Дорогие читатели!
Хотел бы поговорить с вами на тему сервисов, которые позволяют взаимодействовать с посетителями сайтов в режиме реального времени, т.е. здесь и сейчас, пока пользователь еще находится на сайте. Но взаимодействовать не как это предлагают системы типа «онлайн-консультант», а как автоматизированная система, которая анализирует совершаемые посетителем сайта действия и реагирует на них.
Есть такие сервисы как Google Analytics или Яндекс.Метрика, которые собирают статистику. Также они могут показывать, кто сейчас на сайте, что эти люди сейчас делают, например, просматривают такие-то страницы в данный момент, совершают покупки или не совершают их по каким-то причинам. Есть более продвинутые сервисы, чем просто аналитика. Они позволяют сделать A/B анализ, например, показывать пользователям разные версии кнопки «Купить» (зеленую или красную) и отслеживать, с помощью какой из них было совершено больше покупок. Но все это как бы делается на основе анализа действий, когда посетители уже ушли с сайта. Да, мы понаблюдали за поведением, подумали-прикинули, выбрали красную кнопку, число продаж увеличилось на 10%. А можно ли увеличить число продаж еще на 10% или 20%? Перед таким вопросом простые аналитические системы оказываются бессильными, потому что в них не заложены механизмы интерактивного взаимодействия с посетителями сайтов.
Представим ситуацию, что пришел пользователь. Что сайт может ему предложить? Как правило, то же самое, что и всем остальным пользователям, т.е. кнопку, на которую большинство нажимает, и скидки, которые предлагаются всем, и способы доставки со стандартными условиями, и т.д. В этом случае, если человек не отдает предпочтения нашему сайту по каким-то своим внутренним убеждениям, то он так же легко может взять и уйти с сайта, а потом поискать что-то еще другое, возможно более интересное. Но если есть динамическое взаимодействие, реакция здесь и сейчас для данного конкретного посетителя, то можно его попытаться удержать на сайте с помощью индивидуального подхода. Это как в магазине, либо потоковое обслуживание, либо индивидуальный подход к каждому посетителю. В первом случае мы имеем, например, среднестатистическую конверсию, где 10% посетителей превращаются в покупателей, а во втором случае конверсия может быть сколь угодно большой. Ведь если у вас отличные продавцы, они смогут убедить даже тех, кто просто мимо проходил.
Осмыслив все это, захотелось создать систему, которая будет действовать как универсальный менеджер по продажам, но и не только, еще как менеджер по взаимодействию с посетителями, менеджер по увеличению лояльности и т.д. Суть очень простая: система накапливает историю о различных действиях различных пользователей, настраиваются различные модели поведения, и дальше система запускается в действие.
Когда приходит посетитель, мы уже знаем, первый раз он пришел или повторно, по какой поисковой фразе, например, искал человек скидку или быструю бесплатную доставку в течение дня, как часто он вообще посещает сайт, чем интересуется, читает ли справочную информацию, изучает ли детальные описания товаров, оставляет ли комментарии и отзывы, обращается ли в службу поддержки, при просмотре товаров, каким цветам отдает предпочтение (красный или зеленый) и т.д. Система мгновенно анализирует все это и делает сигналы на сайт, где владелец сайта может интерактивно взаимодействовать с человеком.
Например, если человек пришел по запросу о скидках, просмотрел страницу с товаром, пробыл на сайте уже более 5 минут, но так и не добавил ничего в корзину, возможно он еще сомневается, что-то его останавливает. Также из истории его посещений мы можем увидеть, что он был на сайте на прошлой неделе, но так ничего и не купил, хотя смотрел тот же товар, а еще его психотип похож на флегматика, т.е. человек не склонен совершать спонтанные покупки, все долго взвешивает, оценивает. Можно тут же только ему и только сейчас предложить индивидуальные условия, например, если оставите отзыв, то можно будет купить этот товар в течение 1 часа со скидкой 5%. И все, посетитель превратился в покупателя. Все довольны.
Описанная здесь ситема выглядит довольно «сложной» и «умной», и просто так взять и разработать ее на коленке не получится. Но вполне возможен итерационный подход, от простого функционала постепенно к более сложному.
Предлагаю вашему вниманию результат первой итерации — система мониторинга поведения посетителей JSMon.
В настоящий момент система умеет следующее:
1. Имеется визуальный конструктор, в котором можно задать различные правила. И если действия посетителя соответствуют условиям этих правил, то на сайт отправляется соответствующий сигнал. И сайт в данный момент времени теперь может знать, что на нем находится посетитель, с котором можно как-то индивидуально провзаимодействовать, тем самым увеличив вероятность успешного исхода данного взаимодействия.
Например, настраиваем правило, если посетитель просмотрел больше 5 страниц за 10 секунд, то это какой-то подозрительный «тип», и нужно его направить на страницу с правилами пользования сайта, пусть почитает.
2. Имеется простое API, состоящее из двух функций: сообщить системе об отслеживаемом событии (т.е. о чем-то важном для нас, например, подписка на новости) и сообщить системе, что полученный сигнал (который отправляется при срабатывании правила) уже обработан, и больше нам не нужно его повторно присылать.
Функционал, возможно, получился не самый «крутой», но его вполне хватает для реализации большого числа способов индивидуального взаимодействия с посетителями. Инструмент довольно гибкий и не требует внесения большого числа изменений в сайт. Достаточно поменять несколько правил и логика работы сайта тут же изменится. Удобно использовать, неапример, если на сайте проводятся всякие розыгрыши и викторины: создали правило, акция прошла, удалили правило. Ничего кодировать не нужно. Как-то в этом духе. Также может быть полезным для реализации программ лояльности, настроили правило, что подписавшиеся на новости получают 10% скидку, потом решили поменять, например, не 10%, а 5%, и не каждый день, а через день, и все, ничего программировать опять не нужно.
Планы на будущее:
1. Сделать сохранение «важной» информации о пользователях с возможностью ее последующего запроса, чтобы можно было анализировать не только то, что происходит сейчас, но и то, что было раньше, что человек искал, что покупал, чем занимался на сайте и т.д.
2. Сделать автоматическое определение моделей поведения посетителей на сайте, т.е. выделять группы людей и действий, которые они совершают, отбирать из них какие-то «важные» действия, например, подписку на новости, покупки товаров и т.д., и по поведению новых посетителей определять, относятся ли они к потенциальным «подписчикам», «покупателям» и информировать об этом.
Автор: StanSemenoff
