РИФ+КИБ 2013 // Как создать персонализированный...

«Как создать персонализированный маркетинг?»

Кира Жесткова Head of Email Channel, OZON.ru kzhestkova@ozon.ru facebook.com/kira.zhestkova

Немного  про  нас  

1.  OZON.ru  –  самый  популярный  в  рунете  онлайн-­‐мегамаркет*    

2.  Год  основания  -­‐  1998    

3.  Более  6  000  000  зарегистрированных  пользователей    

4.  В  холдинге  5  компаний:  OZON.ru,  О-­‐Курьер,  OZON.travel,  Sapato.ru  и  eSoluZons  

* Источник: опрос Фонда «Общественное мнение» в сентябре 2011 г.

Хотите  что-­‐то  спросить  у  OZON.ru?  J  

В  конце  доклада  отвечу  на  3  вопроса!  

15  лет!  

Какая  персонализация  «захватывает»?  

Про  что  поговорим  

1.  С  персонализацией  или  без  ?  

2.  Кто  и  как  использует  персонализацию  ?  

3.  Что  нужно  персонализировать  ?  

4.  Чего  все  это  стоит?  

Про  эффективность  персонализации  

* Источник: эксперименты OZON.ru

+ 300%

- 97%

Успехи  западных  маркетологов  

* Источник: MarketingSherpa.com

Понятие  «Персонализация»  

Из  «Википедии»:  

«Personaliza4on  involves  using  technology  to  accommodate  the  differences  between  individuals»    «Personaliza4on  technology  enables  the  dynamic  inserZon,  customizaZon  or  suggesZon  of  content  in  any  format  that  is  relevant  to  the  individual  user,  based  on  the  user’s  implicit  behavior  and  preferences,  and  explicitly  given  details»  

Понятие  «Персонализация»  

«Использование    данных,  которые  мы  знаем  о  клиенте,  и  информационных  технологий  в  целях  обеспечения  клиента  предложением  –  актуальным,  ценным  и  релевантным  его  интересам  в  данный  момент  времени.»  

Избыток  данных  –  головная  боль  

A)  Мало  данных  

à Как  собрать?  à Где  хранить  ?  

Б)  Много  данных  

à Как  использовать?  

Истинная  ценность  данных  

«Big  Data»   «Smart  Data»  

* ClickZ.com

•  Есть  влияние  на  ROI  •  Более  1  источника  данных    

(CRM  +  MarkeZng  Numbers)  

•  Бизнес-­‐эффект  не  очевиден  

•  Данные  вне  контекста  

Уровни  персонализации  

1.    Говорю,    когда  хочу   2.    Говорю,    когда  хочет  клиент  

à  Массовые  рекламные  рассылки  с  персонализацией    

à  Разовые  тестовые  кампании    

à  Рекомендации  на  основе    истории  покупок  

à  Триггеры    

à  Рекомендации  на  основе  недавних  действий  клиента  

Персонализация  товарного  предложения  OZON.ru      Уведомление  о  появлении  новых  товаров,  удовлетворяющих  условиям  поиска  клиента.  

Персонализация  товарного  предложения  RevolveClothing.com      Уведомление  о  появлении  новых  товаров  от  избранных  клиентом  брендов  

Таргетинг  на  интересы  клиента  OZON.ru      Промо-­‐рассылка,  таргетированная  на  читательниц  определенных  книг  

Уведомления  клиентов    по  запросу  OZON.ru      Автоматическое  уведомление  о  поступлении  товара  на  склад  

Таргетирование  на  данные  профиля  клиента  

OZON.ru      ГЕО-­‐таргетирование  баннера  в  Email-­‐рассылке  

Санкт-­‐Петербург  

Москва  

Дальние  регионы  

Рекомендации  на  сайте  

OZON.ru      Персональные  рекомендации  на  основе  истории  просмотров  

Рекомендации  на  сайте  

OZON.ru      Рекомендации  к  товарам  в  корзине  

Как  выбрать  нужный  путь?  

Выбрать  нескольких  сегментов  

(Test  /  Control)  

Ручной  A/B  тест  

Результаты   Автоматизация   Оптимизация  

Идея!  

Экономия  на  всем,  кроме  счастья  клиентов!  

à  Управление  ассортиментом    

à  Скорость  доставки    

à  Social-­‐контент  (отзывы)    

à  Больше  200  тестов  одновременно    

à  Персонализированный  Customer  Support  

«Smart  Data»  на  каждом  этапе  пути  клиента  

Интересы  посетителя  

Отзывы    покупателей  

Рекомендации  на  сайте  и  в  Email  

Доставка,  возврат  и  быстрые  ответы  CRM  

Мысль  о  покупке  

Решение  о  покупке  

Повторные  покупки   Счастье  !  

1.  

«Smart  Data»  для  «Customer  Support»  

Amazon  знает  о  нас  все!  И  знает,  как  использовать  эти  данные.  

2.  

…  3  сек  …  

Экономить  время  клиента  

«Я  всегда  заполняю  кучу  информации  о  себе.  Вы  показываете  мне  море  рекламы  по  моим  интересам  …»      

Экономить  время  клиента  

«…  Но  почему  вы  не  используете  эту  информацию,  когда  я  обращаюсь  к  вам  за  помощью?»  

1.  “Boarding  Path”  

Идеи  персонализации  в  Email-­‐коммуникациях  

2.  “Scoring”  

3.  Реактивация  

«Boarding  Path»    Как  клиент  зарегистрировался?  

А)    Pop  Over  с  подпиской  

Б)  Просмотр  товаров  à  Регистрация  

В)  Пришел  от  партнеров  

Г)  В  процессе  покупки  

Max  ROI  

Разные  предложения  в  «Welcome»-­‐письме  

«Scoring»  клиентов  

А)    Для  оптимизации  прибыльности  

à  Лояльные  VIP-­‐клиенты    à Охотники  за  скидками  

 à Проблемные  

B)    Для  управления  частотой  и  типами  контакта  

à  «Суперзвезды»              (клики  в  3х  письмах  за  1  неделю,  2  обзора  товара  за  месяц,  Like                      на  Facebook,  заполнил  1  опрос  за  2  месяца)    à «Обыватели»  

(открыли  4  письма  за  месяц,  кликнули  в  2х,  каждый  день  заходят  на  сайт)    

à «Белоснежки»  (открывали  письма  2  месяца  назад,  последний  заказ  –  3  месяца  назад)  

Реактивация  «спящих»  клиентов  

Как  клиент  вел  себя  до  того,    как  «уснуть»?  

Б)    Какие  товары  просматривали?  

Покупали?  

Б)    В  каком  канале  был  наиболее  

активен?  А)    Каков  LTV?  

В)    Как  отличается  поведение  

«пробужденных»?  

Какие  бывают  данные?  

Транзакции  (история  покупок,  

возвраты,  использование  бонусов)  

Просмотры  (посещения,  просмотры  

страниц,  пути,  длительность  сессии)  

Мобильная  активность  

(SMS,  геолокация,  чек-­‐ины,  геймификация)   Поведение  в  

Email  (Открытия,  клики,  bounces,  жалобы)  

Предпочтения  (Подписки,  рекомендации,  форматы  отображения,  

время  и  частота,  персонализация)  

Поведение  в  соц.  сетях  

(LIKEs,followers,  друзья,  обновления)  

Enterprise  Data  (CRM,  финансы,  ERP)  

Демография  (Возраст,  пол,  

местонахождение,  профессия)  

А  какие  данные  нужно  использовать?  à   71%  маркетологов  хотели  бы  

использовать    предиктивный  анализ    

à   45%  заинтересованы  в  хранении  и  использовании  обратной  связи  от  клиентов  

Что  используем  мы  

Данные  профиля  

Канал  привлечения  

История  просмотров  

История  покупок  

Обращения  в  CRM  

Поведение  на  сайте  

Поведение  в  Email  Social  

Финансовые  показатели  

Персональные    рекомендации  товаров  

Персональные  предложения  

Управление  частотой  контактов  

Результаты  опросов  

Как  собирать,  хранить  и  использовать  3  типа  инструментов:  

1. Сбор  и  хранение  хранилище  +  платформа    

2. Анализ  инструменты  +  люди    

3. Использование  люди+платформа  

Виды  маркетинговых  платформ  

* Источник: Forrester Research, Inc.

Внедрить  будет  сложно!  (но  можно)  

IT  

Маркетинг  Закупки  

Чем  больше,  старее,  сложнее  à  тем  сложнее  изменить  что-­‐то  в  IT-­‐инфраструктуре  

Как  правильно  использовать  персонализацию  

1. Сотрудникам  –  правильные  инструменты      

2. Информировать  клиента,  о  том,  что  мы  знаем  о  нем      

3. Дать  клиенту  чувство  контроля    

Не  превратиться  в  «Большого  Брата»!  

New  York  Times,      «How  Companies  Learn    Your  Secrets»  

h�p://www.nyZmes.com/2012/02/19/magazine/shoppinghabits.html?pagewanted=all&_r=1&  

Но  и  не  забывать  про  личность!  

Обращайтесь  к  клиенту  как  к  живому  человеку  –  с  лицом,  характером  и  привычками.  

Спасибо!  

Кира  Жесткова  Head  of  Email  Channel,  OZON.ru                kzhestkova@ozon.ru  facebook.com/kira.zhestkova