Доклад Алексея Рожко, менеджера партнерского отдела 1С-Битрикс, для семинара «Формула сайта: новые технологии развития онлайн-продаж» (18 мая, Минск)

1. Товарные рекомендации
- ключ к лояльности
и повышению доходов
Рожко Алексей
Менеджер партнерского отдела «1С-Битрикс»

2. Веб-аналитика?

3. Персонализация!
Следующей женщине,
которая ищет зелёное пальто,
мы уже попробуем продать
красную сумку

4. Весной 2012 года в ритейлинговой сетиTarget случился скандал. В
магазин Target ворвался мужчина с просьбой вызвать менеджера,
держа в руке кучку купонов, полученных его дочерью. Купоны были
на товары для беременных (памперсы, детская одежда).
Дочь была школьницей и на крики отца по поводу такого
несоответствия работники магазина лишь извинялись.
Оказалось, девушка и правда оказалась в положении, сама того не
зная.
Эти загадочные алгоритмы 
Благодаря алгоритмам
прогнозирования на основе
покупаемых товаров (девушка
покупала духи), школьницу отнесли к
группе беременных, и поэтому
системой было принято решение
прислать купоны.

5. Зачем нужны рекомендации?
• Увеличить шансы на покупку в
вашем магазине
• Привлечь внимание к товарам
• Увеличить средний чек
• Вернуть покупателя
(персонализированные
рассылки)
• Увеличить частоту повторных
покупок

6. Способы увеличения среднего чека и
привлечения внимания к товарам
• Перекрёстные продажи (Cross Sell): на странице продукта («С этим товаром
покупают», «Возможно вам понравится», «Недавно просмотренные», «Похожие
товары», наборы и комплекты), до перехода к корзине, в момент оформления
заказа.
• «Магнит сверху» (дополнительная скидка при достижении планки)
• Программа лояльности (бонусы, подарочные карты, скидочные купоны)
• Продажи товаров одной линейки (серии)
• Up Sell
• Бесплатная доставка или скидка при покупке от …
• Возврат денег (бонусы)
• Поведенческие алгоритмы (персональные товарные рекомендации)

11. Cross Sell и Up Sell — поиграем?

12. Как подобрать подходящие
товары?

13. Как подобрать подходящие товары
• Вручную
• Полуавтоматически (правила)
• Сервисы персональных
рекомендаций

14. BigData

15. Только попробуй ещё хоть раз
сказать «BigData»!

16. Большие данные
(BigData)
BigData — серия
подходов, инструментов
и методов обработки
структурированных и
неструктурированных
данных огромных
объёмов и значительного
многообразия для
получения
воспринимаемых
человеком результатов.

17. Источники больших данных
• Поисковые системы с их
сервисами контекстной рекламы
• Социальные сети
• Банки и платёжные системы
• Телекоммуникационные
компании
• Интернет-магазины

18. Как выглядит использование
больших данных?

19. Так мы себе представляем
работу с «большими данными»…

20. А вот что мы
имеем сегодня…

21. Вот к чему мы должны
стремиться на самом деле!

22. В сервисах персональных
товарных рекомендаций
используются алгоритмы
работы с BigData

23. • Softcube
• Retail Rocket
• Crossss
• Napoleon
• Rees46
• SmartRec
• Criteo
• 1C-Битрикс: BigData
Сервисы персональных рекомендаций

24. 1С-Битрикс: BigData

26. BigData: Персонализация
• Облачный сервис рекомендаций
• Заказов по рекомендации: от 9% до 37%
• Встроен в каждый интернет-магазин (универсальный компонент для
главной страницы, списка, детальной карточки товара)
• Персональные рекомендации в административной части для
повышения эффективности работы менеджеров по продажам
• Самый большой на рынке охват интернет-магазинов
• Открытый API для разработчиков
• За полгода эксплуатации сервиса:
o Подключено более 17 000 интернет-магазинов
o Обсчитываем событий — 440 миллионов
o Уникальных посетителей — 220 миллионов
o Уникальных товаров — 18 миллионов

29. Как запустить у себя
персонализацию?
• Обновить ваш магазин до
версии 15.5;
• Установить виджет
(компонент):
– на главную страницу;
– на страницу списка товаров;
– на детальную страницу;
– на страницу корзины;
– на страницу оформления
заказа.
• Отслеживать
эффективность на странице
списка заказов.

30. Используйте персональные
товарные рекомендации и
увеличивайте конверсию
вашего интернет-магазина

32. Спасибо за внимание!
Вопросы?
alex.rozhko@1c-bitrix.ru
bitrix24.net/alex/