XVII Targi eHandlu - Brand Active - Zofia Komada - Shopify - rozwijaj swój eC...
Dzień z Profesjonalistą w eHandlu - Uczelnia Łazarskiego - Bartłomiej Piechota - Salesmanago
1. Marketing Automation w Ecommerce - sposób na
maksymalizację konwersji dzięki
komunikacji one-to-one
Bartłomiej Piechota
SALESmanago Marketing Automation
2. Weźmy pod lupę trzy rodzaje
sklepów
• Supermarket
• Sklep odzieżowy w galerii handlowej
• Internetowy sklep odzieżowy
3. Jak kształtuje się konwersja?
• Konwersja w supermarkecie - ~100%
• Konwersja w tradycyjnym sklepie
odzieżowym w galerii handlowej – 30-40%
(CleverPath, 2012)
• Konwersja w internetowym sklepie
odzieżowym – 2-3% (Forrester Research,
2012)
4. Różnice w podejściu do sprzedaży
- Supermarket – klient wchodzi do sklepu,
wybiera towar i kupuje
- Sklep odzieżowy - klient wchodzi do sklepu,
wybiera towar i kupuje
- E-sklep - klient wchodzi do sklepu, wybiera
towar i kupuje
Czy na pewno?
7. Co dokładnie robi ekspedientka?
Etap 1 – analiza potrzeb
1. Stwierdza obecność potencjalnego klienta (ktoś jest w
sklepie)
2. Rozpoznaje intencję zakupową (nie wyszedł 5 sekund od
wejścia)
3. Rozpoznaje potencjalny problem z dokonaniem wyboru
(ktoś rozgląda się od kilku minut w dziale z sukienkami)
4. Ocenia z kim ma do czynienia (elegancka kobieta, ~40
lat)
5. Identyfikuje potencjalną potrzebę (Pani nie może wybrać
dla siebie sukienki)
8. Co dokładnie robi ekspedientka?
Etap 2 – sprzedaż bezpośrednia
1. Nawiązuje konwersację w oparciu o analizę („Dzień
dobry, w jakim rozmiarze szuka Pani sukienki?”)
2. W zależności od odpowiedzi:
a.) „Tylko się rozglądam, dziękuję” („Ok, gdyby miała Pani pytania będę
obok . Mamy dzisiaj promocję, 50% na drugą rzecz”)
b.) „36, macie tę czarną w takim rozmiarze?” („Już przynoszę/aktualnie
nie mamy, ale w niebieskiej byłoby Pani do twarzy, proszę
przymierzyć”)
c.) „Szukam sukienki na wesele” („Proponuję tę czarną i do tego takie
buty...”) itp. itd.
3. Dopina sprzedaż, lojalizuje klienta (Uśmiech, gratisy,
kupon rabatowy, karta podarunkowa, zniżka za
zostawienie adresu email do newslettera itp.)
9. Świetnie, ale jak to zrobić w
Internecie?
Mechanizm jest dokładnie ten sam.
Rozpoznanie potrzeb –> sprzedaż bezpośrednia
Potrzebujemy tylko
narzędzia do analizy i do
komunikacji
– cyfrowej ekspedientki
10. Spróbujmy
1. Analizujemy kim są nasi potencjalni klienci
(dane z formularzy, dane demograficzne, dane
transakcyjne)
2. Analizujemy co ich interesuje (GA, zakupy)
3. Tworzymy content i wysyłamy newslettery lub
cykl maili z autorespondera
Pytanie: Czy to odzwierciedla proces
sprzedaży ze sklepu stacjonarnego?
11. Problemy sprzedaży one2one w
ecommerce (1)
Wiemy tylko sumarycznie jakie produkty są
najpopularniejsze – NIE wiemy którymi konkretnie jest
zainteresowana w tej chwili dana osoba. Mamy tylko
dane masowe, nie mamy indywidualnych.
Wykorzystanie do tego ogólnych
danych jest jak wykorzystanie w sklepie
stacjonarnym informacji przy których
wieszakach jest najbardziej wytarta
podłoga
12. Problemy sprzedaży one2one w
ecommerce (2)
Brak synchronizacji danych z różnych
źródeł – brak możliwości stworzenia pełnego
profilu danego leadu.
Możemy wiedzieć jaki jest nasz profil nabywców, ale
nie wiemy, czy ta konkretna osoba do niego pasuje.
13. Problemy sprzedaży one2one w
ecommerce (3)
Brak wiedzy kiedy i jaką wiadomość wysłać
do danej osoby
Zarejestrowała się wczoraj – co wysłać jej
dzisiaj/jutro/za miesiąc?
15. Dlaczego to nie działa jak w sklepie
stacjonarnym
1.
2.
3.
4.
Nie wiemy czego potrzebuje ten konkretny klient
Nie wiemy kim dokładnie jest
Nie wiemy czy i co do nas mówi
Nie wiemy nawet, czy jest w ogóle w sklepie (czy
trafiliśmy z ofertą na moment zakupowy)
5. Nie wiemy co mu zaoferować
Mówimy, zamiast rozmawiać!
16. Efekt – 93,78* na 100 „rozmów”
wygląda tak:
*średnie otwarcia maili produktowych w ecommerce – 6,22%
(Benhauer, 2013)
17. A gdy klient „jest w sklepie” tak:
- Szukasz
sukienki na wesele?
- Nie, szukam torebki
- Świetnie! Zainteresuj się naszymi
złotymi zegarkami!
- Ludzie, nie chcę, chce torebkę…
- Promocja na okulary!
-…
18. Czego nam brakuje?
Musimy rozpoznać wizytę danej osoby, stworzyć jej
aktualny profil – kim jest, czym się interesuje, czym
interesowała się wcześniej, co kupowała.
Następnie ocenić czym możemy ją zainteresować, a na
końcu – dać jej dopasowaną ofertę.
Skąd wziąć takie informacje? Z mowy ciała!
20. Kim jest potencjalny klient
Pani Karolina:
•
•
•
•
•
weszła na stronę z newslettera
w ciągu ostatniego roku zakupy za
1200 zł (2 torebki i sukienkę),
wraca do sklepu 2 razy w tygodniu
dzisiaj o 13:42 przez 3 minuty
oglądała 2 sukienki w cenach 250300 zł z wiosennej kolekcji
ma urodziny za 3 tygodnie.
21. Co wysyłamy
„Karolino,
zrób sobie prezent na urodziny!
10% zniżki na wybrane produkty”
A wśród nich:
•
•
•
2 oglądane sukienki
2 sukienki z tej samej kolekcji w cenach 300-350 zł
2 torebki z nowej kolekcji tej samej marki co poprzednio kupione
22. Jak robi to Marketing Automation –
analiza behawioralna
System rozpoznaje, które
z Twoich kontaktów
pojawiają się na Twojej
stronie WWW i
kompleksowo monitoruje
ich zachowanie:
–
–
–
–
–
Odwiedzone podstrony
Frazy wejść z wyszukiwarek
Kampanie, UTM
Social Media
Newslettery, e-mailingi
• Dodatkowe wymiary:
–
–
Scrolling
Mousetracking
23. Jak robi to Marketing Automation –
Mail dynamiczny
Zaawansowana selekcja oferty biorąca pod uwagę:
● Właściwy czas wysyłki
● Profil użytkownika
● Historię użytkownika (zarówno zachowania jak i wykonywanych transakcji,
kryteriów wyszukiwań w portalu)
28. E-Mail z porzuconym koszykiem
Możliwości:
•
•
•
Wysyłanie po wizycie i
powtórne przesyłanie w razie
braku konwersji
Dodawanie sugerowanych
dodatkowych produktów
Dodawanie kodów rabatowych
31. Inne przykłady zastosowania
dynamicznej treści na stronie
WWW
• Wyświetlenie dopasowanych produktów w koszyku
zakupowym przed konwersją
• Ramka z dopasowanymi produktami + rabat
• Bestsellery dopasowane historii wizyt użytkownika
• Modyfikacja stałych elementów w zależności od
profilu demograficznego klienta
• Dynamic pricing
• Uzależnienie wyglądu strony od referrera
32. Personalizacja w RTB
Kto powiedział, że możemy
sprzedawać tylko w
naszym sklepie?
Możliwości:
•
•
•
Upselling na podstawie danych
zakupowych klienta
Dopasowywanie reklam w
zależności od etapu
sprzedażowego
Dopasowanie reklam w
zależności od etapu kampanii na
którym znajduje się klient
33. Oferta dojrzewająca wraz z klientem
Możliwości Lifecycle
Marketing:
•
Serwowanie dopasowanej treści
we wszystkich kanałach
marketingowych w zależności od
rejestrowanych aktywności
transakcyjnych i przewidywanego
etapu cyklu życia klienta