Quartic. Inteligentny System Personalizowanych Rekomendacji

Personalizowane rekomendacje w sklepie i reklamie

Poznań, 2013.04.25

O Nas

Jesteśmy liderem polskiego rynku e-commerce w obszarze nowoczesnych systemów personalizowanych rekomendacji

od 2010 roku na rynku

Ponad 50 wdrożeń w sklepach serwisach online

100% polskiego kapitału

Wybrani klienci

„Konwersja z rekomendacji Quartic była o 30 % większa niż standardowa konwersja rejestrowana w sklepie empik.com.

To kilkanaście tysięcy książek i płyt sprzedanych dzięki systemowi personalizowanych rekomendacji Quartic, w ciągu jednego miesiąca!”

Michał Tomaniak Head of empik.com

„Dzięki zastosowaniu Quartic w autotrader.pl zwiększyliśmy również zaangażowanie użytkownika – liczba odsłon, czas spędzony na witrynie oraz obniżyliśmy Bouce Rate-co z kolei przekłada się dla nas na realne korzyści biznesowe.”

Krzysztof KowalkowskiProduct ManagerTrader.com

4

PROBLEM …

5

1 200 000 Użytkowników miesięcznie

1 200 000 Różnych potrzeb i

preferencji

Rozwiązanie - personalizacja

6

Dla każdego z 1 200 000 użytkowników

Personalizowane rekomendacje zakupowe

7

Rekomendacje pomagają ODKRYWAĆ

klientowi jaki produkt może jeszcze kupić.

Zwiększają wartość i rozmiar koszyka

Budują lojalność i satysfakcję

Dzięki personalizowanym rekomendacjom,

sklep daje sygnał klientom, że dba o ich

potrzeby i chce im pomóc wygodnie i

przyjemnie zrobić zakupy.

8

Alternatywne

Komplementarne

Personalizowane

Generyczne

Pomagają odnaleźć produkt, który najlepiej odpowiada potrzebom

klienta.

Takie produkty mogą zostać kupione zamiast

innego produktu.

Budują wartość koszyka

Zachęcają klienta do rozszerzenia swojego zamówienia i dokupienia jeszcze innych uzupełniających produktów, które mogą być potrzebne.

Inspirują i angażują klienta

do dokonania zakupów, kreują nową potrzebę. Zależą od informacji dotyczących jego zachowań i potrzeb klienta.

Bestsellery, viewery itp

Nie zależą od potrzeb konkretnego użytkownika.

Jak nie masz pomysłu co kupić to kub bestseller

Rodzaje rekomendacji produktów

Przykład

9

Rekomendacje komplementarne

Rekomendacje Alternatywne

Rekomendacje personalizowane

Personalizacja – Merlin.pl

10

Rekomendacje personalizowane do potrzeb każdego użytkownika

„Jężeli masz 1 000 000 klientów,Powinieneś mieć 1 000 000 wersji sklepu”

Alternatywne – Praktiker.pl

11

Rekomendacje Alternatywne

Inne produkty, które są powiązane z przeglądanym produktem – na bazie

doświadczeń innych klientów

Rozwiązanie - QUARTIC

12

ADSERWER

SILNIK REKOMENDACJI

Sztuczna Inteligencja

Behawioralna Baza Danych

Witryny

QUARTIC to system do budowy personalizowanych rekomendacji dla e-biznesu

+ +

MODEL SaaS

integracja Plug & Play

Panel klienta

13

• Zarządzanie rekomendacjami bez udziału IT

• Każde miejsce wyświetlania rekomendacji, może mieć swoja niezależną logikę i wygląd

• Zaawansowane filtry i reguły biznesowe

• Optymalizacja rekomendacji – Testy A/B

• Zarządzanie użytkownikami i dostępem

• Zestaw automatycznych alogrytmów do wyboru,w zależności od strategii rekomendacji

• Zaawansowane raportowanie skuteczności rekomendacji

Produkty powiązane, upsell

TreśćOpisy produktu,

PromocjePrzyciski akcji

Filtrowanie:Kategoria, Cena, atrybuty produktu, wykluczanie , etc

Sortowanie:Cenie, Marży

Promocji, podobieństwie

Personalizacja: Wykluczenia produktów,

które użytkownik już kupił, widział itp..

Produkty podobne – odpowiadające danej potrzebie użytkownika

Produkty komplementarne – produkty uzupełniające, inspirujące

Promocje – Produkty ustawione ręcznie

MIX

Personalizacja dla użytkownika

Wybór za całego katalogu takiego zestawu produktów, które odpowiadają potrzebom użytkownika, a których jeszcze nie kupił, ani nie znalazł w

serwisie

Produkty dopasowane do historii zakupów

Promocje z nowych kategorii, z których użytkownik jeszcze nie kupiłProdukty dopasowane do historii aktualnej/ostatniej sesji

Sortowanie :Cenie, Marży

Promocji, podobieństwie

Filtrowanie Po kategorii, cenie,

marży innych atrybutach produktu

Cross-Sell w koszyku

W zależności od zawartości koszyka

Produkty komplementarne

Filtrowanie kategorii, cenie, marży

innych atrybutach produktu Akcja

Dodaj do koszyka i pozostanie nadal w

koszykuSortowanie :Cenie, Marży

Promocji, podobieństwie

17

Dynamicznie personalizowany remarketing

18

1. Użytkownik wchodzi na stronę i przegląda produkty a następnie opuszcza stronę

2. Quartic gromadzi dane o jego zachowaniach

4. Retargeting może być realizowanyw sieci GDN lub niezależnie na serwisach partnerskich

3. Reklama z rekomendacjami produktów budowana jest automatycznie dla każdego użytkownika

5. Personalizacja reklamyznacznie zwiększa CTR

Schemat działania

Dynamicznie personalizowana reklama

19

Każdy klient otrzymadynamicznie personalizowaną reklamęna podstawie tego co szukał w moim sklepie

20

Strefa logo i komunikatów marketingowych

Po kliknięciu użytkownik kierowany jest na dynamicznie personalizowany landing page.

LP budowany jest automatycznie i dopasowany do potrzeb klienta

Na wybierane produkty może zostać nałożonyfiltr – np. cena nie mniejsza niż.

Strefa produktów

Po kliknięciu użytkownik kierowany jest na konkretną stronę produktuLub LP z silną ekspozycją klikniętego produktu oraz z pozostałymi rekomendowanymi produktami

Schemat przekierowania ruchu z kreacji

Korzyści1. Wysoka skuteczność reklamy graficznej CTR od 0,5%

2. Globalny zasięg reklamy, 99% zasięgu w Polsce

3. Pełna automatyzacja kampanii remarketingowych. Plug & disPLAY

4. Dopasowany i personalizowany przekaz do klienta

5. Możliwość sterowania strategią doboru produktów w reklamie (produkty promocyjne, podobne, komplementarne itp.)

6. Spójność reklamy z komunikacją w sklepie. Reklama i rekomendacje budowane są przez ten sam silnik

21

22

Dziękuję za uwagę !

www.quartic.pl

Beata Gubiec, Dyrektor Marketingu i Sprzedażye. beata.gubiec@quartic.pl m. +48 664 445 150