11 Сентября 2024 10:00 11 Сен 2024 10:00 |

Поделиться

Михаил Кечинов, REES46: Персонализация изменила правила игры для всех сфер бизнеса

CNews: Как начался ваш путь в сфере автоматизированного маркетинга?

Михаил Кечинов Можно сказать, что наш путь как компании начался в 2006 году. Тогда я и моя команда занимались разработкой сложных интернет-проектов. Со временем у нас накопился большой опыт в самых разных связанных с ИТ сферах: персонализация, e-commerce, EdTech. Параллельно мы запускали свои собственные проекты. Некоторые из них выстреливали, другие — нет. В конце 2013 года мы решили запустить рекомендательную систему для интернет-магазинов. Сначала сделали алгоритм товарных рекомендаций, протестировали его на одном из клиентов. Он дал прирост выручки на 18%. Так вокруг этого алгоритма мы начали строить платформу товарных рекомендаций.

Первые два года мы не выводили автоматизированный маркетинг в отдельное бизнес-направление. В 2016 году получили раунд инвестиций в размере миллиона долларов на то, чтобы запустить продажи за пределами России. Так мы начали продавать наше решение зарубежным компаниям — в Турции и Франции.

CNews: Каким компаниям нужен автоматизированный маркетинг?

Михаил Кечинов: Наша идея в том, что эти инструменты нужны всем, кто продает в интернете. Изначально автоматизированный маркетинг был доступен только крупным компаниям, которые могли позволить себе персонализацию и анализ больших данных. Мы хотели эти технологии дать и маленьким клиентам, у которых нет больших данных и больших денег на вот эти все эксперименты, но им тоже это нужно, потому что для них это тоже работает. И мы разработали технологию, которой для того, чтобы начать приносить дополнительную выручку маленькому клиенту, не нужны были большие данные. Она начинала работать с первого дня, ей не нужно было месяцами обучаться на текущих данных, она сразу приносит деньги.

И, конечно, изначально наши инструменты были предназначены только для ритейла. То есть те же товарные рекомендации или поиск не нужны ни банку, ни клинике, ни кафе с 20 позициями в меню. Но со временем начали появляться инструменты, которые нужны не только ритейлу. Например, коммуникации: рассылки, аналитика, обработка данных, опросы и прочее. Тому же банку вполне может понадобиться RFM-сегментация, а частной многопрофильной клинике — Net Promoter Score (индекс потребительской лояльности). Потому что конкурентов на рынке все больше во всех сферах бизнеса. И борьба за клиента в этих сферах сейчас не менее жесткая, чем в ритейле. Сегодня мы работаем с банками, страховым компаниям, турагентствами, медицинским учреждениям — всеми, кому требуется обработка данных и автоматизация коммуникаций.

CNews: Есть ли компании, которые не пользуются инструментами для автоматизации?

Михаил Кечинов: Российский рынок — довольно динамичный. Компаний, которые предпочитают делать руками, а не автоматизировать, единицы. Тем не менее и среди крупных игроков такие компании встречаются. Боятся даже не столько утечки персональных данных — для тех, у кого повышенные требования к надежности хранения данных, есть on-premise-решения, у нас тоже такое есть. Просто компании, которые не торопятся автоматизировать маркетинг, уверены, что эксперт сделает более качественную подборку товаров. Этому способствуют ошибки наших конкурентов, которые сначала рассказывают про суперточную AI-персонализацию, а потом начинают в мае рекомендовать «ватрушки» для катания с горки на главной странице сайта. Такие ошибки разрушают доверие к технологии, клиент думает, что вся эта персонализация — «черный ящик». Приходится долго убеждать, что качественно сделанная платформа позволяет этот «черный ящик» настраивать под свои задачи, управлять алгоритмами его работы — например, настроить сезонность для каждой позиции товарного фида.

CNews: А можно ли в таком случае полагаться на машинное обучение и AI?

Михаил Кечинов: Да, это как раз про контроль. Можно и нужно использовать новые технологии, но их надо контролировать, иметь возможность настраивать свои правила показа. То есть ты можешь применить модель обучения, которая подберет наиболее подходящие товары для посетителя, но при этом должна быть возможность создать дополнительные правила, которые добавят точности к рекомендации.

Мы сейчас экспериментируем с персональным онлайн-ассистентом на базе AI, который помогает покупателю выбрать подходящий товар. Речь тут, конечно, идет о сложных товарах, таких, которые покупаешь не каждый день и в чьих характеристиках бывает непросто разобраться самому. Например, надо выбрать водонагреватель. Ассистент задает вопросы: площадь ванной комнаты, количество людей, тип дома и так далее. Посетитель сайта отвечает на эти вопросы, а онлайн-ассистент выбирает подходящие под эти требования товары из товарного фида интернет-магазина — те, что есть в наличии в городе покупателя. И выбирать теперь надо не из ста наименований, а из двух-трех.

Понятно, что искусственный интеллект будет ошибаться, но и консультанты в магазинах ошибаются. Это не главная проблема в использовании AI-инструментов. Важнее, чтобы при этом можно было бустить маржинальные товары или собственную торговую марку. Потому что так работает бизнес. Если AI сам будет выбирать что предложить клиенту по запросу «смартфон», он, конечно, предложит iPhone 15, потому что эта позиция в топе по популярности. Но самым маржинальным в магазине может оказаться Android другого известного бренда. Вот его-то и надо продвигать в топ товаров — такие вещи нельзя отдавать на откуп AI, если вы хотите получать прибыль, а не наращивать обороты с нулевой маржой.

CNews: Расскажите на примере одного инструмента, какие особенности и настройки автоматизированного маркетинга могут быть важны для e-commerce.

Михаил Кечинов: Возьмем, к примеру, onsite-поиск. Это такая неотъемлемая часть сайта и интернет-магазина, требования к которой сильно изменились в последнее время. Теперь поиск — и быстрый, и полный — полноценный инструмент автоматизированного маркетинга. Настройки листинга категории на нашей платформе позволяют поднять повыше в выдаче самые маржинальные товары. Но при этом ключевым параметром останутся персональные критерии для каждого пользователя.

Представьте, что на сайт обувного онлайн-магазина заходит пользователь из Новосибирска с 42 размером ноги — это мы знаем, исходя из предыдущего опыта покупок. Хороший поиск предложит ему самые маржинальные позиции из его размерного ряда, доступные в его городе. Потому что, если мы покажем ему великолепную и высокомаржинальную пару обуви 37 размера или те же туфли 42, но без возможности доставить их в Новосибирск, скорее всего, покупатель уйдет от нас на другой сайт. Поэтому алгоритм выдачи такой: «Подходящее (по размеру, географии, сезону, бюджету)» —> «Маржинальное» —> все остальные критерии. Подробнее о таких фишках поиска, которые надо учесть в интернет-магазине, мы будем рассказывать на вебинаре 17 сентября.

CNews: В чем преимущество вашего решения перед конкурентами на рынке?

Михаил Кечинов: Думаю, самое главное наше преимущество в том, что мы изначально делали немного другой продукт. Наша большая идея была — дать инструменты для автоматизации маркетинга и персонализации коммуникаций тем компаниям, которые не могут позволить себе дорогостоящую разработку, собственный ИТ-отдел, покупку и подключение нескольких решений одновременно. Интеграция всех инструментов в одной платформе позволяет быстрее и дешевле получать результаты. Вам не нужно тратить месяцы на внедрение разных сервисов — все уже работает в едином пространстве. Это особенно важно для среднего и малого бизнеса, который не может себе позволить решать вопросы месяцами — им нужны быстрые результаты.

Мы хотели предложить рынку такое решение, которое можно быстро подключить и настроить, выбрав те продукты, которые нужны конкретному бизнесу. Поэтому задача была сделать платформу интуитивной с точки зрения управления, дать возможность гибкой настройки каждого инструмента, а главное — обеспечить прозрачную аналитику. Наших клиентов часто удивляет, что они могут сами в любой момент выгрузить любую аналитику — какой инструмент сколько денег принес, насколько этот показатель отличается от прошлогоднего или вчерашнего, сколько заказов, какой средний чек. В REES46 вам не приходится запрашивать такие данные у аккаунт-менеджера и ждать, пока до вас дойдет очередь. Вы сами формируете параметры отчета — по любым инструментам, за любой период — и скачиваете в удобном формате. Все прозрачно.

Короче, мы быстро выяснили, что интеграция нашего решения все-таки требует ресурсов — клиентские плагины для CMS не способны делать все автоматически. Поэтому каждого клиента приходится интегрировать вручную, а это уже не self-service продукт, как мы себе его представляли. Но простота использования, разнообразие инструментов и прозрачность аналитики, заложенные в ДНК платформы, в итоге оказались нашим главным конкурентным преимуществом.

CNews: Насколько сильно поменялся набор инструментов за годы работы над платформой? Есть ли какие-то инструменты, которые уже потеряли свою актуальность и больше не используются или приносят намного меньше выручки, чем раньше?

Михаил Кечинов: На самом деле, каких-то отживших свое инструментов нет — эффективность каждого сильно зависит от сферы бизнеса, особенностей покупательского поведения и даже региона. Например, российские компании часто считают веб-пуши малоэффективными, а в Казахстане они показывают достаточно высокую конверсию. Или вот массовые SMS-рассылки стали менее выгодными из-за повышения их стоимости, но это не значит, что компании полностью от них отказались. Просто теперь продавцы пытаются сначала дотянуться до своих покупателей другими способами: email, веб-пуш, Telegram, и только если ничего из этого не было открыто, отправляют SMS. Инструментов становится только больше — бустинг товаров, триггерные цепочки, сторис. А еще теперь даже небольшие компании собирают единые цифровые профили клиентов в Customer Data Platform — это как CRM для B2C. Основная тенденция — использовать максимум инструментов, чтобы выстраивать персонализированные многоканальные стратегии коммуникации с пользователями. Один из наших клиентов — крупный казахстанский ритейлер TechnoDom — не только использует все наши инструменты, но и первым тестирует наши разработки, например, сторис на сайте и в приложении. Обо всей экосистеме инструментов автоматизированного маркетинга мы написали большой общий кейс.

CNews: А какие еще тенденции есть на рынке сейчас? Как изменится автоматизированный маркетинг в ближайшем будущем?

Михаил Кечинов: То, что уже происходит — не в последнюю очередь с помощью искусственного интеллекта — это гиперперсонализация клиентского опыта и маркетинга. Сейчас информацию о пользователе собирают в единый клиентский профиль CDP, ориентируясь только на предыдущий опыт клиента на сайте: какие товары он покупал, в каком городе, по какой цене, кому из членов своей семьи и с какой регулярностью. Именно эта информация позволяет нам создавать и присылать персонализированные триггерные сообщения: «У вашей собачки закончился корм? Хотите заказать еще?». В будущем с помощью искусственного интеллекта можно будет не только обращаться к покупательскому опыту в конкретном магазине, но и предсказывать потребительские ожидания. Думаю, мы движемся в этом направлении.

Краткая биография

Михаил Кечинов, CEO REES46

• Инженер и серийный предприниматель.
• Организатор и идеолог хакатонов HackDay, в качестве руководителя IT-команды принимал участие в разработке более 70 проектов.
• В 2013 году Михаил основал компанию REES46, которая разрабатывает решения для автоматизации маркетинга. REES46 — действующий участник фонда «Сколково».
• Закончил Дальневосточный государственный технический университет. В 2006 году открыл собственную студию разработки и управления проектами для компаний и интернет-стартапов. За 13 лет работы команда накопила большой опыт разработки и запуска проектов в самых разных сферах: travel, eCommerce, мобильных приложениях, EdTech, mobility, HealthTech, content management и AI.

подробнее

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка