Зачем интернет-магазины получают информацию о нас по цифровым следам
Интернет-магазины стремительно движутся к тому моменту, когда смогут буквально в лицо узнавать своего покупателя. Уже сейчас есть системы, позволяющие детально проанализировать поведение пользователя в интернет-магазине. Различные сервисы позволяют персонифицировать сайт, увеличить посещаемость и в конечном итоге нарастить выручку.
"Анализ больших данных нужен, в частности, для того, чтобы предсказать прибыль, которую человек принесет компании в год. В будущем модуль будет докладывать руководству компаний буквально: "У этого пользователя 10 процентов вероятности покупки". А затем анализировать уже группы клиентов и продолжать делать выводы: "если вероятность покупки у человека больше 2 процентов - это надежный покупатель". Значит, стоит бороться за этого клиента путем увеличения рекламных расходов", - рассказывает Олег Катрышев, директор по продукту в диджитал-компании.
Уже сейчас в каждом из интернет-магазинов действует простейшая система анализа потенциального покупателя. Например, всем сайтам известна геолокация и тип устройства, с которого человек заходил на интернет-страницу. Даже исходя из информации о том, в каком регионе живет человек, можно сделать вывод о платежеспособности покупателя.
И все же на основе одних только транзакционных данных внятного образа клиентуры построить не получится. Эксперты задаются вопросом, где заканчивается примитивный анализ, и с какого момента начинает непосредственно big data.
Сегодня выводы о клиентах помогает делать конверсия посетителей, которая обозначает количество людей, которые успешно прошли через все этапы сценария продаж на сайте до итогового целевого действия - покупки. Конверсия демонстрирует, что покупки на сайте совершают от 2 до 5 процентов посетителей. Получается, остальные "бродят по интернету" самостоятельно. Но сейчас компании все чаще начинают уделять внимание этому сегменту и работать с "брошенными" людьми. Постепенно появляется обратная связь с потенциальными покупателями.
Расширяется стандартный алгоритм "просмотрел товар, просмотрел страницу, добавил в корзину, купил". Сейчас тот факт, что пользователь посмотрел изображение товара, не остается незамеченным. Это значит, что он интересуется. Посещает товар несколько раз - заметно интересуется. Отсортировал по цене - клиенту важно предложить выгодную стоимость. Далее начинают работать уловки маркетологов - на сайте появляются всплывающие окна с выгодными предложениями.
"Один из экспериментов показал, что в Москве и Санкт-Петербурге многие интернет-пользователи не знали о возможности бесплатной примерки одежды и доставки, - отмечает Олег Катрышев. - Тогда пришло решение акцентировать внимание клиента на возможности примерки и частичного выкупа". Так, всплывающие надписи "Вам доступна примерка" и "Вам доступна бесплатная доставка" в несколько раз увеличила популярность товара.
Самое главное, по мнению специалистов, не оставлять интернет-покупателя без внимания. Пока до повсеместного использования компаниями анализа больших данных еще далеко, стоит хотя бы завоевать внимание покупателей, которые уходят в первые 10 секунд без покупки. Помочь проанализировать этот тип клиентов способная банальная надпись: "Пожалуйста, расскажите, что вас смутило".
В ближайшем будущем в России могут появиться онлайн-платформы для стилистов и персональных шоперов. Такие специалисты непосредственно влияют на заинтересованность клиентов, рост суммы чека и частоту покупок. Однако единого сервиса по предоставлению их услуг сейчас нет. Участники модного рынка надеются, что скоро он появится.