3 попытки персонализации интернет-магазина: фатальные ошибки, повороты и лучи надежды
Секция 2.2. Big Data и персонализация в интернет-магазине
Тезисы
1. Зачем внедрять систему персонализации и рекомендации? Ответы очевидны: упрощать выбор покупателям (особенно актуально для формата гипермаркета), увеличивать средний чек, конкурировать не маркетинговыми бюджетами, а на поле лояльности - возврата покупателей. А возврат возможен, когда ты знаешь о покупателе больше. А это значит BIG DATA. В интеграции систем персонализации в России мало опыта у всех. В то же время, в США десятка крупнейших торговых площадок уже использует системы рекомендаций и персонализаций. (Примеры, цифры) У нас было три подхода.
2. Попытка №1 - внедрение “ручной системы”: не масштабируется, быстро устаревает. В итоге прирост в обороте <3%. Отказались. (Аналитика, цифры). 3. Попытка №2 - система не копит историю посещений, анализирует только текущие действия. Прирост оборота не устроил. Отказались. (Цифры, скриншоты). 4. Попытка №3 - гибкая система. Интеграция в разгаре, настройка бизнес-правил. (Скриншоты, цифры). 5. Перспективы: аналитика, сплит-тестирование, бесшовная система. (Прогнозные цифры). |
||||||||||||
Программа конференции (еще 85 докладов) Докладчики (еще 100+ спикеров) |
Отзывы Условия участия и регистрация |