Вечернюю часть конференции YaC/m 2014, которая проходила в Москве 5 июня 2014 года, открыл Роман Нестер из компании RuTarget. Он поделился видением того, можно ли предсказать поведение пользователя, и что с этим предсказанием можно сделать потом.

И это не магия - это технология: если понимать, как ведет себя тот, кто стал покупателем, еще до совершения покупки - то можно найти тех, кто ведет себя так же. Это позволит и постараться предложить свою рекламу потенциальному потребителю более эффективно и добиться того, чтобы покупателем он стал именно у вас.

Чем выше вероятность покупки, тем больше денег можно тратить на привлечение этого посетителя.

Очень интересные технологии анализа можно обнаружить на стыке онлайна и оффлайна. Например, можно анализировать банковские транзакции, это предоставить владельцу сайта возможность связывать данные о транзакциях с cookies, чтобы сделать персональное предложение.

Также Роман дал несколько полезных советов, как выбрать подрядчика по анализу поведенческих данных. В частности, имеет смысл поинтересоваться:

Николай Хлебинский из RetailRocket напомнил, что количество заказов от одного клиента - параметр, который незаслуженно забывается на мероприятиях, а ведь он существенно влияет на прибыль. Доклад Николая назывался «Предсказательная аналитика в E-commerce: есть ли жизнь после конверсии?».

Чтобы не уйти в убыток представителям бизнеса надо:

По замечанию Николая, в среднем, 20% заказов в интернет-магазине совершаются повторно. В то же время это означает, что 80% аудитории больше никогда не возвращаются на продающий сайт!

Если же повысить Retention Rate на 5%, то прибыль может увеличится на 25-95%.

Чтобы получить повторную покупку допустимо:

И все же, Николай отдельно отметил, что для привлечения повторных покупателей нужно не только развивать бренд и сервис, но и вступать с потребителями в контакт после покупки. Если по отдельным покупкам можно понять, что через определённое время покупателю потребуется совершить еще одно приобретение, то можно предложить ему такой связанный товар сразу же. Это достаточно эффективный способ.

Когда вы решаете - использовать или нет ту или иную новую технологию, важно анализировать не её концепцию, а эффективность. Важно задаться вопросом: приносит ли эта технология прибыль?

В заключение Николай поделился краткой статистикой Retail Rocket:

Конференцию продолжил Андрей Клименко. Он рассказал о возможностях изучения Torrent-клиентов для последующего использования знаний о пользователях в целях повышения эффективности продаж.

Создание такой "тайной библиотеки" позволяет представителям бизнеса получить огромное количество данных о пользователях и их персональных интересах. К этой информации важно прислушиваться. Так, например, можно анализировать, что востребовано в тех или иных странах.

Есть исследование, которое показывает, что самые активные пользователи торрентов - самые активные покупатели, не только в интернете, но и в оффлайне.

Те, кто регулярно скачивает контент из торрентов, легко конвертируются в платёжеспособных клиентов. Но как их найти, ведь торренты не оставляют cookies? Можно объединить данные и идентифицировать пользователя по времени и IP-адресу, а дальше делать персональные предложения по той категории товаров, которая интересует именно этого посетителя.

Комментируя выступление Андрея Клименко, Андрей Себрант добавил, что таких необычных каналов существует, как минимум,15. Всем нам как пользователям полезно иметь ввиду, насколько много о нас известно маркетологам.

Завершилась YaC/m 2014 докладом Саймона Проекта из Flocktory. Он рассказал о том, насколько для бизнеса важен идеальный покупатель, как его найти и что с ним можно сделать.

Лучший клиент - не тот, который покупает, а тот, который рекомендует. И самое неприятное, что есть такие люди, которые ведут за собой большинство других клиентов. Когда из компании уходят «влиятельные люди» они уводят с собой около 8 человек, в то же, если уходит обычный человек, то он уводит от 1 до 2 человек. Вот почему важно постоянно работать с идеальными покупателями. К данной категории относятся не те пользователи, у которых много друзей в социальных сетях, а те, мнению которых доверяют.

Именно на эту категорию нужно обращать особенное внимание, стараться получить от них позитивный эффект. Ведь люди больше всего доверяют рекомендациям своих знакомых. Причем не всех, а тех, кого они считают авторитетом именно в выбранной области.

На примере кейса Саймон показал, как мотивация идеальных покупателей может сократить цикл их покупки и помочь привлечь новых клиентов:

Еще один кейс был связан с туристическим бизнесом: крупный клиент агентства в области туризма определил своих идеальных покупателей, мотивировал их к рекомендации услуг и увеличил с их помощью вовлечение в программу лояльности. Анализ пользовательских данных показал, что мотивация при помощи бонусных баллов не работает, так как у большинства клиентов не было карт лояльности. После внесения изменений в стратегию увеличение конверсии, связанной с участием в бонусной программе, составило 400%; затраты на привлечение клиента снизились в 2,7 раза; компания получила 2% дополнительных продаж в месяц.

Саймон в очередной раз подчеркнул, что на каждом этапе надо измерять эффект и находить то, что работает, и то, что дает результат.