Регистрация

Crossss: ловя покупателей на перекрестках

3
0
336 0
Аудио Текст
19 сентября 2014

По мере взросления российский e-commerce осознает необходимость расти не только вширь, но и вглубь — подстраиваться под покупателя и продлевать отношения с ним. Разобраться со способами персонализации преложений интернет-магазина нам помогает Даниил Ханин, создатель и руководитель сервиса Crossss.

Из передачи вы узнаете:
— какими способами Crossss интегрируется в интернет-магазин;
— откуда сервис берет данные об аудитории и как их обрабатывает;
— что представляет собой онлайн-мерчандайзинг в исполнении Crossss и исходя из каких критериев он реализуется;
— в каких частях интернет-магазина осуществляется персонализация и где она наиболее конверсионна;
— что дает больший эффект — персонализация сайта или персонализация e-mail-маркетинга;
— какая часть посетителей интернет-магазина в принципе поддается конвертации в покупателей;
— почему в российском e-commerce никто или почти никто пока не использует на регулярной основе адаптивный контент;
— почему Crossss предпочел в монетизации модель CPO абонентской плате;
— от каких факторов зависит комиссия сервиса;
— и многое другое.

Сергей Иванов: Добрый день, уважаемые телезрители! В эфире программа «Бизнес Online», в студии Сергей Иванов. По мере взросления российский e-commerce осознает необходимость развиваться не только вширь, но и вглубь: удерживать клиента, продлевать отношения с ним, оставаться с ним все больше и больше и персонализироваться. Сегодня у нас в гостях руководитель компании Crossss Даниил Ханин, который как раз занимается тем самым углублением отношений с клиентами. Даниил, привет!?

Даниил Ханин, создатель и руководитель сервиса Crossss.
Родился 27 марта 1980 года в городе Улан-Батор.
В 2003 году окончил Томский государственный университет (специализация — теоретическая физика).
В 2005 году открыл агентство «Вебреклама» (Томск), которое в 2013 году вместе со студией Avaj легло в основу группы компаний «MeXa».
В общей сложности запустил более десяти интернет-проектов.
В 2012 году создал Crossss — сервис персонализации интернет-магазинов.?


С. И.: Твоя компания называется Crossss, и я с этого хочу начать, так как мы все видим у тебя на футболке, что в Crossss целых четыре s на конце. Давай для начала зрителям расскажем, почему четыре s, что вы хотели сказать неймингом?
Даниил Ханин: Это самый, наверное, часто задаваемый вопрос, не касающийся, собственно говоря, деятельности нашей компании. Четыре s — это стечение обстоятельств. Когда мы придумывали название, тогда персонализации еще не было, и изначально продукт был о товарных рекомендациях и о кросс-товарах. Базовая часть была cross-sale — уже три буковки s есть. И мы были изначально и сейчас являемся SaaS-решением. Соответственно, таким образом появилось четыре буковки s: cross, sale, SaaS. В связи с необходимостью выступить с презентацией проекта на конференции, которая свалилась на нас, «завтра надо ехать», мне надо было заказывать визитки, и мы не придумали ничего более внятного. Визитки были напечатаны с Crossss. И, собственно говоря, всё, так мы и презентовались. А потом отказались меняться. Единственное, что мы читаемся просто «Кросс».
С. И.: Сейчас вы себя аттестуете именно как компания, которая занимается мультиканальной персонализацией. Эта мультиканальность — тренд в современном интернет-маркетинге, именно она нас в большей степени интересует. Ты можешь рассказать мне и нашим зрителям о том, какие составные части сервиса образуют именно ту самую мультиканальность?
Д. Х.: Мы видим, что пользователи, которые приходят в интернет-магазин… Даже не сами пользователи, а магазин с пользователями коммуницирует в разных сущностях, которые мы назвали каналами. Базовый канал — это сам интернет-магазин. Это то, о чем помнят все, от маленького до большого магазина, — что есть сайт и с помощью сайта происходит «общение» магазина со своими клиентами. Но, по статистике, большая часть пользователей уходит из магазина, не купив. И пока большинство магазинов забывает о том, что с этими пользователями можно общаться в других каналах, в других местах. Мы разделяем еще два дополнительных канала. Это e-mail-маркетинг, в котором можно общаться с пользователем. Если мы знаем его e-mail, мы можем отправлять ему какие-либо письма с целью вернуть пользователя на сайт и продолжить общение в базовом канале. И третий канал — это классическая реклама, где все то же самое, но мы не знаем пользовательский e-mail. Мы находим его на сайте с помощью ретаргетинга, возвращаем пользователя на сайт, и происходит коммуникация. Конечно, существуют и другие каналы. Это и офлайновые каналы, и программы лояльности и т. д. Скорее всего, в ближайшем будущем это все объединится в один такой сервис персонализации, то есть общение будет персонализировано во всех каналах.
С. И.: Для начала я хотел бы тебе задать вопрос, который наверняка тебе уже не раз приходилось слышать. Он касается того, что крупнейшие онлайн-ритейлеры очень часто используют в онлайн-мерчандайзинге свои собственные in-house-разработки, притом что это как раз крупные игроки — самый лакомый кусочек. На твой взгляд, какова доля этих самых in-house-разработок в онлайн-мерчандайзинге и насколько оправданна такая политика, с твоей точки зрения? Насколько они могут быть качественнее, нежели те услуги, которые предлагаешь ты?
Д. Х.: Начнем даже не с того, что существует какой-то in-house. Вообще, в принципе, сейчас особенно, у очень большого числа магазинов существует та или иная форма как минимум товарных рекомендаций. Либо это классический in-house, который имеет тот же Ozon…
С. И.: Да, например.
Д. Х.: …и другие игроки: те же «Сотмаркет», E96.ru и иже с ними. Но вообще, в принципе, любой большой магазин бытовой техники, бытовой электроники имеет какую-либо форму товарных рекомендаций. Опять же говорю, это либо in-house, либо некий сервис, странным образом написанный в той CMS, которую они используют. Это имеется практически у всех сейчас. Хотя, с другой стороны, когда мы придумывали Crossss, таких магазинов было всего около 20%.
С. И.: Но насколько оправданно, на твой взгляд, использование именно внутренних разработок?
Д. Х.: Вопрос не в оправданности, а в целесообразности скорее.
С. И.: Хорошо, поставим вопрос так.
Д. Х.: Потому что нормальная качественная персонализация — это очень сложная математика и необходимость иметь огромный объем данных, которыми оперируешь.
С. И.: Перейдем непосредственно к Crossss. Вопрос первый: как Crossss интегрируется в работу интернет-магазина? На основании каких данных работает, насколько глубоко изучает товарную матрицу интернет-магазина и его аудиторию?
Д. Х.: Тут сразу группа вопросов.
С. И.: На самом деле мы только что говорили об in-house-разработке — некоей вещи в себе, замкнутой: «Потому что так удобно». А тут приходит Crossss и на самом деле действительно начинает работать в магазине, а другого способа, я так понимаю, нет, нежели полное глубокое изучение. Насколько глубокое?
Д. Х.: Существуют разные способы интеграции Crossss в интернет-магазин. Мы считаем, что для малого бизнеса или «средненького» бизнеса у нас самая легкая интеграция из всех игроков, которые существуют на рынке. Магазину не надо вообще ничего делать. Он регистрируется у нас, предоставляет нам доступ к своему товарному фиду, получает одну строчку JavaScript-кода, размещает его у себя на сайте. И на этом телодвижения со стороны магазина заканчиваются полностью. Ему дальше не надо делать больше ровным счетом ничего. Существуют, конечно, разные исключения, но это на уровне погрешности, и особого там смысла нет. Для магазина нужен только товарный фид и желание разместить одну строчку. Больше ничего не надо. У больших магазинов, конечно же, возникают разные, более тонкие моменты. У нас существуют целые две интеграции через API, которые позволяют магазину реализовать наш максимально возможный сервис. Потому что у нас есть продукты, которые будут работать только при интеграции через API. Например, тот же адаптивный контент доступен, только если будет интеграция через API.
С. И.: А где вы берете данные об аудитории магазина?
Д. Х.: Данные, которые мы используем для своего сервиса, берутся с помощью того же самого JavaScript с магазинов и с тех сайтов, на которых мы стоим за пределами магазинов. Это в основном СМИ-проекты. Все данные, которые мы эксплуатируем в решении, мы делим на несколько групп. Это данные о самом пользователе. Причем это не персонализация пользователя, а скорее его возможности. Как часто он покупает, какой у него средний чек, сколько он денег потратил, какие покупки он совершил, — то есть такая информация. Дальше мы смотрим на его поведенческие параметры. Это как он ходит по сайту, в какой последовательности, сколько времени у него уходит на переход со странички на страничку, — такие вещи. Дальше есть информация о товаре в глобальном понимании. Есть некий товар, он один для всех интернет-магазинов — я не знаю, телевизор. И мы смотрим, как этот товар вообще во всей системе продается: хорошо, плохо, часто ли его покупают, средняя цена, — такие вещи. Затем мы смотрим на тот же товар в разрезе текущего магазина. Потому что если это не основной товар в магазине, у него будут другие показатели, нежели по рынку. Либо это ходовой товар в магазине — там могут быть выше рынка. Мы смотрим статистику продаж. Дальше есть информация о самом магазине: текущий магазин вообще хорошо продает, у него хорошая конверсия, плохая конверсия? И весь этот совокупный объем данных и используется для того, чтобы персонализовать или… В данном случае речь идет о товарных рекомендациях, потому что персонализации не все эти данные нужны.
С. И.: Как раз хочу продолжить о товарных рекомендациях и онлайн-мерчандайзинге. Хотя не знаю, в вашем случае можно ли разделить эти понятия, ведь, например, размещение товара на онлайн-витрине тоже может являться своего рода товарной рекомендацией. Вы как-то разделяете эти понятия — есть рекомендательный блок и есть основной контент? Как все это происходит?
Д. Х.: Вообще, мерчандайзинг — это способ предоставления презентации товара на витрине.
С. И.: Да.
Д. Х.: И он в той или иной форме существует в любом магазине, где есть возможность посмотреть товар.
С. И.: Но это тоже является товарной рекомендацией, правильно? Правильный или неправильный мерчандайзинг.
Д. Х.: Конечно, абсолютно. Другой вопрос в том, что в офлайновом магазине есть мерчандайзеры, которые бегают и расставляют товар по полкам. У них там есть свои методики, у них есть технологии и иногда войны, когда начинают: «Подвинем товар с полочки конкурента, поставим свой», пришел другой мерчандайзер…
С. И.: Наш поярче, поярче, забьет наш.
Д. Х.: Я в свое время видел, как приходит Coca-Cola в магазинчик у дома, открывает свой холодильник, выкидывает прямо оттуда товар, которого не должно быть.
С. И.: Да, в «кокакольном» холодильнике.
Д. Х.: И бьется он там… Он очень резво это делает, ставит свой товар, закрывает холодильник. В онлайне такого нет. У нас большинство магазинов, особенно мелких, вообще не понимают, что порядок, в котором вставляют товары в свой каталог или в витрину, как у них это организовано, имеет значение. Существуют подвижки в виде всяких фильтров, сортировок, отборов и т. д. в продвинутых CMS. Но это все равно самый первый ход. В большинстве случаев я захожу в магазин, и в лучшем случае я буду видеть товар, отсортированный по цене. Обычно это товар, отсортированный по тому порядку, как его вбили в базу. И наши решения позволяют помимо того, что рекомендовать… Например, захожу я в каталог, вижу 500 телевизоров, а мы рекомендуем те пять, которые с наибольшей вероятностью именно этот пользователь может купить. Это вариант рекомендаций. И второй вариант — когда мы можем весь каталог целиком отсортировать по тому или иному фактору. То есть это может быть и вероятность совершения покупки, потом маржинальность товара, то есть какой товар при продаже принесет большую выгоду магазину. Это может быть наличие на складе, какой-то еще внешний параметр и т. д.
С. И.: Как раз примечательно, что вы оптимизируете размещение товара в совершенно разных частях интернет-магазина. Это может быть и основной каталог, и карточка товара, и «Корзина». Где еще вы оптимизируете это самое размещение товара?
Д. Х.: Существует некоторое количество предопределенных мест. Это та же карточка товара, каталог, главная страница, это «Корзина», это страница поиска. Причем на поиске два типа рекомендаций используется: блок, показывающий, что купили пользователи, которые искали по данному поисковому запросу, и само ранжирование поисковой выдачи. Это два разных продукта. И очередное место — это блок в процессе добавления товара в «Корзину», он достаточно интересный для сопутствующих товаров. Блок на карточках отсутствующих товаров. Ну а дальше, в принципе, абсолютно на любой странице интернет-магазина можно сделать рекомендацию. Потому что пользователь заходит на эти страницы не просто так. Есть определенные паттерны, и люди в определенный момент заходят на страничку, условно говоря, «Доставка» либо еще какую-то. На этих страницах можно тоже рекомендовать товары. Но это скорее вопрос тонких настроек — и точно не для маленьких магазинов. Там надо отдельно тестировать, где-то это сработает, где-то не сработает. У нас были прецеденты, когда мы убирали, например, блок из «Корзины», потому что он только ухудшал ситуацию. Вообще, с «Корзиной» надо быть очень аккуратным, потому что большинство магазинов даже не умеет с ней работать.
С. И.: Ну да, это такой тонкий момент до покупки практически.
Д. Х.: Они просто неправильно работают с «Корзиной». И любой рекомендательный блок в «Корзине» — это блок, который может взять и оттолкнуть меня от покупки.
С. И.: Да. Человек видит, что, оказывается, там товаров больше, он пугается и действительно…
Д. Х.: Даже не в том, что больше. Он может находиться на этапе принятия решения и увидеть товар, который заставит его задуматься. И он отложит принятое решение купить: «А давайте я еще посмотрю. А если купить еще вот это, что будет?» — и он опять ушел в раздумья. Собственно говоря, на этом и строится принцип работы Crossss. Мы анализируем положение пользователя в цикле покупки, и на основе этого работают все наши алгоритмы и все, что мы делаем.
С. И.: По твоему опыту, в каких точках рекомендации более всего ощутимо увеличивают конверсию? Ты рассказал про щекотливую ситуацию с «Корзиной». Может быть, карточка товара, каталог, где?
Д. Х.: Во-первых, нет такого момента, что увеличивается конверсия. Потому что на самом деле от рекомендательной системы ждут не увеличения конверсии, а увеличения дохода. А доход состоит из разных факторов. Это и конверсия, и средний чек, и число товаров в «Корзине». И рекомендательная система на разных магазинах, на разных клиентах может эти три фактора как увеличить, так и уменьшить, на какие-то не повлиять. При этом итоговая value будет расти, то есть у меня вырос оборот, уменьшилась конверсия, но увеличилось в разы количество товаров в «Корзине». Плохо это или хорошо? Я считаю, что если увеличились продажи — хорошо. Нет такой конкретной задачи — увеличивать конверсию, ее в принципе быть не может. Я могу увеличить конверсию, но выяснится, что мне гонят нерелевантный трафик, он не соответствует ни запросам, ни… Он вообще просто мусорный. Тут хоть что заколдуй, конверсию не повысишь ничем. Есть внешние факторы, которые влияют на продажи. Поэтому сказать однозначно, что сильнее влияет на продажи, я не могу.

Мы видим, что рекомендации на сайте или вообще персонализация сайта дает эффекта меньше, чем персонализация e-mail-маркетинга.

По каналам — e-mail-маркетинг дает больше. У нас есть некоторое ощущение, — и пока оно не подтверждено, потому что нет объема данных и статистики по клиентам, — что рекламный канал будет еще лучше. Это связано с очень простой вещью: по тем данным, которые мы собираем для статистики поведения пользователя, имеется возможность сконвертировать не более 30% пользователей прямо на сайте в текущей сессии. 70% пользователей — это те, которые уйдут. Дальше возникает вопрос: их надо вернуть, конвертировать повторно. Через e-mail-маркетинг я могу конвертировать ровно столько, сколько я соберу e-mail. Обычно это 10-20%. И где-то 50% пользователей, которые ушли с сайта, и мы не знаем их e-mail. Но их можно найти в интернете на других сайтах с помощью ретаргетинга. И, соответственно, та методика возврата пользователей, персонализации зависит от этих чисел. Соответственно, я бы концентрировался на e-mail-маркетинге, на рекламе.
С. И.: На ретаргетинге.
Д. Х.: Да.
С. И.: Я слышал, что вы в Crossss говорили о том, что можете персонализировать даже контент на сайте, адаптировать его, включая описание в карточке товара. Были ли такие случаи? Если были, то до какой степени удается персонализировать именно такую информацию?
Д. Х.: По адаптивному контенту: мы его просто делим на две части. Первое — это адаптивный контент в списках. Это сортировка и ранжирование любых списков товаров, это поисковая выдача и каталожная выдача. Это существует, это работает. Есть некоторые тонкости при использовании данного решения. Это для больших магазинов в основном. И вопрос в нормальном восприятии этого владельцем магазина. Потому что есть ожидания, что клиент зашел на сайт, увидел каталог, посмотрел карточку товара, вернулся, а мы ему его пересортировали. Отпугнет это его или нет? Пока мы не видим того факта, что это отпугивает, но это не очень большое число магазинов. Адаптивный же контент по описаниям товаров и т. д. — таких магазинов пока у нас нет, и ни один магазин на это не отважился. Причина, скорее всего, здесь в том, что наш сервис и вообще сервис персонализации видят как некоего автоматизированного робота: магазин поставил и забыл, а мы там все делаем за него. Адаптивный контент в первую очередь ложится на плечи магазина. Ему придется заготовить разные варианты контента, а мы ему будем только сообщать: вот этому пользователю лучше показать контент №2.
С. И.: Ну что, готовы онлайн-ритейлеры к таким тяжелым испытаниям?
Д. Х.: За рубежом это используется, это есть.
С. И.: То есть технология работает?
Д. Х.: Конечно. Мне сложно сказать, работает она таким же образом, как у нас, или нет, но она есть, контент меняется. Использует ли ее в России кто-то? У меня данных нет. По нашим данным, этого не делает ни один магазин. Это страшно на самом деле. У них так все плохо с продажами и конверсионными характеристиками, что такие кардинальные изменения магазина могут привести просто к непредсказуемым результатам.
С. И.: Хочу вернуться как раз к той теме, которую ты поднял, — к сбору лидов для последующего e-mail-маркетинга. На твой взгляд, по твоему опыту, где, в какой момент наиболее эффективно забирать контакты у этих пользователей? При первом же знакомстве — «сначала отдай контакт, а потом покупай»? На каком этапе?
Д. Х.: Вопрос — «эффективно собирать» или «собирать, не напрягая пользователя»?
С. И.: На мой взгляд, это и есть эффективно.
Д. Х.: Это два разных пути.
С. И.: Я напрягаюсь и готов скорее уйти. Я могу привести пример, случай, который произошел буквально позавчера перед передачей. Я не успел сделать ни одного движения и был опутан сетями «лидосборщиков», которые действовали в духе не знаю каких страшных каменных годов и требовали у меня домашний телефон, притом что я писал: «Привезите мне, пожалуйста, в офис». «Какой домашний телефон?» — со звездочкой, обязательно. В принципе, для меня «не напрягаясь» и есть эффективно, по-другому никак.
Д. Х.: Я к чему про эффективность и «не напрягаясь»? Есть модель KupiVIP, где нельзя ничего купить, пока не оставишь свой контакт. Это позволяет магазину иметь информацию о всех посетителях, которые сделали этот шаг. Он ввел e-mail, и стал он покупателями или нет, но он в базе. Есть некий резон в этом, есть. По поводу того теперь, как собирать, чтобы «не напрягаясь».
С. И.: Да.
Д. Х.: Мы исходим из нашей основной логики. Это цикл покупки. Пользователь в цикле покупки находится на разных этапах, и у него разные ожидания от того, что он получит от магазина. На этапе возникновения проблемы ему еще не нужен магазин, но магазину уже этот пользователь нужен. Если бы все наши магазины знали, что какой-то конкретный пользователь, в данный момент находящийся в интернете, — о’кей, даже не в интернете, а в принципе некий человек, — перешел в состояние осознания проблемы, то в этот момент на него идеальным образом ложилась бы реклама. Доставьте ему решение проблемы конкретно в этот момент…
С. И.: Поймай тот момент, когда он станет целевой аудиторией.
Д. Х.: Конечно, да. И это будет давать очень хороший эффект, эффективность рекламы вырастет в разы. Дальше пользователь начинает искать решение проблемы. И надо очень четко понимать, что пользователь, пришедший на сайт за поиском ответа, как решить проблему, — это еще не покупатель. Он не хочет покупать, потому что он еще не знает, что купить. Ну и дальше он идет по циклу. И мы готовы отделить этих пользователей одного от другого, и те пользователи, которые не будут покупать прямо сейчас, — для нас это претенденты на e-mail-маркетинг. И в этот момент у нас срабатывает внутренний триггер «Пользователь не купит». Дальше начинаем ждать, когда он уйдет с сайта. Есть методики, которые позволяют с очень большой вероятностью отследить место выхода и момент выхода. Место выхода — это поведенческая информация. Мы смотрим, как ведут себя пользователи, которые покидали сайт. В общем, есть точки входа, выхода. Здесь никакой волшебной системы нет. Мы знаем, что на этой странице данный пользователь будет уходить, а дальше начинается обычное отслеживание мышки и характерный жест закрыт таб. В этот момент мы готовы его опросить, назовем так. Опросить его можно разными способами.
С. И.: Да, как раз хотел уточнить этот момент, как его можно побудить оставить все-таки свой e-mail.
Д. Х.: Побудить и опросить — разные способы, это разные вещи.
С. И.: Это я забегаю вперед, для того чтобы мы эту нить продолжили.
Д. Х.: Тут самый главный момент в том, что не обязательно показывать pop-up в самый главный момент. Хотя это то, чем пользуется большинство. Можно и не pop-up спросить, можно по-другому оформить сайт, по-другому сфокусировать внимание пользователя на том месте, где надо оставить e-mail. А дальше включается вопрос, нами всеми любимый: надо ли персонализировать эту форму? Конечно надо. Если эта форма будет говорить с посетителем сайта на языке решения текущей проблемы пользователя: пользователь ушел, потому что еще не нашел ответ; пользователь ушел, потому что товары, которыми он заинтересовался, отсутствуют; пользователь ушел, потому что ему цена не понравилась; пользователь ушел, потому что вообще не нашел ответа… То есть разные ситуации. Это можно все отловить и в окошечке ему дать ответ на тот вопрос, который его волнует: мы тебя уведомим о наличии, о цене; ты ищешь нужную кофе-машину, а ее нет, мы тебе скажем, когда она появится и т. д., — показать ему, что мы знаем об этом пользователе уже что-то, и предложить ему оставить контактную информацию для дальнейшей коммуникации с ним. В принципе, при грамотном подходе можно до 20% e-mail собирать таким образом. Потому что здесь важно время, место и контент.
С. И.: Поговорим о Crossss как о бизнесе. Сейчас в системах товарных рекомендаций практикуется две основные модели монетизации — либо абонентская плата, либо CPO. Вы выбрали, насколько я знаю, вторую. Почему?
Д. Х.: Начнем с того, что существует фикс. И мы, по-моему, единственные, кто работает по CPO-модели.
С. И.: Собственно, абонентская плата, фикс.
Д. Х.: Да, мы единственные, по крайней мере в России, — и есть подозрения, что одни из немногих в мире, — кто работает по этой модели. Логика была у меня очень простая. Я исходил из того, что мы должны быть справедливой системой и мы не должны брать деньги, если мы не работаем.
С. И.: То есть я прекрасно понимаю ваших клиентов, но позиция компании, которая является в данном случае сервисной, нетипична. Поэтому вы и одни. Как вы решились на это? Можно было прогореть.
Д. Х.: Я считаю, что это справедливо. Здесь философия именно в этом. Мы справедливая компания. Мы заинтересованы, во-первых, в том, чтобы мы работали. Я могу назвать косвенные факторы. Если бы мне платили подписку, то я бы, по большому счету, отключил бы всю высоконагруженную математику. Потому что вклад в результативность какого-то высоконагруженного алгоритма, не знаю, повышает общий кумулятивный вклад всей системы на полпроцента или на процент, а жрет вычислительных ресурсов процентов двадцать.
С. И.: Несопоставимо, да.
Д. Х.: Клиент отключение, скорее всего, не заметит. Зачем мне тратить деньги на себя, я их выключу. А так как мы работаем по модели CPO, мы вынуждены все время оптимизировать наши алгоритмы, искать новые алгоритмы. Мы гарантируем клиенту, что мы будем решать его проблему всегда. Просто иначе в какой-то момент он перестанет нам платить, потому что уже эффекта нет, и он перестает платить. И у нас есть такие алгоритмы, которые требуют достаточно серьезных вычислительных мощностей, которых нет у других игроков. Просто их нет — и все.
С. И.: А от чего зависит размер вашей комиссии?
Д. Х.: Хороший вопрос!
С. И.: Еще бы!
Д. Х.: У нас не существует единой, по крайней мере пока, тарифной ставки для магазина. С каждым магазином индивидуально по каждой товарной категории, вплоть до каждого конкретного товара, мы можем согласовать процент. В большинстве случаев достаточно согласовать по корневому каталогу, по существующим категориям процентную ставку. У нас нет требования завязаться на какой-то процент. Мы, скорее всего, согласимся практически на любой. Единственное, что у нас существует, — это по нашему опять же принципу справедливости, или win-win, как любят говорить стартаперы, некое мерило. То есть мы считаем, что мы приносим пользу магазину и магазин должен поделиться той пользой, которую мы ему принесли.
С. И.: Я правильно понимаю, что это итог каких-то индивидуальных переговоров?
Д. Х.: Это индивидуальные переговоры с каждым магазином.
С. И.: Мало того что еще товарные категории, так это может доходить до отдельного товара?
Д. Х.: До отдельного товара это еще ни разу не доходило.
С. И.: Но теоретически это возможно?
Д. Х.: Максимум… У нас был клиент, который согласовал с нами тысячу каталогов. Это была такая достаточно долгая работа.
С. И.: Вот уж где вычислительные мощности были загружены!
Д. Х.: Здесь был загружен бумагой курьер, который ее отвозил, потому что пришлось в договоре указать каждую категорию. Я вернусь все-таки к мерилу. У нас есть мерило.

Мы считаем, что мы приносим пользу, и мы приносим пользу не хуже, чем CPA-сети. В CPA-сетях есть публичная оферта по процентным ставкам. И мы считаем, если данный магазин CPA-сетям платит — условно — 10%, а нам предлагает 1%, то где-то этот магазин не прав. А если он нам предлагает не 10%, а 9%, то нам, собственно говоря, нет особой разницы, 9 это будет, 8 или 10%. Для нас очень важно, чтобы у магазина был соответствующий объем сделок. Потому что магазин, в котором есть десятки тысяч продаж, и он предлагает, условно говоря, 1%, — это выгоднее, чем магазин, в котором есть 1-2 сделки, и он нам предлагает 10-15%.

С. И.: А возможны такие ситуации, когда вы пересматриваете как раз эту вашу комиссию по итогам? Предположим, у магазина действительно очень резко взлетают продажи благодаря вашей совместной деятельности, или, наоборот, он не удовлетворен чем-то. Соответственно, я бы предположил, что можно по-разному трактовать эти события. Скажем, у меня продажи выросли, я не могу платить вам столько, вам и так хорошо будет. Либо, наоборот, у меня выросли, я вам готов еще приплатить, лишь бы они выросли еще больше, вы доказали собственный профессионализм и компетентность. Насколько подвижно все это?
Д. Х.: Мы, скажем так, с некоторой регулярностью обсуждаем с каждым магазином тарифные ставки. Это нормальный процесс. Есть магазины, которые уже проходили этот момент, когда мы пересогласовывали, но схема обычно очень простая. Согласовываются некие эфемерные ставки, потому что ни мы, ни магазин на старте не можем сказать, какой будет эффект. Дальше проходит либо некий тестовый период, тестовый не в смысле тест о бизнесе, а два-три месяца поработало, можно уже посмотреть, какой эффект дает сервис. А второй момент — это мы посмотрели и пересогласовали ставки по результатам периода. Либо мы проводим прямой A/B-тест нас против «ничего», например, то есть сколько дал вклад именно персонализации сайту, какой прирост оборота. И на основе прироста мы можем оценить, сколько за этот прирост магазин готов заплатить. Но у нас есть еще одно очень сильное отличие в финансовой модели. Мы по-другому, нежели наши конкуренты, учитываем вклад рекомендаций — или персонализационной машины — в продажи. Этот вклад для некоторых магазинов очень сильно разнится — до 80%. Все связано с тем, что мы считаем пользой, которую принес сервис магазину. У большинства игроков принято следующее правило: пользователь увидел рекомендацию, кликнул, и если он этот товар потом купил в течение либо времени, либо сессии, то эта продажа засчитывается как вклад рекомендационной машины. У нас это не так.
С. И.: Почему?
Д. Х.: По принципу справедливости.
С. И.: Да, это такой принцип, который я пытаюсь уяснить, ставя себя то на место владельца интернет-магазина, то на место рекомендательного сервиса. Хочу, чтобы всем было хорошо.
Д. Х.: Мы тоже хотим, чтобы всем было хорошо. В базовом виде у нас все то же самое: кликнул, купил. Но мы учитываем только те товары, которые пользователь впервые увидел в момент клика. Разница здесь очень большая.
С. И.: Да, интересно.
Д. Х.: Если у магазина очень много трафика точечного, который приводит на конкретные карточки товара, в основном это «горячие» лиды, которые пришли за конкретным товаром. Отрицательное влияние рекомендаций — это неправильно построенная навигация на самом магазине. Дальше пользователь каким-то образом ушел с этой карточки товара, и ему опять порекомендовали тот первый товар, на котором он уже был и из-за которого он вообще пришел в магазин. Он говорит: «А, какую-то фигню мне тут показывают!» — возвращается к исходному товару и покупает его. Мы считаем, что, конечно же, рекомендационная машина здесь участвовала.
С. И.: Да, могла бы засчитать себе.
Д. Х.: Она его вернула. Но мы считаем несправедливым считать, что был вклад рекомендационной машины. И мы такие товары не учитываем в своем биллинге.
С. И.: Да, это серьезное преимущество.
Д. Х.: До 80% разница с обычными кликами. В нашей статистике есть возможность увидеть все продажи, все продажи через рекомендационную машину и продажи, которые учла рекомендационная машина, и потом их сравнивать.
С. И.: Я впечатлен! Вы заявляете о более чем 700 клиентах, с которыми вы работаете. Какого преимущественно формата это интернет-магазины? Какова доля в них крупных, средних, мелких? И есть ли какие-то ниши, в которых рекомендательные сервисы, подобные вашему, наиболее востребованы? Можно ли как-то выделить?
Д. Х.: Начнем с общей базы. Мы сейчас работаем в десяти странах. Работаем — имеется в виду то, что у нас магазины из десяти стран, хотя юридически мы представлены в трех странах: Россия, Украина и США. Магазины у нас раскиданы неравномерно. Естественно, основная — это Россия, Украина и Беларусь. В общем, страны СНГ, у нас есть немножко Китая, Великобритания, Прибалтика, Болгария, — такие страны. Все страны за пределами СНГ — «самоприбившиеся». Я не знаю, что это за люди. Они просто пришли, зарегистрировались и в таком автоматическом режиме работают с нами. Большинство из этих 700 магазинов, естественно, «длиннохвостовые». Можно ли их считать вообще магазинами, я не знаю. Мы пока особо за этим не следим. Хороших, качественных магазинов, естественно, мало. Мы работаем с разными магазинами. У нас есть политика неразглашения наших клиентов, она связана с нашей еще одной финансовой частью, которую мы предоставляем магазинам. Насколько я понимаю, не все рекомендательные сервисы идут на это. Речь идет о том, что мы работаем по факту получения денег магазином за товар, а не по факту формирования «Корзины». То есть мы готовы брать на себя ответственность по движению товара, по тому, что товар действительно был куплен. Взамен мы требуем от магазина некоторой прозрачности для нашего сервиса и бухгалтерии, а это навешивает на нас определенный NDA. Понятно, что выяснить, на каком магазине мы стоим, можно, а вот какой продукт мы этому магазину поставляем, мы никогда не скажем. И решили и о самих магазинах не говорить. Это именно такая внутренняя корпоративная часть. Поэтому магазины у нас есть разные — от гигантов до магазинов, в которых совершается одна-две сделки в месяц. Такие тоже есть. Понятно, что если мы возьмем рынок СНГ, там структура этих магазинов порядка 100 тыс., вменяемых магазинов будет несколько сотен. Все остальные магазины — это длинный хвост, с которым не понятно, в принципе, что делать. По мнению Федора Вирина, это вообще не магазины.
С. И.: Но они есть!
Д. Х.: Отчасти он прав, потому что очень сложно понять, что это за бизнес и как он существует, если на нем одна сделка в неделю. По поводу вклада рекомендационных сервисов: здесь, естественно, есть зависимость. В Crossss средний прирост эффективности магазина — это где-то между 8 и 10%. Это средний. Есть и 50, и 40, есть 2, 3, 4%. Средний — 7, 8, 10%. Предположим, у вас в магазине десять продаж в день. Это значит, что мы будем вам давать одну дополнительную продажу в день. А если у вас десять продаж в неделю, то эта одна дополнительная продажа в неделю есть статистическая погрешность.
С. И.: Да.
Д. Х.: А если еще хуже ситуация, например семь продаж в неделю, то есть одна в день, то очень сложно вообще почувствовать вклад сервисов персонализации. Хотя есть прецеденты, когда именно в маленьких магазинах продажи за счет персонализации взлетали в три-четыре раза. Но это тоже такая ловушка для магазина, потому что сервисы персонализации — это ступенька в продажах. Это не вектор вверх, а именно ступенька. Мы изменили некий процесс, он стал лучше, показатели выросли, и дальше они не будут расти, если магазин ничего не начнет делать. То есть магазин должен что-то делать. И единственным источником небольшого-небольшого вектора вверх будут e-mail-маркетинг и реклама. Ее тоже можно персонализировать, соответственно, и за счет получения новых клиентов, которых не было раньше, увеличивать продажи.
С. И.: Даниил, а насколько конкурентная ниша, в которой сейчас вы работаете? И какую долю в ней занимает сейчас Crossss? В связи с этим, думаю, может быть, надо задать вопрос, трудно ли вам оценить? Поскольку, я понимаю, вы уже планируете и реализуете экспансию в англоязычный сегмент Сети. Попытаемся ограничить российский…
Д. Х.: Мы сейчас говорим о России?
С. И.: О России, да.
Д. Х.: В России де-факто работает порядка четырех игроков. Внутренних. Их них, естественно, выделяется два основных — это мы и Retail Rocket. Есть еще два игрока.
С. И.: А где «Наполеон»?
Д. Х.: Собственно говоря, они есть, и есть еще в Питере команда. Не знаю, надо ее называть, не надо ее называть, но есть. Неважно.
С. И.: Ну, вы же не боитесь.
Д. Х.: Мы не боимся, да. Есть сервис Rees46, по-моему, они называются. Они очень сильно отличаются от нас, я не знаю даже, по философии математики, назовем это так. Кто-то пытается заниматься скорингом соцсетей и делать акцент на пользовательской персонализации. То есть если я буду знать о пользователе его пол, возраст, увлечения или еще что-то, это будет влиять на математику. Мы больше следим за поведением. Мы считаем, что поведение важнее, чем пол, потому что мальчики и девочки ведут себя по-разному. Если мы видим это поведение, то мы и так знаем, что это мальчик. И тут эти погрешности, эти вероятностные моменты такие тоненькие, что в совокупном объеме по продажам там уже копейки, какие-то доли процента. Поэтому неэффективно тратить ресурсы на… Это наше мнение. Они имеют другое мнение и продвигают себя. Про «Наполеон» я ничего не могу сказать. У меня есть по ним определенная догадка, гипотеза. Они строят свое решение под своих собственников, в первую очередь для того, чтобы их удовлетворять — те магазины, те задачи. Магазины там очень похожи. И задача там сводится к подбору аксессуаров, т

Развернуть текстовую версию
Комментарии
Похожие видео
Еще видео