Ce diaporama a bien été signalé.
Nous utilisons votre profil LinkedIn et vos données d’activité pour vous proposer des publicités personnalisées et pertinentes. Vous pouvez changer vos préférences de publicités à tout moment.

Предсказательная аналитика в e-commerce: есть ли жизнь после конверсии?

Доклад Артема Казакова, директора по маркетингу компании Retail Rocket

  • Identifiez-vous pour voir les commentaires

  • Soyez le premier à aimer ceci

Предсказательная аналитика в e-commerce: есть ли жизнь после конверсии?

  1. 1. Артем Казаков Retail Rocket ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНАЯ АНАЛИТИКА В E-COMMERCE: ЕСТЬ ЛИ ЖИЗНЬ ПОСЛЕ КОНВЕРСИИ?
  2. 2. ПРИВЕТ,я директор по маркетингу Retail Rocket
  3. 3. Kaggle.com: • Otto group — классификация товаров (маркетинг). • Walmart — предсказание продаж товаров при экстремальных погодных условиях (прогнозирование закупок). • Неизвестно — предсказание лояльности пользователя (350 млн. записей). • Expedia — сортировка отелей для пользователей. Пора начать заниматься своими данными! Соревнования по анализу данных * Неизвестно — компания пожелала остаться неизвестной. ** Kaggle.com — соревнования специалистов по машинному обучению.
  4. 4. ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНАЯ АНАЛИТИКА
  5. 5. «People are way more predictable than they think they are!» — Andreas Weigend, ex. главный аналитик Amazon.com
  6. 6. *По данным Retail Rocket Время принятия решения 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] (25%-75%] 1294 5990 6191,5 18990 2930 3850 2135 4745 228 968 855 3990 1030 1369 429 1296 Books DIY Electronics Furniture & Household Health&beauty Kids MultiCategory Sports Less 1 hour More 1 hour less 3 hours More 3 hours less 12 hours More 12 hour less 1 day More 1 day less 2 days More 2 days less 4 days More 4 days
  7. 7. Рекомендации на главной странице и-магазина Главная страница 1. Бестселлеры / Самые популярные – Просто: покупки. – Сложно: просмотры/ корзины/ покупки, дисконтирование, долгосрочные интересы, персонализация, профилирование. потребность сформирована потребность не сформирована Навигация Акции + рекомендации
  8. 8. Рекомендации на главной странице и-магазина Главная страница 1. Бестселлеры / Самые популярные – Просто: покупки. – Сложно: просмотры/ корзины/ покупки, дисконтирование, долгосрочные интересы, персонализация, профилирование. 2. Персональные рекомендации – Краткосрочные интересы. 3. Новинки – Просто: сортировка по дате добавления товара. – Сложно: профилирование, долгосрочные интересы. потребность сформирована потребность не сформирована Навигация Акции + рекомендации
  9. 9. Рекомендации на главной странице и-магазина Главная страница для нового пользователя Та же страница для интересовавшегося телевизорами + Кейс персонализации главной страницы Dostavka.ru: рост продаж на 8,5% + Подробное описание кейса: http://bit.ly/retail-rocket-dostavka
  10. 10. Механизм предсказания следующей покупки
  11. 11. Механизм предсказания следующей покупки • Анализ последовательностей покупок. • Выявление значимых цепочек. • После того, как человек совершает покупку, появляется вероятность покупки в следующем «звене» цепочки потребления.
  12. 12. Механизм предсказания следующей покупки • В жизни каждая покупка является звеном сразу нескольких цепочек потребления. • Разные цепочки потребления по-разному распределяются во времени.
  13. 13. Механизм предсказания следующей покупки
  14. 14. Next Best Offer
  15. 15. Next Best Offer Конверсия ~35%
  16. 16. Сколько стоит в рублях? Data scientist Менеджер продукта Мин = 200 000 * 1.5 Опт = 270 000 * 1.5 Hadoop Мин (3) = 15 000 Опт (6) = 30 000 Итого мин. стоимость запуска: (350 000 + 15 000) * 6 месяцев = 2 190 000 р. Оптимальная стоимость = Мин + (70 000 * 1.5 + 15 000) * 6 = 2 910 000 р.
  17. 17. ДИНАМИЧЕСКОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
  18. 18. «Издержки на ценообразование постоянно растут, те компании, у которых этот процесс является рутинным – не выживут.» — Robert J. Dolan, профессор Harvard Business School и автор книги «Power Pricing»
  19. 19. Определение Персонализированное (price discrimination): • Геолокация (расстояние до ближайшего магазина, средний доход на местности) — Staples.com. • Тип браузера и ОС. • История транзакций (платежеспособность пользователя). • Источник перехода (чувствительность к цене). Неперсонализированное: • Анализ цен конкурентов. • Бестселлеры — длинный хвост, Ozon.ru. • ….. Факт: Amazon изменяет цены в среднем каждые 10 минут.
  20. 20. Чувствительность к цене *По данным Competera и OWOX
  21. 21. Чувствительность к цене *По данным Competera и OWOX
  22. 22. Туризм
  23. 23. Средний чек и тип браузера
  24. 24. ЛОГИСТИКА
  25. 25. «Я точно знаю, что половину рекламного бюджета я трачу впустую, только не знаю, какую именно». — Дэвид Огилви
  26. 26. Экономика заказа • Маркетинг • CPC • CPA • ….. • Логистика • Склад (…) • Доставка (…) • Колцентр • Доля КЦ • Время разговоров
  27. 27. Разработка KPIs
  28. 28. АССОРТИМЕНТНАЯ МАТРИЦА
  29. 29. Какие товары продавать? • Частотность семантического ядра • Конверсия • Средняя стоимость товара • Сезонность (+ прогноз частотности) • Маржинальность Заказы Выручка Привлекательность
  30. 30. Какие товары продавать?
  31. 31. Какие товары продавать?
  32. 32. Какие товары продавать?
  33. 33. Спасибо за внимание! Вопросы? Еще больше интересного на retailrocket.ru/blog/

×