Некоторые инструменты электронной коммерции, которые пока не применяются в России

Данная статья является расшифровкой одного из докладов прошлогодней `Электронной торговли – 2010`. Можно подождать еще год, и получить информацию о новых методиках и технологиях совершенно бесплатно. К сожалению, многие из ваших конкурентов не стали ждать и уже зарегистрировались на `ЭТ-2011`, которая пройдет 13-14 октября в Москве. Программа конференции уже опубликована.

Первое, что я хотел сказать. Кто-то может захотеть записать какие-то ссылки, но самое основное – это смотреть вокруг. Тот, кто смотрит вокруг, всегда будет впереди всех остальных.

Первая тема – `Портфолио-менеджмент в контекстной рекламе`. Существует несколько (на самом деле, три), принципиальных подхода к управлению контекстной рекламой.

Первый подход – ручной метод. Все с ним знакомы: открываешь интерфейс – в `Яндексе`, в Google, в `Бегуне` – заходишь туда, создаешь кампании и т.д. Плюс этого метода – понимание бизнеса. Люди четко знают чего они хотят; они четко понимают состав ключевых слов; они могут в ручном режиме все отслеживать. Минус – почти невозможно управлять большими кампаниями. Если речь пойдет о кампании в тысячи или в десятки тысяч ключевиков, то возможность отслеживать каждый ключевик и конверсию по каждому ключевику будет очень затруднена.

Поэтому, постепенно, в том числе и на российском рынке, появляется второй подход. Подход, который можно назвать `управление на основе правил`. Например, самое простое правило: если стоимость клика меньше определенной величины, то это объявление удалять или всегда держать объявление в гарантированных показах. Все примерно представляют, о чем я говорю, поэтому на этом останавливаться особо не буду.

Плюс – если мы умеем считать (сейчас на российском рынке сейчас мыслят категориями `cost-per-click`), то надо оценивать возврат инвестиций с каждого конкретного купленного клика – т.е., учитывать не только стоимость клика, но и конверсию. Простой математикой мы можем вычислить прибыль, которую получаем с каждого конкретного заказа. Если эта прибыль выше, инвестировать в контекстную рекламу теоретически можно бесконечно. Минус способа – нужны инструменты, которые позволяют рассчитывать возвратность инвестиций прямо на сайте (в идеале) и осуществлять обратную связь с контекстной рекламой. Должно существовать некое API в контекстной рекламе, через которое мы отдаем эти сигналы, но сигналы, о том, как управлять кампанией возникают на основе анализа статистики веб-сайта. Вот таких автоматизированных систем на российском рынке я лично не знаю (хотя многие компании в этом направлении движутся). На западном рынке такие системы существуют. Пример – компания Omniture у которой самый продвинутый сервис веб-статистики, намного лучше Google Analytics. Их недавно купила компания Adobe, они сейчас называются Adobe Search center, плюс, по адресу omniture.com можно найти описание этого продукта.

Что делает эта система? Она автоматически анализирует стоимость входящего трафика, автоматически лезет внутрь ERP-системы, рассчитывает прибыльность каждого конкретного заказа и отдает назад в систему контекстной рекламы рекомендованную стоимость клика. Выключает, отключает объявление – всё это – за 5% от стоимости Google Adwords.

Этого подхода на российском рынке почти нет. Но, даже если представить, что он есть, все равно – это не самое крутое, что можно придумать. Почему? Рассмотрим подход на основании управления по этим правилам. Допустим, у нас стоит задача купить как можно больше трафика при рекомендованной стоимости совершения одного действия меньше двух долларов. Вот такая простая задача. При этом мы рассматриваем две кампании. Одна с ключевым словом `Flat screen TV`, другая – с `Plasma TV`. Предположим, в первом случае мы можем привлечь 15 заказов по цене 2 доллара (с первой позиции) или 10 заказов – по цене 1 доллар (со второй позиции). Во втором ключевом слове можем привлечь 20 заказов по цене 2,50 (1-е место) и 10 заказов – по цене 2 доллара (2-е место).

Наша цель – получить максимальное количество заказов дешевле двух долларов. Если мы включаем управление по правилам (см. левую половину рисунка) и говорим: `Выключать все объявления, которые дают нам стоимость привлечения одного заказа больше двух долларов`, – в первом случае для ключевого слова `Flat screen` мы выберем первый номер, для второго случая мы выберем второй номер. Потому что в случае с `Flat screen` первое объявление удовлетворяет правилу (`максимальное количество трафика`), а в случае с `Plasma` – второе объявление удовлетворяет правилу (`меньше или равно $2). Если мы проведем суммарный расчет по всей кампании из двух ключевиков, то получим, что привлекли 25 заказов по средней цене 2 доллара.

Теперь смотрим на возможный другой подход (на рисунке – справа, называется `portfolio management`). Здесь могут быть выбраны другие показатели – например, в ключевом слове с `Flatscreen TV` можно попробовать выбрать не ставку, которая дает максимальное количество заказов, а ставку, дающую минимальную цену. А в `Plasma` – выбрать ключевое слово, которое не удовлетворяет правилу, которое дает заказ со стоимостью больше двух долларов. После суммарного анализа компании из двух ключевых слов, при той же стоимости одного заказа, мы получаем 30 привлеченных заказов.

Дело в том, что внутри логики системы, которая управляет этой контекстной кампанией, прошиты не базовые правила, которые `навешиваются` на один ключевик, а `навешиваются` правила, которые управляют кампанией в целом. Это, на мой взгляд, абсолютное будущее контекстной рекламы, и российские подрядчики рано или поздно такого рода системы создадут. В данный момент вы можете реализовать только ручным подходом, на уровне управления сотнями ключевиков. За рубежом есть 3-4 реально работающие по этому принципу системы (хотя декларируется с десяток). Лидер этого рынка – компания efrontier.com. Кому интересно – можете посмотреть подробнее по ссылке.

Следующая вещь. Коллега из `Капитал Тура` много сказал о социальных сетях, о продажах в социальных сетях. Я считаю, что все это чепуха – продажа в социальных сетях вещь, на самом деле, вторичная. Либо там будут очень маленькие объемы, либо высокая стоимость. Однако социальные сети и прочие площадки user-generated контента являются полем для репутационного менеджмента. И опять же, существуют системы, которые позволяют автоматизировать, упростить процесс репутационного менеджмента в социальных сетях. Что я могу сделать руками? Создать комьюнити. Создать там виртуального юзера и ввести какую-то страницу. Могу создать тематическое комьюнити, нагенерить туда лидов, что-то они будут у меня слушать. Этих людей будет не много и в принципе они будут не очень лояльны. Практика показывает, что от сообществ, которые посвящены бизнесу одной компании, люди отписываются, или просто не посещают их.

Существует огромное количество сообществ, которые не тематические, не про туризм, а просто группы людей в социальных сетях, часть из которых ездят с конкретной туристической компанией. И гораздо интереснее не создавать свое сообщество, а гораздо интереснее `мониторить` весь пласт социальной сети. Если человек съездил, например, с компанией TUI или компаний CAPITAL TOUR, и при этом в сообществе, посвященном дачному строительству, он пишет: `Ребята! Я съездил в Египет с `CAPITAL TOUR` и недоволен, а с `TUI` ездил в прошлый раз и доволен!`

Если в этот момент менеджер, или ответственное лицо, или виртуальный персонаж появляется и говорит: `Ой, спасибо тебе от компании `TUI`!` – или: `А чем Вы были недовольны и что для Вас важно?` – причем это происходит не на странице TUI, а на странице сообщества по дачному строительству – вот это круто! Это даст возможность сгенерить гораздо большое количество контактов с брендом, нежели на своей конкретной странице.

Вопрос – как это сделать? Вручную – нереально, парсить не дадут, будут банить и т.д. Но за рубежом существуют программные продукты (высоконагруженные системы), которые в онлайне мониторят всю социальную составляющую. Соответственно, если появилось упоминание какого-то бренда или другого ключевика на просторах всего социального сообщества, то буквально через минуту это упоминание вываливается на рабочем месте некоторого оператора.

При этом, оператор имеет возможность наблюдать общую статистику по всему полю ключевиков. Он имеет возможность отслеживать в одном рабочем месте всю цепочку взаимодействия с пользователем – не лазит по 20 популярным сетям, а отслеживает все это в одном месте.

Все автоматически интегрировано с Facebook, TripAdvisor (в смысле туризма), MySpace, Twitter и т.д. В едином месте, с единого рабочего места, я могу контактировать автоматически, с огромным количеством юзеров, которые это позволяют. Сделать такой программный продукт – это круто! Там станет вопрос нагрузок, потому что все это нужно ежесекундно парсить. С точки зрения репутационного менеджмента – вот это репутационный менеджмент.

Как пример конкретного продукта – MeltwaterBUZZ. Компания Meltwater – один из очень сильных поставщиков программных решений для интернет-маркетинга.

Тут еще вопрос заключается в том, что если этот продукт создает какая-то компания, которая способна договориться с Facebook, с Твиттером. Сможет договориться с "ВКонтакте", с "Одноклассниками", то тогда – это да, если нет – парсить замучаешься.

Следующая тема – E-CRM. Что должен уметь продукт электронного E-CRM? Я сейчас расскажу один простой кейс, элемент этого кейса – от компании Thomson Holidays, входящей в группу TUI.

Существует длинный цикл взаимодействия туристической компании с клиентом. Есть первоначальный момент, когда клиент ищет информацию о конкретном туре. Есть момент, когда он уже решает купить данный тур и думает, где это сделать – через интернет, в offline и т.д., т.е. процедура `букирования`. Есть очень важный момент – от того, как он `забукировал`, и до того, как он полетел. Есть момент, когда уже он прилетел и плещется в море, и есть момент, когда он возвращается назад.

CRM компании и CRM-политика компании Thomson заключается в том, что на всей цепочке взаимодействия с клиентом компания поддерживает с ним контакт. Если клиента просто спамить, это бессмысленно. Бессмысленно, когда он уже `забукировал`, предлагать ему предложение купить. Плюс нужно максимально соответствовать его ожиданиям. Это понятно с точки зрения обычного маркетинга.

Пример. Коммуникация на привлечении клиента. Существует e-mail база. Генерится (по генерации лидов) она разными способами. Человеку отсылаются письма, при этом, отсылаются достаточно редко, условно, раз в месяц. В тот момент, когда человек кликнул один раз по одной ссылке, система делает предположение, что он вошел в режим раздумывания о будущем отдыхе. Соответственно, письма начинают приходить ему чаще. Так и есть на самом деле: о горнолыжном отдыхе я начинаю думать в сентябре, и присылать мне предложения в августе бессмысленно. Как только я кликну в сентябре на одно из этих объявлений, система разумно предполагает, что я начал искать отдых и частота рассылок увеличивается. Дальше, встает вопрос – куда я кликну. Если я кликну на некоторое товарное предложение, а дальше на сайте я выбрал в поисковой форме, что я путешествую с женой и тремя детьми, то это значит, что дальнейшие письма будут ко мне приходить именно с конфигурацией предложений, соответствующих моему запросу. В этом случае я буду получать предложения, в которых будет указана цена за путешествие двоих взрослых и троих детей. Это с указанными датами и т.д. Персонализация будет происходить даже на уровне формирование цен. Я не говорю про упоминание имени, фамилии. Это очевидно.

Как эта система, по сути, должна работать? Она должна втягивать в себя информацию из разных источников. Кликанье по ссылкам в письмах, анализ статистики на сайте, анализ поведения пользователя в офлайн-магазине, плюс, анализ поведения пользователя на самом отдыхе.

Типичный пример. У меня один коллега рассказывал, что он путешествовал с компанией Thomas Cook. У них тоже CRM программа очень развита. Он говорит: `Мне все время приходили рассылки, я все удивлялся, что они мне все попадают, а вот вы рассказали и я понял. Одна проблема. Я один раз на отдыхе был не удовлетворен сервисом Thomas Cook. И не то, что в суд подал, а жалобу на них написал, и больше я рассылки не получаю`. Это означает, что они его распознали как плохого клиента и перестали это делать.

Существуют разные источники информации: клики по самому е-mail, анализ поведения пользователя на сайте, анализ поведения пользователя в магазине, анализ поведения на отдыхе (если он там нетрезвый все время, полицейских бьет, то ему не надо отсылать рассылки). Все эти источники должны быть обработаны, заведены в единую базу данных, и оттуда должны отправляться эти рассылки, основанные на персонализации.

Что должна включать в себя CRM-система, которой нет на российском рынке? Первое. Ведение дедублицированной БД, т.е должна быть проверка на дедубликацию, чтобы не было одних и тех же физических людей с разными аккаунтами, или чтобы можно было объединять между собой несколько аккаунтов, приходящих на одного клиента.

Управление сегментированием. Понятно, что RFMP – это база для директ-маркетинга. Recency, Frequency и денежный продуктовый анализ – такое ядро директ-маркетинга. Возможность сегментирования базы по этим принципам должна быть. Настройка автоматических трансформационных цепочек, типа `если-то`. Т.е., если человек кликнул на е-mail, то увеличить частоту. И т.д.

Статистическая отчетность. Понятно, что она должна автоматически считать всякие open rate, сlick rate. По каждой рассылке эту отчетность надо выдавать в каком-то `человеческом` виде. Это – очевидная, простая вещь.

Автоматическая поддержка актуальности продуктового инвентаря, т.е. эта штука должна быть интегрирована с системами резервирования, чтобы отдавать туда актуальный инвентарь. Потому что цены – это принципиальный момент.

Интеграция системы персональных и прочих рекомендаций. Опять же очевидно. И интеграция с программой лояльности, если есть.

Соответственно, вот продукт, вот – требования к продукту. На российском рынке ничего подобного нет. Что есть за рубежом? За рубежом есть огромное количество этих систем – например, список можно посмотреть на CRMMatrix.nl. Их там десятки. Группа TUI работает с компанией CreatorMail, Thomson работает с помощью CheetahMail и CreatorMail.

Я знаком с этими системами, могу сказать, что это – очень высокий уровень. Я не к тому, чтобы записывать эти ссылки, а к тому, что это есть, и рано или поздно придут на рынок.

Следующий момент. Простой. Бюджеты и поведение конкурентов в поиске. Казалось бы, простая тема. Есть у Ашмановский SiteAuditor, есть другие системы. Вопрос. Умеют ли они следить за бюджетами контекстной рекламы в поиске? Ответ – нет. Как узнать, сколько компания "Капитал Тур" платит в контекстной рекламе? Фиг ее знает.

Вопрос. Сложно ли это технически? Как нечего делать. Что нужно сделать? Нужно парсить поисковую выдачу. Да, там проблемы, поисковик будет не давать это делать, ну и т.д. Но, если я сумел распарсить поисковую выдачу, я взял органический поиск, взял платный поиск, определил место данного объявления в контекстной рекламе, после этого я распарсил Личный кабинет, взял средние ставки, сделал предположение по ставке, сформировал пул ключевых слов, по которому, соответственно, я распарсил эту поисковую выдачу. В результате я сумел сагрегировать полный бюджет своего конкурента.

В принципе, парсить – российский менталитет. Google просто выдает API, то есть, существуют продукты, и через API я могу получать эту информацию. Существует целый ряд продуктов, который позволяет анализировать конкурентную среду не на уровне ключевиков, о том, что я в начале говорил, а на уровне стратегических бюджетов. Я в отчетах вижу, что "Капитал Тур" начал инвестировать перед сезоном и вкладывать примерно столько, буду оценивать даже абсолютное количество денег, которое они инвестируют в деньгах. За рубежом таких систем – множество. Самая крутая – Compete.com, есть немецкая система – Sistrix.de и т.д.

Следующее. Улучшение и тестинг сайтов сайтов. Есть у нас компании: есть UsabilityLab, есть Usethics, есть UA Design – которые замечательно рассказывают все на конференциях. А вот автоматизированных инструментов – не очень много. Они все проводят юзер-тестирование, человеческое, записывают их на видео. Прикольно, молодцы, но это – достаточно дорого. Я работаю и работал в компаниях, которые могут это себе позволить. А вот компании, которые поменьше, для них – реально дорого. Вопрос. Как можно это сделать собственными силами? Первое. Запись поведения пользователя на сайте. Ставишь скрипт, и он все движения мыши каждого пользователя тебе выводит. Например, я выбираю пользователя, задаю критерии, говорю: `Покажите мне пользователя из Москвы, который начал оформление заказа, но его до конца не довел`. И дальше говорю: `Покажите мне полную карту кликов и движение мыши по экрану`. Было бы круто такую систему иметь.

Не так давно появился WebVisor – полностью такая система (Прим. ред.: за время, прошедшее с доклада, WebVisor полностью интегрировался в `Яндекс.Метрику`). Прообразом для него стал Tealeaf. Система существует уже много лет, очень крутая, но, правда, дорогостоящая. Есть платные или почти бесплатные системы:

Следующая идея для тестинга. Есть американская компания whatusersdo.com. У них панель, они заранее взяли какое-то количество живых людей, заплатили им небольшую денежку. Дальше они дают доступ к этой панели. Например, я владелец интернет-магазина. Я захожу в некий сайт, задаю выборку пользователей, которые мне нужны (например, мне нужны пользователи из Нью-Йорка, с доходом выше среднего). Нажимаю на кнопку `Протестировать` – мой сайт появляется у них во всплывающем окне `Поучаствуйте в тестировании`, и они получают какую-то копеечку. Дальше я могу уточнять сам выборки – например, могу сделать опрос этих людей и сказать: `Дайте мне, пожалуйста, тех, кто ответил на вопрос `есть ли у них автомобиль`, положительно`. Кстати, замечательная тема для старт-апа – бери и делай.

Еще сервис для быстрого анализа зайта – Siteray. Беру адрес сайта, ввожу в окно, жму на Enter. Он прогоняет сайт через кучу всяких анализаторов, начиная со стандарта W3C, правильность html-кода, и заканчивая анализом метаконтета, метатегов, соответствия всяким SEO-требованиям и т.д. Прогнал – выдал список рекомендаций, распечатал, пошел в IT-отдел, дал эту бумагу – все счастливы. Понятно, что всё он не сможет сделать. Но базовые рекомендации, когда идет накатка новых обновлений – замечательная вещь. Очень правильная и очень хорошая.

Другая идея. Сам не пробовал, но недавно нашел и восхитился. Простой способ создавать мобильные сайты. Сейчас, чтобы создать мобильный сайт, надо вручную переверстывать все или компанию брать. Нелегко. Существует система. Я все хочу попробовать. Кто попробует, потом скажите. Существует компания, называется Mobify. Заводишь этот сайт, просто создаешь его по определенным правилам, сама автоматически перекраивает CSS-стили и генерит мобильную версию сайта. Я видел их презентацию. Они говорят, что это полностью автоматизировано, без доводок, реально не глючит, попадает в разрешение и более-менее прилично выглядит. При этом реально две кнопки нажать и вся проблема мобильных сайтов снимается.

Следующее. Разный контент для разных пользователей. Кучу разных докладов я видел в т.ч. на российских конференциях о том, что конверсия увеличивается, если кастомизировать контент на сайте под поведение конкретного пользователя. Очевидная вещь, а готовых решений почти нет. Все нужно делать самим. Самим сплитовать трафик, в соответствии с тем, откуда пришел пользователь, придумывать системы распознавания – все это достаточно тяжело. Существуют тиражные продукты, работающие как сервис. Сервисы, специально предназначенные, чтобы эту работу облегчить. Типичный пример – BtBuckets.com. Идея заключается в том, что я отдаю адрес своего сайта, создаю 2 варианта страниц, которые я хочу, чтобы пользователи видели, дальше захожу через некий интерфейс, набираю свод правил, по которым я хочу, чтобы это разделение производилось, нажимаю на кнопку, и разные пользователи видят у меня разные страницы. BtBuckets.com интегрирован с Facebook, то есть, таргетинги можно делать по соц.дему, он также сразу учитывает запросы с поисковиков и с контекстной рекламы. Я могу таргетировать по адресам, с поисковых запросов, которых, они пришли – т.е. система выбора этих правил, реально крутая. Я очень четко могу разделить контент и по соцдему и по поведенческим таргетингам. Все это реально легко делать.

Последнее. На пленарке это уже обсуждали. Тема аутсорсинга логистики, интернет-магазинов – пример того, когда российские компании уже взялись за такой сервис, тут уже было несколько анонсов таких проектов. Эти модели существуют уже достаточно давно. Если говорить про аутсорсигнг логистики физических товаров для электронной коммерции, то существует, например, компания Docdata – крупнейший логистический поставщик в Нидерландах. Компания GSI Commerce аналогичный сервис предлагает. У нас на рынке начинают появляться такие компании.

В ближайшее будущее многие технологии, которые я перечислил, в т.ч. и вашими силами, – появятся на российском рынке. Надеюсь, что вещи, про которые я рассказал, заставят вас посмотреть наружу и внедрять это в свою практику. Спасибо!

Напоминаем, что с момента доклада прошел почти год. 13-14 октября 2011, на конференции `Электронная торговля – 2011`, Антон Терехов расскажет уже о совершенно новых технологиях для интернет-магазинов. А некоторые из перечисленных в докладе идей будут представлены на Конференции в виде подробных методик или готовых продуктов. Не пропустите!

*Facebook признан экстремистской организацией на территории РФ.