Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
09:16, 01 Августа
Спрос на автотовары в России вырос на 28%
08:46, 01 Августа
Ozon выяснил одежду каких оттенков россияне предпочитают этим летом
10:47, 31 Июля
Сколько стоила минимальная корзина продуктов в Слате во втором квартале 2021?
09:30, 31 Июля
Загрузка и цены гостиниц в Сочи росли на фоне пандемии
17:19, 30 Июля
KazanExpress открывает одну из самых больших фотостудий для продавцов в России
17:14, 30 Июля
SAS объявляет о готовности к IPO
15:00, 30 Июля
Сыр и мясо с вином: как российские производители завоевывают зарубежные рынки
14:53, 30 Июля
Детский мир передал в приюты для бездомных животных более 650 кг корма
14:13, 30 Июля
Рост спроса на склады. Почему в Новосибирске стала популярна коммерческая недвижимость?
13:45, 30 Июля
Голодный год: как рестораны переживают острую нехватку кадров
19.09.2016

Контент и поиск: два драйвера современной онлайн-коммерции

Никита Кочерженко,
директор по продажам Oracle Retail

Мы продолжаем публикацию экспертных статей(Первая статья «Катехизис омниканального ритейлера от Oracle» была опубликована в журнале RETAIL & LOYALTY №4 (58) 2016.), посвященных практическим вопросам внедрения модели омниканальных продаж в ритейле. В рамках настоящей публикации Никита Кочерженко, директор по продажам Oracle Retail по развивающимся рынкам, рассматривает особенности работы с контентом, а также методики оптимизации поисковых систем.


Что значат поиск и персонализация для омниканального ритейла?
Сначала стоит поговорить о самом важном для построения правильной персонализации и работы с оптимизацией поиска, про основу основ. Для успешной работы интернет-магазин в первую очередь должен обеспечить наличие качественного и понятного контента, причем это правило одинаково работает как в онлайн-, так и в офлайн-ритейле.

Современные посетители, планирующие покупку, особенно крупную, много времени проводят, изучая характеристики товара, и не важно где – на сайте, в мобильном приложении или в бумажном каталоге – информация должна быть одинаково релевантной.

Особо стоит отметить, что само изображение товара должно быть качественным и информативным – без картинки контент становится практически пустым. Это касается не только таких очевидных вещей, как одежда и обувь, – то же самое можно сказать и о мебели, электронике, автомобилях и др. Без качественного и продуманного иллюстратива даже продукты питания на онлайн-витрине или в буклете теряют часть своей привлекательности, несмотря на то что их вкусовые качества хорошо известны потребителям и отнюдь не всегда обусловлены внешним видом.

Вторым важным элементом качественного контента является подробное описание товара, т. е. перечень значимых для потребителя характеристик: особенности применения, технические показатели, вкусовые качества, страна производства, компоненты и материалы, включая их происхождение, инструкции по использованию или рецепты приготовления. На сегодня наличие подробной и понятной информации о товаре является чуть ли не основным фактором выбора.

Третий момент, на котором необходимо акцентировать внимание, это наличие товара и цена. Достоверность этой информации является гарантом доверия к компании со стороны как онлайн-, так и офлайн-потребителей. Несоответствие конечной цены той, которая была заявлена на сайте (или на ценнике в офлайн-магазине), или отсутствие товара, который покупатель решил купить (а мысленно уже купил), нанесет достаточно серьезный удар по репутации продавца. Важно понять, что если человек решил, что товар ему подходит, и нажал кнопку «Положить в корзину», он уже его купил, сделка состоялась. А если вы позже сообщаете, что товара нет или стоимость изменилась, это выглядит, как если бы продавец догнал вас на парковке супермаркета и вытащил из тележки часть продуктов, одновременно попросив доплатить за оставшиеся, а в ответ на ваше возмущение предложил вернуться и подобрать товары взамен или отказаться от покупки вовсе. Абсурд? А в онлайне это происходит сплошь и рядом, и выглядит так же нелепо.

Следующими в списке важных характеристик контента находятся особенности пред-ставления товара в онлайн. Чтобы доходчиво объяснить клиенту преимущества товара в интернете, не всегда достаточно его фотографий, описания и цены: может возникнуть необходимость более детально ознакомиться с его функционалом и спецификой его использования. Таким образом, становится очевидной значимость так называемого «обогащающего» (rich) контента, формирующего необходимую атмосферу вокруг продаваемого товара. Очень важным элементом этого «обогащаюшего» контента является видеоконтент, например, видеоролик, демонстрирующий возможности использования товара, рекомендации. Свой видеоблог также помогает продвижению товаров. Грамотно составленный видеоряд стимулирует покупателя сделать свой выбор, следовательно, поможет магазину быстрее продать товар. Существует подтвержденная закономерность: наличие видеоролика в описании значительно повышает как количество просмотров информации по товару, так и число его покупок.

Современные посетители, планирующие покупку, особенно крупную, много времени проводят, изучая характеристики товара, и не важно где – на сайте, в мобильном приложении или в бумажном каталоге – информация должна быть одинаково релевантной

Также нельзя не отметить значимость социального маркетинга – комментарии и отзывы покупателей помогают потенциальному клиенту определиться со своим выбором.

Для чего идеальной воронке продаж предиктивные инструменты управления customer experience?
При разработке персонализированного подхода к клиентам равнозначно важны все вышеперечисленные элементы контента. Чтобы клиент совершил покупку и остался доволен взаимодействием с ритейлером, он должен получить ответы на все имеющиеся у него вопросы, независимо от того, где он планирует купить товар – онлайн или офлайн. Между тем ритейлер не всегда может распознать человека, зашедшего на сайт, и соответственно вынужден предугадывать его вопросы и желания.

Для этого ритейлеры могут использовать имеющиеся на рынке ИТ-решения – системы управления пользовательским опытом клиентов интернет-магазинов, такие как, например, Oracle Commerce Experience Manager, позволяющие на лету создавать персонализированные страницы, наполняя их разнообразным контентом, наиболее подходящим для конкретного покупателя, подстраивая страницу под его нужды и используя принципы «умной» персонализации и навигации.

Имея под рукой подобный инструмент, ритейлер может без привлечения разработчиков настроить свою систему таким образом, чтобы клиенты без проблем находили нужные им товары. Например, исходя из имеющейся информации о пользователе, который зашел на сайт, система, действуя по заданному маркетологами бизнес-сценарию, будет предлагать ему определенные фотографии, делать акцент именно на тех характеристиках товара, которые, по всей вероятности, наиболее для него важны.

Возможность гибкого управления customer experience в корне меняет работу ритейлера с воронкой продаж. Ритейлер cможет предлагать покупателю необходимый контент, ориентируясь на его поведение на сайте, таким образом плавно подводя его к совершению покупки. С другой стороны, в процессе путешествия по сайту можно обратить его внимание на другие интересные продукты и услуги. Управляя таким образом потребительским опытом клиентов, можно многократно увеличивать конверсию.

Предположим, человек просмотрел информацию о диване: простейшая система сделает вывод, что он ищет дешевые диваны, более продвинутая – предположит, что он ищет недорогой коричневый двуспальный диван, интеллектуальная сформирует дополнительное предложение о покупке обстановки для гостиной

В ряде отраслей очень эффективным инструментом является управление комментариями пользователей. В качестве примера рассмотрим продажу парфюмерии, которая представляет собой очень непростой для продвижения в онлайн продукт. Однако мировой опыт свидетельствует, что в данном случае именно рекомендации пользователей являются важнейшим инструментом продвижения товара. Если человек видит, что большому количеству покупателей, чем-то похожих на него/нее, нравятся эти духи, он охотно решается на их покупку, и даже если вдруг окажется, что они ему не подошли, он не будет возлагать вину на продавца или интернет как способ совершать такие покупки в целом.

Идентифицировав пришедшего на сайт человека, ритейлер может в соответствии с его профилем (отмечу, что иногда за рубежом для создания персонализированного предложения используется, кроме прочего, такой признак, как национальная и расовая принадлежность, например, это важно для косметики или одежды) подобрать для него соответствующие рекомендации, которые, возможно, были созданы людьми с похожими вкусами и интересами. При этом каждый интернет-магазин может придумывать свою «фишку», так, один из зарубежных онлайн-магазинов, торгующих парфюмерией, при выдаче персональной рекомендации акцентирует внимание на том, что хотя конкретные духи пользуются очень большой популярностью у покупателей, что подтверждается множеством отзывов от покупателей, в городе, в котором проживает клиент, их еще никто не приобретал, что дает дополнительную ценность для покупателя, а продавцу она ничего не стоит.

К чему приводит линейная персонализация?
Неоднократно доводилось слышать жалобы на навязчивую, якобы персонализированную рекламу, когда после покупки или даже просмотра какого-либо товара на покупателя начинают сыпаться «таргетированные» предложения. Дабы избежать таких ситуаций, ритейлерам можно рекомендовать использовать не простейшую персонализацию, основанную на линейных алгоритмах (что посмотрел, то и предлагаем с удвоенной силой), а интеллектуальную, которая способна поддержать комплексную логику определения целевого покупателя. Если человек нажал на яркий баннер с рекламой продукта, это отнюдь не значит, что он хочет его купить и тем более получать постоянные предложения о его покупке. Вот реальный случай. Муж имел неосторожность со своего ноутбука дома заказать в ювелирном магазине подарок своей супруге на день рождения, а на следующий день с ужасом заметил, что браузер на ноутбуке жены разрывается от спецпредложений этого украшения (ведь они использовали один и тот же IP-адрес). Добавлю, что еще долго после праздника она любовалась своим подарком при каждой попытке выйти в интернет, при этом точно зная, насколько щедрым был ее муж.

В продвинутых системах управления клиентским опытом процесс персонализации разбит на несколько этапов – у пользователя накапливается ряд своего рода «скоринговых баллов», определяющих его принадлежность к тому или иному сегменту.

Предположим, человек просмотрел информацию о диване. Простейшая система может сделать вывод, что он ищет дешевые диваны, более продвинутая – предположит, что он ищет коричневый двуспальный диван в конкретной ценовой категории, а также, например, что он только что закончил ремонт и приступил к обстановке квартиры. На основе существующих маркетинговых сценариев и гипотез клиент получит определенный скоринговый балл.

На следующем этапе накопления информации о клиенте, возможно, часть предположений подтвердится, а часть окажется неверной. Интеллектуальная система будет вести себя осторожнее: она не станет делать поспешных выводов о количестве членов семьи, факте завершения ремонта и др. Сначала предлагаемая клиенту информация будет исходить только из первоначальных предположений о том, что клиенту нужен коричневый диван. Затем, получив больше информации о потребностях клиента, она сделает ему более детальное (и более релевантное) предложение. Таким образом, интеллектуальная система не выстраивает линейно все сценарии таргетирования на основании одного действия, а модифицирует их с каждым шагом клиента, постепенно вычисляя, к какому сегменту разумнее всего его отнести и какую воронку продаж для него использовать. Если после поиска дивана человек поинтересуется продажами телевизоров, система может предположить, что он занимается обстановкой гостиной. Это позволит более-менее точно определить ценовой сегмент и сформировать дополнительное предложение о покупке кресла, журнального столика, музыкального центра и др.

На российском рынке такие системы, как Commerce Experience Manager, уже используются, но пока не слишком распространены. С другой стороны, на Западе эти системы очень долго «зрели», прежде чем ритейлеры поняли их необходимость, – только 2–3 года назад они стали по-настоящему востребованными, хотя их история началась более 10 лет назад. Российский рынок сейчас также начал осознавать преимущества интеллектуальных систем управления клиентским опытом, и ведущие ИТ-вендоры стремятся их предложить. В частности, Oracle в своем портфолио имеет один из наиболее полных наборов таких инструментов.

Как занять первую строчку в поисковике?
Персонализация контента, в принципе, возможна без персонализации поисковых систем, но в этом случае система будет работать, как стул на одной ножке. Чтобы добиться максимальной эффективности, ритейлеру необходимо создать несколько точек опоры.

Выше уже отмечена важность подготовки персонального контента исходя из анализа клиентского поведения на сайте. Вторым значимым моментом является оптимизация поисковой системы сайта, которая гарантировала бы нахождение товара и совершение покупки.

Мировой опыт свидетельствует, что при продаже парфюмерии именно рекомендации пользователей являются важнейшим инструментом продвижения товара
Несоответствие конечной цены той, которая была заявлена на сайте, или отсутствие товара, который покупатель решил купить (а мысленно уже купил), нанесет достаточно серьезный удар по репутации продавца

При этом очень важно работать также и с такими поисковыми системами, как Google, Яндекс и др. Именно они являются источником большей части трафика посетителей всех сайтов. Многие пользователи, не лояльные к какой-либо одной компании, начинают свой путь покупателя в поисковых системах. И поскольку задача ритейлера – сделать так, чтобы человек сначала выбирал его компанию, а потом уже начал искать товар, ему необходимо оптимизировать свой сайт таким образом, чтобы в результатах поиска он оказался в первых строках.

В идеале сайт ритейлера должен «подхватить» запрос перешедшего на него пользователя, идентифицировать его и оперативно смоделировать ему персонализированный контент, т.н. landing page, т.е. страницу, на которой будет представлен именно тот товар, который данному пользователю может быть интересен. Это, конечно, высший пилотаж, но именно к такой модели работы ритейлеры должны стремиться. Система должна обрабатывать поисковые запросы с тем, чтобы научиться предлагать клиентам максимальный набор релевантного контента. Иначе говоря – подобрать для него ассортимент товаров с иллюстрациями, описаниями, комментариями и отзывами из соцсетей и форумов, с видеороликами. И неважно, составил человек запрос на сайте компании или в поисковике, подбор соответствующего контента для него должен быть равноценным.

Здесь опять на первый план выходят системы управления клиентским опытом, формирующие предложения, опираясь на результаты поиска, на маркетинговые стратегии, а также на коммерческие приоритеты. Последний пункт тоже крайне важен, поскольку предлагаемый контент должен быть не только интересен пользователю, но и приносить выгоду бизнесу. Умение скомбинировать эти три элемента – ключ к успеху в сфере онлайн-продаж.

Эффективным инструментом решения данной задачи служит система оптимизации поиска, включающая работу со словарями, синонимами, с функцией поглощения ошибок. Очень важно, чтобы человек, неправильно написавший название товара, не остался у разбитого корыта: система должна предложить ему наиболее близкие варианты либо рекомендовать уточнить формулировку запроса. Безусловно, основная часть этой работы должна быть автоматизирована, однако волшебства не бывает, и часть работы все равно придется делать вручную. Аналитики, которые занимаются обработкой запросов и формированием воронки продаж, могут использовать возможности системы оптимизации поиска для того, чтобы получать качественную статистику и сигналы о поступивших запросах. Например, в сети стали набирать популярность запросы, для которых у ритейлера до сих пор не было разработано сценария их обработки: например, вышел новый фильм, и покупатели ищут товар с его символикой. Система должна быть способна вовремя оповестить специалистов, что она не может обработать часть запросов и их количество превышает допустимый уровень. Таким образом, автоматизация обработки запросов, безусловно, позволяет ускорить этот процесс, однако полностью исключать ручной труд по меньшей мере нерационально.

Ритейлерам важно научиться определять запрос пользователя еще до того, как тот перейдет на страницу результатов поиска, чтобы прямо в момент набора в поисковике иметь возможность предложить ему несколько вариантов товаров, которые, возможно, он ищет. Наличие такого функционала существенным образом повышает конверсию.

Если мы посмотрим на эволюцию поисковых систем флагманских интернет-магазинов, сразу бросается в глаза изменение размера и расположения поисковой строки. 10 лет назад она находилась, скажем, в верхнем левом или правом углу, а ее размер не превышал 1/20 экрана, и обнаружить ее было достаточно сложно. Иметь такой функционал было правилом хорошего тона, не более того. Сейчас же строка поиска у продвинутых интернет-ритейлеров занимает главное место на странице. Очевидно, что эти изменения вызваны требованиями покупателей, привыкших удовлетворять свои запросы максимально быстро. Поисковая строка представляет собой своего рода универсальный ответ продавца на те изменения в поведении покупателей, которые были вызваны современными требованиями к скорости получения исчерпывающей информации прямо здесь и сейчас, поэтому строка поиска стала краеугольным камнем в процессе коммуникации ритейлера с покупателем.

Очевидно, что основными игроками на рынке оптимизации и персонализации поиска стали почти исключительно поисковые системы. И люди, безусловно, будут продолжать ими пользоваться, будут быстро покидать сайт ритейлера при невозможности оперативно найти необходимую им информацию, будут перемещаться между различными сайтами, пока не найдут наиболее релевантный их запросам контент.

С этой точки зрения для ритейлера очень важно работать над результатами выдачи поисковиков.

Во-первых, важнейший параметр – порядковый номер на странице результатов поиска, причем их выдача должна осуществляться не только по названию компании или товара на витрине сайта. С этой задачей более-менее справляются все серьезные компании, обратившись за помощью к возможностям SEO-оптимизации.

А вот работа с оптимизацией поисковой выдачи для длинных (сложносоставных) низкочастотных запросов пользователей, таких как, например, «нежно-голубое дизайнерское платье из хлопка», – задача гораздо сложнее, тогда как ее решение может обеспечить куда более заметный результат по приросту трафика. Система оптимизации поиска должна быть настроена так, чтобы даже при таком наборе характеристик товара ваш магазин по результатам поиска оказался в первых строках. Как это происходит?

Система, индексируя контент, имеющийся на сайте, создает огромное количество виртуальных данных, что позволяет ей буквально «на лету» обрабатывать сложные запросы на поисковике и оперативно формировать соответствующую страницу landing page. Поисковик в свою очередь определяет данный сайт как обладающий огромным количеством разных страниц с качественно подобранным контентом и «вытаскивает» его на первые строки. Зайдя на landing page, покупатель попадает не в «молоко», не на форум и др., а, по сути, «в комнату», которая обставлена с учетом его интересов. Например, он попадает в специализированый отдел по продаже платьев голубого цвета, изготовленных из хлопка.

Далее система управления пользовательским опытом рассчитывает его скоринговые баллы и предлагает ему дополнительные товары – пояс, туфли и др. Такой подход стимулирует клиента остаться на этом сайте, а не возвращаться в поисковик и путешествовать по ссылкам, которые приводят его на главные страницы сайта.

Еще раз обращу внимание на два важнейших момента. Во-первых, нужно максимум внимания уделить SEO-оптимизации, особенно для сложносоставных запросов.

Во-вторых, необходимо превратить результаты поиска в готовый ответ – в раздел сайта, специально формирующийся в ответ на запрос клиента.

Показателен здесь кейс одной из ведущих компаний – продавца парфюмерии. Обработав поисковый запрос и идентифицировав пользователя, система отправляет его на специально подготовленную страницу с результатами поиска, помимо всего, выделяя ему пять наиболее «вкусных» товаров, два из которых относятся к категории самых популярных, третий товар клиент уже приобретал, а еще два – товары, продвигаемые магазином. Получается, что компания качественно ответила на его запрос, одновременно сделала специальное предложение и при этом не забыла похвалить клиента за уже сделанный им ранее выбор. Это грамотная поисковая выдача!

Понравился материал? Поделись
Подписывайтесь на канал RETAIL-LOYALTY.ORG  на Яндекс.Дзен