В первую очередь мы посмотрели, какие данные уже собираются по покупателям и по покупкам, и поняли, что этих данных недостаточно для построения рекомендательной системы и сегментации.
Поэтому первым делом мы разработали перечень полей для сбора в CRM по покупателям и в ERP по товарам. Также сформировали перечни данных, которые необходимо собирать для формирования оперативных отчетов о продажах:
- содержание полей чека;
-
содержание информации о заказе;
-
базы покупателей;
-
база чеков;
-
база товаров.
Также мы сформировали отдельную анкету для дополнительных данных о покупателях, которую можно использовать для дополнительной персонализации сообщений; туда вошли такие вопросы, как:
- род занятий;
-
семейное положение;
-
аккаунт в соцсетях и другие вопросы.
Вторым шагом стала работа с анализом данных по покупкам, которая и должна стать основой для построения персонализации. По итогам анализа мы выделили основные группы процессов, которые необходимо автоматизировать:
-
Обработку заказов: как только покупатель заполняет заказ на сайте, в магазине оффлайн или в по другим каналам, он попадает в CRM и распределяется между менеджерами. Также автоматически формируются карточки заказа и покупателя и подтягивается информация о наличии товара на складе.
-
Сегментацию покупателей по социально-демографическим параметрам, параметрам последнего заказа, по RFM-данным (механика сегментации по RFM также встраивается), а также по поведенческим параметрам на сайте интернет-магазина и на других сайтах. С помощью интеграции с сервисами веб-аналитики можно отслеживать поведение покупателя и на других сайтах, фиксировать его интересы и добавлять в группу покупателей по его поведению.
-
Автоматизацию обработки заказов: и мы, и покупатель можем онлайн наблюдать за тем, в каком статусе сейчас заказ, получать документацию по заказу. Выбор способа и типа доставки совершается в электронном формате, как и способа оплаты, также автоматически происходит выбор времени доставки. То есть за счет синхронизации работы систем по управлению складом и CRM этот процесс полностью автоматизируется.
Третий шаг — автоматизация каналов на основе данных о поведении покупателей.
Используя данные анализа, мы разработали автоматизированный и персонализированный алгоритм работы с такими инструментами, как:
SMS-рассылка;
- e-mail-рассылка;
-
баннеры на сайте;
-
предложения в личном кабинете;
- купонные предложения при доставке товаров.
Примеры автоматизированных процессов для триггерных инструментов:
Полная персонализация сайта от главной страницы до корзины и страницы ошибки 404.
- Персональные товарные рекомендации для пользователей.
-
Триггерные рассылки: добавление в письмо товаров, которые заинтересовали пользователя, и отправка ему письма по триггеру (например, покинул сайт).
-
Отправка комбинированных предложений пользователям - участникам программы лояльности, например, по поведению и по интересам.
-
a/b тестирование кампаний в e-mail-рассылке: система сама выбирает сегмент, запускает a/b тест, фиксирует результаты и отправляет лучшее письмо.
-
Уникальные персональные купоны: для каждого пользователя можно создать и отправить свой промокод.