C H O U R O U K I

Маркетинг - это не реклама...

Как The Clandestino увеличил продажи на 192% с помощью поведенческой аналитики

Введение и контекст:

Cladestino - это бренд электронной коммерции, специализирующийся на роскошных беспроводных зарядных устройствах для телефонов, ориентированный на технически подкованных потребителей, которые ценят как функциональность, так и эстетическую привлекательность. Несмотря на то, что компания предлагает высококачественную продукцию, она столкнулась с проблемами в понимании поведения покупателей на своем сайте, что приводило к неоптимальному пользовательскому опыту и упущенным возможностям продаж. Осознавая необходимость подхода, основанного на данных, The Cladestino стремилась внедрить поведенческую аналитику, чтобы получить более глубокое представление о взаимодействии с клиентами и их предпочтениях.



Первоначальные трудности:


- Высокий показатель отказов: Коэффициент отказов на сайте составил 55%, что говорит о том, что более половины посетителей покинули сайт, так и не начав работать.
- Низкие коэффициенты конверсии: Коэффициент конверсии составил 1,2%, что ниже среднего показателя по отрасли для брендов электронной коммерции класса люкс.
- Ограниченное удержание клиентов: Коэффициент повторных покупок составил 15%, что свидетельствует о проблемах с удержанием клиентов.



Эти показатели свидетельствовали о необходимости стратегической перестройки для повышения вовлеченности пользователей и стимулирования продаж.

Задача (болевая точка и формулировка проблемы):

Основные вопросы:


1. Отсутствие видимости поведения клиентов, что приводит к неэффективным стратегиям маркетинга и продаж.
2. Низкая вовлеченность на страницах товаров, когда пользователи не переходят к оформлению заказа.
3. Низкий процент повторных покупок, что свидетельствует о слабой стратегии удержания клиентов.


Количественные данные:

- Показатель отказов: 55% (Отраслевой эталон: 40%)

- Коэффициент конверсии: 1.2% (Отраслевой бенчмарк: 3.0%)


- Коэффициент повторных покупок: 15% (Отраслевой бенчмарк: 25%)

Категория
Аналитика/БИ
Клиенты
Кландестино
Расположение
Лондон, Великобритания
Под руководством и при исполнении:
Мохамед Шуруки

Стратегия и исполнение (пошаговая разбивка предпринятых действий):

Чтобы решить эти проблемы, The Cladestino внедрила комплексную стратегию поведенческой аналитики.


Этап 1: Сбор данных
- Интегрированные инструменты расширенной аналитики (Google Analytics, Hotjar) для отслеживания взаимодействия с пользователями, включая траектории кликов, время, проведенное на страницах, и просмотры продуктов.
- Использовали тепловые карты и записи сессий для выявления точек трения на сайте.


Фаза 2: Сегментация клиентов
- Анализировал поведенческие данные для выявления отдельных сегментов клиентов на основе моделей просмотра сайтов, истории покупок и уровня вовлеченности.
- Создание сегментов аудитории, таких как посетители, пришедшие впервые, постоянные клиенты и покупатели с высокой стоимостью.


Фаза 3: Персонализированный контент и рекомендации
- Разработка индивидуальных рекомендаций по товарам на основе истории посещений и предыдущих покупок.
- Проводил динамические кампании по электронной почте, предлагая эксклюзивные предложения постоянным посетителям.


Фаза 4: A/B-тестирование
- Проводил эксперименты с различными макетами веб-сайтов, кнопками призыва к действию и дисплеями товаров, чтобы определить наиболее эффективный дизайн.
- Оптимизация процесса оформления заказа для снижения трения и повышения конверсии.


Фаза 5: Оптимизация маркетинга электронной почты
- Используя поведенческие данные, создавал персонализированные кампании электронной почты, ориентированные на определенные сегменты клиентов и содержащие актуальные предложения по товарам и акциям.
- Внедрение последовательности электронных писем, напоминающих пользователям о незавершенных покупках.

Трудности и препятствия:

1. Проблемы интеграции данных: Объединение данных из различных источников оказалось непростой задачей.
  - Решение: Использование платформ интеграции данных для обеспечения бесперебойного потока данных между аналитическими и маркетинговыми инструментами.



2. Вопросы конфиденциальности клиентов: Обеспечение соответствия GDPR и другим нормативным актам было крайне важно.
  - Решение: Внедрение надежных методов анонимизации данных и получение явного согласия пользователей на сбор данных.



3. Технические ограничения в отслеживании: Некоторые действия пользователей было сложно отследить из-за ограничений на использование файлов cookie.
  - Решение: Отслеживание на стороне сервера для повышения точности данных при соблюдении стандартов конфиденциальности.

Результаты и влияние (сравнение данных до и после):

Ключевые показатели эффективности:


Показатель отказов:  

- До: 55%
  

- После: 35% (-36%)


Коэффициент конверсии:
  

- До: 1.2%
  

- После: 3.5% (+192%)


Коэффициент повторных покупок:

- До: 15%
  

- После: 28% (+87%)


Средняя стоимость заказа (AOV):

- До: $80
  

- После: $96 (+20%)

Ключевые выводы и извлеченные уроки:

1. Поведенческая аналитика имеет решающее значение: Понимание поведения пользователей позволяет персонализировать опыт, что повышает вовлеченность и продажи.


2. Непрерывное тестирование имеет значение: Регулярное A/B-тестирование помогает определить оптимальные стратегии дизайна и контента.


3. Соблюдение конфиденциальности данных имеет большое значение: Баланс между использованием данных и их конфиденциальностью обеспечивает соответствие нормативным требованиям и укрепляет доверие клиентов.


4. Сегментация улучшает персонализацию: Индивидуальный контент для конкретных сегментов клиентов приводит к повышению конверсии.


5. Автоматизация повышает уровень удержания клиентов: Персонализированные последовательности электронных писем увеличивают пожизненную ценность клиентов.

Заключение и последние мысли:

Используя поведенческую аналитику, компания The Cladestino изменила свой подход к привлечению клиентов, что привело к значительному улучшению ключевых показателей эффективности. Эта стратегия, основанная на данных, не только улучшила пользовательский опыт, но и обеспечила бренду устойчивый рост на конкурентном рынке электронной коммерции класса люкс.



Потенциал масштабируемости:


Рекомендации по продуктам на основе искусственного интеллекта: Внедрите усовершенствованные модели машинного обучения для получения еще более точных рекомендаций.
Расширение многоканальной сети: Распространите поведенческие данные на социальные сети и платные рекламные кампании.
Программа лояльности на основе подписки: Ввести VIP-членство для постоянных клиентов, предоставляющее эксклюзивные привилегии и ранний доступ к продукции.



Этот пример демонстрирует, как анализ данных в режиме реального времени может способствовать успеху электронной коммерции, обеспечивая компании The Cladestino лидерство в сфере роскошных технических аксессуаров.

ru_RURU