Конференция «Yet another Conference on Marketing 2014»
В Москве, 5 июня прошла 2014 года прошла вторая конференция Яндекса по маркетингу «Yet another Conference on Marketing». Проходила она на ВДНХ в павильоне №75.
Сперва немного об организации. В целом, все было на довольно высоком уровне. После простой регистрации, всем участником подарили по солнечной батареи для телеонов а так же АйПадов (к самсунковскому планшету не подходит). Интернет работал стабильно и довольно шустро (по сравнению со всеми другими конференциям). Еда была за свой счет, но это терпимо (Сама-то конференция бесплатная). Единственное неудобство – в малом зале помещались не все слушатели, хотя там действительно людей было намного меньше, чем в большом, и при большом желании можно было где-то найти место (большенство людей не хотело проходить на галерку и садиться где-то посредине ряда, поэтому просто стояли у входа).
Кроме того, приятно было встретить хороших друзей из издательства «Манн, Иванов и Фербер»
Теперь пройдемся кратко по основным докладам.
После небольшоого вступительного слова Андрея Себранта, другие сотрудники яндекса плавно подвели аудиторию к супер-возможностям
Основной посыл данного доклада заключался в том, что мелким магазинам очень трудно конкурировать с крупными (оборотные средства, цена закупки, доставка, гарантии, бренд, рекламные бюджеты).
Поэтому, мелкие обычно объединяются в торговые центры, где клиент может выбрать сразу много различных товаров. Именно таким супер торговым центром и планирует стать новые Яндекс.Маркет. Уже сейчас это довольно популярная торговая площадка. Но как показывает аналитика, перспективы еще огромные.
Нашим рынкам есть кура расти. Во-первых, потому что люди покупают пока еще очень мало (хотя все же покупают). Во-вторых, набор товаров, покупаемых через интернет, по-прежнему очень невелик.
Кроме того, у Яндекса есть все аналитические данные (и возможности) для улучшения качества работы с клиентом (что для маленького магазина часто нереально):
Вобщем, пользуйтесь Яндекс.Маркетом, и будет вам счастье. Внедрение будет проходить частично, и первые нововведения мы увидим уже в ближайшие месяца.
После этого был англоязычный доклад Марвина Лияо (Marvin Liao).Говорил он достаточно быстро, и я практически ничего не понял. Но основной посыл был в том, что офф-лайн магазины скоро в таком виде, как мы их знаем – умрут, а электронная коммерция захватит мир.
Затем был доклад Озона (Валерий Дьяченко) с темой о рекомендательных сервисах. Основная идея доклада в том, что главная задача любого магазина найти сочетание:
— нужного товара;
— в нужное время;
— в нужном месте;
— нужному клиенту.
И при наличии всех этих факторов все что угодно можно продать. Согласно их статистики, порядка 25% всех товаров, которые кладут в корзину, делают это именно на основании рекомендаций.
Причем, как говорил Валерий, система подбора рекомендаций довольно сложна и построена не только на основе покупки схожих товаров, но и на основании анализа поведения пользователей, его интересов и.т.д.
Интересно отметить, что реклама товаров в рассылках такая же эффективная, как и на сайте. Поэтому обязательно следует использовать этот канал коммуникаций для кросс-продаж.
Затем выступал Иван Ямщиков (Яндекс) с докладам о графах. Доклад был как всегда интересен, и как почти всегда – мало кому понятен.
Основная идея доклада: графы НУЖНО строить, анализировать и выяснять всевозможные связи. Можно получить очень интересные и полезные данные из подобного анализа, найти казалось бы несвязные между собой закономерности.
После часового обеда, выступала Анна Скайя (Anna Skaya) с докладом об обработке пользовательских данных и определения поведения человека по каким-либо признака.
Вот слайд прямо так и называется – как они видят покупателя. Суть в том, что традиционные методы сегментирования зачастую слишком широкие. Например, женщина, жительница крупного города от 30 до 35. Это может быть мать-домохозяка, а может быть бизнес-леди, которая дома не появляется вообще. Разумеется, их поведение совершенно разные.
Принцип работы:
Big Data + Pscychology = Psy-tech.
Т.е. они обрабатывают огромные данные, создают профили пользователей и определяют тип человека. Принцип, как у Амазона, когда после 1 клика система уже все знает о пользователе, предложив ему именно то, что этот конкретный тип пользователя знает.
(кстати, аналогичный принцип работает в персонализированном поиске Яндекса. По их словам, разработано 400 000 различных профилей пользователей, и уже после нескольких движений мыши Яндекс определяет, к какому именно типу пользователя вы относитесь и показывает результаты, наибольшим образом соответствующие именно данному персонажу).
Еще один интересный факт: обычлю аналитики изучают те 2-3% пользователей, которые совершили покупки, чтоб понять, что их сподвигло это сделать. А следует изучать остальные 97%, которые не сделали покупку, и определить, что им помешало и что можно изменить.
Ну и главное – перед анализом данных следует определить, чего именно вы хотите. Есть три основные цели: привлечение пользователей, продажа и удержание клиента. В зависимости от того, какую именно цель в данный период времени вы преследуете, стратегия может меняться.
Следующим выступал мой хороший товарищ Алексей Иванов с докладом: «Новейшие технологии и реальный бизнес: всё ли так оптимистично?»
В своем докладе Леша немного покритиковал интернет-магазины за необдуманную рекламу (когда ты уже что-то купил, а объявление еще месяц за тобой бегает) и за то , что зачастую данных бывает или слишком много или слишком мало.
Часто рекламные предложения не соответствуют действительности (цена не соответствует заявленной, в нужный регион нет доставки, товара нет на складе).
Так же часто автоматизированная оптимизация рекламной кампании делает существенные ошибки. Поэтому, если у вас не тысячи товаров, просмотрите их вручную.
Другая ошибка – это система рекомендаций в обе стороны. Например, с этим принтером покупают этот картридж (нормально). Но когда с этим картриджем покупают этот принтер – согласитесь, смотрится странно. Или был пример, с этой палаткой покупают такой самогонный аппарат.
Еще одна тенденция – непонятно, но модно и красиво, давайте это использовать…
Как вывод ко всему – автоматизировать можно только то, что вы можете сделать вручную, т.е. понимаете как оно работает, почему так и что оно вам дает. Т.е. автоматизация – это просто упрощение вашей ручной работы, а ни в коем случае не черный ящик.
Затем снова выступал Иван Ямщиков и рассказывал про сложности аналитики. Буквально тезисно пройдемся по основным:
— очень много данных;
— их довольно легко получить;
— их сложно обработать.
Кроме того, не всегда понятно, что именно нужно обрабатывать и что мы хотим получить в результате.
Подавляющее большинство систем аналитики делается «на кастылях», по принципу лишь бы работало.
Поэтому в первую очередь следует определить кому и какие данные нужны (поведение: кто, что, почему и зачем, например).
Всего, для анализа у вас должно быть не более 10 метрик. Если больше – то вы уже начнете путаться, да и резуьтат будет ни о чем.
Главный принцип: следует идти от простого к сложному, постепенно меняя показатели эффективности и повышая уровень точности.
Из доклада Виктора Ламбурта (Яндекс), стало понятно, как важно анализировать всевозможные связи поведения пользователей и продажи Зачастую не понятно, что именно влияет. Тут главное выбрать правильные аргументы:
Например, на 4 разных персонажей Теории Большого Взрыва следует воздействовать 4 разными посылами. И этом при том, что они примерно одного возраста, профессии, стиля жизни и уровня доходов.
Довольно интересный был доклад у Владимира Малюгина из PayPal. Он рассказывал о различных успешних проектах и интересных фишках, которые они реализовывали (например, приложение для МакДональдса). Вот некоторые интересные факты:
— несмотря на то, что все постоянно ругают почту России, 96-97% всех товаров по РФ доставляется именно ей. Плохо, с опозданиями, но все же доставляется;
— огромное количество товаров поставляется из Китая;
— современного покупателя уже трудно чем-то удивить (ассортимент, цена, функционал);
— 66% всех офлайн покупок совершается с использованием мобильного (посты в ФБ, инстрограмм, сравнение цен в других магазинах, рекомендации и отзывы);
— 77% пользователей ищут отзывы о товарах;
— 63% сравнивают цены находясь прямо в магазине.
— наличие мобильной версии с возможностью оплатить прямо с мобильного является важным конкурентным преимуществом.
— разница в цене он-лайн и офф-лайн магазина может быть оправданной (если будут правильные аргументы).
И последний доклад, на котором я хотел бы остановиться – доклад Сергея Коцура, Яндекс. Он рассказывал о Крипте.
Создать свою систему довольно сложно, но уже есть масса готовых инструментов и вычислительных мощностей для анализа данных. Минимальный порог – 10 тыс историй – именно столько необходимо для начала хоть какого-то анализа.
Анализировать можно все что угодно, главное правильно поставить цель и иметь необходимые данные (пути по сайту, словоформы, запросы и т.д.).
Есть уже готовые решения, например Язык R, Octave.
В целом, конференция была очень интересной и полезной. Так что в следующем году рекомендую учувствовать. Если, конечно, вас интересует интернет-маркетинг.
