Михаил Кечинов, REES46: «Главная метрика эффективности товарных рекомендаций – сколько денег они принесли магазину»

Чем больше продавцов запускают продажи на маркетплейсах, тем актуальнее становится развитие собственного интернет-магазина. Ведь если у продавца не будет прямого контакта со своими покупателями, он быстро потеряет рынок. Почему интернет-магазинам стоит плыть против течения, оправдывают ли себя затраты на развитие собственной онлайн-витрины и какие маркетинговые инструменты позволяют в несколько раз повысить выручку – об этом рассказал CEO REES46 Михаил Кечинов.

Мы работаем как с крупными клиентами, у них обширные запросы по автоматизации маркетинга, так и со средними и небольшими компаниями, интернет-магазинами, у которых нет и никогда не будет big data.

Так как мы все время специализировались на сложных ИТ-задачах, смогли решить и проблему холодного старта – придумали алгоритмы, работающие сразу, без большого объема данных. Сейчас это называется гиперперсонализацией. Мы внедряли ее уже с конца 2013 года. Сделали сервис товарных рекомендаций для большого количества магазинов, не только российских, но и зарубежных, в том числе среди наших клиентов были американские компании. Продукт понравился, и мы начали его развивать. Сейчас это отдельное направление бизнеса, в портфеле которого 25 инструментов под разные задачи.

– За десять лет ситуация на онлайн-рынке сильно изменилась: тогда маркетплейсы не были так сильны, как сейчас, и все ритейлеры старались запускать свои магазины. Сейчас все продают на маркетплейсах. Остается ли ваш продукт востребованным и актуальным?

– Маркетплейс обеспечивает быстрый доступ к продажам, но с точки зрения дальнейшей стратегии это очень рискованная тема. И если года четыре назад игроки об этом не думали, то сейчас все больше начали понимать, что маркетплейсы могут заводить товары под собственной торговой маркой в растущие категории и продвигать их. Очень важно иметь прямой контакт с покупателями, а для этого надо развивать собственные каналы продаж. Маркетплейс – лишь один из таких каналов. Сегодня, если у продавца не будет прямого контакта со своими покупателями, он просто потеряет рынок.

– Вы сказали, что в вашей линейке 25 инструментов. Назовите основные направления применения этих инструментов, какие задачи они решают?   

– Линейка развивалась постепенно. Сначала были товарные рекомендации. Потом один из наших клиентов захотел интегрировать товарные рекомендации в триггерные рассылки. Ни один сервис рассылок в тот момент не мог подключать внешние блоки рекомендаций, поэтому мы сделали сервис триггерных рассылок для себя. Потом пришел другой клиент и сказал, что просто триггерные рассылки – это классно, но они хотят веб-пуши, и мы их добавили. Таким образом, по запросам клиентов развивалась платформа. Сейчас у нас есть инструменты для взаимодействия с покупателем на разных этапах воронки продаж. Их можно разделить на четыре группы.

 

REES46 работает с посетителями интернет-магазина на всех этапах воронки, кроме привлечения. Фото: REES46

Первый этап – инструменты конверсии. Человек пришел на сайт или в мобильное приложение, и мы убеждаем его купить: с помощью товарных рекомендаций показываем подходящие товары или облегчаем поиск, чтобы он быстрее нашел то, за чем пришел, пытаемся его подписать на рассылку или взять контакты в обмен на скидку.

Второй этап – возврат. Человек пришел на сайт, но покупателем не стал. С помощью специальных инструментов мы стараемся его вернуть. Здесь используются триггерные рассылки: веб-пуши, мобильные пуши, мейлы, Telegram, WhatsApp, СМС и так далее, можно подключить любой внешний сервис. То есть, если человек пришел, у нас был с ним какой-то контакт, мы его можем вернуть, сделать какое-то предложение. Тут скоро будет новая фича – автоматическая интеграция с рекламой платформы для ретаргетинга. Таким образом мы сможем возвращать на сайт даже тех, кто не оставил контакты.

Третий этап – инструменты реактивации. У нас есть аудитория покупателей с контактами, мы сегментируем аудиторию и отправляем каждому сегменту свои офферы. Если правильно сегментировать и грамотно составить предложения, эти инструменты могут принести до 30% дополнительной выручки.

И четвертый этап – лояльность и контроль. Это программа лояльности, сбор отзывов, NPS. Магазин собирает обратную связь клиентов, понравился ли товар, был ли курьер вежливым, вовремя ли доставили покупку. Бизнес обрабатывает эти отзывы и реагирует на них. Если отзывы негативные, важно попытаться исправить впечатление, принести извинения и вернуть лояльность клиента. Если отзыв позитивный, поблагодарить, сделать подарок. Аудиторию можно сегментировать по самым разным критериям. Человек в течение двух последних недель смотрел какой-то бренд, но ничего не купил. Мы знаем, что у него есть два ребенка, машина, собака и он живет в Питере. Берем эти параметры, обрабатываем, даем уникальное предложение. Вот так действуют эти группы инструментов.

– Можно ли спрогнозировать эффективность инструментов в зависимости от сферы деятельности компании?

– Да, конечно, можно прогнозировать, но многое зависит от инструмента и интеграции. Важен правильный выбор инструмента: товарные рекомендации, или поиск по товарам, или триггерные рассылки, или массовые рассылки. В разных сферах бизнеса, и даже в разных регионах, инструменты работают по-разному. Например, в Турции основную долю выручки магазинам приносят массовые рассылки, а в России лучше всего работает поиск по товарам, потому что люди приходят за чем-то конкретным, и мы помогаем им это найти. И конечно, важно то, как именно маркетологи работают с тем или иным инструментом.

Подробнее об этом инструменте и расширенных возможностях его использования мы расскажем на вебинаре 31 октября – будут и нестандартные механики, и универсальные приемы для повышения конверсии. Посмотрим, как товарные блоки работают в связке с другими инструментами, как с помощью гиперперсонализации повысить маржинальность, и рассмотрим кейсы с конкретными цифрами. Зарегистрироваться можно по ссылке.

Фото: REES46

– Остается ли проблема неактуальных рекомендаций – ты купил товар, но его реклама тебя еще несколько месяцев «догоняет» из каждого окна?

– Пока эта проблема существует. Но нужно понимать, что есть товары, которые покупают один раз в несколько лет, например, отвертки, а есть те, которые покупают регулярно, допустим, собачий корм. Поэтому рекомендовать клиенту еще товары из категории «отверток» нет смысла, но надо предлагать то, что он обычно покупает с какой-то периодичностью. Купил корм сегодня, значит, через две – три недели пора показать ему собачий корм и, возможно, какие-то новинки из этого сегмента.

У нас все эти инструменты есть, и мы можем их настроить. То есть мы можем отделить штаны, которые покупают раз в год, от хлеба, который покупают каждый день.

– Какие ключевые метрики вы используете для оценки эффективности товарных рекомендаций?

– Главная метрика – деньги. Такие косвенные метрики, как глубина просмотра, время сессии, важны для контентных проектов, медийных изданий. В случае с магазином все работает ровно наоборот – чем дольше человек ходит по сайту, тем больше вероятности, что он не может найти то, что ему нужно, и тем выше риск, что он уйдет с этого сайта на маркетплейс. Поэтому самая главная метрика оценки эффективности товарных рекомендаций – это сколько выручки они принесли.

– Как вы сочетаете искусственный интеллект и человеческий фактор в настройке и управлении инструментами?

– Это очень интересная тема. Важно понимать, что искусственный интеллект или машинное обучение, нейросети – это черный ящик, которому нельзя слепо доверять. То есть нельзя сказать ИИ: «Показывай на главной странице то, что считаешь нужным». У нас был случай, когда магазин ушел от конкурентов к нам, после того как собственник увидел в рекомендациях на главной странице ватрушки для катания на снегу. Все бы ничего – собственник смотрел эти тюбинги в январе, только на дворе был уже май. Мы показали, как наша платформа помогает избегать таких ошибок, и убедили клиента уйти к нам.

ИИ действует так: человеку нравится, человек интересовался – давайте ему это покажем. Но нужно учитывать многие факторы, например, сезоны, географию, климатические зоны, необходимость продвигать маржинальные товары, и тут важен «ручной» контроль товарного каталога.

Например, в магазине электроники большой интерес вызывают гаджеты iPhone, это легендарный товар, но маржа его для магазина минимальная. Основная прибыль делается на android. Поэтому, когда человек ищет смартфон, лучше рекомендовать ему андроиды, потому что это приносит прибыль, а не просто количество просмотров. Иногда андроид за 50 тысяч рублей приносит больше прибыли, чем айфон за 110 тысяч. Важнейшее конкурентное преимущество нашей платформы – гибкая настройка всех инструментов. Можно запустить и забыть – инструменты все равно будут приносить выручку. Но еще можно использовать всякие бегунки, ручки и переключатели, позволяющие магазину решать нужные ему задачи.

– Какие особенности и настройки важны для специфических ниш, таких как одежда и обувь или электроника?

– В сегменте моды очень важно учитывать такие данные, как пол, размер, сезон. Вряд ли мужчине будут интересны женские босоножки, а если заходит женщина, то ей можно показать мужскую обувь, но где-то внизу. Подбираем товары, которые человек сможет на себя надеть. Пока он смотрит товары, мы анализируем, какие размеры он выбирает, какие фильтры применяет. Конечно, сезон и география – это параметры, которые должны выставляться вручную.

В случае с электроникой очень важно разбираться в отношении покупателя к цене. Если пользователь купил айфон за 150 тысяч рублей, это не значит, что он готов покупать дорогой холодильник. Возможно, он просто взял кредит, собрал все свои деньги и купил себе айфон, чтобы порадоваться. А бытовую технику он выбирает в экономичном сегменте. Поэтому анализировать ценовые предпочтения покупателя в электронике нужно именно по категориям. Ну и также в электронике есть зависимость от брендов. Смотрим по поиску, кому какие бренды нравятся, и тоже учитываем это: купил кофемашину – нужно показать ему кофемолку той же марки.

– Какие тренды развития автоматизированного маркетинга вы можете отметить? И как ваша компания собирается их учитывать?

– Основной тренд – гиперперсонализация. Это персонализация на малых данных. В момент, когда человек только зашел на сайт или в мобильное приложение, нужно сразу, по первым кликам, начать что-то персонализировать. Это сейчас самая главная проблема. Наша компания решила эту задачу давно.

На рынке все обсуждают, как важна платформа сбора данных о клиентах – CDP. Но на самом деле это просто новое слово, новое название того, что уже давно существует. Это платформа, которая умеет собирать данные из разных источников и агрегировать в единый профиль.

Также для более глубокой автоматизации маркетинга необходима своя торговая площадка, нужно развивать прямые отношения с покупателями, использовать свои инструменты коммуникации.

Важно исходить из того, что задача инструментов – как можно быстрее помочь посетителю найти нужный товар и предугадать его потребности. Именно это повышает и конверсию, и средний чек.

– Какие изменения ожидаются в поведении пользователей и как эти изменения повлияют на развитие инструментов?

– Люди хотят быстрее найти то, за чем пришли, не готовы ждать, искать, ходить по рубрикатору. То есть лет десять назад, когда товарный поиск был не очень хорошим, люди предпочитали находить то, что им нужно, через рубрикатор: открывать дерево категорий, выставлять фильтры и смотреть. Сейчас доля таких пользователей сильно снизилась. Большинство покупателей ищут именно через поиск. И чем быстрее покупатель найдет свой товар, тем с большей вероятностью он станет клиентом. Этот поведенческий тренд будет сохраняться.

Еще один тренд – персональный ассистент. Когда в магазине есть консультант, который помогает подобрать товар под конкретный запрос. Особенно это актуально для сложных товаров, например, водонагреватель, промышленный радиатор, газонокосилка или ноутбук. При выборе подобных товаров нужна помощь специалиста. В идеальной ситуации задача консультанта – помочь подобрать то, что требуется, чтобы клиент ушел довольный и потом вернулся в этот магазин. Персонализация как раз частично решает эту задачу: анализирует интересы и свойства покупателя и пытается подобрать подходящие товары. Но, опять же, она не решает вопрос подбора сложных товаров.

– Значит, при выборе сложных товаров надо обязательно идти в офлайн-магазин и обращаться там к консультанту?

– Можно обратиться к искусственному интеллекту. Например, чтобы подобрать подходящий водонагреватель, ИИ задает наводящие вопросы: сколько человек в семье, какова площадь помещения, высота потолка, частота мытья и прочее. Потом анализирует все данные, сопоставляет с характеристиками доступных товаров и говорит: «Вам подойдут вот эти три водонагревателя». И это решает проблему онлайн-выбора, при этом покупателю не приходится самому анализировать сотни водонагревателей и разбираться в технических характеристиках.

Думаю, к началу 2025 года у нашей компании тоже появится интересная механика, помогающая выбирать сложные товары. А пока ждем вас на нашем вебинаре 31 октября – расскажем, что у нас есть уже сейчас, будет интересно.

Валерия Миронова, Retail.ru