать,

персонализировать

Дни

Покупки

User journey

Управление жизненным циклом

Предсказывает вероятность оттока пользователя и автоматически стартует кампании по возврату, снижая отток

Связанные покупки и

товарные рекомендации

Зачем нужны товарные рекомендации?

23

Типичный пример — сопутствующие товары

24

Или когда холодильник - не просто холодильник

25

Анализировать, что пользователи покупают в одной корзине

26

Как реализовать систему рекомендаций?

Настроить соответствие вручную (item to item)

Самим разработать софт (как ozon.ru)

Обратиться в компании, специализирующиеся на рекомендательных сервисах (Yandex Data Factory)

27

Вопросы?

Павел Алёшин

Контакты

+7 495 739-70-00

adv@yandex-team.ru