12:44, 29 марта 2022, 12:44
Количество просмотров 2699

Решения для увеличения оборотов в онлайн-ретейле в 2022 году

Рынок онлайн-ретейла во всём мире переживает расцвет, а серьёзным толчком для этого стала пандемия COVID-19.
Решения для увеличения оборотов в онлайн-ретейле в 2022 году

Рынок онлайн-ретейла во всём мире переживает расцвет, а серьёзным толчком для этого стала пандемия COVID-19.

По оценкам Data Insight, в 2020 году 3 месяца карантина привели в онлайн-покупки не менее 10 млн россиян. За прошедшие пару лет у многих людей закрепилась привычка заказывать товары через интернет, что значит увеличение популярности онлайн-продаж.

Разобраться, какие инструменты помогают развивать онлайн-торговлю и на что делать ставку в 2022 году поможет контент-маркетолог компании eSputnik Майя Скиданова.

Состояние онлайн-ретейла в мире и в России

По данным Statista, в России среднегодовой темп роста розничных продаж в e-commerce с 2021 по 2025 годы составит 5,18%. Для сравнения: в США этот показатель прогнозируется на уровне 4,68%, а в мире — 6,29%.

Прирост онлайн-заказов распределялся так: лидировали крупные маркетплейсы (57%), продуктовые (16%) и фармацевтические сайты (7%).

Количество заказов, совершённых в России через интернет, постоянно увеличивается. Аналитики считают, что в ближайшие несколько лет эта тенденция сохранится, хотя рост замедлится.

Инструменты для развития онлайн-торговли

Статистика показывает, что в e-commerce однозначно стоит вкладывать деньги, ведь покупатели голосуют в её пользу рублём. Какие же технологии и подходы в работе помогут привлечь больше клиентов и дольше удерживать их?

Персонализация

Персонализация уже не тренд, а инструмент для обретения конкурентного преимущества в ретейле. Чтобы качественно персонализировать общение с клиентами, необходимо обеспечить сбор информации из всех возможных источников, унифицировать собранные данные, а далее использовать их для сегментации и формирования предложений.

Сбор и унификация данных

Ритейлеры собирают и передают данные о покупателях с помощью CRM, POS, ПО контакт-центров и других систем. За 2 последних года количество источников данных, которые используют B2C-компании, только увеличивалось.

Если в 2020-м в среднем таких сервисов было шесть, то в 2022 году их прогнозируют уже 12. Каждый из них хранит разные типы данных, в разном формате, с разными идентификаторами клиента и каналов (email, номер телефона, токен, cookie и т. д.).

Из-за того, что информация о покупателях рассеяна по отдельным системам, целостную картину увидеть сложно. Объединить все потоки данных из разных источников помогают Customer Data Platforms (CDP). Такие платформы позволяют:

  • собирать, хранить и обогащать данные о клиентах;

  • унифицировать их в едином профиле;

  • сегментировать базу по множеству условий;

  • анализировать массивы данных;

  • строить прогнозы о поведении пользователя;

  • активировать данные в персональной коммуникации.

В профиле каждого клиента аккумулируются данные разных типов:

  • анкетные (имя, пол, возраст, контакты и др.);

  • активности в рассылках;

  • поведение на сайте, в мобильном приложении и офлайн (просмотры, поисковые запросы, обращения в контакт-центр и т. д.);

  • истории покупок (дата, сумма, состав);

  • интересы и предпочтения.

С таким объёмом данных возможно составить 360-градусный портрет клиента, а также предугадывать его действия и делать ему релевантные предложения.

Согласно опросу, почти 70% компаний увидели положительный ROI через 6 месяцев, а 96% достигли полной окупаемости спустя год. В компаниях использовали такие критерии для оценки ROI: качество данных (37% опрошенных маркетологов), клиентский опыт (22%), операционная экономия (22%).

Платформы развиваются и следующим витком эволюции CDP может стать система Goal-Driven Marketing, которая освободит маркетологов от рутинной оптимизации кампаний и свяжет активности с целями более высокого уровня.

Продвинутая сегментация

Сегментация в direct-маркетинге часто сводится к использованию персональных данных клиентов и информации об их взаимодействии с рассылками. А глубокая позволяет строить гиперцелевые динамические сегменты, комбинируя несколько условий.

При этом можно использовать детализированные данные из разных источников, например о поведении онлайн и офлайн. Чем больше этих условий и уже сегмент, тем выше шансы того, что предложение попадёт в потребности получателей и продаст.

В сети магазинов «Магнит» в 2022 году планируют внедрить автоматическую систему создания индивидуальных промопредложений для тысяч микросегментов покупателей. Сейчас предложения формируют для крупных сегментов (от 100 тыс. клиентов).

В новой системе алгоритмы искусственного интеллекта будут создавать офферы для разных по количеству участников групп. В некоторых случаях даже для одного клиента. ИИ сможет подбирать наиболее подходящие товары, акции, бонусы, а также самостоятельно определять каналы коммуникации для их отправки.

Товарные рекомендации

Ретейлерам в онлайне важно обеспечивать такой же высокий уровень сервиса, что и офлайн. В том числе это касается и помощи в подборе товаров. 75% потребителей говорят, что с большей вероятностью сделают заказ у компании, предоставляющей персональные рекомендации.

Рекомендовать пользователям товары в интернет-магазине легко.

На сайте устанавливается скрипт веб-трекинга, который фиксирует все действия посетителей.

Алгоритмы искусственного интеллекта на основе собранной информации о кликах, просмотрах, добавлениях в корзину и т. п. формируют подборки с рекомендациями:

  • персональные – учитывающие поведение и заказы конкретного пользователя, выводятся индивидуально (например, блок «Специально для вас»);

  • общие – учитывающие данные по сайту без персонализации, подходят для посетителей, о которых нет сведений (например, блок «Хиты продаж»).

Помимо истории поведения клиентов, в основе алгоритмов могут лежать данные товаров: стоимость, категории, названия, описания и другие характеристики (например, блок «С этим товаром покупают»). Они выводятся на страницах товаров и категорий.

По данным CDP eSputnik, обычно интернет-магазины используют 2-15 блоков рекомендаций, которые генерируют до 20% выручки. До 65% заказов содержат в себе рекомендованные товары.

Внедрение рекомендаций на сайте ритейлера «Фокстрот» (Euronics) стимулировало продажи аксессуаров на 16% при том же трафике. Кроме того, на 10% увеличилась глубина просмотра сайта и вовлеченность посетителей. А рост конверсии составил 5%.

Персональные рекомендации также можно выводить в сообщениях и передавать на рабочие места консультантам в кол-центрах и офлайн-магазинах.

Омниканальность

Под термином следует понимать связку каналов коммуникации с клиентами: все для direct-рассылок, реклама, социальные сети, сайт, приложение, офлайн-магазин и т. д. Это не просто параллельное развитие доступных каналов, а сведение их в единую систему. В ней каждый канал собирает данные, обогащая единый клиентский профиль, а все остальные имеют доступ к этим данным и могут их использовать для лучшей персонализации. Те же рекомендации при таком подходе будут точнее, что увеличит количество товаров в корзине и средний чек, а покупателям вы обеспечите бесшовный пользовательский опыт.

Плюсы омниканальности для бизнеса:

  • повышение эффективности всех каналов;

  • определение наиболее эффективного для коммуникации с каждым клиентом;

  • оптимизация затрат, например с помощью каскадных сценариев.

Так, маркетплейс Shafa за полгода в 2,5 раза увеличили количество заявок и в 2 раза снизили стоимость заказа из каналов удержания.

Результаты внедрения омниканальности тем выше, чем лучше проработано юзабилити сайта и качественнее органический брендовый трафик.

Новый канал App Inbox

App Inbox – это сообщения, которые авторизованный пользователь сайта или приложения видит в личном кабинете. Они хранятся в центре уведомлений, пока не истечёт срок действия, заданный маркетологом.

В них также можно отправлять персонализированный контент. App Inbox усилит вашу омниканальную стратегию, т. к. ещё мало кто из конкурентов его использует и он имеет ряд отличий от других каналов.

Особенности App Inbox:

  • ненавязчивость (беззвучное оповещение, не перекрывает основной контент, не мешает целевым действиям);

  • доступность пользователю в любой момент (тот же мобильный пуш можно случайно смахнуть с экрана, и из него, например, нельзя скопировать промокод);

  • от клиента не требуется подписка и дополнительные разрешения;

  • работает и с Android, и с iOS.

App Inbox подходит как для продаж, так и для улучшения пользовательского опыта. Варианты использования:

  • персонализированная лента новостей;

  • долгосрочные акции;

  • промокоды/купоны;

  • дублирование транзакционных и триггерных сообщений;

  • рассылки по стадиям жизненного цикла.

Например, с помощью этого инструмента можно запускать онбординговую серию новым пользователям, чтобы ознакомить с возможностями сайта или приложения.

Искусственный интеллект

Согласно отчёту Salesforce 2021 года, маркетологи чаще всего используют ИИ для прогнозирования следующих действий и персонализации пути клиента, а также для автоматизации процессов. 60% клиентов реагируют положительно, если это улучшает их опыт.

В direct-маркетинге искусственный интеллект помогает решать несколько объёмных задач:

  • делать сложную сегментацию;

  • оптимизировать клиентский жизненный цикл;

  • персонализировать коммуникацию.

Приведём несколько вариантов использования ИИ, которые могут быть полезны.

Предиктивная сегментация. По косвенным признакам алгоритмы определят пользователей, с какой-то долей вероятности готовых конвертироваться в покупателей. Система выделит ценный сегмент, который стоит того, чтобы на него потратить серию рассылок (например, email, SMS, Viber) и ещё подключить рекламу. Этот инструмент помогает увеличивать LTV клиента и наращивать продажи.

Переход в другой сегмент. Алгоритмы могут выделять паттерны и прогнозировать, когда клиент перейдёт из одного сегмента в другой. Скажем, человек сделал несколько покупок, а затем в течение пары месяцев ничего не покупал.

Система определит, что есть риск его потерять. Он попадёт в группу контактов, которым нужно отправить реактивационную серию сообщений.

Построение сегмента VIP по персонажу. Помимо этого, ИИ может выделить из базы идеальных клиентов. Для начала маркетологу нужно определить характеристики, присущие такому покупателю. Основываясь на них, система сформирует группу из всех пользователей, которые соответствуют заданным параметрам. Далее искусственный интеллект будет следить за ними и совершенствовать взаимодействие.

Кластеризация. ИИ может выявить и клиентов с уникальными характеристиками, которых нет ни в одном сегменте. Проанализировав группу, маркетолог подберет УТП, которое заинтересует именно этих уникальных клиентов.

Дополненная реальность и консультации онлайн

Технологии дополненной реальности начали входить в онлайн-ритейл задолго до разгара COVID-19. Но наиболее полезными они стали именно во время пандемии, когда из-за карантина многие не могут пойти в физический магазин и примерить вещи.

На некоторых сайтах появились виртуальные примерочные. Все, что нужно сделать пользователю, – загрузить свое фото и посмотреть, как на нем будет смотреться одежда, обувь, очки или косметика.

Благодаря внедрению AR-технологий ритейлер Home Depot смог поднять выручку от онлайн-продаж на 100% год к году. Компания добавила функции дополненной реальности в мобильную версию сайта и в приложение (именно с мобильных устройств идет ⅔ трафика интернет-магазина). Пользователь может нажать на некоторые товары и с помощью дополненной реальности увидеть, как они будут выглядеть в его интерьере.

Эта функциональность повысила вовлеченность клиентов, они стали проводить больше времени в приложении и на сайте. Кроме того, процент конверсии у пользователей AR-инструмента в 2-3 раза выше, чем у остальных посетителей.

Видеоконсультации

Не все компании могут позволить себе AR-разработку, но есть и другие варианты показать продукт в дистанционном режиме. Так, некоторые магазины стали проводить онлайн-консультации по видеосвязи с демонстрацией заинтересовавшего товара.

Клиент запрашивает консультацию, нажав кнопку, а продавцы видят все обращения в специальном приложении. Во время сеанса покупатель задаёт вопросы в чате или через микрофон. Менеджер может авторизовать клиента по номеру телефона, сделать ему персональное предложение на основе профиля и оформить заказ.

В «М.Видео» количество видеоконсультаций ежемесячно растёт на 10-15%, каждая пятая заканчивается покупкой.

Чтобы успешно продавать онлайн в 2022 году, нужны инструменты, обеспечивающие клиенту персонализированный и максимально удобный для него опыт. Программа-минимум – реализовать единую систему сбора и использования клиентских данных во всех каналах. Но бо́льших результатов достигнут те, кто успеет адаптировать новые технологические и маркетинговые решения раньше конкурентов.

Рубрика:
{}E-Commerce

ТАКЖЕ ПО ТЕМЕ