Patrząc w przyszłość, myślimy o powszechnym wykorzystaniu dronów, wspaniałych samoobsługowych sklepach i wszelkich technologiach, które ułatwią sprzedaż i dostarczą informacji o ścieżce zakupowej klienta, jak np. beakony. Należy jednak zdać sobie sprawę, że już dzisiaj klienci dzielą się z nami wieloma informacjami, z których moglibyśmy zrobić użytek.
Przy planowaniu, wdrażaniu i optymalizowaniu logistyki dla e-commerce należy uwzględnić najnowsze trendy i zjawiska, które wpływają na biznes online. Handel w Internecie rozwija się dynamicznie – do 2020 roku ma stanowić już 20 proc. ogółu transakcji handlowych na świecie. Globalna sprzedaż online, wliczając segment B2B, osiągnęła w 2016 roku wartość 4,6 tryliona dolarów. Klienci e-commerce liczeni są w miliardach, a każda transakcja powiększa ogromną ilość danych, które mogą zostać użyte w celu optymalizacji biznesu online. Zrozumienie, jak można wykorzystać te dane w praktyce oraz jak zachowują się klienci sklepu internetowego, jest kluczem do rozwoju e-commerce i uzyskania przewagi konkurencyjnej.
Po pierwsze personalizacja
Ze zrealizowanych przez nas badań na temat trendów w e-commerce wynika, że menedżerowie i CEO europejskich firm planują inwestycje w kanał mobilny, budowę omnichannel czy użycie danych z wielu źródeł do wspierania swojego biznesu. Kierunek słuszny, jednak aby zapewnić faktyczną przewagę, musi uwzględniać jeden istotny aspekt. Doświadczenia użytkownika związane z zastosowaniem powyższych rozwiązań powinny być maksymalnie spersonalizowane, najlepiej w modelu 1:1 – nie tylko w kanale online, ale w każdym punkcie styczności klienta z marką.
Oznacza to że należy zadbać o dostarczanie właściwych treści, we właściwym czasie i miejscu. Informacja powinna dotrzeć do klienta gdy jest potrzebna, w preferowany przez niego sposób oraz z interesującymi go treściami.
Uzyskanie idealnej, stuprocentowej personalizacji to ogromne, jednak realne do osiągnięcia, wyzwanie. Co ciekawe, oznacza to niejako powrót do poziomu i charakteru usług, świadczonych przez XIX-wiecznych subiektów. Tak jak słynny Rzecki z powieści „Lalka” i potem przedwojenni sprzedawcy, powinniśmy znać i pamiętać każdego klienta, jego potrzeby i upodobania, żeby oferować produkty, którymi może być zainteresowany. Automatyzacja pozwala oferować takie usługi masowo, każdy z nas może doświadczyć zindywidualizowanej obsługi, bez względu na zasobność portfela.
Zazwyczaj za składowe sukcesu e-commerce uznaje się takie mierniki, jak: ruch na stronie, współczynnik konwersji oraz średnia wartość zamówienia. Należy jednak pamiętać o innym, znacznie ważniejszym czynniku, którym jest tempo wzrostu – co istotne – wyższe niż to, które notuje konkurencja.
Personalizacja, dzięki wykorzystaniu dużej ilości danych, pozwala poprawić wyniki sklepu w każdym z tych obszarów.
Zakupowe podróże
Rzadko kiedy klient decyduje się na zakup podczas pierwszej wizyty w sklepie; średnio, potrzebuje na to aż trzech sesji. Każda z nich może być realizowana na innym urządzeniu i w odrębnym kanale. Dzisiaj dokonujemy zakupów przy okazji, wykorzystując wolne chwile w kolejce w poczekalni, u znajomych, w pociągu czy autobusie.
Aby podróż zakupowa stała się bardziej angażująca i spersonalizowana, należy zadbać m.in. o to, aby użytkownik mógł ją kontynuować na dowolnym innym urządzeniu z punktu, w którym ją uprzednio przerwał. Wymaga to, po pierwsze, budowy odpowiedniej, umożliwiającej wdrożenie procesów omnichannel, architektury IT, pod drugie, wdrożenia efektywnych procesów logistycznych, po trzecie, zastosowania narzędzi marketingowych umożliwiających indywidualizację komunikacji z klientem. Stworzenie takiego spersonalizowanego profilu klienta możliwe jest np. poprzez użycie piksela Facebooka, plików cookie lub analizę zachowań zalogowanych użytkowników.
Na przykład, oferująca odzież i akcesoria związane z skateboardingiem i snowboardingiem, firma Volcom wykorzystuje retargeting w social media i reklamach, aby dotrzeć do tych klientów, którzy odwiedzili jej sklep, ale nie dokonali zakupu. Prezentowane są tylko te produkty, które na bazie dotychczasowej historii zachowań użytkownika wskazywane są przez algorytmy jako najtrafniejsze pod kątem jego potrzeb. Zastosowanie tego mechanizmu przyniosło dwunastokrotny ROAS (ang. Return Of Ad Spend) – przychód wygenerowany przez wykorzystany budżet.
Machine learning
Dzięki zaawansowanym algorytmom i silnikom machine learning możliwa jest również personalizacja treści na stronie na poziomie jednostkowym. Danymi wejściowymi są informacje o zachowaniu użytkowników, relacjach między produktami oraz charakterystykach odwiedzających sklep, takich jak: lokalizacja, zainteresowanie produktem, przywiązanie do marki, wrażliwość cenowa etc. Powszechnie znanym przykładem uczenia się maszyn jest popularny GPS. Zaawansowane algorytmy przetwarzają wielkie ilości danych, dzięki czemu możemy nie tylko korzystać z nawigacji, ale też dostawać spersonalizowane oferty sklepów, które mijamy po drodze. Analiza danych o użytkowniku i relacjach produktowych pozwala na wskazanie najlepiej pasującej oferty w danej sytuacji.
Konsumencki insight
Pierwszym sposobem na zastosowanie wiedzy o użytkowniku i produktach jest prezentowanie mu wysoce spersonalizowanego contentu na stronie, gdy odwiedza nasz sklep. W tym celu, warto wykorzystać insighty konsumenckie do utworzenia na stronie sekcji „rekomendowane dla Ciebie”, prezentującej produkty wybrane na bazie unikalnej dla danego użytkownika historii wyszukiwania oraz zakupów. Ułatwia to m.in kontynuowanie zakupów w sytuacji, gdy proces ten został przerwany. Jednym z liderów komercyjnego użycia powyższego mechanizmu jest Amazon, który notuje przy tym imponujący 13 proc. współczynnik konwersji.
Kolejnym obszarem na wykorzystanie przewagi, którą daje personalizacja, jest koszyk zakupowy. Etap, kiedy klient ma już w nim swoje zakupy, wydaje się wręcz stworzony do personalizacji oferty, ponieważ znamy już produkty, które w największym stopniu odpowiadają jego preferencjom. To bezcenna informacja i warto ją wykorzystać do rekomendacji produktów, niosących największe prawdopodobieństwo zwiększenia wartości koszyka.
Level master: personalizacja w modelu multichannel
Personalizacja oferty i promocji per klient może być realizowana w wielu kanałach sprzedaży. Jeśli, oprócz własnego e-commerce wykorzystujemy jeszcze marketplace’y, warto targetować ofertę pod każdy z kanałów, ponieważ najprawdopodobniej mamy tam różne grupy docelowe, o odmiennej charakterystyce, zachowaniach zakupowych i motywacjach.
Oprócz wdrożenia narzędzi marketing automation, konieczne jest również zadbanie o odpowiednią infrastrukturę IT i pełną integrację systemów, z użyciem PIM (ang. Product Information Management) w celu efektywnego zarządzania informacjami o produkcie, takimi jak: zdjęcia, opisy, zestawy produktowe, promocje i inne.
System typu PIM pozwala na kontrolę spójności i jakości materiałów marketingowych, które powstają w organizacji. Szczególnie istotne jest to wtedy, gdy w ich tworzenie zaangażowany jest spory zespół, do którego dołączają zewnętrzni specjaliści, fotografowie, copywriterzy etc. Nadając i ograniczając uprawnienia do poszczególnych akcji w ramach procesu mamy pewność, że w każdym z kanałów i touchpointów oferta jest prezentowana na równie wysokim poziomie, a klient, realizując swoją podróż zakupową, otrzyma spójną, jednolitą informację bez względu na czas, miejsce i kanał.
E-mail marketing żyje i ma się dobrze
Pomimo krążących opinii o zmierzchu e-mail marketingu, kontakt za pomocą maili pozostaje najpopularniejszą formą komunikacji marki, chociaż Facebook Messenger i inne komunikatory i chaty powoli zdobywają swą pozycję. E-mail marketing okazuje się wciąż najbardziej efektywnym kosztowo narzędziem marketera. Rozwój technologii sprawia, że komunikacja z klientami za pomocą maila może przybierać naprawdę spersonalizowaną i bezpośrednią formę. Jest to możliwe tylko w przypadku, gdy systemy e-commerce i e-mail marketingu są ze sobą w pełni zintegrowane, aby przepływ danych o użytkowniku przebiegał w sposób pełny i niezaburzony.
Równie istotne, jak zadbanie o doświadczenie użytkownika w danym touchpoincie, jest zapewnienie w poszczególnych kanałach stałego i odpowiednio dużego strumienia leadów. Jeśli nie utrzymujemy z naszymi klientami regularnej, spersonalizowanej komunikacji, ryzykujemy ich utratę w momencie decyzji zakupowej.
Przykładem realizacji powyższej strategii jest odzieżowa marka Paul Smith. Jej klienci równie chętnie korzystają z kanałów online, jak i offline w trakcie jednego procesu zakupowego. Komunikacja mailowa uwzględnia lokalizację klienta, aby dostarczać mu informacji o eventach, mających miejsce w lokalnym dla niego sklepie. Obsługa sklepu zbiera maile klientów, na które następnie wysyłany jest prosty mail powitalny, informujący o tym, czego można się spodziewać w komunikacji z marką. Wiadomość jest zoptymalizowana pod urządzenia mobilne, jako że część klientów może ją odczytać jeszcze w drodze ze sklepu stacjonarnego np. do domu.
Jak segmentować z głową
Warto również pamiętać o segmentacji bazy, która nie jest techniką nową, choć wciąż lubianą i często stosowaną. Dzięki niej możemy m.in. priorytetyzować klientów czyli koncentrować się w naszych działaniach na tych najbardziej wartościowych i perspektywicznych. Właściwie zintegrowany z platformą e-commerce system do mailingu dysponuje ogromną ilością cennych danych o użytkownikach, m.in.: z jakich urządzeń korzystali, czego szukali w sklepie, co wrzucili do ulubionych, dodali do koszyka, czy wreszcie kupili, kiedy dokonali zakupu i ile już do tej pory wydali pieniędzy. Na tej podstawie można ustalić jakie grupy są dla nas szczególnie cenne i jak kierować do nich komunikację.
Wybierając najbardziej wartościowych klientów, możemy nie tylko kierować do nich informacje o najdroższych produktach, ale – na bazie ich historii zakupowej – proponować im ofertę najbardziej dopasowaną do ich potrzeb. Mając dane o porzuconych koszykach, a szczególnie o produktach, które się tam znajdowały, możemy zautomatyzować proces odzyskiwania klienta, wysyłając informację o niedokończonym procesie zakupowym i przypominając mu o oczekujących na niego produktach.
Co ciekawe, ta, wydawałoby się, prosta i efektywna technika, nie jest jeszcze mocno rozpowszechniona. W badaniu dotmailera tylko 60 proc. respondentów zadeklarowało, że wykorzystuje email marketing automation w celu podjęcia próby odzyskania koszyka. Jest to więc szansa na zdobycie przewagi rynkowej.
Rozwiązanie te zastosowała oferująca wysokiej jakości odzież w sklepie internetowym oraz stacjonarnym showroomie firma Wakakuu. Marka często doświadcza zjawiska porzuconych koszyków. Zdecydowała się więc na wdrożenie mechanizmów e-mail marketingowych, nastawionych na odzyskiwanie klientów. Aby ułatwić im decyzję zakupową, wysyła personalizowane maile, zawierające informację o zawartości koszyka, uzupełniane bestsellerami oraz historią wyszukiwania użytkownika. Dane z 2016 r. pokazują, że maile odnotowywały 9 proc konwersję oraz 30 proc. CTR.
Buduj lojalność
Kolejnym obszarem, w którym odpowiednie segmentowanie klientów oraz personalizacja i automatyzacja przynosi wiele korzyści biznesowych, są programy lojalnościowe. Wbrew pozorom, nie jest to obszar wypalony, a dzięki nowym technologiom nabiera nowego rozpędu.
W przypadku programu lojalnościowego dobre wyniki przynosi odejście od standardowego i nieefektywnego modelu zbierania punktów na nagrody. Ważne jest również odpowiednie zaprojektowanie mechanizmów nagradzania, aby odpowiadały oczekiwaniom klientów, jednocześnie przynosząc korzyść biznesową. Jednym z rozwiązań jest np. ukryty program lojalnościowy, w którym klient nie gromadzi punktów wprost, lecz każda jego aktywność jest rejestrowana i scoringowana w systemie. Po przekroczeniu odpowiedniego progu, klient nagradzany jest np. rabatem lub inną formą gratyfikacji.
W Divante rekomendujemy naszym klientom, żeby zaczynać projekty IT od zdefiniowania minimalnej początkowej funkcjonalności (MVP). Podobnie jest z aplikacjami lojalnościowymi – można zacząć od Proof of Concept, czyli np. samodzielnego, niezintegrowanego z innymi systemami rozwiązania i manualnie kojarzyć transakcje z klientami. Aby jednak podnieść lojalizację na jeszcze wyższy poziom, w kolejnych krokach warto zintegrować aplikację lojalnościową z pozostałymi systemami IT, gromadzącymi dane o użytkownikach oraz systemem email marketing automation. Pozwoli to oferować klientom w pełni spersonalizowaną ofertę programu, podnosząc przez to jej atrakcyjność oraz efektywność w zakresie cross- i up-sellingu.
Jednym z przykładów dojrzałego systemu lojalnościowego są Beauty Insider i V.I.B. Sephory – oba dostępne online i offline, a klienci dzieleni są na segmenty na podstawie wysokości rocznych wydatków w sieci. Więcej przykładów można znaleźć w opracowanym przez Divante i Open Loyalty raporcie, na potrzeby którego przeanalizowaliśmy setki programów lojalnościowych z różnych branż.
Dlatego przy znaczącej skali biznesu warto zwrócić się do specjalistycznych firm, które po przeprowadzeniu wspólnych warsztatów ocenią, jakie działania warto zautomatyzować a co można zrobić we własnym zakresie.
| Divante, bazując na blisko 10-letnim doświadczeniu i wielu wdrożonych projektach, opracowało przewodnik, pokazujący praktyczne przykłady rozwiązań z zakresu wykorzystania danych do optymalizacji e-commerce i rozwoju funkcjonalności podnoszących jego efektywność. Ich zastosowanie pozwoli zarządzającym e-commerce uzyskać lepsze efekty w postaci wzrostu przychodu z kanału online. |
