ru EN DE
Запланируйте демо

Предиктивный ремаркетинг: как изменить привычки пользователей

Окт 06, 2020 Павел Костин 11 минут

Покупатели — заложники своих привычек. Примерно 60% людей начинают путь к покупке в знакомых интернет-магазинах, а остальные 40% — в поисковиках. Но это, конечно, не значит, что они совершат покупку там же, где начали путь. Примерно от 22 до 43 процентов покупателей посещают в ходе поиска больше двух интернет-магазинов.

Они заходят в другие магазины за более широким ассортиментом, более подробной информацией о продукте или чтобы сравнить опции доставки. Ремаркетинг использует эти моменты, чтобы мотивировать клиентов изменить своим привычкам и рассмотреть предложения вашего магазина.

В кампаниях ремаркетинга вы показываете рекламу людям, уже заходившим к вам на сайт. Для этого нужно пометить гостей сайта файлом куки, в котором содержится информация о визите на ваш сайт и просмотренных товарах. Эти файлы станут триггером для показа вашей рекламы на других сайтах.

Зачем предсказывать вероятность покупки?

Исследования показывают, что ремаркетинг приносит больше конверсий, чем рассылки и поисковая реклама. Но какой ценой? Не все гости, которые посмотрят вашу рекламу и кликнут на нее, действительно заинтересованы в покупке, но при ремаркетинге вам придется платить за все просмотры и клики всех гостей. Это ухудшит отношение между стоимостью привлечения клиента (CAC) и пожизненной ценностью клиента (LTV).

Но постарайтесь предсказать поведение клиента и персонализировать баннеры, и вы сможете оптимизировать ремаркетинговую кампанию — простым сегментированием поведения клиентов такого не добьешься. Exponea умеет делать такие прогнозы благодаря машинному обучению. Это разновидность искусственного интеллекта, которая сама ищет в данных статистические паттерны и не требует предварительного программирования (то есть как будто «учится» на данных). Алгоритм машинного обучения анализирует клиентов, купивших товар в течение последних 30 дней после кампании ремаркетинга, и ищет закономерности. Чтобы понять, какие паттерны найдет алгоритм, вспомним последние исследования о поведении покупателей.

Привычки потенциальных покупателей

Аналитическая маркетинговая компания Criteo опросила 2 023 взрослых жителей Великобритании о том, как они смотрят товары и совершают покупки онлайн. Вот что показал опрос:

  • Две трети покупателей сказали, что знают, какой конкретно товар им нужен, и ищут именно его.
  • Готовность совершать импульсивные покупки напрямую связана с субъективной ценностью категории. В категории продовольственных товаров импульсивных покупок происходит больше всего, а в категории электроники — меньше всего.
  • В категории продовольственных товаров 20% покупателей добавляют вещи в корзину, а потом, раз в неделю или в две недели, совершают покупку. А в категориях с максимальной лояльностью клиентов — например, косметике или одежде и аксессуарах — клиенты обычно сохраняют верность одному сайту.
  • В каждой категории люди принимают решение по-разному. Больше всего времени уходит на принятие решения при покупке электроники: люди думают по 10 дней и оценивают в среднем 19 товаров. А в категориях с высокой лояльностью и низким обдумыванием — например, в косметике — люди просматривают в среднем 8 товаров за 6,6 дней.
Категория продукта Средняя длина цикла покупки Количество просмотренных товаров
Электроника 10 дней 19
Мебель 8.6 дней 16
Товары для младенцев 7.3 дней 10
Красота и здоровье 6.6 дней 8
Одежда и аксессуары 8.4 дней 13
Игры и игрушки 7.1 дней 13

Как разработать эффективную стратегию ремаркетинга для вашей категории

Это важные данные: они показывают, как и насколько покупатели открыты к стороннему влиянию. Для эффективного ремаркетинга нужно признать, что у каждой категории есть свой набор качеств — длина обдумывания, готовность к импульсивным покупкам, лояльность и субъективная ценность. Например, продукты питания — это категория с коротким обдумыванием и низкой субъективной ценностью, поэтому покупатели охотнее совершают импульсивные покупки. Для таких категорий отлично подходит ремаркетинг с напоминаниями о товарах, брошенных в корзине. Покажите клиенту несколько продуктов из его корзины и несколько рекомендаций похожих и дополнительных товаров.

А электроника — категория с долгим обдумыванием и высокой ценностью, поэтому в ней лучше использовать другую стратегию и мотивировать покупателей провести максимальную часть процесса выбора на вашем сайте. Здесь нужна реклама, которая показывает понимание намерений пользователя и предлагает рекомендации на основе его интересов.

Как определить вероятность покупки при ремаркетинге

Алгоритм машинного обучения ищет связь разных факторов с вероятностью покупки. На приведенном ниже графике показан примерный результат работы этого алгоритма. Между вероятностью покупки и активностью на сайте есть прямая корреляция. Но этот график не объясняет, как именно конкретное количество активности на сайте связано с вероятностью покупки.

Remarketing Strategy: Purchase Probability

Чтобы лучше это понять, нужно погрузиться глубже и подробно изучить поведенческие принципы. Эта таблица иллюстрирует поведенческое значение диапазона вероятности покупки.

0-20 В этом сегменте представлены в основном случайные гости. Они заходят на страницу категории или товаров и сразу уходят. Иногда они добавляют что-то в корзину, чтобы проверить цену. Скорее всего, они не вернутся к вам на сайт за покупкой.
20-60 В этом сегменте ваш интернет-магазин активно конкурирует с другими интернет-магазинами за внимание гостей. Они возвращаются к вам в магазин по несколько раз. Если предложения конкурентов оказываются более привлекательны, частота их визитов снижается, а если человек хочет купить товар у вас, — растет. Кроме того, покупатели по несколько раз просматривают один и тот же товар.
60-100 Покупатели этого сегмента, скорее всего, начали свой путь в вашем магазине. Но при этом они действуют, чем в других сегментах — они открывают ваш сайт с нескольких разных устройств. Например, покупатель может начать свой путь на телефоне или планшете, а потом, когда уже собирается завершить покупку, перейти на ноутбук или компьютер.

Внедрение и результаты

Один из наших клиентов — это среднего размера интернет-магазин fast-fashion-одежды для мужчин, женщин, подростков и детей. Он проводит свои ремаркетинговые кампании через Facebook, поэтому может персонализировать рекламу. Для этого он загружает на Facebook списки покупателей, отсортированные по тому, что показалось им интересным в процессе просмотра сайта. Эта система приносила нашему клиенту возврат рекламных трат в размере 16,15% при уровне конверсии 3,26%. Мы предположили, что эти цифры можно существенно улучшить, если не показывать рекламу гостям с низкой вероятностью покупки, и загрузили в алгоритм данные за два прошлых месяца. Обнаружив закономерности, мы применили эти паттерны к потоку новых клиентов, составили списки покупателей с вероятностью покупки более 20%, и выгрузили их на Facebook. В результате нам удалось увеличить окупаемость рекламных трат до 19,01%, а уровень конверсий — до 5,38%.

Еще несколько советов о стратегии ремаркетинга

Нам удалось увеличить прибыль на 15%, не увеличивая бюджет — а значит, предиктивный ремаркетинг улучшает эффективность рекламных расходов. А если совместить его с Facebook, то можно использовать и другие способы оптимизации рекламы и ремаркетинга. Например, Facebook предлагает функцию создать похожую аудиторию (Look-a-Like): найти пользователей, похожих на ваших клиентов по локации, возрасту, полу и интересам. Доказано, что реклама для этой аудитории — полезный способ привлекать новых потенциальных клиентов.

Клиентов с историей низкой вероятности покупок можно исключить из похожей аудитории, чтобы улучшить конверсию маркетинговых кампаний. Проогнозирование вероятности покупки — еще один способ избавиться от лишней рекламы. А клиенты с высокой вероятностью покупки уже и так оценили ваш бренд и ассортимент. Показывать им рекламу и дальше — это не просто бесполезно, а даже вредно: это может оттолкнуть их от вашего бизнеса, раздражить и насторожить их. Исключите их из кампании по ремаркетингу, чтобы еще больше снизить рекламные расходы, в то же время увеличивая прибыльность.

Ключевые выводы

Ремаркетинг может быть отличным инструментом для конкуренции с другими интернет-магазинами, если ваша стратегия учитывает намерения и процесс принятия решения ваших покупателей. В каждой категории продуктов цикл покупок и процесс принятия решения устроены по-своему. Наш единый пользовательский профиль покажет вам, какой путь совершил каждый клиент, что он хочет купить и как использует корзину. Если в вашей стратегии ремаркетинга сохранится баланс между этим процессом, готовностью к импульсивным покупкам, верностью бренду и субъективной ценностью, вы сможете показывать клиентам баннеры с нужным сочетанием товаров. А алгоритм прогнозирования поможет выбрать, кому именно их нужно показывать. Как мы уже увидели на примере нашего клиента-магазина одежды, внедрение прогнозирования может существенно улучшить отношение между стоимостью привлечения клиента (CAC) и пожизненной ценностью клиента (LTV).

Посмотрите короткое демо-видео Exponea
Узнайте о CDXP, которой пользуются лидеры B2С!

MISSGUIDED Victoria Beckham Desigual
ebuyer Agent Provocateur River Island

Мы используем cookies,

чтобы сделать нашу коммуникацию удобной для вас. Нажав на кнопку "Принять", вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности. Вы также можете управлять настройками, нажав на "Управлять cookies".

Управлять cookies
Принять

Настройки cookies

Принять
Назад
X
We use cookies to optimize our communication and to enhance your customer experience. We also share information about how you use our website with our third parties including social plugins and analytics. You consent to our use of cookies if you continue to browse our website. You can opt out of our cookie use on the Do not Sell my Personal Information page. For more information please see our Privacy Policy.
Подписаться