Мультиканальная сегментация во имя romi
DESCRIPTION
Сейчас в тренде находится такое понятие как "big data". Все пытаются его употреблять как можно чаще, и даже что-то знают о том, что это такое. Наверняка и вы знайте, что ее надо собирать и "как-то использовать". В данной презентации показано как вы можете использовать big data во имя развития Вашего бизнеса, и для повышения отдачи с маркетинговых каналов. Если у Вас появятся вопросы касательно ее, всегда буду рад ответить на них в комментариях.TRANSCRIPT
Кратко о себе
Небольшое рекламное агентство - Senior Account Manager
(13 клиентов, общий бюджет 10+ млн.)
TrendsBrands.ru - Internet Marketer
Showrooms.ru - DCMO
Основная проблема
Большинство
компаний не умеют
использовать
данные для
сегментации своих
пользователей
К чему это приводит?
Низкие показатели в интернет-маркетинге (ROMI)
Не релевантные
(не персонализированные)
предложения
Слишком высокая частота
коммуникации
(НАДОЕЛИ! Я ВАС НЕНАВИЖУ!)
Как повысить эффективность?
• Собирать данные
• Сегментировать пользователей
Какие данные можно и нужно собирать для
обогащения профиля пользователя?
✓ пол (М/Ж/?!)
✓ возраст
✓ ГЕО
✓ просмотр категории
✓ карточки товара
✓ брошенная корзина
✓ соц. действия
✓
✓ средний чек
✓ количество покупок
✓ частота покупок
социально-демографические поведенческие
данные из CRM
Где и зачем использовать?
• Retargeting
• На сайте вашего проекта
Как использовать в E-mail marketing?
• Тактика “брошенной корзины”
• Регулярные рассылки с
делением по полу
• Личные рекомендации по
cross-sale, up-sale.
• Уникальные предложения для
разных групп пользователей
(например по высокому ср.
чеку, дате последней
“активности” и т.д.)
• Реактивация “спящих”
пользователей
Retargeting
• Товарные виджеты с личными
рекомендациями
• Личные предложения в
зависимости от истории действий
(скидки, “завлекуха”, интрига)
На сайте вашего проекта
• Настройка сценария вывода
баннеров с помощью гибкого
инструмента управления (а.к.а
банерокрутилка - лучше своя!)
• Персонализация товарной
выдачи
• Изменения цен в зависимости
от истории активности
пользователя на сайте
• Личные рекомендации на
сайте (как своей, так и
сторонней)