Персонализация для интернет-магазинов. Чтобы продать товар, его нужно правильно показать. - презентация

1 Персонализация для интернет-магазинов

2 Чтобы продать товар, его нужно правильно показать

3 Упорядочение категорий Упорядочение товаров внутри категорий Рекомендации товаров Поиск Контент Для повышения продаж ваши сайт и е-mail должны подстраиваться под конкретного посетителя: Транзакционные емейлы Триггерные емейлы Регулярные емейлы Решение - персонализованный мерчандайзинг

4 Стадии цикла покупки и типы рекомендаций осознание проблемы поиск информаци и сравнение решений покупка поведение после покупки Триг гер Сравниваются товары и способы их приобретения Осуществляется попытка покупки, если появляется новая информация - возврат Рекомендации - альтернативы Помогают посетителю найти продукт, наиболее соответствующий его потребностям. Такие продукты могут быть куплены вместо других. Рекомендации - дополнения Увеличивают объем корзины Эти рекомендации подталкивают клиента купить дополнительные продукты к основному Персонализация и коллективная мудрость Бестселлеры, самые просматриваемые похожими пользователями, и т. д. Социальные рекомендации Источник рекомендации – сам покупатель Вопросы владельцам, отзывы, рейтинги помогают сделать покупку другим посетителям Триггерные рекомендации Обозначают новую проблему для пользователя Расходные материалы, повторные покупки и т.д.

5 Вы устанавливаете одну строчку Javascript к себе на сайт и загружаете YML Crossss собирает статистику о поведении каждого пользователя Crossss анализирует поведение пользователя и определяет, что влияет на его выбор и решение о покупке Crossss показывает посетителю товары, которые он наиболее вероятно купит Как работают рекомендации товаров?

6 Истории успеха – udivishop.ru Crossss дает 13,8% продаж (март 2013)

7 Истории успеха – bemad.ru Внедрение crossss привело к повышению ценности посетителя больше, чем в два раза

8 Истории успеха – janavi.ru Внедрение crossss привело к возврату 8,1% брошенных корзин

9 SaaS Оплата за сервис по модели CPO Бизнес модель

10 Product width Narrow (large customers) Wide Market focus Niche Comprehensive Конкуренты

11 Даниил Ханин Директор и со- основатель Николай Михайловский, Директор по продукту и со-основатель Антон Мальков, CTO и со- основатель Успехи: NTR Lab, Sinergo Провалы: Mydarin, Lookich, POldo, PepUp Успех: Webreklama Команда

12 Advisory Board member и angel investor Ранее занимался аналогичными BigData задачами в Bing, был со- основателем стартапа про медиа-рекомендации Bas Godska aka Digital Dutchman Артем Ланцев Главный алгоритмист … и еще 5 человек (разработка, продажи) Команда

13 Запуск середина сентября 2012 Прототип октябрь 2012 Запуск сервиса 15 марта 2013 К 31 августа 2013, более 160 магазинов в системе 3 магазина из top-30 в процессе подключения Рост

14 Мы понимаем, что растем с нуля Рост биллинга 17% в неделю

15 Хотите подключиться? Есть вопросы? Хотите сделать предложение? khanindaniil +7 (915) nickm (903) Николай Михайловский Даниил Ханин