Обновления в платформе Retail Rocket в октябре 2017

Октябрь подошел к концу, а значит пришло время поделиться новостями платформы и рассказать, что нового мы разработали за этот месяц, что улучшили, и как это поможет интернет-магазинам увеличить эффективность использования решений Retail Rocket.

Содержание:

• Учет данных о размерах в блоках рекомендаций
  • Сегментирование подписчиков на базе RFM
  • Автоматизированные категорийные email-рассылки
  • Возможность выгрузки статистики по email-рассылкам
  • Обновления в интерфейсе

В этом месяце мы подготовили несколько крупных обновлений:

• Усовершенствовали механизмы персонализации на основе размеров одежды клиентов для fashion-сегмента
• Добавили возможность сегментирования email-подписчиков на базе RFM
• Разработали новый тип email-кампаний – категорийные рассылки
• Добавили возможность экспорта статистики по email-рассылкам на сервер клиента
• Внесли несколько изменений в интерфейс

Рассказываем подробности.

Учет данных о размерах в блоках рекомендаций

Для интернет-магазинов fashion-сегмента актуален вопрос учета размеров в блоках рекомендаций, чтобы в рекомендациях к определенному товару показывать товары того же размера.

Поэтому мы усовершенствовали механизмы персонализации , которые позволяют учитывать размер одежды или обуви пользователя в блоках рекомендаций. Как только система получает данные о размере пользователя, рекомендации товаров автоматически перестраиваются и пользователю показываются только товары того же размера.

Блок рекомендаций альтернативных товаров без учета размера (интернет-магазин LoveRepublic.ru):

Блок рекомендаций альтернативных товаров с учетом размера (все рекомендации перестраиваются с учетом размера):

С помощью этого алгоритма можно повысить конверсию рекомендательного блока альтернативных товаров на 20%.

Сегментирование подписчиков на базе RFM

Сегментация на основе RFM-анализа (Recency — давность последней покупки, Frequency — частота покупок, Monetary — сумма покупок) помогает получить представление о качестве клиентской базы, выявить самых лояльных покупателей, диагностировать тех, кому требуется уделить больше внимания и выявить критические точки коммуникации с клиентами.

Для работы RFM-сегментами в октябре мы добавили в нашу платформу массовых рассылок возможность сегментирования по RFM-условиям. Таким образом, появилась возможность использовать эти условия для построения различных сегментов подписчиков и настройки email-кампаний по этим условиям. Например, выделить подписчиков, которые делают покупки чаще всего или совершили больше всего покупок.

Автоматизированные категорийные email-рассылки

Одна из наших основных целей – помочь автоматизировать рутинные процессы интернет-маркетолога. Несколько месяцев назад мы анонсировали запуск умных автоматизированных email-кампаний с новинками и скидками, а сейчас готовы представить автоматизированные категорийные рассылки.

Их главная особенность в том, что товарные рекомендации формируются из самых интересных на данный момент пользователю категорий. То есть в отличие от персональных рекомендаций, в которые попадают предложения из всех интересных подписчику категорий магазина, в автоматизированных категорийных рассылках упор делается на две самые привлекательные.

Письмо состоит из баннеров с динамическим текстом и товарных подборок из наиболее интересных пользователю категорий:

Вместо сегментирования по категориям и подготовки шаблона под каждый сегмент, с помощью автоматизированных категорийных рассылок можно создавать только одно письмо, контент которого динамически подстраивается под каждого конкретного подписчика.

Таким образом, автоматизация email-маркетинга выходит на новый уровень – мы вносим разнообразие в регулярные рассылки, отправляем пользователям контент разного типа, разные товарные подборки (например, чередуя автоматизированные кампании с персональными рекомендациями и категорийные email-рассылки)

Внедрение категорийных рассылок наряду с автоматизированными компаниями  позволяет автоматизировать до 70% рассылок.

Возможность выгрузки статистики по email-рассылкам

Иногда аналитикам интернет-магазинов требуется загружать и хранить статистику по email-кампаниям на собственном сервере с определенной периодичностью. Для того, чтобы не приходилось осуществлять осуществлять импорт данных вручную, мы добавили возможность выгрузки статистики по всем email-кампаниям на сервер клиента в виде csv файла.

Экспорт с результатами по рассылкам работает для всех видов кампаний, отправляемых через интерфейс Retail Rocket или через файловый обмен:

• Триггерные email-рассылки;
• Массовые email-рассылки;
• Сервисные письма.

Данные могут отправляться ежедневно в установленное время или через каждые N часов по результатам рассылок.

Обновления в интерфейсе

• В личном кабинете обновили интерфейс формы обратной связи. Сделали его более удобным и user friendly.
• Немного обновили карту кликов – оптимизировали ее в части работы с аб-тестами
• Обновили функцию truncate, которая обрезает количество символов. это упрощает работу в шаблонизаторе

На этом мы заканчиваем рассказ об обновлениях октября, и продолжаем работу над улучшением наших алгоритмов и разработку новых фич.