Využijte sílu svých dat k okamžitému nárůstu hodnoty objednávek s AI

Toto řešení se nazývá prediktivní učení a spočívá v síle vašich dat.

Proč je prediktivní učení tak důležité?

• Automaticky odhalí vše, co se ve vašich datech skrývá, aniž by bylo nutné provádět zdlouhavou lidskou analýzu: Prediktivní modely dokáží analyzovat obrovské objemy dat a identifikovat vzorce, kterých byste si pouhým okem nevšimli. Tyto vzory vám pomohou pochopit chování vašich zákazníků a předpovědět jejich budoucí nákupní chování. Zvyšte míru konverze až o 25 %!
• Zaměřte se přesně na ty správné lidi: Díky prediktivnímu učení můžete na zákazníky zacílit produkty a nabídky, které je s největší pravděpodobností zaujmou. To vám pomůže snížit plýtvání marketingovými rozpočty a maximalizovat míru konverze. Zákazníci nehledají doplňky a alternativní produkty. Zvyšte průměrnou hodnotu objednávky až o 35 %!
• Poskytování personalizovaného zážitku, který si zákazníci zamilují a který vám přinese vyšší zisky. Každý zákazník je jedinečný, má individuální potřeby a přání. Prediktivní učení vám pomůže vytvořit personalizovaný nákupní zážitek pro každého zákazníka, a tím zvýšit jeho spokojenost a loajalitu. Díky personalizaci je e-shop mnohem osobnější. Až 7% nárůst opakovaných nákupů!

Co přesně je Upsell a Cross-sell a jaké jsou výhody pro e-shop?

Upsell a Cross-sell jsou dvě marketingové strategie, které se zaměřují na zvýšení příjmů od zákazníků. Ačkoli se tyto strategie zdají na první pohled podobné, existují mezi nimi důležité rozdíly:

Upsell:

Cíl: Nabídnout zákazníkovi produkt s vyšší cenou a marží, který je nadstandardní verzí produktu, který si plánuje pořídit.

Příklad: Zákazník si plánuje koupit chytrý telefon za 300 eur. Můžete mu nabídnout smartphone s vyšší specifikací za 450 eur.

Výhody:

• Zvýšení průměrné hodnoty objednávky,
• zvýšení zisku na zákazníka,
• dává zákazníkům možnost přejít na luxusnější produkt.

Cross-sell:

Cíl: Nabídnout zákazníkovi doplňkový produkt, který se běžně pořizuje spolu s produktem, který si plánuje koupit.

Příklad: Zákazník si koupí smartphone za 400 eur. Můžete mu nabídnout pouzdro za 20 €, které je vhodné pro jeho konkrétní typ zařízení.

Výhody:

• Zvýšení průměrné hodnoty objednávky,
• zvýšení zisku na zákazníka,
• poskytuje zákazníkům kompletní řešení jejich potřeb.

Jakou strategii byste měli použít ve svém e-shopu?

Nejlepší strategie pro váš internetový obchod závisí na vašich produktech, cílové skupině a marketingových cílech.

• Pokud chcete zvýšit zisk na zákazníka, zaměřte se na Upsell.
• Pokud chcete zvýšit celkovou hodnotu objednávky, zaměřte se na Cross-sell.

Příklady úspěšných implementací prediktivního učení:

Amazon: Společnost Amazon využívá prediktivní učení k personalizaci doporučení produktů, což jí přináší 35 % příjmů z křížového prodeje. Jeff Bezos uvedl, že 35 % příjmů společnosti Amazon je přímým výsledkem křížového prodeje.

Amazon používá bloky jako:
“Zákazníci, kteří si koupili toto zboží, koupili také…”,
“Jaké další položky si zákazníci koupí po zhlédnutí této položky?” a další jako součást strategie křížového prodeje.

Netflix: Netflix využívá prediktivní učení k doporučování filmů a televizních pořadů na základě sledovacích návyků uživatelů. To jim pomohlo snížit odliv diváků a zvýšit jejich spokojenost. Společnost Netflix byla založena v roce 1997 a začínala jako online půjčovna filmů s méně než 1 000 tituly. Krátce poté přešla na model předplatného a v roce 2000 zavedla personalizovaný systém doporučování filmů. V roce 2005 měla společnost Netflix více než 4,2 milionu předplatitelů a začala vyvíjet algoritmus pro doporučování videí. V roce 2007 spustila svou streamovací službu a začala produkovat původní obsah. V roce 2016 překročil Netflix hranici 50 milionů předplatitelů a stále pokračuje ve svém příběhu globálního lídra v oblasti videa na vyžádání.

Netflix využívá analytické údaje svých zákazníků k doporučování obsahu, protože přesně ví, které filmy a pořady jeho uživatelé rádi sledují. Pokud má například někdo rád Rockyho, Netflix mu nabídne i sportovní dokumenty a podobné filmy. Když provozujete svůj podnik, je stejně důležité používat analýzu dat k efektivnímu marketingu a optimalizaci svých webových stránek. Můžete tak lépe porozumět svým zákazníkům a nabídnout jim přesně to, co hledají. Marketingová strategie Netflixu je spolehlivým příkladem inovace a růstu moderních technologií.

Spotify: Spotify využívá prediktivní učení k vytváření personalizovaných playlistů pro uživatele. To jim pomohlo zvýšit zapojení uživatelů a prodloužit dobu používání aplikace. Spotify generuje významné příjmy z reklam pro neplatící uživatele. Čím více času uživatel v aplikaci stráví, tím více reklam uvidí. Pokud uživatel stráví v aplikaci o 10 % více času, může se mu zobrazit o 10 % více reklam.

Delší používání aplikace může také zvýšit šanci, že se uživatel rozhodne přejít na prémiovou verzi bez reklam. Při průměrném měsíčním předplatném 10 dolarů by to představovalo dodatečné příjmy ve výši 20 milionů dolarů měsíčně.

Více času stráveného v aplikaci může přilákat více partnerů a investorů, kteří chtějí inzerovat nebo spolupracovat se společností Spotify. Zároveň je pravděpodobné, že uživatelé, kteří v aplikaci stráví více času, budou loajálnější a je méně pravděpodobné, že službu přestanou používat. Pokud se míra odchodu sníží o 0,5 %, může to udržet značný počet předplatitelů. Společnost Spotify byla vždy v čele personalizace. Prostřednictvím strojového učení využívá Spotify poslechové návyky uživatelů a jejich historické chování k výběru typů alb a playlistů, které se zobrazují na domovských obrazovkách uživatelů. Posilovací učení (Reinforcement Learning, RL) se pak používá k předvídání toho, co by uživatel mohl chtít poslouchat v budoucnu. Spotify má přístup k obrovskému množství dat o posluchačích – proč by je tedy nemohl využít ve svůj prospěch?

Z jakých zdrojů můžete data získat?

Upsellové a cross-sellové strategie jsou postaveny na pevných základech – kvalitních datech. Tato data vám umožní porozumět chování vašich zákazníků, identifikovat jejich potřeby a nabídnout jim produkty, které si s největší pravděpodobností koupí.

1. Získávání dat z produktových kanálů

Ty obsahují informace o vašich produktech, jako jsou ceny, obrázky, popisy a kategorie.

2. Pak přidejte údaje o prodeji z e-shopu a historii nákupů

Tato data vám umožní identifikovat produkty, které se často kupují společně a nabídnout zákazníkům produkty v rámci křížového prodeje. Můžete je také využít k Upsell produktům s vyšší cenou a marží, které by mohly být pro zákazníky zajímavé.

3. Doplňte je o offline data z interních systémů ERP a pokladen

Může obsahovat informace o vašich zákaznících, jako jsou kontaktní údaje, demografické údaje a nákupní zvyklosti. Propojte data s kamennými prodejnami, kde prodejci přirozeně provádějí Upsell a Cross-sell, což se pak projeví na pokladních účtenkách. Ty můžeme importovat do e-shopu a kombinovat je s údaji o objednávkách, abychom získali ještě širší přehled o historii nákupů.

4. Přidání dat z externích databází

Existuje mnoho externích databází, které obsahují informace o produktech, cenách a tržních trendech.

Databázy trendů:

• Google Trends: nástroj pro sledování trendů vyhledávání ve službě Google. Ukazuje, jak často lidé vyhledávají konkrétní produkty nebo témata.
• Trend Hunter: webová stránka s trendy v oblasti designu, inovací a technologií.

Tipy pro sběr a zpracování dat

• Ujistěte se, že jsou vaše údaje přesné a aktuální.
• Uspořádejte si data tak, aby byla snadno přístupná a použitelná a investujte do analytických nástrojů, které vám pomohou data identifikovat. Existuje mnoho různých nástrojů pro organizaci dat, od jednoduchých tabulek až po komplexní systémy, jako jsou Zoho analytics, Looker studio, ClickUp, Klipfolio, Databox, Power BI a další.
• Dodržujte všechny platné zákony o ochraně osobních údajů. Vše o GDPR se dozvíte na https://gdpr-slovensko.sk/co-je-gdpr/

Upsell a Cross-sell jsou cenné nástroje, které vám pomohou zvýšit prodej a ziskovost vašeho e-shopu. Zavedením těchto strategií a dodržováním výše uvedených tipů můžete dosáhnout lepších výsledků a posunout svůj e-shop na vyšší úroveň.

Chcete také využít potenciál prediktivního učení pomocí Upsell a Cross-sell a hledáte spolehlivého partnera pro svůj online projekt? Kontaktujte nás! WAME je tým zkušených profesionálů, jejichž specializací jsou úspěšné e-shopy a webové či mobilní aplikace. Patříte mezi ziskové e-shopy?