Персоналізація для e-commerce: актуальні технології ефективних продажів

Менеджер з розвитку бізнесу компанії RTB House в Україні Олександр Марусяк розповідає, як штучний інтелект може збільшити обсяг продажів.

Світовий ринок e-commerce за підсумками 2017 року досяг $1,5 трлн, йдеться в дослідженні Digital economy compass 2018. Інтернет-торгівля в Україні також не стоїть на місці – в 2017 обсяг продажів в грошовому вираженні досяг 50 млрд грн, за даними EVO, і продовжує активно зростати.

У той же час, згідно з дослідженнями, онлайн-бізнесу та e-commerce вдається конвертувати в покупців тільки 3% користувачів. Іншими словами, в середньому 100 відвідувачів дають всього 3 продажі. Збільшити цей показник в рази може персоналізований ретаргетінг, заснований на сучасних технологіях штучного інтелекту (ШІ).

Чим більше даних – тим точніше персоналізація

Алгоритми глибинного навчання (інноваційної галузі ШІ) імітують роботу людського мозку під час обробки даних і створення моделей прийняття рішень. Такий підхід дозволяє отримувати більш точну та повну інформацію для машинного розпізнавання купівельного потенціалу користувача.

Чим більше різноманітніших даних для обробки алгоритмом вдається зібрати – тим точніше буде персоналізований рекламний банер. А це – до + 50% до ефективності рекламної кампанії. За даними RTB House, по персоналізованих банерах переходи відбуваються на 41% частіше в порівнянні зі звичайними.

Омніканальность

Згідно з даними від Google, 85% онлайн-покупців починають покупку на одному пристрої, але закінчують на іншому. Перегляд інформації про продукт є частиною процесу покупки, тому передбачити, на якому цифровому носії він буде відбуватися – неможливо. Оскільки можливості сучасного digital-маркетингу дозволяють контактувати з користувачами одночасно по 5-10 каналам, багатоканальність стає не просто актуальною, а необхідною. Відстеження ефективності реклами по кожному з каналів із точки зору конверсій, кліків та інших показників допомагає більш ефективно управляти каналами продажів, сприяючи зростанню продажів і лояльності клієнтів.

Покращений механізм рекомендацій і прогнозування

70% прибутку в e-commerce приносять повторні покупки, і коефіцієнт конверсії у відвідувачів, що повернулися, на 25% вище – йдеться в E-commerce report 2017. Алгоритми глибинного навчання сприяють більш гнучкій і чіткій сегментації аудиторії. Це, в свою чергу, дозволяє точніше формувати індивідуальні рекомендації, які максимально відповідають потребам користувача. А також ефективно використовувати можливості крос-сейл і навіть прогнозувати майбутні покупки на основі аналізу наявного досвіда користувачів, активізуючи проактивні продажу.

Повернення до витоків

Уміння приходити до правильного клієнту (зацікавленого в товарі або послузі), в потрібний час і з потрібною інформацією вимагає вже не природного таланту, а використання інструментів персоналізації.

Сучасні технології дозволяють не тільки відслідковувати найефективніші канали продажів, а й створювати індивідуальні сверхточно персоналізовані рекламні пропозиції для кожного користувача. Завдяки їм індивідуальний підхід до кожного клієнта впроваджується по-справжньому, а не на словах. Комп’ютерні алгоритми допомагають скласти гранично точний портрет користувача, досконально вивчити його купівельні звички та поведінку в мережі – а значить, з великою ймовірністю запропонувати йому саме те, чого він потребує.

Джерело: Delo.ua

Читайте також –

Головні тренди e-commerce-2020: експансія, цифрові платежі і бізнес-модель Online to Offline