Dołącz do czytelników
Brak wyników

Temat numeru

6 października 2018

NR 1 (Kwiecień 2018)

Jak zdobyć dodatkową wiedzę o kliencie oraz zapewnić wzrost sprzedaży przy użyciu Marketing Automation nowej generacji?

0 161

Kiedy narzędzia Marketing Automation wkroczyły na rynek i zaczęły wspierać firmy w pozyskiwaniu, utrzymywaniu i zwiększaniu zaangażowania klientów, marketerzy uznali go za swojego „Świętego Graala”. Nic w tym dziwnego, ponieważ rezultaty osiągane po pierwszych wdrożeniach napawały olbrzymim optymizmem. Automatyzacja marketingu szybko stała się priorytetem, szczególnie w jednej z najbardziej rozwijających się branż, czyli e-commerce.

Must have

By liczyć się na rynku, Marketing Automation po prostu trzeba mieć. Wszyscy się z tym zgadzają, każdy o tym mówi, ale ktokolwiek miał bliższą styczność z wdrożeniem, wie, że droga do sukcesu w tej materii zwykle bywa usłana różami… bez płatków, z łodygami o wielkich kolcach. Na tej drodze, niczym w filmie przygodowym, bohaterowie zmagają się z wieloma wyzwaniami i nie każdy z nich doczeka happy endu.

Rys. 1. Źródło: Tomasz Paciorek, Graphic Designer, Synerise

 

Dużo wdrożeń Marketing Automation się nie powiodło i trzeba o tym mówić otwarcie. Istnieje wiele powodów tych porażek, ale najczęstszą przyczyną jest trudność w zbieraniu i we właściwym przetwarzaniu odpowiednich danych. Mówiąc wprost, Marketing Automation to nie perpetuum mobile. Świetnie sprawdza się w działaniu, ale pod warunkiem że do jego silnika na bieżąco dolewamy wartościowej mieszanki danych.

Co więcej, marketerzy muszą się mierzyć także z kolejnymi wyzwaniami: 

  • Kluczową rolę w Marketing Automation nadal odgrywa człowiek: to on decyduje na podstawie analiz, jak ustawić automatyzacje. W dużych firmach jest to często praca na cały etat dla kilku osób.
  • Automatyzacje nie aktualizują się same: raz skonfigurowane działają, ale czy na pewno tak chcemy? W dynamicznie zmieniającym się świecie warto podążać za odbiorcą.

Jak więc w obliczu powyższych problemów:

  1. zdobyć odpowiednie dane,
  2. zapewnić proste wdrożenie i łatwą integrację,
  3. odciążyć ludzi,
  4. sprawić, by reakcja na zmiany była jeszcze szybsza?

Choć algorytmy jeszcze nie są dopuszczane, by pisać za nas treści komunikatów i ustawiać kampanie, możemy dzięki nim zaoszczędzić mnóstwo czasu. Nowe narzędzia pozwalają także uniknąć wielu problemów związanych z implementacją i migracją informacji z dotychczas używanych systemów.

Potęga drzemie w danych

Osoby związane z AI (sztuczną inteligencją), myśląc o użytkowych aspektach swoich odkryć, rozpisały wiele scenariuszy dla branży retail i e-commerce. Okazało się, że algorytmy uczenia maszynowego mogą mieć szerokie zastosowanie w działaniach marketingowych, co stworzyło podwaliny nowego podejścia do Marketing Automation.

O tym, jak innowacyjne są to rozwiązania, może świadczyć fakt, że na świecie tylko 22 tys. specjalistów ma kwalifikacje w obszarze AI. To o połowę mniej niż pracuje w polskim ZUS-ie. Nie oznacza to jednak, że temat jest w powijakach.

Skuteczność nowoczesnej automatyzacji marketingu

Na rynku już istnieją rozwiązania, które przy wykorzystaniu AI pozwalają zapewnić wzrost przychodów na średnim poziomie 8%, a w najlepszym wypadku nawet o 30%. 

Wszystkie dane o Twoich klientach z kanałów offline i online (czyli omnichannel) są przetwarzane w czasie rzeczywistym, w efekcie czego otrzymujesz serię rekomendowanych działań, które pomagają zautomatyzować konkretne scenariusze 
kampanii.

Co zyskuje Marketing Automation w połączeniu ze sztuczną inteligencją?

Algorytmy operują na olbrzymich ilościach danych, dzięki czemu możesz m.in. prognozować, jak będą zachowywać się w najbliższej przyszłości dane segmenty klientów: kto będzie skłonny zakupić dany produkt, a kto nie. Następnie wyciągasz wnioski i działasz, np. wysyłając specjalne promocje do osób najbardziej skłonnych skonwertować się na sprzedaż. Ponadto AI pomaga dynamicznie serwować rekomendacje. Choć większość dużych e-commerce wyświetla rekomendowane produkty, za tymi systemami kryją się głównie proste filtry i zapytania do baz danych. System wspomagany przez AI pozwala robić to szybciej i zdecydowanie dokładniej, ponieważ na bieżąco przetwarza dane o milionach powiązań między produktami a ruchami użytkowników serwisu.

Jakie informacje o kliencie i produkcie zyskujemy dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w Marketing Automation:

 

  • czy i kiedy klient powróci do sklepu,
  • które oferty zmotywują klienta do dokonania ponownych zakupów,
  • które produkty rekomendować:
  1. w momencie rozpoczęcia interakcji,
  2. w trakcie interakcji,
  3. podczas finalizacji koszyka,
  4. pomiędzy wizytami.

 

Za pomocą AI możesz dokonywać m.in. analizy RFE (Recency, Frequency, Engagement) czy RFM (Recency, Frequency, Monetary), wdrażać od ręki systemy wyświetlania podobnych i komplementarnych produktów, porównywać wyniki kampanii czy optymalizować czas wysyłki komunikatów. Dzięki temu będą one dostarczane w czasie najodpowiedniejszym dla danej osoby. Dodaj do tego najbardziej oczekiwane przez klientów produkty i wyświetlanie na ulubionym urządzeniu, a otrzymasz niemal idealną personalizację. Systemy AI Marketing Cloud są w stanie automatycznie analizować zachowania klientów oraz szacować ich wartość.

RFM i RFE – maksymalne wykorzystanie wiedzy o działaniach klientów

RFM (Recency, Frequency, Monetary) – narzędzie służące do określania wartości klientów na podstawie ich wcześniejszych zakupów. 
Na podstawie trzech zmiennych można dokonywać tzw. scoringu klientów i szacować ich skłonności zakupowe. Systemy AI Marketing Cloud są w stanie robić takie analizy automatycznie.

Co oceniamy?

  • Zmienna nr 1 (Czas): Ile czasu upłynęło od ostatniego zakupu? Zasada: Im krótszy czas, tym wyższa wartość danego klienta.
  • Zmienna nr 2 (Częstotliwość): Jak często/ile razy dany klient dokonywał zakupów w naszym sklepie? Zasada: Im częściej klient kupował, tym jego wartość jest wyższa.
  • Zmienna nr 3 (Kwota zakupu): Ile klient zostawił pieniędzy w naszym sklepie? Zasada: Im więcej klient wydaje, tym wyższa jest jego wartość.

RFE (Recency, Frequency, Engagement) to bazująca na modelu RFM metoda oceny zaangażowania klienta. 

Co oceniamy?

  • Zmienna nr 1 (Czas): Ile czasu upłynęło od ostatniego zakupu?
  • Zmienna nr 2 (Częstotliwość): Jak często/ile razy dany klient dokonywał zakupów w naszym sklepie? 
  • Zmienna nr 3 (Zaangażowanie): Ile czasu klient spędził na stronie, ile kliknięć wykonał, czy zapisał się do newslettera, czy polubił firmę w kanałach społecznościowych itd.

All-in-one

Biorąc pod uwagę olbrzymią liczbę danych z poszczególnych kanałów, budowanie własnych systemów w e-commerce zwyczajnie się nie opłaca. Najrozsądniejsze jest sięganie po rozwiązania zintegrowane, które od początku do końca będą przetwarzały wszystkie zebrane dane i dbały o trafność automatyzacji. 

TABELA 1. Tradycyjny Marketing Automation kontra system klasy AI Marketing Cloud

Tradycyjny Marketing Automation System klasy AI Marketing Cloud
    
Po spełnieniu warunku X automatycznie wyś...

Pozostałe 70% treści dostępne jest tylko dla Prenumeratorów

Co zyskasz, kupując prenumeratę?
  • 6 wydań magazynu "E-commerce Polska"
  • Dodatkowe artykuły niepublikowane w formie papierowej
  • Dostęp do czasopisma w wersji online
  • Dostęp do wszystkich archiwalnych wydań magazynu oraz dodatków specjalnych
  • ...i wiele więcej!
Sprawdź

Przypisy