big data panel discussion at "e-commerce in ukraine" section at idcee 2014 (by osd group)
DESCRIPTION
Big Data panel discussion at "E-commerce in Ukraine" section at IDCEE 2014 (by OSD Group)TRANSCRIPT
ПЛАН
• Чего хочет бизнес?
• С чего начать?
• RF сегментация
• Триггерная коммуникация
• Персонализация
• bigData для мультиканальных продаж
• Ошибки сбора bigData
• Особенности обработки bigData
• Правильное проведение AB тестов
Чего хочет бизнес?
Бизнес хочет роста продаж
Продажи
ARPU *
# клиентов
цель факторы
1-го уровня
Как наращивать продажи?
* Average Revenue per User, средний доход на одного клиента
Как наращивать ARPU?
AOV **
факторы
2-го уровня
факторы
3-го уровня
* Average Revenue per User, средний доход на одного клиента
** Average Order Value, средний чек заказа
*** Average Product Price, средняя цена товара
# заказов
на
клиента
ARPU *
APP ***
# продуктов
на заказ
# клиентов
@старички
@новички
программа удержания
клиентский сервис
бюджет
микс каналов
CAC *
факторы 3-го уровня
Как наращивать клиентов?
* Customer Acquisition Cost, цена привлечения клиента
ARPU *
# клиентов
AOV **
# заказов на
клиента # продуктов
на заказ
цель факторы
1-го уровня факторы
2-го уровня факторы
3-го уровня
@старички
@новички
бюджет
микс
каналов
CAC ****
программа
удержания
клиентский
сервис
APP ***
Продажи
Карта роста для бизнеса
* Average Revenue per User, средний доход на одного клиента
** Average Order Value, средний чек заказа
*** Average Product Price, средняя цена товара
**** Customer Acquisition Cost, цена привлечения клиента
С чего начать?
Что о клиенте надо знать?
● Какие клиенты нужны, а от каких только проблемы
● Кому предлагать купить, а кому не мешать купить
● Когда можно побеспокоить клиента
● Что показать на витрине
● Что для клиента важно и актуально
BIG DATA –
не обязательно высшая математика,
и действительно много данных
3 базовых метрики для понимания поведения клиента:
● Давность
● Частота
● Время между покупками
Минимум данных
● История покупок
o дата
o сумма
o id контакта
● Регистрационные данные
o дата регистрации
o источник привлечения
Зная только историю покупок,
можно выделить типы клиентов:
RF сегментация
Доля в продажах в зависимости от сегмента
Не так важно где вы сейчас
находитесь - важно куда вы
двигаетесь
(и с какой скоростью)
RF сегментация
Триггерная коммуникация
Триггер - это коммуникация с клиентом,
которая связана с каким-либо событием его
жизненого цикла.
Триггерная коммуникация должна
выстраиваться на основе глубокого анализа
поведения клиентов.
Регистрация (или первая покупка)
Заказ Прекращение
активности
Welcome program - Cross-sell / Upsell после совершения заказа - Отзыв после доставки заказа
- Брошенные просмотры - Брошенные корзины
Win back
Напоминание о следующем заказе
Milestone triggers
О триггерах:
• релевантны, поэтому имеют высокий отклик
• это может быть последовательность коммуникации
разного типа - (email, смс, звонок)
• чем более персонализированы тригерры, тем выше
отклик
• требуют автоматизации
Как создавать триггеры?
1. Изучите поведение клиента
2. Определите показатель, на который хотите повлиять
3. Разработайте варианты коммуникации
4. Протестируйте и выберите оптимальный вариант
5. Отслеживайте постоянно показатель, которым
измеряется эффективность триггера
Персонализация:
выгодно ли это?
разница с КГ по прибыли на клиента
Кейс эффективности:
персонализация email-рассылки с акциями
Кейс эффективности:
персонализация email-рассылки с акциями
разница с КГ по прибыли на клиента
Период Супер-акций
Выводы:
• Персонализация – постоянный процесс
• Всегда надо использовать контрольные группы
• Надо делать постоянные замеры эффективности
• Персонализация не всегда выгодна
• Нельзя управлять персонализацией, глядя только в
“зеркало заднего вида”
Данные, нужные для персонализации
1. Анкетные данные:
• Соцдем данные
• Связи с другими клиентами
• День рождения
• Интересы, введённые пользователем
2. Поведенческие данные:
• Брошенная корзина, заказы и покупки
• Звонки
• Обращения на сайте: жалобы, предложения,
заявки “сообщите мне.. “, ...
• Отзывы о товаре
• Просмотры страниц
• Реакции на предыдущие коммуникации: открытые
мейлы, клики, доставленные SMS
Какие коммуникации можно
персонализировать?
● SMS
● Звонки колл-центра (входящие и исходящие)
● Предложения на сайте
● Реклама на внешних ресурсах
● Общение с продавцами/менеджерами в офлайн
Особенности анализа
данных при
мультиканальности
Мультиканальность - с чего начать?
Сайт Магазин
Мобильное
приложение
Понимание Customer journey
Первые шаги:
• единая база клиентов и идентификация
клиента
• единая база заказов
• единые цены и условия покупки
• единые промо-акции
• единый уровень обслуживания
• единая аналитика
Сложности аналитики
От данных к действию
Всё что ни делается - всё к лучшему?
Всё что ни делается - всё к лучшему?
AB test it!
Нельзя просто так взять и провести А/В тест
Ошибки:
• нет контрольной группы
• маленькие выборки
• не рассчитана достоверность
• не правильно сформулирована задача
• не выучено ДЗ “Amazon math behind A/B testing”
Эксперты панельной дискуссии:
Павел Левчук (LeBoutique)
Валентин Гончаров (Эльдорадо)
Дмитрий Кудренко (eSputnik)
Олег Лесов (SoftCube)
Андрей Косецкий (DirectData)
Модератор: Валентин Калашник (OSDirect) 10.10.2014, Kyiv, Ukraine