09.10.2014, 12:02
Количество просмотров

IT-платформы для роста: секреты эффективности e-commerce

О новых возможностях современных IT-платформ для интернет-магазинов, позволяющих получить максимум отдачи от электронной коммерции, в интервью R&L рассказывает Максим Мелешко, руководитель отдела систем маркетинга компании «Техносерв Консалтинг». 
 - рис.1
Максим Мелешко, руководитель отдела систем маркетинга компании «Техносерв Консалтинг»
О новых возможностях современных IT-платформ для интернет-магазинов, позволяющих получить максимум отдачи от электронной коммерции, в интервью R&L рассказывает Максим Мелешко, руководитель отдела систем маркетинга компании «Техносерв Консалтинг». 

R&L: Какую роль в повышении онлайн-продаж сегодня играет персонализация предложений? Как она  может быть реализована в интернет-магазинах?

 М. Мелешко: Технологический бум XXI века  породил феномен – резко выросли требования покупателя к различным онлайн-сервисам. Потребителям доступно огромное количество виртуальных площадок, где можно  сравнивать товары и услуги по разным параметрам. Это меняет подход к борьбе за клиента и выдвигает новые требования к платформам онлайн-коммерции. По данным  исследований, современные потребители не  просто игнорируют предложения, адресованные широкому кругу покупателей: они  негативно реагируют на них. И, напротив,  по данным опроса MyBuys, охватившего более 1100 онлайн-клиентов, 40% респондентов  покупают больше, если предложение персонализировано. 

Поэтому современные платформы должны  содержать инструменты, помогающие ритейлеру понимать потребности и психологию  клиента и отслеживать его поведение. Аналитические алгоритмы в интернет-магазинах  позволяют создавать самообучающуюся модель, которая накапливает данные о клиентских действиях и на основе результатов анализа поведенческих сценариев сегментирует  клиентов. Это дает возможность делать выводы относительно будущих реакций клиентов  с тем или иным типом покупательского поведения и прогнозировать отклик на предложения целого клиентского сегмента.

 - рис.2
Крайне важно понимать и анализировать поведение покупателей для эффективного проведения тех или иных маркетинговых акций

 «Умный» интернет-магазин на каждом этапе цикла продаж разными способами приближает клиента к покупке

 М. Мелешко: Сегментация может строиться  на основе анализа покупательского поведения  клиента или тех данных, которые предоставил сам клиент, например, при регистрации.  Очевидно, что аналитика покупательского  поведения значительно важнее того, что клиент сообщил о себе. Анализ поведенческой  активности покупателя в онлайн-среде должен учитывать количество переходов на сайт,  источники переходов, глубину просмотра сайта, статистику посещаемости различных страниц, внимание к промоактивностям, лайки и,  разумеется, покупки.

R&L: Какими другими возможностями должна обладать платформа, чтобы превратить правильную сегментацию в измеряемый позитивный эффект – рост продаж?

М. Мелешко: Цель ритейлера в результате проведенной сегментации – заинтересовать клиента подходящим предложением. Правильная выдача предложений на основе анализа – еще одна важная задача, которую должна решать современная платформа интернет-магазина. Например, посетитель больше всего времени проводит на страницах с гаджетами. Значит, этому клиенту нужно предлагать новые высокотехнологичные модели. Если же посетитель чаще переходит по ссылкам и баннерам, которые ведут на страницы распродаж и скидок, то ему стоит показывать стоковые товары со скидкой.

Адресная выдача предложений была настроена нами в интернет-магазине продавца бытовой техники и электроники – компании DOMO. При оформлении заказов клиентам предлагается приобрести подобранные специально для них сопутствующие товары, что помогает увеличить общую сумму покупки.

Способов стимулирования продаж на основе сегментации много. Например, если в сегментации учитывается регион нахождения посетителя, ему могут быть сделаны спецпредложения, учитывающие это.

Наконец, платформа должна уметь персонализировать саму логику предоставления информации на сайте ритейлера, сделав ее таргетированной. В отличие от офлайнмагазина в интернете место для «прайм-выкладки» существенно ограничено. Именно поэтому так важно заполнить пространство основной страницы сайта баннерами, релевантными для конкретного покупателя.

Мужчина 30 лет, который недавно искал в магазине деловой костюм в средней ценовой категории, увидит лучшие предложения по этим параметрам. А его жене будет предложена женская одежда, исходя из анализа ее поведения на сайте и возрастных характеристик. Таким образом, важное свойство современной платформы – способность увеличивать продажи за счет кастомизированной рекламы и промоакций, умение гибко и оперативно перестраивать страницы сайта в соответствии с потребностями пользователей. По мере сбора данных о пользователе клиент попадает под определенную механику сегментации, а контент выдаваемых страниц трансформируется так, чтобы максимально приблизить клиента к покупке.

Подход, при котором клиенту выдаются таргетированные маркетинговые предложения, дает свои плоды. Например, компании Kemofarmacija (Словения) это позволило увеличить продажи в онлайне на 30%.

 - рис.3
Адресная выдача предложений была настроена в интернет-магазине продавца бытовой техники и электроники – компании DOMO

R&L: Требует ли управление такими возможностями платформы специально подготовленного персонала?

 М. Мелешко: Большинство платформ для e-commerce от крупных поставщиков ПО требует привлечения IT-специалистов для изменения дизайна, эргономики и юзабилити интернет-магазина. Одним из исключений в ряду таких решений является платформа IBM WebSphere Commerce, где бизнес-пользователь может самостоятельно, «перетаскивая» элементы в нужные ему области, менять контент сайта. Интернет-магазин строится на этой платформе по принципу конструктора. Такой подход существенно удешевляет его управление и вооружает бизнес фантастическими по своей гибкости возможностями. Например, можно быстро и с минимальными затратами создавать временные веб-страницы, посвященные какому-то событию – дню рождения компании, Новому году, чемпионату мира по футболу и т. д. Причем страницы можно перестраивать под разные тематики для разных сегментов клиентской базы. Для одних посетителей сайта стартовая страница будет выполнена с использованием футбольной символики, для других – оформлена с использованием цветочной тематики. Можно создать специальные landing-страницы, посвященные акции, коллекции, отдельному товару, спецпредложению и т. п.

R&L: Каким образом можно монетизировать поисковые возможности и функцию навигации по сайту?

 М. Мелешко: Пользовательский поиск поставляет аналитической системе данные для обработки. Вместе с тем в онлайн-магазине он сам по себе является маркетинговым инструментом «прямого действия». Важно, чтобы платформа интернет-магазина обладала возможностью выдачи по определенному настраиваемому алгоритму результатов, приближающих клиента к покупке, – иными словами, результатов таргетированных. Например, мужчине из сегмента VIP, который ранее покупал в магазине дорогие часы и смотрел премиум-бренды, в первуюочередь поиск будет выдавать флагманский смартфон.

Настраиваемая выдача поиска на сайте интернет-магазина становится мощным способом продвижения в руках маркетологов. С его помощью ритейлер не просто идет вслед за спросом, но и получает возможность этим спросом управлять. Например, среди группы продуктов, которые интересуют того или иного покупателя, ритейлер может выделять и предлагать товары, наиболее приоритетные с точки зрения продаж – в силу их высокой маржинальности или из-за специальных договоренностей с вендором по COOP-промоушену. Разумеется, подобные инициативы должны быть тщательно продуманы, чтобы не вызвать отрицательной реакции клиента.

 R&L: Какие еще свойства современных e-commerce платформ позволяют оптимизировать спрос и повысить электронные продажи?

М. Мелешко: Тонким, но эффективным инструментом выявления спроса и потребительского интереса является AB-тестирование. Этот метод позволяет оценить уровень привлекательности для потребителя тех или иных рекламных блоков на сайте, а также коэффициент конверсии предложений в покупки. С помощью АВ-тестирования онлайн-ритейлеры оптимизируют размещение маркетинговых предложений на сайте в условиях ограниченного пространства страницы и предложения для различных клиентских сегментов. Допустим, женщины 18–30 лет чаще кликают по баннерам со смартфонами с белым корпусом, а мужчины 25–40 – с черным. Понимание этого позволяет поощрять к покупке те или иные категории посетителей, предлагая им за желанную модель различные бонусы – скидки на кросс-предложения (аксессуары), купоны на будущие покупки и т. п.

Второй такой инструмент – механизм «забытых корзин». Пользователи часто останавливаются в шаге от совершения покупки. В российской практике таких случаев от 55 до 75%. Тогда запускаются напоминания. Клиенту даже может быть предложена дополнительная скидка или другой бонус за завершение заказа. Автоматические напоминания о товарах в открытых корзинах помогают увеличить конверсию интернет-магазина.

 - рис.4
AB-тестирование позволяет оценить уровень привлекательности для потребителя тех или иных рекламных блоков на сайте

R&L: Если говорить о тех ТСП, которые представляют собой сетевые магазины, одновременно действующие на различных географических рынках и имеющие несколько каналов продаж, то какой функционал платформы интернет-магазина актуален для них в первую очередь?

М. Мелешко: В России рынок ритейла достаточно сильно специфичен от региона к региону. В разных городах в зависимости от тактики конкурентов ритейлеры по-разному ведут свою ценовую и ассортиментную политику. Соответственно, их IT-платформа должна позволять оперативно, практически на лету, создавать отдельные региональные сайты интернет-магазинов. Общий продуктовый каталог в этом случае служит основой для создания адаптированных каталогов для каждого города, а каждый региональный сайт поддерживает отдельный ассортимент, систему логистики, ценообразование. По такому принципу, например, мы реализовали интернет-магазин DOMO. При этом управление «региональными витринами» происходит из единого центра.

R&L: В заключение нашей беседы не могли бы вы привести какие-либо данные о ROI от таких внедрений? Возьмем в качестве примера ту же платформу IBM WebSphere Commerce.

М. Мелешко: В первую очередь на ROI влияют два показателя – количество возвращающихся клиентов и сумма среднего чека. Увеличить среднюю сумму покупки позволяют целевые предложения основных товаров и кросс-продажи товаров сопутствующих. Только за счет усиления этого направления упомянутый нами ритейлер Milan увеличил оборот на 50%. А предлагая «правильные» купоны каждому клиенту, компания получила 5% конверсии маркетинговых кампаний в реальные продажи, тогда как в среднем по рынку этот показатель составляет всего 1%.

Другая сторона использования современных платформ электронной коммерции – возможность оптимизировать затраты на постобслуживание и вместе с тем повысить лояльность клиентов. Например, работа с покупателями может строиться на основе сегментации ценности клиентов. То есть с VIP-клиентами может работать квалифицированный оператор контакт-центра, например, звонить ему и поздравлять с днем рождения, подробно консультировать по поводу выбранного товара и т. п. А связь с менее доходными клиентами можно построить через SMS-информирование. Кроме всего прочего, система позволяет оптимизировать и логистические потоки благодаря сегментации клиентов по географическим критериям: предложение самовывоза для одних покупателей, скидки на доставку для других и т. п.

 В своей совокупности эти улучшения позволяют достигать достаточно высоких показателей ROI. Аналитики Nucleus Research проанализировали 21 кейс внедрения и использования IBM WebSphere Commerce в Европе и США. По их расчетам, ROI на один потраченный доллар составил в среднем 12,5 долл. США. При этом средний срок возврата инвестиций оценивался в 9 месяцев: самый длительный период – 2 года, самый короткий – 2 месяца.

Рубрика:
{}
Теги: