Персонализация для интернет-магазинов

Чтобы продать товар, его нужно правильно показать

·Упорядочение категорий·Упорядочение товаров внутри категорий·Рекомендации товаров·Поиск·Контент

Для повышения продаж ваши сайт и е-mail должны подстраиваться под конкретного посетителя:

· Транзакционные емейлы· Триггерные емейлы· Регулярные емейлы

Решение - персонализованный мерчандайзинг

Стадии цикла покупки и типы рекомендаций

осознание проблемы

поиск информаци

и

сравнение решенийпокупка

поведение после

покупки

Триггер

Сравниваются товары и способы их приобретения

Осуществляется попытка покупки, если появляется новая информация - возврат

Рекомендации - альтернативы

Помогают посетителю найти продукт,

наиболее соответствующий его

потребностям.

Такие продукты могут быть куплены вместо

других.

Рекомендации - дополнения

Увеличивают объем корзины

Эти рекомендации подталкивают клиента купить дополнительные продукты к

основному

Персонализация и коллективная

мудрость

Бестселлеры, самые просматриваемые

похожими пользователями, и т. д.Социальные

рекомендации

Источник рекомендации – сам покупатель

Вопросы владельцам, отзывы, рейтинги

помогают сделать покупку другим посетителям

Триггерные рекомендации

Обозначают новую проблему для пользователя

Расходные материалы, повторные покупки и т.д.

Вы устанавливаете одну строчкуJavascript к себе на сайти загружаете YML

Crossss собирает статистикуо поведении каждогопользователя

Crossss анализирует поведениепользователя и определяет, чтовлияет на его выбор и решениео покупке

Crossss показывает посетителю товары, которые он наиболее вероятно купит

1. 2.

3. 4.

Как работают рекомендации товаров?

Истории успеха – udivishop.ru

http://udivishop.ru

Crossss дает 13,8% продаж (март 2013)

Истории успеха – bemad.ru

http://bemad.ru

Внедрение crossss привело к повышению ценности посетителя больше, чем в два раза

Истории успеха – janavi.ru

http://jenavi.ru

Внедрение crossss привело к возврату 8,1% брошенных корзин

• SaaS• Оплата за сервис по модели CPO

Бизнес модель

Product width

Narrow (large customers) Wide

Market focus

Nic

heCo

mpr

ehen

sive

Конкуренты

Даниил ХанинДиректор и со-основатель

Николай Михайловский,Директор по продукту и со-основатель

Антон Мальков,CTO и со-основатель

Успехи: NTR Lab, SinergoПровалы: Mydarin, Lookich,POldo, PepUp

Успех:Webreklama

Команда

Advisory Board member и angel investor

Ранее занимался аналогичными BigData задачами в Bing, был со-основателем стартапа про медиа-рекомендации

Bas Godskaaka Digital Dutchman

Артем ЛанцевГлавный алгоритмист

… и еще 5 человек (разработка, продажи)

Команда

• Запуск середина сентября 2012• Прототип октябрь 2012• Запуск сервиса 15 марта 2013• К 31 августа 2013, более 160 магазинов в

системе• 3 магазина из top-30 в процессе

подключения

Рост

Мы понимаем, что растем с нуля

Рост биллинга 17% в неделю

Хотите подключиться?Есть вопросы?Хотите сделать предложение?

khanindaniildaniil@crossss.com+7 (915) 486-8437

nickm197nickm@crossss.com+7 (903) 790-5815

Николай Михайловский Даниил Ханин