ПРОГРАММА РИФ+КИБ 2014

ANALYTICS

Big Data в электронной коммерции


Начало 24 Апреля в 18:30

Зал 5, шатёр, С53

Организаторы и докладчики


Эта секция содержит видеозапись.

Что бы получить доступ к просмотру необходимо авторизоваться.

  • Его Величество Покупатель.
  • Что он нем знают, и чего не знают игроки электронной коммерции?
  • Как поведенческие данные помогают формировать персональный подход к каждому клиенту?
  • Почему Big Data облегчает жизнь онлайн продавцам и улучшает опыт покупателей? И что будет дальше?
  • Ответы на эти и другие вопросы дадут эксперты нашей секции!

Доклады

Эмин Алиев

Criteo GmbH

Big Data vs. Smart Data
  • Девять секунд.
  • Четыре Всадника: Скорость, Объем, Многообразие, Деньги.
  • Что скрывает вершина айсберга.
  • О Креативе замолвите слово, или Успеть За 6 Миллисекунд.
  • Его Величество Пользователь: все ради этого момента!
  • Вопросы и Ответы.

Real-time Commerce
Дисплейная реклама интернет-магазинов прошла большой путь и стала эффективным и масштабируемым инструментом.
Компания Lamoda одна из немногих в России имеет собственное решение для программируемых медийных кампаний.
Речь пойдет о том, каковы преимущества такого подхода, что еще изменилось в работе с дисплейными кампаниями и какие новые тенденции и вызовы стоят перед участниками рынка.

Что будет дальше? Дальше будут рекомендации в рассылке. Все делают это!

Небольшое вступление о том, как развивается Groupon в мире и в России

Важность рассылок в структуре бизнес-модели Groupon

  • общие данные, объемы и разбивки
  • проблема: все это требует много ресурсов

Рекомендации как оптимизация

  • как мы делали до этого
  • требования рынка (клиента)

Опыт рекомендаций в рассылках американского подразделения Groupon

  • Как они делают это
  • Какие результаты это приносит
  • Какие выводы мы из этого делаем
  • Какие кейсы мы реализуем на своей стороне
  • Как это будет у нас

Итоги


Юлия Жезмер

Groupon Russia

Содокладчик

Персонализация магазина на основе анализа данных

Вместе с ростом рынка электронной коммерции растет и конкуренция. В условиях перегрева традиционных маркетинговых каналов инвестиционными деньгами удерживать интернет-магазин в зоне экономической эффективности все сложнее. Может ли помочь в этом big data и персонализация? В рамках доклада разберемся в этом и рассмотрим следующие вопросы:

  • Какие знания можно получить из информации, которая накапливается в ходе функционирования ecommerce-бизнеса?
  • Как использовать эти данные для персонализации взаимодействия пользователя с сайтом (на примерах)?
  • Как персонализация влияет на user experience конечного пользователя?
  • Чего может добиться магазин с помощью персонализации (кейсы)?

ДНК Идеального покупателя
  • Кто такой классический идеальный покупатель и чего очень не хватает в формуле CLV?
  • Четко измеряемый эффект от рекомендации клиента — это дополнительный скрытый эффект его ценности для бизнеса
  • Big Data в действии: анализ каких данных позволит нам выявить ключевые группы достаточно влиятельных клиентов, которые в последствии могут быть использованы как адвокаты бренда: средний чек, частота покупок, демографические данные, социальный профиль и активность, история покупок, сила социального влияния.
  • Как объединить все эти данные и выявить кластеры самых влиятельных покупателей.
  • Как правильно работать с такими клиентами: вновь используя все данные мы сможем максимально персонализировать свое обращение: выбрать правильную мотивацию, стиль текста и изображений и составить индивидуальные предложения.
  • Зачем это нужно самим покупателям? Как использование все тех же данных максимально таргетирует клиентов и предлагает только то, что нужно и только тем, кому это нужно и почему использование идеальных покупателей позволяет снизить стоимость их привлечения и предложить таким клиентам лучшую стоимость товаров.
  • Кейсы как ведущие российские интернет-магазины уже используют своих идеальных покупателей как новый четко измеримый и таргетируемый канал привлечения клиентов.