Допомога ритейлу: рішення для збільшення прибутку в онлайн-2023
Застосунки для збирання, аналізу та успішного продажу
Люди все більше купують онлайн: показники e-commerce зростають із року в рік. Однак після повномасштабного вторгнення ринок електронної комерції України зазнав змін. Спочатку зафіксували колосальну втрату трафіку – на 87%, але згодом показники почали повертатися на довоєнний рівень. Які інструменти допомагають відновлювати та розвивати онлайн-торгівлю у 2023 році, розповів Mind Co-Founder, COO омніканальної CDP eSputnik Олексій Данченко.
Стан онлайн-ритейлу в Україні та за кордоном
Темп глобального зростання роздрібного продажу в e-commerce з 2023 до 2027 року, за даними Statista, становитиме 11,34%. У США цей показник прогнозують на рівні 10,86%, а в країнах Європи – від 8,42% до 12,25%.
Дослідження компанії Gradus 2021 року показало, що онлайн-шопінг в Україні теж популярний.
Дослідження Gradus
Однак із лютого 2022 року ситуація на українському ринку стала нестабільною через міграцію, попит на нетипові для сезону товари, зменшення доходів населення тощо.
Під час дії воєнного стану Держстат не публікує звіти про динаміку ринку.
CDP eSputnik, до клієнтів якої належить 8 з 10 топових українських ритейлерів (Prom.ua, Comfy, «Фокстрот», «Епіцентр», Kasta, SHAFA, leBoutique, Varus, EVA, Watsons та інші), наводить таку статистику онлайн-трафіку клієнтів: з початком війни трафік впав майже вдвічі, протягом минулого року ми спостерігали поступове відновлення, яке на сьогодні сягає +25% порівняно з березнем 2022 року.
Прогнози Statista також свідчать про відновлення українського ринку e-сommerce у 2023 році та повернення до рівня 2020 року.
Читайте також: Mind nominations 2022: компанії та люди, які вразили протягом року. Ч. 7. Ритейл
Як розвивати онлайн-торгівлю
Щоб утримувати користувачів і залучати нових, треба поліпшувати клієнтський досвід. Розглянемо докладно інструменти й технології, які допоможуть із цим завданням.
Персоналізація
Персоналізація – це must-have для конкурентної переваги на ринку. Аби поліпшити спілкування з клієнтами, необхідно збирати користувацькі дані з усіх можливих джерел та уніфікувати їх, щоб далі використовувати для сегментації і формування точних пропозицій.
Збір та уніфікація даних
Найважливіші для бізнесу джерела даних: трекінг поведінки на сайті, у мобільному застосунку, імпорт офлайн-покупок. Саме ця інформація дозволяє розуміти, чим цікавився користувач, що замовляв, і сформувати для нього максимально персоналізовану пропозицію.
Коли інформація розпорошена по окремих системах, цілісну картину побачити складно. Об'єднати всі потоки даних із різних джерел допомагають Customer Data Platforms (CDP).
Такі платформи дозволяють:
- збирати, зберігати та збагачувати дані про клієнта;
- уніфікувати їх у єдиному профілі клієнта;
- сегментувати базу за багатьма умовами;
- аналізувати масиви даних;
- будувати прогнози щодо поведінки користувача;
- використовувати дані в комунікаціях.
У профілі кожного клієнта можна збирати персональні дані:
- статичні: ім'я, стать, вік, контакти;
- активність у розсилках: переходи, кліки, покупки;
- поведінку на сайті, у застосунку та офлайн: перегляди, пошукові запити, звернення в контакт-центр тощо;
- історії покупок: дата, сума, перелік товарів.
З таким обсягом даних можна скласти 360-градусний портрет клієнта, а також передбачати його дії і робити релевантні пропозиції.
Читайте також: Гаманець чи життя: багато глобальних компаній досі працюють у росії. Як почуваються їхні українські «дочки» та хто швидше зреагує на тиск
Поглиблена сегментація
Проста сегментація в direct-маркетингу зводиться до використання даних клієнтів, наприклад про вік чи стать, та інформації про відкриття розсилок. А поглиблена сегментація в CDP дозволяє будувати гіперцільові динамічні сегменти на основі комбінації умов.
Водночас можна використовувати деталізовані дані з різних джерел, наприклад про поведінку онлайн та офлайн. Чим точніші ці умови й вужчий сегмент, тим вищі шанси на те, що пропозиція зацікавить користувача.
Наприклад, українська мережа магазинів електроніки та побутової техніки отримала +20% прибутку завдяки поглибленій сегментації. Спеціалісти налаштували збір даних за допомогою вебтрекінгу, щоб використати актуальну інформацію для формування груп.
Омніканальність
Омніканальність передбачає об’єднання каналів комунікації з клієнтами в єдину систему: direct-розсилки, сайт, застосунок, офлайн-магазин. У ній із кожного каналу передаються дані, збагачуючи клієнтський профіль. Це дозволяє охопити всі можливі точки дотику з людиною і надіслати повідомлення там, де вона його точно прочитає.
Переваги омніканальності для бізнесу:
- підвищення ефективності direct-каналів;
- оптимізація витрат на комунікацію;
- збільшення коефіцієнта утримання та життєвого циклу клієнтів.
Так, маркетплейс Shafa за пів року збільшив кількість заявок із каналів комунікації до трьох разів і вдвічі знизив їхню вартість завдяки омніканальному підходу. Оптимізувати витрати допомогли каскадні сценарії.
Приклад омніканального сценарію
Розширення омніканальної комунікації
Щоб удосконалити користувацький досвід, компанії застосовують нові способи комунікації з користувачами. Це дозволяє і привабити клієнта, і виділитися серед конкурентів.
App Іnbox – один із таких каналів. Це повідомлення, які авторизований користувач сайту та застосунку бачить в особистому кабінеті. Для них не потрібна підписка та дозвіл на отримання. Маркетолог самостійно налаштовує час актуальності, після закінчення якого сповіщення зникають.
Використовувати App Іnbox можна як персоналізовану стрічку новин або скриньку для промокодів, сповіщень про акції, транзакційних чи тригерних повідомлень.
Так, компанія Dnipro-M додала цей канал до омніканальних персоналізованих тригерів, де вже були email, web push та Viber. У результаті посилення розсилок каналом App Іnbox частка від суми замовлень тригерів «Зниження ціни» зросла у 20 разів.
Алгоритми штучного інтелекту
Додаткові можливості сегментування
Згідно зі звітом Salesforce 2021 року, маркетологи найчастіше використовують АІ для прогнозування наступних дій і персоналізації шляху клієнта, а також для автоматизації процесів.
Можливості АІ:
- Предиктивна аналітика. Завдяки аналізу поведінки юзерів алгоритми визначають тих, хто ймовірно купить або перестане купувати. Прогноз дозволяє вчасно запропонувати клієнту релевантний офер, збільшити продажі та життєвий цикл.
- Взаємодія з VIP-клієнтами. AI створює VIP-сегменти на основі портрета ідеального клієнта, який задає маркетолог. Алгоритми відстежують зміни в контактній базі та вдосконалюють взаємодію з покупцями, які відповідають критеріям спеціального сегмента.
- Кластеризація. Штучний інтелект аналізує великі контактні бази й виділяє групи з унікальними характеристиками. Опрацювавши такі сегменти, маркетолог може створити для них правильну пропозицію.
Персональні товарні рекомендації
Ритейлерам важливо забезпечувати якісний сервіс як онлайн, як і офлайн. Це стосується і підбору товарів. 75% споживачів зазначають, що з більшою імовірністю замовлять у компанії, яка пропонує персональні рекомендації.
Аби персональні рекомендації були актуальними, необхідно постійно відстежувати поведінку користувачів. Так, для передачі даних із сайту до системи використовують вебтрекінг, а з мобільного застосунку – SDK (software development kit).
Алгоритми AI на основі зібраної інформації про перегляди, переходи, додавання до кошика або обраного тощо формують добірки з рекомендаціями:
- Персональні – враховують поведінку та замовлення конкретного користувача, про якого є дані. Виводяться індивідуально (наприклад, блок «Спеціально для вас»).
- Загальні – формуються на основі даних великої кількості користувачів. Підходять для відвідувачів, про яких немає відомостей (наприклад, блок «Хіти продажів»).
Такі рекомендації можна додавати як на сайт, так і в застосунок та розсилки. Крім історії поведінки клієнтів, основою алгоритмів можуть бути дані товарів: вартість, категорії, назви, описи та інші характеристики.
Наприклад, дитячий інтернет-магазин «Антошка» додав до своїх тригерних листів блоки персональних рекомендацій з алгоритмами:
- «Вам також сподобається»;
- «Товари зі знижкою»;
- «Схожі товари з тієї самої категорії»;
- «Крос-продажі»;
- «Товари, схожі на ті, яких немає в наявності».
Алгоритми враховували вік і стать дитини, ціни та категорії переглянутих товарів тощо. Якщо система не має достатньо інформації для вибору релевантної пропозиції товару, у лист додавався альтернативний блок із бестселерами чи новинками.
У результаті на рекомендаційні блоки в email припало 86% від усіх переходів. Коефіцієнт транзакцій у персоналізованих розсилок на 70% більший, ніж у масових.
Лист із персональними рекомендаціями
Щоб успішно продавати онлайн у 2023 році, бізнесу потрібні інструменти, які забезпечують клієнтам персоналізований досвід. Для цього компанія повинна мати єдину систему збирання та використання клієнтських даних у всіх каналах.
Встигніть адаптувати нові технологічні та маркетингові рішення раніше за конкурентів та збільшуйте свій прибуток.