Обробка великого обсягу даних за допомогою Big Data – шлях до підвищення продажів
Аналізуючи інформацію про покупців і покупки, що здійснюються на сайті, можна бути в курсі особливостей користувачів, що дасть можливість вчасно запропонувати те, що необхідно. Максимально персоналізуючи ресурс можна досягти найбільшої конверсії та витримати високу конкуренцію.
Яку інформацію можна зібрати за допомогою Big Data?
Інформація, яка збирається на сайті, ділиться на дві частини: про вироблені покупки та клієнтів.
Інформація про відвідування та покупки
| Інформація | Як можна використовувати інформацію для продажу |
|---|---|
| Історія покупок (що, коли і скільки замовлялося; частота покупок; використання акційних купонів; ціна товару) | Можна запропонувати в потрібний час подібні товари в тому ж ціновому діапазоні, розповісти про знижки та акції за допомогою SMS, розсилок, інформації на сайті |
| Покупки через мобільний телефон | Адаптуйте мобільний додаток вашого сайту для більшої та кращої взаємодії з клієнтом |
| Поведінка користувача на сайті: що при виборі сподобалося/не сподобалося; на яких сторінках був довше, ніж зазвичай, а які покинув швидко; які товари було переглянуто, які відкладено у кошик; на якому з етапів покупки залишив ресурс | Налаштуйте можливість пропозиції конкретного клієнта конкретного товару/контенту, який йому сподобався; персоналізуйте форми повідомлень, оповіщення та товарні рекомендації |
| З якого сайту прийшла людина | Виявляйте найменш ефективніші канали для розміщення реклами; використовуйте найбільш ефективні |
Використання сервісів (таких як "Зворотний дзвінок", "Online консультація") | Під час запропонуйте клієнту сервіс, обраний ним раніше |
Інформація про клієнта
| Інформація | Як можна використовувати інформацію для продажу |
|---|---|
| Гоетаргетинг | Налаштуйте відображення контенту та каталогів залежно від регіону; геотаргетингу сервісних та рекламних повідомлень |
| Демографічні дані (вік, стать, інтереси), сімейний стан та можлива наявність дітей, професія, володіння рухомим/нерухомим майном | Створюйте унікальні пропозиції для кожного клієнта, відштовхуючись від даних з анкет (у тому числі і на дні народження, і на професійні свята); персоналізуйте товарні рекомендації |
| Як поводиться користувач у мережі: присутність у соціальних мережах, групи/спільноти, кола | Шукайте нову схожу аудиторію там, де буває ваш клієнт (природно, маються на увазі сайти), серед його друзів, знайомих |
Тип особистості, як він сприймає інформацію | Подавайте інформацію індивідуально; підлаштовуйте сервіс під кожного клієнта |
Методи обробки джерел інформації
Саме веб-ресурс і є основним джерелом необхідної інформації про клієнта. Інформація, залишена під час реєстрації, в анкетах, відгуках та опитуваннях – ось ті дані, які збирає чи не кожен інтернет-магазин. Сервіси аналітики від Google та Yandex дають можливість зібрати всю необхідну інформацію: відвідуваність сайту, маршрути відвідувань, популярні розділи, поведінку користувача та глибину його маршрутів. Соцмережі, блоги, форуми мобільні програми та постачальники інформації ззовні (продавці баз клієнтів) – однозначно корисні джерела даних.
Сучасні технології дозволяють в автоматичному режимі поглинати та обробляти величезні неструктуровані обсяги інформації. До вашої уваги основні рішення Big Data:
- Системи, що управляють базами даних (Microsoft, IBM, Oracle, Sap). Зберігають та обробляють інформацію. Також аналізують рухи показників та надають результат у статистичних звітах. Спираючись на ці дані, системи проводять прогнозну аналітику та видають висновки з рекомендаціями (наприклад, наскільки ефективна рекламна компанія, як змінюватиметься кількість замовлень).
- Алгоритми, що аналізують Big Data і витягують корисні дані (наміри, інтереси, уподобання). Алгоритми формують прогнозні моделі для того, щоб підготувати маркетингові кампанії та дають інформацію з найбільш релевантних методів реклами.
- Інструменти, що допомагають персоналізувати РК:
Керуючі закупівлями RTB-реклами. Передбачають дії користувачів, які таргетують рекламу на всіх каналах.
Інструменти товарних рекомендацій. Показує на сайті той товар, який з ймовірністю зацікавить клієнта.
Персоналізуючий контент. Показують найкращу версію сторінок.
Інструменти таргетованої реклами у соцмережах. Допомагають у залученні потенційних клієнтів та підвищують конверсію. А також допомагають максимально охопити цільову аудиторію, анонсувати новинки та акції, підвищити імідж компанії.
Усі вищеописані інструменти, зазвичай, взаємодіють друг з одним. З іншого боку, постійно удосконалюються, розширюють функціонал. Також постійно з'являються стартапи, які працюють із Big Data.
Як приклад, SocialKey Ads – система таргетування реклами у соцмережах. Ще один: Persuasion API – сервіс, який персоналізуючи ресурс, спирається на психологію переконання.
Ефективне використання Big Data
Оптимізацією конверсії потрібно займатися постійно. Інакше не вижити сайту в морі конкуренції. Персоналізований ресурс завжди на кілька кроків ближчий до свого клієнта, на одній хвилі з ним, так би мовити. Наприклад, людині прийшло розсилання, після чого він перейшов на сайт, подивився щось конкретне, але нічого не купив. Надішліть йому в найближчій розсилці цей же товар зі знижкою. Аналізуючи відвідування сайту та проводячи грамотно подальшу роботу, можна покращити поведінкові метрики, максимально адаптувати сайт під клієнта, тим самим сприяти покращенню позицій ресурсу у видачі.
Аналізуючи активність користувача, його друзів, спільноти, ви відкриєте нові джерела аудиторії. Окрім цього, будуть знайдені нові рекламні канали. Якщо ви знаєте, наприклад, яким гаджетом користується клієнт, ви можете створювати сервіси та програми, які, ймовірно, його зацікавлять. Якщо людина для замовлення в основному використовує телефон, йому корисно буде дізнатися, що ви пропонуєте завантажити мобільний додаток для замовлення через телефон, і тому подібні плюшки.
Як використати великий обсяг даних? Єдиної схеми просто нема. Тут важливий чинник – готовність компанії вкладати фінанси та впроваджувати нововведення у розвиток бізнесу. Великі компанії, що працюють з великими обсягами інформації, можуть дозволити собі виділити експертів для роботи в цьому напрямку. Готові ж послуги не вимагають додаткових витрат. Вони досить легко впроваджуються у роботу ресурсу. Такі послуги дають можливість невеликим компаніям або тим, хто не має додаткового фінансування на Big Data працювати з великим потоком інформації.
Пам'ятайте, що інформація, яку ви обробляєте, є дуже важливою. Навчіться фільтрувати та відкидати непотрібне. Бездумна переробка всього потоку – марна трата часу та фінансів. Наприклад, сайту, що продає телевізори зовсім необов'язково знати, чи є у вас домашня тварина. Правильна постановка завдань та цілей для сервісів, що обробляють великі дані – запорука вашого успіху.