Nikolay Khlebinsky
В статье по ссылке три пункта, каждый из которых является цитатой этой статьи, содержащей ложные сведения, которые вводят в заблуждение читателей и порочат репутацию Ритейл Рокет.
Добрый день, коллеги!
Очень сожалею, что обсуждение моей компании идёт в таком ключе вместо очередной истории успеха.
Если коротко - с мнением автора статьи я абсолютно не согласен, статья содержит много ложной информации. Свою версию событий подробно расписал тут: https://vc.ru/u/121846-retail-rocket/157851-pochemu-nam-prishlos-podat-v-sud-na-kompaniyu-proball-nesmotrya-na-vse-popytki-dogovoritsya
Мы использовали стратегию персонализации, каждый клиент получает свою версию коммуникации в зависимости от этапа customer journey, профиля интересов, истории покупок и кликстрима. В таком подходе количество сообщений на пользователя практически не меняется, а вот их качество и польза для клиента растет (прирост KPI говорит именно об этом!).
Не понятно как вы решили, что кого-то "замучили" или что ритейлер недополучил прибыль :) Все наши данные говорят об обратном – все важные метрики по кампаниям подросли (раскрывать динамику прибыли, к сожалению, мы не имеем права, но там тоже все хорошо!), это означает, что коммуникации стали более релевантными и полезными для клиентов Том Тейлор. Ну и как вы решили, что Ритейл Рокет сказочно обогатился – тоже загадка :) Мы гарантируем положительный ROI, то есть все наши клиенты зарабатывают в разы больше, чем тратят на сотрудничество с нами.
Искусственный интеллект не обманешь, доказано многократно. Это именно то, что покупают фанаты клуба в интернет-магазине :)
В marketing mix ритейлеров в зависимости от ниши email может может доходить до 30% в структуре выручки (например, в fashion). А в некоторых типах бизнесов (например, у инфобиза) в разы больше..
Очень редко клиенты разрешают публиковать абсолютные значения, отражающие показатели эффективности их бизнеса. Мы стараемся передать максимум деталей по полученному нами опыту :)
Мы работаем в основном с магазинами, у которых хотя бы 50 заказов в день (тогда данных достаточно).
Тут можно книгу написать на эту тему, в комментариях не подискутируешь особенно, но я привел очень много ссылок на различные фундаментальные подходы, которые мы используем.
Прирост продаж в 3% – это только по одной механике, совокупный конечно же выше.
И наша основная ценность – мы гарантируем положительный ROI для наших клиентов. Процесс внедрения блоков рекомендаций построен через тесты и измерение их эффективности. Ни один другой сервис такого не позволяет.
На самом деле знаем (ОС, регион, браузер, устройство и т.д.), но поведенческая персонализация включается, конечно же, только после хотя бы одного взаимодействия с товаром / брендом / категорией / поиском – нужен хоть какой-то сигнал (мы отслеживаем несколько десятков)
Я как будто на 10 лет назад вернулся в этих комментариях (вы сделали мой день, спасибо! :)), правда переход на личности у тролей уже тогда считался зашкваром :)
Смотря какой ответ вы ожидаете на это вопрос. Если коротко – с приростом продаж все хорошо (именно так, как описано в посте).
Если подробно, то прирост продаж состоит из прироста конверсии (и здесь с доверительными интервалами все просто решается) и прироста среднего чека . Со средник чеком все значительно сложнее, средний чек – не дискретная величина и определить достоверность изменения так просто не получится.
Если вам действительно интересно, как оценить изменение среднего чека в А/Б теста – рекомендую начать с изучения вот этого: https://ru.wikipedia.org/wiki/Точный_тест_Фишера
Ну вот, я ожидал по-тоньше троллинг, а вы прямо как некоторые наши конкуренты, довольно быстро сливаетесь :) Хорошего вам дня!
Очень интересный вопрос! Мы используем алгоритм анализа мерчандайзинга, впервые появившийся в пакете Omniture (тогда еще SiteCatalyst, сегодня Adobe Analytics).
Он предполагает:
0. Атрибуцировать заказы на рекомендательную систему после клика в блок рекомендаций.
1. Только те заказы, в которых присутствуют товары, в которые был клик (то есть если кликнули в один товар, походили по сайту и купили другой – не считаем).
2. Только те заказы, которые пришли в рамках текущей сессии (что такое сессия – тоже отдельный вопрос, но сейчас не об этом).
Таким образом, в выборку точно попадают заказы, которые могли бы случиться и без блоков рекомендаций (этого не избежать). В то же времени, из выборки исключаются заказы, которые случились благодаря блоком рекомендаций в последующих сессиях этого пользователя (нашел нужный товар через рекомендации, но купил через пару дней).
Эта модель атрибуции дает наиболее близкий к А/Б тесту результат (мы проверяли очень много разных!).
Статистическая значимость в А/Б тесте измеряется с помощью пересечения доверительных интервалов плотности распределения измеряемой величины (например, конверсии).
Для тех, кто хочет погрузиться в мат. часть, всегда советую вот эту статью: https://habr.com/ru/post/232639/ Я в целом со всем в ней согласен!
Вообще человек – существо не рациональное в 95% случаев (это научный факт, советую вот это прочитать, очень интересно: Zaltman, G. (2003) How Customers Think: essential insights into the mind of the market, Harvard Business School Press.).
Ну и, думаю, многие согласятся – туфли за 200 000 покупают не для того, чтобы их носить (вряд ли уровень комфорта в них серьезно отличается от туфель в 10 раз дешевле), а для того, чтобы все вокруг знали, что они у тебя есть. Стремление к повышению социального статуса – один из базовых инстинктов человека!
Мы оцениваем прирост продаж от внедрения нашей системы. Термин "конверсия" применятся в веб-аналитике к трафику и живет бок-о-бок с понятием "модель атрибуции".
Атрибуция конверсии на элемент интерфейса сайта – очень неоднозначная вещь, так как пользователь за сессию (или цепочку сессий) по многу раз взаимодействует с разными значимыми элементами (меню, поиск, кнопки добавления в корзину, фотографии, описание, отзывы, видео – перечислять можно бесконечно).
По этому "конверсия в покупку из рекомендательного блока" – абстрактное понятие (мы, например, для него используем алгоритм анализа мерчандайзинга, появившийся впервый в Adobe Omniture лет 10-15 назад, других стандартов просто нет). Например, некоторые готовы повесить трекинг event-а "клик в блок рекомендаций" и все заказы с этим кликов считать "конверсией из блока" без относительно того когда был клик, был ли куплен товар, в который кликнули и т.д. (Google Analytics не позволит ответить на эти вопросы).
Но все эти детали, конечно же, не интересны комментирующим. Я вообще в восторге от уровня наброса, который тут в коментах :) Рад что вас так задела статья, надеюсь мир станет теперь чуть лучше!
Мы, безусловно, очень хороши и в красивых картинках, и в презентациях! В этом вы правы, вам отлично удается подмечать наши сильные стороны :)
А еще мы хороши в превращении данных в деньги для ритейлеров, в проведении точных и достоверных измерений эффективности технологий персонализации. Против цифр троллинг бессилен :)
Более того, мы в этом лучшие в мире! С 2014 года мы ведем операции за пределами России (сегодня у нас уже 6 офисов по миру) и мы более чем успешно конкурируем с технологическими компаниями по всему миру!
Покупка туфелек за 200 000 рублей – не самое рациональное событие в жизни человека :)
Как же конверсия и средний чек будут нулевыми, если трафик, который не видит блоков рекомендаций, оформляет заказы?
Пользуясь случаем, оставлю ссылку для всех интересующихся методологией тестирования читателей этой статьи: https://habr.com/ru/company/retailrocket/blog/261593/
Похоже вы не читали ни эту статью, не ту, что приводите :( По ссылке про нашу зону ответственности совсем ничего нет...
А вот наш кейс с коллегами из Максидом: https://retailrocket.ru/blog/cases/case-maxidom/
Шикарный пример таргетинга email-кампаний по персональным профилям интересов и очень ОЧЕНЬ вкусный рост выручки!
Спасибо за ваши анонимные комментарии, разжигаете отлично :) думаю это поможет поднять статью выше и увеличить ее охват. Надеюсь, что с вашей помощью мы кому-то еще значительно поднимем продажи с помощью технологий персонализации.
Кстати, +11% к выручке – это не потолок! Гораздо больше кейсов можно найти здесь: https://retailrocket.ru/blog/cases/
Если говорить простыми словами, то автор сообщает нам, что:
– Мы просто программисты, написали зашифрованный код
–Чтобы никто в Москве не догадался – забыли убрать проверку
– Вот данные за 3 дня (которые были спустя 5 дней после публикации расследования), там все нормально, но вообще к инженерам Гугл Аналитикс у нас большие вопросы
– Доказывать мы ничего не должны, пусть Ритейл Рокет доказывает, что их расследование не клевета
"Мы сделали в Google Analytics ровно такой же отчет по переходам пользователей. Вот эти данные за период с 7 по 9 июня" – спустя неделю после разоблачения, когда "возврат" остановлен :) Огонь!
Они "забыли" починить его на трафик из Москвы.
Они так же забыли, что он не был сломан: https://habrahabr.ru/company/retailrocket/blog/330012/#comment_10255420
Напомню, что ранее они "забыли" не отдавать пользователей магазина во внешние рекламные системы для конкурентов :)
Так и сделал однажды :)