- Поиск зоны роста, когда все ключевые сценарии уже внедрены - Собираем неоднородную информацию из разных источников вместе - GoogleCloud и свобода в обработке данных

1. Особенности интеграции и
использования продуктов Google в
Ecommerce проектах
Боев Александр

2. Сегодня в программе:
1. О компании
2. Задача клиента
3. Поиск зоны роста
4. Решаем задачу или создаем инфраструктуру
5. Итоги
6. А что дальше?
7. Q&A

3. О компании

7. Задача

8. Задача
Зарабатывать больше за счет персонализированых
рекомендаций.
Предполагаемое решение:
Персонализированные триггерные рассылки.

9. Зоны роста

10. Основные точки касания

11. Уже покрытые кейсы
● Рассылка по всей базе
● Брошенная корзина
● Отзыв о товаре/магазине
● Аксессуары на основе последней покупки
● Рекомендации акций

12. В итоге
Необходимо взаимодействовать с пользователями,
которые зашли на сайт и начали процесс выбора товара,
но по каким-либо причинам не закончили его.

13. Что хотим отправлять?
Рекомендации товаров на основании просмотров сайта.
Данные уже есть в GA.

14. Рекомендации GA
Related Products:
1. Ecommerce tracking
2. Related Products enabled
3. 30 дней

15. Что нам нужно?
1. Данные о пользователях
2. Данные о товарах
3. Рекомендации
4. Возможность быстро и легко формировать сегменты
для отправки
5. Инструмент для отправки

16. Решение задачи или
создание
инфрастурктуры

17. Возможные варианты
1. Создание нового сценария рассылок через сайт
2. Создание инфраструктуры для гибкого управления
рассылками

18. 1. Реальные продажи
1С
2. Данные о поведении пользователей на сайте
Google Analytics
3. Данные о товарах
Сайт, внутренняя база
4. Информация о покупателях
1С, Terrasoft
5. Данные о рекомендациях
Google Analytics
Казалось бы, у нас есть все данные

19. 1. Данные в разных системах
2. Данные поступают с разной скоростью
3. Данные в разных форматах и не нормированы
4. Данные меняются задним числом
5. Пользователи только “мешают”:
a. Используют разные устройства
b. Покупают в разных точках касания
Но по факту данных много, толку — мало

20. Решение

21. Схема обмена данными
Google
BigQuery
Веб-сайт
Мобильный
сайт
Мобильное
приложение
Google
Universal
Analytics
dataLayer Google
Tag
Manager
Отправка
писем.
Mandrill
Streaming
Колл-центр
Measurement Protocol
Premium
api

22. Преимущества Google BigQuery
1. Не надо покупать лицензии или специализированное ПО
Никаких долгосрочных вхожений — оплата пока пользуетесь
2. Не надо покупать сервера и другое оборудование
Все работает в Google Cloud, всегда в наличии дополнительные
3. Не надо нанимать новых специалистов
SQL-like синтаксис и большое количество готовых библиотек
4. Быстрое начало работы
Используются данные из установленного Google Universal Analytics
5. Легкая интеграция со сторонними приложениями
Большое количество готовых библиотек
6. Надежность и безопасность
99.9% uptime, ISO 27001, SOC 2 & SOC 3 Type II

23. Google BigQuery UserFeed

24. Google BigQuery UserFeed

25. UserFeed&Streaming
UserFeed:
● Данные из GA
● Данные агрегированны вокрук пользователя
● Данные актуальны с отставанием в 1 день
Streaming:
● Данные напрямую с сайт
● Данные агрегированны вокрук 1 взаимодействия(hit)
● Данные доступны в realtime

26. Интеграция с mandrill

27. Интеграция с mandrill

28. Интеграция с mandrill

29. Для этого нам нужна:
1. Информация о товаре - цена, наличие, фото, описание
Источник - сайт
2. Информация о пользователе - статус подписки, email
Источник - сайт, ERP
3. Информация о рекомендациях - расчет связи товар-товар
Источник - GA
Создаем рассылку

30. Результаты

33. А что дальше?

34. 1. Related-category
Тема:{{Название товара}} | И другие товары, которые мы
подобрали на основе ваших интересов
Оправляется всем посетителям сайта, которые ничего не
купили, и не смотрели конкретные карточки товаров в тот же
день.
Контент - related категорий товаров, просмотренным категориям
Собственные рассылки

36. 2. Promocod-wiev
Тема: Получите {{сумма скидки}} грн. скидки на товар {{название
товара}}
Рассылка скидок по промо-коду на просмотренные но не
купленным поваров. Отправляется, когда есть такие скидки.
Собственные рассылки

37. 3. Брошенная корзина
Тема: У вас незавершённая покупка!
Классическая "брошенная корзина" отправляется в первый
день.
Собственные рассылки

38. Итоги
1. Решена задача по рассылке рекомендаций
2. Реализован быстрый доступ к ключевой информации в
одном источнике
3. Внедрение новых кейсов не требует разработки

39. Q&A