Рус | Eng

Как большие данные помогают повысить продажи с сайта

Как большие данные помогают повысить продажи с сайта

Процесс персонализации способствует увеличению продаж и большей конкурентоспособности. Приберегая к анализу информации о покупательских возможностях и пользователях интернет-магазина, выделяются отличительные черты каждого клиента, которому вовремя предлагают именно те товары, которые он хотел бы приобрести. Эффективное использование инструментов персонализации – большое преимущество ресурса.

Источники данных и способы их обработки

Интернет-магазин, заинтересованный в продвижении, уделяет внимание анализу данных. Сосредотачиваясь главным образом на оставленных отзывах, комментариях в различного рода опросах и заполненных анкетах, собственный сайт выступает главным источником информации о пользователе.

Применяются следующие сервисы для аналитики: «Яндекс.Метрика», Google Analytics. С их помощью можно оценить посещаемость и поведение читателей на интернет-ресурсе. Данные сервисы дают возможность проверить заинтересованность посетителей, маршруты хождения на сайте и разделы, которые они посещают. Хорошим источником полезной информации служат социальные сети, форумы и блоги. Для анализа подходят мобильные приложения, а также базы данных.

Автоматизированные технологии сегодня продвинулись настолько, что любые неструктурированные данные можно обработать в определенные сроки. А рынок Big Data предлагает для этого ряд решений:

1. Системы управления базами данных (Sap, Oracle, Microsoft, IBM и другие).

Используются для успешного решения задач хранения и обработки данных, возможностей анализа динамики показателей, а также формирования результатов в виде статистических отчетов.

Применяя отчетные данные, система проводит анализ и составляет прогнозы. Аналитика позволяет делать ряд заключений рекомендательного характера.

Прогнозы могут касаться эффективности рекламной кампании или быть связанными с показателями заказов.

2. Алгоритмы, осуществляющие анализ Big Data.

Анализируются такие показатели, как интересы пользователей, их покупательские намерения, предпочтения и прочее. На основе анализа создаются аналитические модели, которые становятся основой маркетинговой кампании. В рамках запланированной кампании подбираются соответствующие методики. Используемые алгоритмы: Yandex Data Factory или CleverDATA.

3. Готовые приложения, используемые для персонализации рекламных кампании:

  • системы, позволяющие регулировать закупки RTB-рекламы. Эти системы делают прогнозы поведения целевой аудитории, а также проводят таргетинг рекламы для онлайн-каналов. Примеры платформ: Segmento, RTB-Media;
  • сервисы, отвечающие за подбор и трансляцию товаров, которые в наибольшей степени интересны определённому пользователю. Примеры платформ: RetailRocket, «1С-Битрикс BigData»;
  • платформы, способные проводить персонализацию контента и подбирать такие способы отображения веб-страниц, которые подходят пользователю больше всего (пример: Personyze, Monoloop, Crosss);
  • платформы, которые анализируют имеющуюся информацию о клиентах. На ее основе проходит таргетированная рассылка (платформы Vero, Personyze);
  • системы, направленные на привлечение аудитории и увеличения числа продаж в социальных сетях, реализующиеся в виде систем таргетированной рекламы. Также данные сервисы стремятся охватить как можно больше целевой аудитории и улучшить репутацию ресурса.Платформы: HiConversion, myTarget.

Стоит отметить, что четких границ между сервисам нет. Платформы все время развиваются и по своему функционалу дополняют друг друга. Кроме крупных компаний, занимающихся работой с Big Data, возникает множество небольших стартапов.

Среди примеров таргетированных рекламных программ - SocialKey Ads и сервис Persuasion API. Последний берет за основу психологические способности убеждения в процессе персонализации веб-источника.

Продуктивное применение возможностей Big Data для роста

Имея собственный сайт, владельцы просто обязаны заниматься его продвижением, оптимизируя конверсию. В противном случае ресурс может не выдержать конкуренции.

Занимаясь персонализацией, бизнес значительно повышает свои шансы на выживание: поддерживается понимание и коммуникация с клиентами, вследствие чего сайт получает большую отдачу.

Простой и действенный пример, когда клиент получает рассылку с определённого сайта о некоторых товарах. Он переходит по ссылкам, просматривает товары. Но в итоге так ничего и не покупает. Отследив это, можно отправить клиенту еще одно письмо, содержащее скидки на просмотренные им товары. Используя данные о посещении ресурса, можно усовершенствовать поведенческие метрики. Владельцы интернет-ресурса могут делать сайт более удобным и интересным для пользователей, работая над интерфейсом и другими особенностями с целью продвижения и улучшения навигации.

Используя методику анализа друзей, сообществ, на которые подписан пользователь, и его активности, возможно создание новых рекламных каналов для бренда или же расширение аудитории. Это означает, что если некий ресурс занимается продажей подарков, то следует обращать внимание на тех пользователей, у чьих знакомых приближается торжество.

Можно полагаться и на знание увлечений пользователя. Если человек совершает большое число покупок, используя свой смартфон, то его заинтересует приложение, позволяющие упростить процесс поиска и совершения покупки. Именно его и надо будет предложить пользователю. Подобные методики делают рекламу эффективной, а коммуникация с пользователем улучшается, появляется шанс собрать больше данных об аудитории.

На сегодняшний день единой схемы сбора и анализа данных не существует. Методики зависят от того, сколько средств готов отдать бизнес на развитие своего ресурса и на готовность к внедрению инновационных разработок, позволяющих добиться более высоких результатов.

Крупные интернет-ресурсы, которые работают с большими объемами информации, в своей работе полагаются на работу экспертов или же используют различные системы по управлению этой информацией. Существует огромное количество уже готовых сервисов, для которых нет необходимости разрабатывать собственную инфраструктуру. Такие системы легко внедряются в функционирующую систему сайта. Если собственники не имеют возможности внедрить Big Data, то они могут использовать другие системные решения, которые помогут провести сегментацию аудитории и сделать рекламу более целенаправленной.

Отбирать данные для обработки необходимо тщательным образом. Нельзя использовать всю поступающую информацию. Некоторые детали из этого объема данных могут не иметь ценности для развития бизнеса. Подвергая анализу информацию без разбора, будет потрачено слишком много времени впустую. К примеру, если сайт занимается продажами только в одном городе, то анализировать запросы по всей стране не имеет смысла. Если ресурс специализируется на продаже техники, то знать о том, какие у клиента домашние питомцы, совсем не нужно. А вот информацию, которая напрямую связана с направленностью сайта, наоборот, стоит собирать и анализировать как можно тщательнее.

Технологии больших данных могут способствовать успеху, если правильно определить цели и задачи.

 

По материалам: cossa.ru

 

Назад
Другие новости