Big data в e-commerce

Big data в e-commerce

Товарные рекомендации – Retail Rocket В карточке товара При добавлении в корзину

Товарные рекомендации – Retail Rocket 1. Сбор информации о пользователях и их поведении на сайте магазина 2. Анализ рекомендаций и товарной матрицы интернет-магазина 3. Показ рекомендаций и контроль взаимодействия сними для самообучения системы.

Как товарные рекомендации влияют на доход? Товарные рекомендации облегчают навигацию по сайту и способствуют увеличению конверсии. +Конверсия Товарные рекомендации формируют перекрестные ссылки на карточки товаров, а так же повышают глубину просмотра сайта и среднюю длительность сессии, что положительно сказывается на позициях в поисковиках. +Трафик Товарные рекомендации позволяют продавать более дорогие или сопутствующие товары c помощью механик up‐sellи cross‐sell. +Средний чек

Главная страница магазина потребность сформирована Навигация Главная страница потребность не сформирована Акции + рекомендации 1. Бестселлеры / Самые популярные – Просто: покупки. – Сложно: просмотры, корзины, покупки, дисконтирование, долгосрочные интересы.

Навигация

Страница товарной категории потребность сформирована Рекомендации потребность не сформирована Акции + Рекомендации 1. Рекомендации к текущей потребности – поисковые запросы, последние действия пользователя 2.Бестселлеры / Самые популярные – Просто: покупки – Сложно: просмотры, корзины, покупки, дисконтирование по времени, учет долгосрочных интересов пользователя

Карточка товара потребность сформирована Ничего! потребность не сформирована Рекомендации 1. Сопутствующие товары / аксессуары / cross-sell – возможно – Просто: покупки, корзины – Сложно: корзины, покупки, дисконтирование по времени, цепочки потребления, учет долгосрочных интересов пользователя, типизация категорий (основная – аксессуар).

Корзина потребность сформирована Только cross-sell! 1. Сопутствующие товары / аксессуары / cross-sell – Просто: покупки, корзины – Сложно: корзины, покупки, дисконтирование по времени, цепочки потребления, учет долгосрочных интересов пользователя, типизация категорий (основная – аксессуар). 2. Фильтрация cross-sell контентапо содержанию корзины – Убрать текущие категории («дополнение образа») – Фильтр по характеристикам ( такие же размеры, цвета, бренды)

Кейс магазина электроники Карточка товара, которого нет в наличии Кейс: магазин электроники и бытовой техники – Витрина: ~50 000 карточек в наличии. – За несколько лет накопилось ~500 000 карточек отсутствующих товаров. – Поставили _trackEventна такие карточки →~70% organic трафика, конверсия 0,25% – Установили блок с альтернативами в наличии.

Технологии RTB для клиентов • Закупка трафика через технологию RTB из web и mobile • Оптимизация конверсий • Ценообразование по моделям СРМ и СРС • Brandsafety

Таргетинги • Аудиторные закупки

Таргетинги • Аудиторные закупки • Использование внешних данных и данных клиента

Таргетинги • Аудиторные закупки • Использование внешних данных и данных клиента • Ретаргетинг

Таргетинги • Аудиторные закупки • Использование внешних данных и данных клиента • Ретаргетинг • А также география, выборка по площадкам и тематикам

Охват и форматы • Доступ к ведущим поставщикам трафика: • Between • Google • Mamba, РБК • Adfox

Охват и форматы • Доступ к ведущим поставщикам трафика: • Between • Google • Mamba, РБК • Adfox • Эффективные форматы баннеров для дисплейной и мобильной рекламы: • 240*400 • 728*90 • 300*250 • 460*60 • 600*100 • 300*50

Охват и форматы • Доступ к ведущим поставщикам трафика: • Between • Google • Mamba, РБК • Adfox • Эффективные форматы баннеров для дисплейной и мобильной рекламы: • 240*400 • 728*90 • 300*250 • 460*60 • 600*100 • 300*50 • * - в мобильной рекламе мало конкурентов.

Ретаргетинг и аудиторные закупки

Спасибо за внимание! Вопросы?Blog.sape.ru77@sape.ru facebook.com/konstantin.leonovich

Big data в e-commerce