Marketplace jako model sprzedaży: czym jest i jak się różni od dropshippingu?

Marketplace jako model sprzedaży – w tym artykule omówimy czym są platformy handlowe i jak Twoja firma może zyskać na takim modelu sprzedaży oraz czym się właściwie różni marketplace od dropshippingu?

Odpowiedzi znajdziesz poniżej!

Czym jest internetowa platforma handlowa i jak działa?

Na pierwszy rzut oka, internetowa platforma handlowa nie różni się wiele od tradycyjnego sklepu e-commerce – jednak, gdy spojrzymy dokładniej widać, że te dwa modele są od siebie fundamentalnie odmienne. Główną różnicą między nimi jest to, że platforma handlowa łączy sprzedających i kupujących w jednym systemie, a ich interakcje są mniej lub bardziej niezależne od samej platformy, a sklep posiada zazwyczaj tylko jednego sprzedającego (czyli firmę, do której należy sklep) oraz klientów.

Żeby rozpocząć działalność jako marketplace, nie potrzebujemy towaru – poza zarządzaniem samą platformą i zapewnieniu jej dochodu poprzez takie metody jak prowizja czy płatne członkostwo, jedyne czego potrzeba to użytkownicy – zarówno kupujący jak i sprzedający. Niestety, stwarza to tzw. “problem jajka i kury”, gdzie potrzebujemy kupujących by zachęcić sprzedających w tym samym stopniu, co potrzebujemy sprzedających by zachęcić kupujących.

marketplace co to system sprzedaży

Konkurencja w platformach handlowych jest z każdym dniem większa. Żeby wybić się jako marketplace, potrzebny jest dobry plan i solidna platforma. Nie tylko szybka i niezawodna, ale do tego prosta w obsłudze i bezpieczna. Znajomość branży, w którą celujesz ze swoją platformą również się przyda – łatwiej będzie Ci znaleźć niszę, której potrzeby zaspokoi Twoja platforma.

Wiemy już czym jest internetowy marketplace – jak jednak sprawić, by był on opłacalny?

Modele biznesowe platform handlowych

Platformy handlowe to rodzaj usługi internetowej, którą właściciel dostarcza zarówno kupującym jak i sprzedającym. Jak to z usługami internetowymi często bywa, rzadko są one dostarczane darmowo. Istnieje wiele sposobów monetyzacji marketplace’u – spójrzmy na kilka najpopularniejszych modeli biznesowych:

marketplace plusy i minusy
Marketplace jako model sprzedaży

Jak każdy model sprzedaży, marketplace też ma swoje plusy i minusy:

Praktyczne przykłady platform handlowy, które odniosły sukces

Istnieje mnóstwo firm, które odniosły sukces zarządzając internetową platformą handlową – jak choćby Amazon. Dzisiaj, firma ta znana jest z imponującego wachlarza usług, które oferuje – od przetwarzania danych w chmurze po rozrywkę. Musimy pamiętać, że Amazon to przede wszystkim ogromny marketplace. Łączy firmowe oferty Amazona razem z ofertami sprzedaży wystawionymi przez osoby trzecie.

Ponad 55% sprzedaży z platformy Amazona pochodzi od osób trzecich. To pokazuje jak duży wpływ ma dostarczanie usługi ‘marketplace’ na zarobki Amazona. Firma zaczynała od sprzedaży książek a obecnie handluje niemal każdym rodzajem produktów.

Na polskim rynku większość konsumentów rozpoznaje tylko jedną platformę handlową – Allegro. Jest to z pewnością najbardziej prężna platforma powstała w naszym kraju, jednak nie jedyna. Duży sukces odniosło również Morele.net, które ze sklepu internetowego rozszerzyło działalność i wdrożyło swój własny marketplace, na którym wystawić możemy produkty od ADG, przez ubrania, aż po akcesoria dla psów czy felgi i opony. Obecnie skorzystamy z marketplace’u w każdym ze sklepów, którym zarządza Morele, czyli samo Morele.net, ale też Presto, HulaHop, Amfora, Budujesz.pl, Meblujesz.pl, Ubieramy.pl, Digitalo, oraz Motoria.

marketplace dropshipping różnice
Marketplace – co to?

Czy marketplace działa tak samo jak dropshipping?

Marketplace na pierwszy rzut oka wygląda bardzo podobnie do modelu dropshippingu – jest to jednak bardzo mylne, a oba modele mocno się różnią. W przypadku dropshippingu, sprzedawca najpierw kupuje prawa do produktu od producenta, a potem sprzedaje go pod swoją marką. Po zakupie przez klienta, producent wysyła mu bezpośrednio produkt, jednak prawa do niego do momentu sprzedaży posiada nie producent, ale sprzedawca.

Marketplace / usługodawca (czyli platforma) jest tylko pośrednikiem pomiędzy sprzedawcą trzecim a klientem. Nie wchodzi tym samym w żadną interakcję z produktem ani prawami do niego. Produkty sprzedawane na zasadzie marketplace’u zachowują oryginalną markę, a dostawą zajmuje się sprzedawca. Kupujący przesyła pieniądze za produkt usługodawcy, który po odliczeniu ewentualnej prowizji i dodatkowych opłat przesyła je dalej na konto sprzedającego.

Marketplace jako model sprzedaży, czy warto inwestować w internetowe marketplace?

Światowe trendy wskazują jednoznacznie, że internetowe platformy handlowe rozwijają się w bardzo szybkim tempie. Nie zanosi się też, by miały przestać. Konkurencja staje się jednak coraz bardziej zacięta z roku na rok, więc jeżeli zastanawiasz się nad stworzeniem własnej platformy, lepiej zrobić to zanim zrobi to konkurencja.



Marketplace’y są wysoko skalowalne a ich koszty rozwoju są niższe w porównaniu z tradycyjnym e-commercem. Twoim zadaniem jako twórcy platformy handlowej <center>zapewnienie łatwego w obsłudze i bogatego w funkcje systemu. System taki będzie bardzo różnił się zależnie od tego, czy będzie to platforma B2B czy B2C, a może nawet D2C i C2C (jak chociażby Etsy). Prostszym rozwiązaniem może okazać się zakup gotowej, profesjonalnej platformy marketplace.

Projekcje rynkowe na rok 2022 potwierdzają dalszy wzrost znaczenia internetowych platform handlowych. Będzie ich coraz więcej i będą obejmować coraz większy procent rynku e-commerce. Jeżeli masz zamiar stworzyć swój własny marketplace, pamiętaj, że nie ma tutaj uniwersalnego rozwiązania – będziesz musiał łączyć i zmieniać znane modele biznesowe, aby osiągnąć sukces. Wszystko zależnie od Twojej branży, targetu, i potrzeb Twoich użytkowników.

Marketplace – podsumowanie

Jeżeli uważasz, że Twoja organizacja ma szansę rozwinąć się przy wykorzystaniu możliwości, jakie oferują operatorzy marketplace – skontaktuj się z nami! Mamy wieloletnie doświadczenie w integracji systemów sprzedaży ze wszystkimi funkcjonującymi na rynku marketplace’ami (choćby Amazon, Allegro, eBay). Oprócz wdrożeń systemów wspierających sprzedaż omnichannel – włącznie z platformami handlowymi marketplace – jesteśmy też partnerami dostawców wiodących technologii marketplace (np. MIrakl).

Jeżeli chciałbyś dowiedzieć się jakie możliwości oferuje wdrożenie własnego marketplace na potrzeby sprzedaży B2B i B2C lub masz inne pytania, które warto zadać przed stworzeniem własnego marketplace’u, będzie nam bardzo miło przybliżyć Ci tę tematykę – KONTAKT.

Team ORBA z chęcią pomoże i zaproponuje optymalne rozwiązania. Posiadamy duże doświadczenie we wdrożeniach tego typu platform i z chęcią pomożemy wdrożyć Twój marketplace. Skontaktuj się z nami tutaj oraz zapoznaj z naszymi case studies.

Brief sklepu internetowego w 13 krokach – poradnik

Dzięki temu, że jesteśmy stroną, która otrzymuje brief sklepu internetowego, możemy przekazać wam, co powinno się w nim znaleźć. Czego szukamy w briefach? Jakie informacje są dla nas istotne do przygotowania wyceny i oceny tego, czy jesteśmy w stanie podjąć się zadania.

Jak wygląda analiza zgłoszenia w agencji internetowej?

Pierwsza rzecz, którą należy sobie uświadomić to to, że nasza praca jest stałą walką z czasem. Wyobraźcie sobie, że w ciągu miesiąca pojawia się kilkanaście zapytań o sklep internetowy. Każde z nich trzeba przeanalizować, spotkać się z potencjalnym Klientem i wycenić. To około 30–50 godzin spędzonych w miesiącu, nie licząc czasu na dojazd do Klientów. Poza zadaniami sprzedażowymi prowadzimy też projekty i to one są dla nas priorytetem.

Druga rzecz, o której warto wspomnieć to fakt, że trafia do nas też dużo zapytań, które są z wielu powodów niekompatybilne z usługami oferowanymi przez naszą firmę. Dzieje się tak, ponieważ:

  1. Są w innej technologii;
  2. Mają zbyt niski budżet;
  3. Nie posiadamy kompetencji do wykonania danego zadania.

Pierwszy kontakt

W większości przypadków staramy się już na początku zorganizować spotkanie / telekonferencję z Klientem. Po pierwsze – potwierdzamy, że to zaangażowana osoba, która jest w stanie poświęcić kilka godzin na omówienie briefu. Po drugie – mailowo nie jesteśmy w stanie przekazać wszystkich informacji. Na spotkaniu każde zdanie rodzi nowe pytanie dot. projektu. Dzięki temu jesteśmy w stanie przygotować znacznie bardziej rzetelną wycenę.

Jeżeli jest to niemożliwe, to w przypadku prostych projektów wysyłamy wycenę szacunkową, którą jesteśmy w stanie przygotować w 15–30 minut. Przedstawiamy w niej Klientowi, o jakim budżecie mówimy – jeżeli jest ona zgodna z jego oczekiwaniami, to przechodzimy do dalszych rozmów.

Zdarzały się też sytuacje, kiedy wysyłaliśmy do Klienta zestaw kilkudziesięciu pytań do projektu. Ma to na celu doprecyzowanie jego zakresu.

Brief sklepu internetowego – podstawa wyceny

Nie da się przygotować briefu, który opisze projekt w 100% i nawet 150 stronicowy dokument będzie wymagał doprecyzowania (tym bardziej będzie wymagał doprecyzowania – o tym później). Nawet nie próbujcie takich tworzyć.

Jeżeli posiadacie makiety / grafiki to załączcie je do briefu – potrafią bez słów przekazać, jaka jest koncepcja sklepu. Raz zdarzyło nam się nawet otrzymać makietę zrobioną w Excelu – dalej była ona więcej warta niż sam dokument, który ją opisywał.

Głównym zadaniem briefu jest nakreślenie obrazu projektu oraz wykazanie jakie elementy muszą znaleźć się w wycenie. Brief sklepu internetowego ma też szybko pozwolić agencji ocenić czy są w stanie podjąć się zadania. Czy mają do tego odpowiednich ludzi i czy jest tych ludzi wystarczająco dużo. Jakie informacje powinny się w nim znaleźć?

Krótki opis projektu i technologia

Kiedy mówimy krótki, naprawdę chodzi nam o krótki. Wystarczą 1–2 akapity, żeby opisać ogólne założenia projektu. Pozwoli to ocenić agencji, czy mają wystarczająco duże doświadczenie w tym zakresie, bez wczytywania się w szczegóły.

Jest to też dobre miejsce, żeby określić technologię, w jakiej ma być wdrożony projekt (jeżeli jest ona określona). Pamiętajcie, żeby nie wchodzić tutaj w zbyt wiele szczegółów – wystarczy nazwa platformy albo systemu, na którym ma być zbudowana. Nie trzeba precyzować frameworku i wersji – to może Wam zasugerować sama agencja.

Idealny początek briefu wyglądałby więc następująco:

Przedmiotem zapytania jest wdrożenie sklepu internetowego B2C dla marki X (segment: elektronika). W sklepie sprzedawane będą głównie produkty RTV/AGD, ale też usługi typu przedłużenie gwarancji, zamontowanie produktu, etc. Dopiero wchodzimy na rynek e-commerce, zależy nam więc na rozpoczęcie sprzedaży możliwie najmniejszym kosztem – zakładamy jednak stałą współpracę nad rozwojem sklepu po wdrożeniu. W szczególności zależy nam na (…).

Migracja czy nowy sklep?

To kluczowa informacja dla agencji internetowej. Przy przeniesieniu istniejącego sklepu ważne jest zachowanie części oryginalnych założeń i designu sklepu. Konieczne również jest wykonanie szeregu działań takich jak migracja produktów czy Klientów.

Nie zapominajmy też, że właściwie wykonane wdrożenie powinno zawierać też migrację SEO, czyli przekierowanie linków. Dobrze określić tutaj jakie dane chcemy przenieść, np. czy chcemy zachować całą historię zakupową Klienta (często jest to czasochłonne). Często ze strony agencji pojawia się też pytanie, kto będzie odpowiadał za przeniesienie treści takich jak regulaminy, F.A.Q czy polityka zwrotów.

Integracje

Najważniejszą rzeczą dla agencji będzie informacja o tym, z jakimi systemami ma się integrować, w jaki sposób i jakie informacje przesyłać. Ponownie – nie chodzi o to, żeby mówić, jak to mają robić (każda agencja ma swój zestaw dobrych praktyk), ale warto określić jakie informacje mają być przesyłane.

W przypadku integracji z system ERP lub magazynowo / księgowym zazwyczaj mówilibyśmy o integracji:

  1. Produktów (zazwyczaj z ERP do systemu e-commerce);
  2. Zamówień (zazwyczaj z e-commerce do ERP);
  3. Statusów zamówień (zazwyczaj z ERP do e-commerce, aczkolwiek może być też integracja obustronna);
  4. Klientów (tutaj warto określić, na jakich danych nam zależy);
  5. Stanów magazynowych;
  6. Ew. integracji zwrotów/reklamacji.

W przypadku każdego z tych punktów warto 1–2 zdaniami opisać jak ma to przebiegać. Przykładowo, wszystkie informacje o produktach może zawierać system ERP (lub PIM) i przesyłać je do e-commerce, ale mogą się też tworzyć tylko produkty bazowe, które później ktoś ręcznie udostępnia.

Jeżeli tylko mamy takie informacje, to warto sprecyzować, jak mają być przekazywane dane – czy będzie to SOAP / REST / Webservice, czy może wymiana plików poprzez FTP. Jeżeli mamy jakąkolwiek dokumentację API systemu zewnętrznego, to warto ją przesłać jako załącznik do briefu.

Typ grafiki

Tutaj kwestia jest dosyć prosta – czy chcemy, żeby agencja zaprojektowała nam dedykowaną grafikę (to zazwyczaj znacząco wydłuża czas wdrożenia i wymaga stworzenia makiet) czy nie. Jeżeli nie, to zazwyczaj agencja będzie wykorzystywała standardowy design sklepu w danej platformie lub zaproponuje szablon.

Jeżeli posiadacie już wybrany szablon sklepu, to załączcie do niego link w briefie. Jeżeli zaś Wy będziecie stroną odpowiedzialną za dostarczenie grafiki, też poinformujcie o tym agencję.

Dodatkowe funkcje lub moduły

Jeżeli wiemy, że w naszym projekcie będą dodatkowe funkcje, to postarajcie się opisać, na czym mają polegać.

Uwaga! Jeżeli znacie już dokładnie moduły, które mają być zainstalowane, to po prostu dołączcie do nich linki. Jeżeli jednak zależy nam na konkretnej funkcji, a nie znacie takiego modułu, to opiszcie, na czym ma ona polegać.

Oczywiście są funkcje, które są oczywiste takie jak:

  1. Zainstalowanie Google Analytics
  2. Zainstalowanie Ceneo
  3. Wyświetlanie pop-upu do zapisu do newslettera

Są też jednak funkcje, które wymagają szerszego kontekstu. Notorycznie spotykamy w specyfikacjach projektów hasła takie jak “marketing automation” albo “połączenie z CRM-em”. Nie jesteśmy na bazie takiego hasła nic zrobić, poza wykonaniem telefonu doprecyzowującego.

Czy mamy zainstalować konkretny moduł marketing automation? Czy mamy go sami wybrać? Czy mamy też zaprojektować akcje automatyczne? Co on ma konkretnie robić? To są wszystko pytania, które musielibyśmy zadać, żeby zrozumieć, o co chodzi w tym punkcie.

Języki i waluty

Jeżeli Twój sklep ma obsługiwać sprzedaż zagraniczną, to dokładnie opisz, jak to ma działać – w ilu językach ma działać sklep? Kto dostarczy tłumaczenia? Jakie mają być waluty? W jaki sposób mają być przeliczane? (mogą być np. pobierane automatycznie z internetu lub przypisane na stałe). Czy ma występować jedna domena dla wszystkich rynków, czy ma być ich więcej?

Nawet jeżeli Twój sklep będzie działał tylko lokalnie, to i tak brief sklepu internetowego powinien taką informację zawierać – agencja nie będzie musiała się o to dopytywać.

E-maile i procesy z tym związane

Bardzo często w specyfikacji pomijanym elementem jest kwestia maili. Każdy system e-commerce je generuje – jedne tylko pojedyncze potwierdzenie zamówienia, inne – kilka e-maili po każdej zmianie statusu zamówienia.

Agencja będzie musiała przygotować te szablony, zakodować je, a także upewnić się, że wychodzą automatycznie po zmianie statusu. Ważna może być też informacja o tym, gdzie trzymamy informacje o subskrybentach. Jeżeli są to standardowe rozwiązania takie jak mailchimp / freshmail / etc. to jest to proste. Są jednak przypadki, gdzie dane są trzymane w samej platformie i musimy zapisywać również zgody użytkowników (oraz datę, kiedy ta zgoda została uzyskana), albo informacje te muszą zostać wysłane do innego zewnętrznego systemu poprzez API.

Szkolenia i dokumentacja

Warto dodać też w briefie czy wymagane jest szkolenie z obsługi systemu. Jeżeli tak to dla ilu osób, w jakim miejscu i czy ma zostać przygotowana instrukcja obsługi.

W kwestii dokumentacji ważne jest określenie, co powinna zawierać – np. czy ma być lista i opis działania modułów, specyfikacja API, a może przygotowane mają zostać diagramy obrazujące procesy po stronie systemu eCommerce? Jeżeli nie znasz dobrych praktyk w tym zakresie, poproś agencję o określenie, co mogą umieścić w tej dokumentacji i co wg nich będzie dla Ciebie najbardziej wartościowe.

Hosting i utrzymanie

Bardzo ważną informacją jest to, kto ma zapewnić serwery dla sklepu, oraz jak będzie wyglądało dalsze utrzymanie. Zarówno pod względem serwerów jak i rozwoju sklepu.

Jeżeli mamy oczekiwania dot. SLA (czyli gwarantowanego czasu reakcji) to również można je zawrzeć w tym miejscu, najlepiej w formie tabelki zawierającej typ błędu (krytyczny, pilny, normalny) i oczekiwanych czasów na wprowadzenie poprawki.

Dzięki temu agencja będzie w stanie określić czy jest w stanie zagwarantować taki czas reakcji – w najlepszym wypadku od razu dowiecie się, ile to kosztuje, w najgorszym dowiecie się, że trzeba te parametry zmodyfikować, ponieważ są nieżyciowe.

Czego nie robić?

Są elementy, które niczemu nie służą i jedynie wydłużają proces. Taką informacją jest np. target, do którego kierujemy sklep. Jest to oczywiście ważna informacja, ale dla UX-owca, grafika i właściciela sklepu. Nie ma za to wpływu na wycenę sklepu.

Inną informacją, którą często widujemy, jest długi opis o firmie, zawierający informacje o obrotach, liczbie pracowników czy światowej dominacji danej firmy. Owszem – kontekst jest ważny, ale można to opisać w jednym akapicie.

Długość briefu

Ostatnim grzechem briefów jest długość. Jeżeli otrzymujemy brief sklepu internetowego dłuższy niż 3–5 stron to zaczynamy się martwić. Po pierwsze oznacza to, że projekt będzie złożony, będzie miał dużo elementów, które wzajemnie na siebie nachodzą, przez co bardzo długo zajmie jego wycena. Pierwsze co robimy po otrzymaniu takiego briefu, to od razu ustalamy spotkanie z Klientem, w celu doprecyzowania “kilku punktów”. Robimy to jeszcze zanim zaczniemy go czytać, ponieważ wiemy, że nie da się wszystkiego opisać na papierze.

Przykładowo zdanie “ostylowanie szablonu e-mail” może w zależności od kontekstu oznaczać dostosowanie koloru i logotypu (1 godzina pracy), modyfikację istniejącego szablonu (m.in. dodanie dodatkowych elementów) (2–8 godzin pracy), albo zaprojektowanie go od zera (8–24 godzin pracy). Jeżeli tego nie doprecyzujemy, pojawia się możliwość, że Klient będzie oczekiwał czegoś innego, niż my zawarliśmy w wycenie.

Im dłuższy brief sklepu internetowego, tym większa jest też odpowiedzialność na nas jako firmie wdrażającej, bo jeżeli cokolwiek zostanie zrobione inaczej / zostanie pominięte to pojawi się informacja od takiego Klienta “ale to przecież było na stronie 53“. Takie wyceny wymagają więc licznych spotkań, doprecyzowania wielu punktów, ale też charakteryzują się pewnym brakiem zaufania.

Zastanówcie się – Wy jako Klient zatrudniacie firmę, która wdrożyła kilkadziesiąt projektów o podobnej specyfice. Ma doświadczenie, ma wiedzę, co działa dobrze, a co nie. Opisując w briefie, jak ma działać każda funkcja co do szczegółu, nie wykorzystujecie tego potencjału.

Dziękujemy za przeczytanie artykułu. Daj znać w komentarzu czy:

  1. Wysyłasz firmom brief czy tylko krótki opis mailem? Jak to wpłynęło na późniejszą realizację?
  2. Czy w pełni wykorzystujesz know-how firmy, która Ciebie obsługuje? Czy zlecasz jej zadania, czy oczekujesz rekomendacji? A może o tym nie wie?

Innowacyjne pomysły w e-commerce. 7 ciekawych sklepów online.

Dzisiejszy artykuł będzie trochę inny niż pozostałe. Nie będzie tu długiego zbioru porad ani sugestii dotyczących sklepów internetowych. Zamiast tego, przedstawimy tutaj kilka przykładów rozwiązań, które wykorzystuje Twoja konkurencja, i które pozwoliły im wyjść na prowadzenie. Poznaj innowacyjne pomysły w e-commerce i wprowadź je w swoim biznesie.

Innowacyjne pomysły w e-commerce – Blue Apron

https://www.blueapron.com/

Idąc za Timem Ferrisem, zgadzamy się z teorią, że żeby zbudować coś, co odniesie sukces, trzeba rozwiązać własne potrzeby (“scratch your own itch”). Potrzebą w przypadku właścicieli Blue Apron była konieczność wybierania się po zakupy za każdym razem, kiedy chcieli coś ugotować. Z tego powodu ich sklep oferuje gotowe zestawy produktów, razem z przepisem, na bazie świeżych produktów. Dzięki temu codziennie możemy doświadczyć wspaniałego, wykwintnego dania, nawet jeżeli nie bardzo umiemy gotować.

Głównym walorem ich biznesu jest uproszczenie życia dla swoich Klientów. Nie tylko zestaw przychodzi nam pod same drzwi, ale też porcje są już odpowiednio wydzielone. Poza wydrukowanym przepisem, na swojej stronie zamieszczają też instrukcje, jak przygotować danie krok po kroku, razem ze zdjęciami.

Blue Apron jest też mistrzem dodawania elementów około ich głównego biznesu.

Znajdziesz u nich:

1.     Możliwość zakupu przyborów kuchennych, które są konieczne do przygotowania dań;

2.     Dobór win do dań;

3.     Przepisy wysyłane do listy mailingowej;

4.     Porady domorosłych kucharzy do każdego z przepisów (innowacyjne podejście do komentarzy).

Innowacyjne pomysły w e-commerce – Andie Swim

https://andieswim.com/

Ten sklep z kostiumami kąpielowymi na pierwszy rzut oka wydaje się bardzo zwyczajny. Jest bardzo ładnie zaprojektowany, z delikatnym efektem paralax, ale nie ma tu większych “wodotrysków”. To gdzie sklep jest jednak innowacyjny to 3 elementy:

1.     Program lojalnościowy;

2.     Rekomendacje produktów;

3.     Blog.

Program afiliacyjny – zaproś znajomego

Program afiliacyjny jest wyeksponowany w menu, na tym samym poziomie co główne kategorie. Powód, dla którego warto zwrócić na to uwagę, to po pierwsze bardzo szybki i wygodny sposób na dzielenie się ze znajomymi linkiem. Moduł pozwala to zrobić poprzez e-mail, Facebooka, Twittera, ale też Messengera. Po drugie nie tylko osoba polecająca otrzymuje zniżkę, ale też osoba, która otrzymała link. Po trzecie zwróćcie uwagę na treści, które są wysyłane do znajomych – są niebywale pozytywne.

Warto zwrócić uwagę, że na stronie użyto zewnętrznego modułu do programu afiliacyjnego: https://www.extole.com/. Możesz go zastosować też w Twoim sklepie.

Rekomendacje produktów

Tutaj Andie Swim stworzyło dedykowany konfigurator, który pozwala na dobranie idealnego kostiumu. Nie są jednak jedyną firmą, która tak postępuje. To, co zasługuje jednak na wyróżnienie, to treści, które się w nim znajdują i sfera wizualna konfiguratora. Jest on naprawdę wspaniale zaprojektowany, a zabawne frazy powodują, że aż chce się przejść przez wszystkie kroki.

Blog

Można byłoby zapytać co w blogu może być innowacyjne? A jednak. W przeciwieństwie do miliona innych sklepów, które skupiają się na poradach i inspiracjach, właścicielka Andie Swim postanowiła wykorzystać proces, który i tak już stosowała. Otóż jako młoda właścicielka firmy postanowiła raz na tydzień pisać do siebie e-maila, podsumowującego co się dzieje w rozwoju firmy. Po jakimś czasie zaczęła je publikować. Jej posty zawierają różnego rodzaju przemyślenia co do natury jej biznesu, problemów, z jakimi się spotykała, ale też plany na przyszłość. Wspaniale odsłania rąbek tajemnicy i powoduje głębokie przywiązanie z tą kilkuosobową firmą.

Innowacyjne pomysły w e-commerce – Brayola

https://global.brayola.com/

To sklep, ale też coś znacznie więcej. Wykorzystuje on to, co jest największą siłą internetu – opinie.

Silnikiem sklepu jest fakt, że poza zakupem produktu, zbierane są dane na temat ulubionych produktów. Dzięki temu system jest w stanie zaproponować Ci jako użytkownikowi dodatkowe biustonosze, które polecają inne osoby o podobnym profilu do Ciebie. Dzięki temu powstał konfigurator, który zwraca bardzo spersonalizowane wyniki.

Drugim elementem, na który warto zwrócić uwagę, jest sekcja Fit or Not, która opiera się na zdjęciach użytkowników oraz społecznej oceny, czy dany biustonosz pasuje, czy nie. Po dodaniu swojego zdjęcia, wyświetla się ono losowo użytkownikom i dzięki temu szybko otrzymujemy informację, czy jest dobrze dopasowany, czy nie.

Trzecim elementem, który przykuwa uwagę, jest sekcja “from him to her”. Jest to wyjątkowo innowacyjne podejście do produktu, który często mężczyznom jest ciężko kupić. Należy zrobić dwie rzeczy: po pierwsze dodać swoje konto Facebook, żeby Brayola miała dostęp do naszej drugiej połówki, po drugie należy sfotografować metkę ulubionego biustonosza naszej dziewczyny / żony. Brayola zajmie się resztą, tj. dobraniem stylu / rozmiaru i typu. Duże ułatwienie dla męskiej części populacji.

Innowacyjne pomysły w e-commerce – Trunk Club

https://www.trunkclub.com/

Kolejny sklep związany z odzieżą. W ramach sklepu nie kupujemy jednak odzieży tylko usługę. Usługę doradztwa. Płacąc 25 dolarów, otrzymujemy dostęp do specjalnego czatu z naszym “dedykowanym” stylistą, który zada nam odpowiednie pytania, pokaże kilka propozycji, pozna nasz styl, a następnie skomponuje dla nas paczkę z ubraniami. Co ciekawe Trunk Club nie ma stałej kwoty za ubrania – płaci się 25 dolarów, a ze stylistą umawiamy się czy chcemy ubrania zamawiać jednorazowo, czy raz na miesiąc / kwartał, oraz ile chcielibyśmy wydać.

Rzeczą, która zasługuje na wzmiankę, jest sposób doboru ubrań. Po konsultacji produkty zostają dodane do naszej specjalnej listy prezakupowej. Mamy w tym momencie 2 dni na ew. odrzucenie całości / części zamówienia. Stylista oczywiście jest cały czas dla nas dostępny, żeby ew. wymienić dany produkt na inny. Jeżeli jednak przegapiliśmy termin to po przyjściu paczki, dalej mamy 5 dni na odesłanie całości lub części zamówienia. Oznacza to tyle, że możemy oddać to, co nam się nie podoba, ale też możemy wymienić rozmiar, jeżeli nie pasuje.

Innowacyjne pomysły w e-commerce – Frank Body

https://www.frankbody.com/

Ten sklep, poza oryginalnym designem, zasługuje na nagrodę za najfajniejszy copywriting w e-commerce. Kilka wspaniałych przykładów, jak można podejść do tematu oryginalnie:

1.     “Scroll if you are sexy…”
2.     “#letsbefrank, it’s my middle name”
3.     “Getting dirty has never felt so good”
4.     “You know who’s a babe? Read the first word”
5.     “Guess what? You’ll be naked in a minute”

Teksty z pomysłem są wszędzie – zarówno na bannerach i na stronach, ale też na samych opakowaniach produktów. Humorystyczne akcenty pojawiają się też w innych miejscach, zwróć uwagę na ikony w sekcji poniżej:

To co jednak wymaga osobnego akapitu oraz powód, dla którego uznaliśmy, że sklep ten powinien znaleźć się w tym zestawieniu, to program lojalnościowy. Znajdziecie go pod mało informacyjną nazwą “Hotel Pink”. Zamiast zwykłego zbierania punktów, przenosicie się w magiczny świat, gdzie możecie dostać się do wirtualnego hotelu i w zależności od waszego zaangażowania trafiacie do lobby, do sekcji z basenem, do pokoju, albo do penthouse’u. W każdym z nich jako Klient VIP otrzymujecie inne bonusy: od zniżek, poprzez dostęp do produktów przed wszystkimi innymi.

Innowacyjne pomysły w e-commerce – Field Notes

https://fieldnotesbrand.com/

Ten typ produktu jest wyjątkowo popularny w internecie. Dzienniki, notatniki i artykuły papiernicze można znaleźć w co drugim sklepie online. To, co jednak odróżnia tę firmę od innych to to, co zrobili ze swoim produktem. To nie jest już notatnik. To nie jest już papier. To artykuł kolekcjonerski.

Firma produkuje małe notesiki, w różnych formatach i raz na kwartał wydaje nową wersję. Różnią się one formatem, papierem, tuszem, grafiką, układem, jednym słowem wszystkim, czym może różnić się notes. Każdy jest jednak projektowany przez designera i powoli produkty te stają się obiektami kultu. Klienci tej firmy żałują, jeżeli nie udało im się kupić danej serii, zanim się wyprzedała.

Każdy z notatników jest obarczony historią, często video, a także bardzo szczegółowym opisem każdego z elementów, który jest jego częścią. Nie tylko wymiar czy materiał, ale też nazwa drukarni, jaki font został użyty, a nawet to, jaka jest nazwa tuszu, który był użyty do wydrukowania logo.

Biorąc pod uwagę fanatyczne wręcz zaangażowanie Klientów tej firmy, zaproponowała ona inne podejście do zakupów swoich produktów. Poza standardowym trybem zakupowym, można też zakupić roczną subskrypcję, gdzie otrzymujemy obecny design notatnika, oraz 3 kolejne (raz na kwartał). W cenie pakietu otrzymujemy też specjalne gadżety związane z designem danego notatnika. Warto przejść przez stronę, żeby zrozumieć ten innowacyjny model biznesowy.

Warto zwrócić też uwagę, na ciekawy zabieg UX sklepu na stronie produktowej – pływający box zakupu. Polecamy też zescrollować na sam dół strony – ostylowanie stopki jest wyjątkowe i wspaniale spójne ze sprzedawanymi produktami.

Innowacyjne pomysły w e-commerce – TrackSmith

https://www.tracksmith.com/

To jest najbardziej standardowy sklep na dzisiejszej liście. Nie znajdziecie tutaj innowacyjnych modułów albo funkcji, ale na uwagę zasługuje szata graficzna sklepu. Jest ona w pewien sposób vintage’owa. Sklep zawiera dużo zdjęć świetnej jakości w koncepcji pół-historycznych ujęć. Koncepcja przypomina zabieg wykorzystany w teledysku Robbiego Williamsa “Supreme“. Sklep sprawia wrażenie, jakby miał bardzo długą historię, co zresztą jest bardzo spójne z ich produktami, które nawiązują w dużej mierze do ubioru sprzed lat. Jest to ciekawy przykład, jak ważny jest design dla całości odbioru sklepu.

Z ciekawych elementów warto wymienić trzy:

1.     Zamiast 14 dni na zwrot, sklep ten bawi się koncepcją nawiązującą do sprzedawanych produktów: można je oddać do 30 dni lub zanim przebiegniemy w nich 100 mil. W rzeczywistości jest to oczywiście zwykłe przedłużenie rękojmi, ale nawiązuje do świata biegaczy.

2.     Sekcja “Run with us”. Jest to pewnego rodzaju rozwiązanie omnichannelowe, łączące online ze światem offline. Kilka razy w tygodniu sklep organizuje biegi spod ich siedziby. Jest to wspaniały sposób nie tylko na przywiązanie Klienta do marki, na upsell produktów, ale też na potwierdzenie tożsamości sklepu, jako coś więcej niż biznes – jako styl życia.

3.     Ostatnim elementem jest lookbook, który ma dosyć ciekawą koncepcję – jest to książka opisująca historię pewnej podróży związanej z bieganiem. Znajdziemy tam nie tylko produkty, ale też dużo opisów przygody, jaką przeżyli jej protagoniści. Co więcej, dosyć nietypowym rozwiązaniem, jest uzupełnienie lookbooka we fragmenty audio, gdzie biegacze opisują swoje doświadczenia we własnej osobie, własnym głosem. Ponownie – pozwala to zbudować obraz marki jako coś więcej niż sklep. Można w tym wypadku markę zobaczyć raczej jako ambasadora pewnego stylu życia.

Mamy nadzieję, że przykłady, które tutaj Wam przedstawiliśmy były dla Was ciekawe i że zaimplementujecie część tych rozwiązań w swoich sklepach online.

 

9 najważniejszych faktów o Headless eCommerce

Coraz więcej firm stosuje tę technologię u swoich Klientów. Co za tym idzie – istnieje coraz większa szansa, że przy tworzeniu nowego sklepu, albo aktualizacji obecnego, Twoja agencja internetowa wypowie magiczne hasło “headless eCommerce“. Warto, żebyś wiedział, o co chodzi. Dzięki temu będziesz w stanie podjąć świadomą decyzję.

Trendy headless ecommerce

Headless jest hasłem, które zaczęło się pojawiać kilka lat temu (ok. 2015 roku), a od 2016 roku stale zyskuje na popularności. Dla przeciętnego Klienta to tylko technologia. Warto pamiętać jednak, że nieświadome wybranie technologii może mieć potem znaczące konsekwencje. Będzie to wpływać m.in. na:

Czym jest headless eCommerce?

Żeby odpowiedzieć na to pytanie, trzeba zrozumieć, jak są skonstruowane sklepy internetowe. Standardowo składają się z 3 elementów:

1.     Bazy danych (miejsca, gdzie przetrzymywane są wszystkie informacje, takie jak ceny, nazwy, opisy, zdjęcia, etc.);

2.     Warstwy backendowej (czyli części, które pobiera i przetwarza dane z bazy danych). Ta warstwa zawiera też zazwyczaj część CMS-ową, czyli panel administracyjny, który nam pozwala zarządzać sklepem;

3.     Warstwy frontendowej (czyli sekcji, w której wyświetlane są wszystkie informacje dla Klienta końcowego).

W tradycyjnym modelu te wszystkie 3 warstwy działają razem. W podejściu headless eCommerce trzecia warstwa (frontendowa) jest “odcięta” (system jest pozbawiony tzw. “głowy”) i przytwierdzona za pomocą API (czyli dwukierunkowego interfejsu komunikacji między “głową” a “ciałem”).

Jeżeli chodzi o samą część frontendową, to najczęściej stosuje się jedną z 3 technologii: vue.js, react.js lub angularJS. Ponownie – sama technologia nie ma dla nas największego znaczenia. Dużo ważniejsze będzie to, co możemy dzięki niej osiągnąć. Największym i najważniejszym przykładem będzie serwis Alibaba. Dodatkowo pod tym linkiem prezentujemy jeszcze kilka innych przykładów.

Pytanie jakie się teraz pojawia, jest następujące: Po co się to podejście stosuje, co może nam to dać i kiedy nie warto go stosować?

Zalety Headless eCommerce

Co więc powoduje, że warto zastosować podejście headless?

Możliwość dostosowania wyglądu do różnych urządzeń

Biorąc pod uwagę, że nasz CMS (system backendowy) jedynie przekazuje informacje do “głowy”, to mamy pełną dowolność, jakie informacje chcemy otrzymać, kiedy, a także co mamy z nimi zrobić. Posiadając jeden system backendowy oraz API łączące go z frontem, możemy “zasilić” nieskończoną liczbę urządzeń i ekranów. Przykładowo możemy stworzyć zupełnie odrębny wygląd sklepu, systemu POS, aplikacji mobilnej, a nawet wersji na smartwatcha. Wszystko za pomocą tych samych narzędzi.

Oczywiście zaprojektowanie i wdrożenie tych frontów to kilkukrotnie więcej pracy, niż tylko przygotowanie wersji “tradycyjnej” sklepu, ale dalej powstaje tylko tzw. “głowa”, a cała obsługa, informacje o produktach, procesowanie zamówień, zostaje po stronie jednego systemu backendowego. Oznacza to również, że będziemy zarządzali wszystkimi urządzeniami z jednego miejsca. Może mieć to gigantyczne znaczenie przy procesowaniu zamówień.

Dowolność w tym, co chcemy pokazać

Biorąc pod uwagę, że technologia frontendowa jest całkowicie odcięta od backendu, pozwala to developerom na wykorzystanie dowolnego języka i frameworku, w zależności od potrzeb. Ma to duże znaczenie, w szczególności mając na uwadze, że części nowoczesnych rozwiązań UX nie da się (albo jest to bardzo złożone) uzyskać bez wykorzystania pewnych technologii. W zależności od miejsca, gdzie chcemy też zaprezentować aplikację, możemy też wykorzystać inną technologię. W pewnym sensie ta zaleta poniekąd jest również wadą (o tym za chwilę).

Obniżenie liczby zapytań do bazy danych

Podejście headless oznacza jednocześnie znacznie częstsze wykorzystanie przeglądarki do wykonywania skyptów i przeliczeń. Innymi słowy, może ona być wykorzystywana do obsługi tzw. logiki frontu. Obecnie przeglądarki spokojnie sobie radzą z dosyć złożonymi kalkulacjami, potrafią też przechować sporo danych, które można wykorzystać podczas nawigacji między stronami. Dzięki temu część zapytań jest już obsługiwana w sekcji tzw. “głowy” witryny, zamiast trafiać do części backendowej lub do bazy danych. Oznacza to mniejsze obciążenie serwera bazodanowego.

Przyspieszenie działania serwisu

Ostatnią, lecz bardzo istotną zaletą systemów headless jest możliwość stworzenia szybszego sklepu. Jest to powiązane z wykorzystaniem przeglądarki (o czym już wspominaliśmy w poprzednim punkcie). Podsumowując – możemy przechować więcej informacji, wykonać mniej zapytań do bazy, a także co ważniejsze – wykorzystać pewne mechanizmy doładowujące treść, dopiero kiedy jest potrzebna. Wejdźmy ponownie na serwis Alibaba (tylko zróbmy to z trybu incognito). Pozwólmy się stronie załadować, a następnie przescrollujmy w dół. Zauważymy doładowujące się zdjęcia. To właśnie mechanizm, o którym piszemy.

Bezpieczeństwo serwisu

Bezpieczeństwo serwisu
Warto zaznaczyć, że dzięki rozdzieleniu frontu i backendu, uzyskujemy dodatkową barierę chroniącą dane użytkowników. Są one przechowywane na innym serwerze, (zazwyczaj) o innym adresie niż domena strony. Dodatkowo ograniczenie pewnych funkcji, o których piszemy poniżej, może dodatkowo pozbawić system “bramek”, przez które można było się do niego dostać.

Wady Headless eCommerce

Wady Headless eCommerce

Jak to bywa ze wszystkim, oprócz zalet są również i pewne wady headless eCommerce. Żeby podjąć decyzję musimy mieć też świadomość, jakie są negatywy wykorzystania tej technologii.

Inne umiejętności w zespole / droższe umiejętności

Podział na programistów backendowych / frontendowych istniał zawsze. Jednak przy tym podejściu będziemy potrzebowali ludzi wyspecjalizowanych w technologii, która jest stosunkowo nowa. Są to też ludzie, którzy nie tylko będą w stanie ładnie “opakować” sklep, ale też stworzyć do niego całą logikę. Dodatkowo możemy potrzebować kogoś, kto stworzy API łączące się między tym co widać, a tym, co zarządza sklepem. Siłą rzeczy – taki zespół prawdopodobnie będzie droższy.

Mniej możliwości zespołu marketingowego

Wykorzystanie podejścia headlessowego oznacza też ograniczenie możliwości CMS sklepu. Jest oczywiście możliwość odtworzenia praktycznie wszystkich funkcji, będzie to jednak bardzo czasochłonne. Dla przykładu: jeżeli oczekujemy, że dodawane zdjęcia, opisy i nazwa produktu zawsze będą się pojawiały w określonych miejscach i nasz zespół marketingowy nie ma w planach tworzenia dedykowanych one-page’rów dla każdego z produktów – to headless może być dobrym podejściem.

Możliwy znacznie wyższy koszt

Celowo piszemy, że możliwy, ponieważ bardzo dużo zależy tutaj od sytuacji, w której aktualnie jesteśmy. Na koszt projektu headlessowego będą wpływały m.in. następujące kwestie:

1.     Czy potrzebujemy wielu gotowych modułów, które będziemy instalowali w sklepie?

2.     Czy większość frontów systemu będzie stała, czy chcemy mieć możliwość zarządzania nimi?

3.     W jakiej technologii będzie realizowany projekt?

Większość modułów, które zakupimy do CMSa, będzie częściowo bezużyteczna, ponieważ trzeba będzie nadpisać ich część frontendową. Dotyczy to też modułów płatności czy dostawy. Każda chęć wykorzystania mechanizmów CMS-owo / marketingowych też będzie musiała być odtworzona. Przykładowo – jeżeli obecny system pozwala nam na dodanie na poszczególnych stronach w dowolnym miejscu bloku statycznego z polecanymi produktami – obsługa tej funkcji może wymagać prac deweloperskich, pomimo tego, że jest już wbudowana w nasz system CMS.

Kiedy warto inwestować w Headless eCommerce?

Headless eCommerce ma swoje wady i zalety. Jest to na pewno technologia przyszłości. Niektóre platformy (np. Magento 2) już same promują to podejście i co więcej, planują przygotowanie własnych szablonów headlessowych w niedalekiej przyszłości. Programiści niechętnie pracują już w projektach, które nie są headlessowe. Trzeba jednak mierzyć siły na zamiary i zbadać koszt.

Najlepiej jest poprosić swoją agencję internetową o przygotowanie dwóch wycen – jednej opartej na headlessie, a drugiej w “tradycyjnym” modelu. Model headlessowy sprawdzi się głównie w przypadku kiedy myślimy o sklepie na wiele lat, który ma obsługiwać duży ruch, zawierać raczej statyczny front (celujemy w doprecyzowany wygląd o idealnej konwersji, a nie w kreatywność działu marketingowego) i nie planujemy wykorzystania dziesiątek gotowych modułów. Zazwyczaj jednak nie będziemy w stanie określić, czy nasz sklep spełnia to w 100%. Część z tych elementów będzie dla nas bardziej ważna, a część mniej. Jak mawiał Ryszard Ochódzki “Rozchodzi się jednak o to, żeby te plusy nie przesłoniły wam minusów!”.

Warto zaznaczyć, że podejście headlessowe wcale nie musi być droższe w implementacji, niż “tradycyjne”. Wszystko zależy od doświadczenia agencji, wykorzystania już raz stworzonych elementów oraz dostępności półproduktów / bibliotek / rozwiązań, które można wykorzystać bez pisania od zera. Dużo zależy też od CMSa, którego wybierzemy.

Jak możemy zauważyć – nie sposób łatwo określić czy to rozwiązanie jest dla nas, czy też nie. Twoja agencja powinna być w stanie podać twarde argumenty, dlaczego, i czy headless jest w Twoim przypadku wskazany. Warto też porównać koszt obydwu tych opcji, zanim podejmiemy decyzję.

Big data w e-commerce – 9 przykładów zastosowań.

Big Data rozwija się stopniowo od lat 90, kiedy to powstały pierwsze próby i koncepcje analizy dużych zbiorów danych. Dopiero po 2010 roku technologia doścignęła pomysły naukowców i zaczęła być wykorzystywana w wielu dziedzinach naszego życia, w tym w handlu online. Ostatnie 8 lat to stały napływ technologii, narzędzi, platform i pomysłów, jak wykorzystać Big Data w handlu. Najwięcej zyskali innowatorzy, jak np. Amazon, który wprowadził system rekomendacji produktów odpowiedzialny obecnie za 30% wszystkich zakupów w platformie. Pierwszym najlepszym momentem był więc początek dekady, drugi jest teraz. Przeczytaj, jak można wykorzystać Big Data w e-Commerce.

Czym jest Big Data?

Big Data ciężko jednoznacznie zdefiniować. Są to zadania wykonywane na dużych zbiorach danych. Nie ma jednak jednej technologii, którą się wykorzystuje. Nie ma też definicji ile danych to “dużo danych”.

Dosyć obrazowym sposobem przedstawiającym czym zajmuje się Big Data, jest obserwowanie grupy ludzi. Załóżmy, że patrzymy na kilkudziesięcioosobową grupę, Możemy rozpoznać ich twarze, zobaczyć ich interakcje, możemy też policzyć ile z nich to kobiety, a ile mężczyźni. Big Data przypomina z kolei obserwowanie tłumu na festiwalu muzycznym z odległości. Nie rozpoznamy swoich znajomych, nie wiemy również o czym rozmawiają poszczególne jednostki. Możemy jednak obserwować ogólne zachowania grupy, np, że część osób ustawia się w kolejce po coś do picia.  Możemy też zobaczyć, że potworzyły się podgrupy, a nawet jesteśmy w stanie zdefiniować kierunek poruszania się tych grup. To właśnie przypomina analizę Big Data.

W 2001 roku pojęcie to zostało zdefiniowane jako operowanie na zbiorach danych, które mają duże:

 

1.     Volume, czyli ilość danych,

2.     Velocity, czyli zmienność danych,

3.     Variety, czyli różnorodność danych;

Później zostało dodane jeszcze jedno pojęcie, tym samym tworząc model 4V:

1.     Value, dotyczące tego, czy dane są wartościowe;

 

Podsumowując, Big Data to wszystkie operacje na dużych, zmieniających się, wartościowych danych, pochodzących z różnych źródeł i przetwarzanych jako jeden zbiór. Celem tych operacji jest zaś odkrycie nowych korelacji, obserwacji i wspieranie decyzji biznesowych.

Aktualnie są to działania zarezerwowane głównie, aczkolwiek nie wyłącznie, dla największych firm w e-commerce. W dalszej części artykułu, zamieściliśmy linki do kilku narzędzi dla mniejszych biznesów ). Jeżeli chodzi o badanie firm z tzw. Fortune 100 (czyli 100 największych firm na świecie), to w 2017 roku, aż 26,8% z nich deklarowało, że inwestują min. 50 milionów dolarów w rozwój tej technologii.

Big Data w e-commerce– badanie korelacji

Warto wspomnieć o tym, że Big Data w e-commerce opiera się z reguły na badaniu korelacji, a nie przyczynowości. Jest to dosyć ważna różnica, bo pierwsze mówi nam o tym, że wśród osób, które palą papierosy, występuje częściej rak płuca, a dopiero drugie pozwala potwierdzić, że przyczyną raka płuca jest palenie.

Korelacja może, ale nie musi wskazywać nam na wartościową relację. Na stronie http://www.tylervigen.com/spurious-correlations, zostały zebrane różne korelacje, które ewidentnie nie mają cech przyczynowości. Przykładem może być np. liczba osób, która się utopiła w basenie vs liczba filmów, w których wystąpił Nicolas Cage. To doskonale pokazuje, że samo badanie korelacji to za mało. Zakładając jednak pewne ograniczenia, można uzyskać wartościowe wyniki.

Big Data a płatności

Pierwszym przykładem są płatności. Big Data jest wykorzystywane m.in. przez Asseco. Nasuwa się pytanie – po co? Dzięki dostępowi do:

1.     Ogromnych baz danych wszystkich transakcji (Volume),

2.     Dziejących się setki tysięcy razy każdego dnia (Velocity),

3.     Dzięki zebraniu danych z różnorodnych źródeł – m.in.: informacjach o podmiotach i relacjach między nimi, transakcjach, produktach, wnioskach kredytowych oraz czarnych / białych listach (Variety);

Otrzymujemy niesamowitą szansę wygenerowania pewnych wniosków, które nie byłyby dostępne bez Big Data. Tym samym firmy zajmujące się płatnościami online, takie jak Visa czy PayPal, mogą w czasie rzeczywistym blokować transakcje, które “system” uważa za niebezpieczne. Big Data w e-commerce jest w tym wypadku strażnikiem. Analizując zachowania i powiązania, może zatrzymać przestępstwa finansowe.

Big Data a logistyka

Innym przykładem, który pokazuje niesamowity potencjał Big Data, jest logistyka. Od 2003 roku UPS wprowadzało system ORION (On-Road Integration Optimization and Navigation), który wskazuje kierowcom najlepszą drogę do dostarczenia ich przesyłek ( a jest ich ok. 100 dziennie). Moglibyśmy pomyśleć, że przecież wystarczyłoby wyposażyć kierowców w GPS. Zadanie jest jednak znacznie bardziej skomplikowane. System bierze pod uwagę nie tylko najbliższą paczkę, ale wszystkie, które są zaplanowane w ramach trasy. Ponadto projektuje też trasę w ten sposób, żeby było jak najmniej skrętów w lewo (ze względu na konieczność przepuszczenia innych jest to znacznie mniej efektywne). Wyniki? W 2016 roku pozwoliło to zaoszczędzić ok. 38 milionów litrów paliwa, czyli ok. 300–400 milionów dolarów . Działania te okazały się zatem niezwykle skuteczne. (Pełny artykuł na ten temat do przeczytania tutaj).

Zarządzanie zasobami

Posiadając własny magazyn, na pewno spotkaliśmy się z sytuacją , że jakiś produkt nieprzewidzianie skończył się i musieliśmy go wyłączyć z oferty. Prawdopodobnie potrafimy również wskazać produkty zalegające na półkach od miesięcy, których sprzedaż nie spełnia naszych oczekiwań. W przypadku Amazona musimy je przemnożyć przez 1000, albo przez 398 milionów produktów (!) Wszyscy przyznamy, że ciężko jest zapanować nad takim magazynem ręcznie.

Amazon analizuje więc poprzez Big Data historyczne dane zakupowe, święta, festiwale, itd. Wylicza, ile danego produktu powinno być na stanie w każdym możliwym momencie. Pozwala to zapewnić wysoką dostępność produktów (czyli polepszyć Customer Experience). Dodatkowo znacząco ogranicza koszty związane z magazynowaniem produktów, nie mówiąc już o zmniejszeniu liczby przypadkowo uszkodzonych sztuk.

Analiza trendów

Decyzja, by wyprodukować kilkaset tysięcy nowych produktów zawsze jest ryzykowna. Produkt może się nie sprzedać, a my zostaniemy z ogromnym deficytem w budżecie. Z tego powodu właściciele biznesów zwrócili się w stronę Big Data. Dzięki analizowaniu internetu, social-media, profili użytkowników, hashtagów, popularnych słów kluczowych itd. są w stanie wykryć nadchodzące trendy. Dzięki temu znacząco zmniejszone jest ryzyko biznesowe. Co ciekawe, niektóre algorytmy są na tyle inteligentne, że potrafią np. rozpoznać, iż dana aktorka założyła na czerwonym dywanie dany model ubioru. To z kolei spowoduje wzrost zainteresowania tym typem produktu. Tutaj płynnie przechodzimy do kolejnego punktu, bo na bazie tych informacji, jesteśmy w stanie wyeksponować w naszym sklepie podobne produkty, tym samym zwiększając sprzedaż.

Personalizacja

Ponownie dzięki zbieraniu gigantycznych zasobów danych np. z naszej przeglądarki, profilu na Facebooku, zapisanych ciasteczek, kodów remarketingowych, wcześniej przeglądanych stron, etc. – właściciele sklepów internetowych są w stanie dostosować ofertę do swoich Klientów. Pokazać im inne bannery czy wskazać wybrane produkty.

Personalizacja idzie tutaj o krok dalej – np. firma Nordstrom zbiera dane z wielu źródeł, m.in. strony internetowej, social media, zamówień Klienta, kart lojalnościowych, etc. Na bazie tych danych definiuje, jaki jest ulubiony kanał komunikacji Klienta. Następnie cała komunikacja jest do niego kierowana tym właśnie kanałem. Jeśli Klient lubi rozmawiać na messengerze, to właśnie tam otrzyma najnowszą ofertę. Woli kontakt mailowy? Oferta pojawi się na mailu.

Ocena zadowolenia Klienta oraz opuszczone koszyki

Wykorzystanie tych samych zbiorów danych, połączonych czasami z dodatkowymi źródłami, takimi jak monitoring sklepu czy komentarze w internecie, pozwala też na ocenę satysfakcji Klienta (sentiment analysis) oraz ocenę prawdopodobieństwa zakupów przez danego Klienta.

Inteligentne systemy potrafią też znacząco pomóc w kwestii opuszczonych koszyków. Może to być m.in. poprzez dobór odpowiednich zniżek, dobór produktów rekomendowanych, ale też dobór kanału komunikacji. Przykładowo: Klient X był już bliski zakupu, więc wystarczy mu przypomnieć, a Klientowi Y zaproponować zniżkę, ponieważ nie był jeszcze na tyle zaangażowany. Jeżeli dany Klient nie ma stałego kontaktu z e-mailem, to system może wysłać mu wiadomość za pomocą smsa, albo poprzez chat.

Wyliczanie cen

Powoli docieramy do elementów , których nigdy nie byłby w stanie zrobić człowiek. Mechanizmy Big Data potrafią bowiem dostosować cenę/zniżkę w produkcie w czasie rzeczywistym. Może się ona zmieniać w zależności od:

1.     chwilowej popularności produktu,

2.     ceny podobnych produktów u konkurencji,

3.     narzutu,

4.     ogólnego poziomu zadowolenia użytkownika,

5.     jego historii zakupowej,

6.     jego podatności na zniżki,

7.     jego komentarzy na social-media,

8.     jego przywiązania do marki, etc.

Wyobraźmy sobie system, który „żonglując” cenami, potrafi zapewnić wzrost sprzedaży na poziomie kilkunastu-kilkudziesięciu procent. Prawda, że jest to niezwykle kuszące? Co więcej, inteligentne systemy potrafią nawet stwierdzić, że dany produkt sam z siebie się nie sprzeda, ale w opakowaniu zbiorczym już tak. Tworzenie takich zestawów i manipulowanie ceną może mieć znaczący wpływ na sprzedaż. Jak bardzo znaczący? W przypadku Walmartu – 10–15% wzrost sprzedaży, zapewniający ok. miliard dolarów dodatkowego zysku.

Rekomendacje produktowe

Najbardziej tradycyjnym zastosowaniem Big Data w e-commerce jest generowanie rekomendacji produktowych. Biorąc pod uwagę historię zakupów użytkownika, system jest w stanie zaproponować mu produkty, które:

Jednym z systemów, które w Polsce zajmują się takimi rzeczami na podstawie sztucznej inteligencji i Big Data jest Quarticon.

Inne zastosowania Big Data w e – commerce

W aktualnej sytuacji technologia Big Data stała się na tyle budżetowa (oczywiście dalej mówimy o dosyć dużych nakładach finansowych), że z reguły tylko wybrane firmy mogą sobie pozwolić na jej zastosowanie. Obecnie jest to jednak wyścig kreatywny, na zasadzie – “może zastosowalibyśmy Big Data do wyliczania X, nie robi tego jeszcze nikt inny, więc pozwoli nam to osiągnąć przewagę konkurencyjną”.

Przedstawiamy więc kilka dodatkowych zastosowań Big Data w e-commerce:

1.     Przewidywanie zasobów serwera – na bazie danych historycznych, wydarzeń, świąt i trendów systemy są w stanie wyliczyć zapotrzebowanie na infrastrukturę serwerową i ją odpowiednio skalować w czasie prawie rzeczywistym.

2.     Przewidywanie zwrotów – istnieją systemy (np. http://easysize.me/), które w momencie dodania produktu do koszyka są w stanie oszacować, jakie jest ryzyko jego zwrotu. Np. na bazie zamówień historycznych, są w stanie określić, że dany produkt często był wymieniany ze względu na rozmiar. W tym momencie, w czasie rzeczywistym informuje o tym zespół obsługi Klienta, który może zareagować, np. kontaktując się z daną osobą i rekomendując jej zmianę rozmiaru. Co więcej, system wykrywa też osoby, które mają wysokie prawdopodobieństwo zakupienia produktu i oddania go po 2 tygodniach. Wg. firmy system pozwala obniżyć liczbę zwrotów o 15–25% (warto wspomnieć, że jeszcze 3 lata temu firma podawała inne wartości: 35–40%).

3.     Systemy Big Data pozwalają też na prowadzenie działań marketing automation. Wyobraźmy sobie system, który badając zachowania wszystkich Klientów, określa, że dla produktów kupowanych cyklicznie, następuje to średnio po miesiącu i na dwa dni przed tym terminem. Następnie automatycznie wysyła informację do Klienta – tym samym upewniając się, że zakup zostanie zrobiony w danej firmie , a nie u konkurencji.

 

Dziękujemy za przeczytanie artykułu – prosimy o podzielenie się swoimi przemyśleniami lub przytoczenie innych przykładów wykorzystania Big Data w e-commerce, które nie zostały wymienione. W przypadku sklepów z dużym ruchem i dużą liczbą zamówień warto zastanowić się nad wykorzystaniem Big Data. Pamiętajmy, że pierwszym najlepszym momentem na to był początek dekady, drugi najlepszy moment jest teraz.

Big Data rozwija się stopniowo od lat 90, kiedy to powstały pierwsze próby i koncepcje analizy dużych zbiorów danych. Dopiero po 2010 roku technologia doścignęła pomysły naukowców i zaczęła być wykorzystywana w wielu dziedzinach naszego życia, w tym w handlu online. Ostatnie 8 lat to stały napływ technologii, narzędzi, platform i pomysłów, jak wykorzystać Big Data w handlu. Najwięcej zyskali innowatorzy, jak np. Amazon, który wprowadził system rekomendacji produktów odpowiedzialny obecnie za 30% wszystkich zakupów w platformie. Pierwszym najlepszym momentem był więc początek dekady, drugi jest teraz. Przeczytaj, jak można wykorzystać Big Data w e-Commerce.

Czym jest Big Data?

Big Data ciężko jednoznacznie zdefiniować. Są to zadania wykonywane na dużych zbiorach danych. Nie ma jednak jednej technologii, którą się wykorzystuje. Nie ma też definicji ile danych to “dużo danych”.

Dosyć obrazowym sposobem przedstawiającym czym zajmuje się Big Data, jest obserwowanie grupy ludzi. Załóżmy, że patrzymy na kilkudziesięcioosobową grupę, Możemy rozpoznać ich twarze, zobaczyć ich interakcje, możemy też policzyć ile z nich to kobiety, a ile mężczyźni. Big Data przypomina z kolei obserwowanie tłumu na festiwalu muzycznym z odległości. Nie rozpoznamy swoich znajomych, nie wiemy również o czym rozmawiają poszczególne jednostki. Możemy jednak obserwować ogólne zachowania grupy, np, że część osób ustawia się w kolejce po coś do picia.  Możemy też zobaczyć, że potworzyły się podgrupy, a nawet jesteśmy w stanie zdefiniować kierunek poruszania się tych grup. To właśnie przypomina analizę Big Data.

W 2001 roku pojęcie to zostało zdefiniowane jako operowanie na zbiorach danych, które mają duże:

1.     Volume, czyli ilość danych,

2.     Velocity, czyli zmienność danych,

3.     Variety, czyli różnorodność danych;

Później zostało dodane jeszcze jedno pojęcie, tym samym tworząc model 4V:

1.     Value, dotyczące tego, czy dane są wartościowe;

Podsumowując, Big Data to wszystkie operacje na dużych, zmieniających się, wartościowych danych, pochodzących z różnych źródeł i przetwarzanych jako jeden zbiór. Celem tych operacji jest zaś odkrycie nowych korelacji, obserwacji i wspieranie decyzji biznesowych.

Aktualnie są to działania zarezerwowane głównie, aczkolwiek nie wyłącznie, dla największych firm w e-commerce. W dalszej części artykułu, zamieściliśmy linki do kilku narzędzi dla mniejszych biznesów ). Jeżeli chodzi o badanie firm z tzw. Fortune 100 (czyli 100 największych firm na świecie), to w 2017 roku, aż 26,8% z nich deklarowało, że inwestują min. 50 milionów dolarów w rozwój tej technologii.

Big Data w e-commerce– badanie korelacji

Warto wspomnieć o tym, że Big Data w e-commerce opiera się z reguły na badaniu korelacji, a nie przyczynowości. Jest to dosyć ważna różnica, bo pierwsze mówi nam o tym, że wśród osób, które palą papierosy, występuje częściej rak płuca, a dopiero drugie pozwala potwierdzić, że przyczyną raka płuca jest palenie.

Korelacja może, ale nie musi wskazywać nam na wartościową relację. Na stronie http://www.tylervigen.com/spurious-correlations, zostały zebrane różne korelacje, które ewidentnie nie mają cech przyczynowości. Przykładem może być np. liczba osób, która się utopiła w basenie vs liczba filmów, w których wystąpił Nicolas Cage. To doskonale pokazuje, że samo badanie korelacji to za mało. Zakładając jednak pewne ograniczenia, można uzyskać wartościowe wyniki.

Big Data a płatności

Pierwszym przykładem są płatności. Big Data jest wykorzystywane m.in. przez Asseco. Nasuwa się pytanie – po co? Dzięki dostępowi do:

1.     Ogromnych baz danych wszystkich transakcji (Volume),

2.     Dziejących się setki tysięcy razy każdego dnia (Velocity),

3.     Dzięki zebraniu danych z różnorodnych źródeł – m.in.: informacjach o podmiotach i relacjach między nimi, transakcjach, produktach, wnioskach kredytowych oraz czarnych / białych listach (Variety);

Otrzymujemy niesamowitą szansę wygenerowania pewnych wniosków, które nie byłyby dostępne bez Big Data. Tym samym firmy zajmujące się płatnościami online, takie jak Visa czy PayPal, mogą w czasie rzeczywistym blokować transakcje, które “system” uważa za niebezpieczne. Big Data w e-commerce jest w tym wypadku strażnikiem. Analizując zachowania i powiązania, może zatrzymać przestępstwa finansowe.

Big Data a logistyka

Innym przykładem, który pokazuje niesamowity potencjał Big Data, jest logistyka. Od 2003 roku UPS wprowadzało system ORION (On-Road Integration Optimization and Navigation), który wskazuje kierowcom najlepszą drogę do dostarczenia ich przesyłek ( a jest ich ok. 100 dziennie). Moglibyśmy pomyśleć, że przecież wystarczyłoby wyposażyć kierowców w GPS. Zadanie jest jednak znacznie bardziej skomplikowane. System bierze pod uwagę nie tylko najbliższą paczkę, ale wszystkie, które są zaplanowane w ramach trasy. Ponadto projektuje też trasę w ten sposób, żeby było jak najmniej skrętów w lewo (ze względu na konieczność przepuszczenia innych jest to znacznie mniej efektywne). Wyniki? W 2016 roku pozwoliło to zaoszczędzić ok. 38 milionów litrów paliwa, czyli ok. 300–400 milionów dolarów . Działania te okazały się zatem niezwykle skuteczne. (Pełny artykuł na ten temat do przeczytania tutaj).

Zarządzanie zasobami

Posiadając własny magazyn, na pewno spotkaliśmy się z sytuacją , że jakiś produkt nieprzewidzianie skończył się i musieliśmy go wyłączyć z oferty. Prawdopodobnie potrafimy również wskazać produkty zalegające na półkach od miesięcy, których sprzedaż nie spełnia naszych oczekiwań. W przypadku Amazona musimy je przemnożyć przez 1000, albo przez 398 milionów produktów (!) Wszyscy przyznamy, że ciężko jest zapanować nad takim magazynem ręcznie.

Amazon analizuje więc poprzez Big Data historyczne dane zakupowe, święta, festiwale, itd. Wylicza, ile danego produktu powinno być na stanie w każdym możliwym momencie. Pozwala to zapewnić wysoką dostępność produktów (czyli polepszyć Customer Experience). Dodatkowo znacząco ogranicza koszty związane z magazynowaniem produktów, nie mówiąc już o zmniejszeniu liczby przypadkowo uszkodzonych sztuk.

Analiza trendów

Decyzja, by wyprodukować kilkaset tysięcy nowych produktów zawsze jest ryzykowna. Produkt może się nie sprzedać, a my zostaniemy z ogromnym deficytem w budżecie. Z tego powodu właściciele biznesów zwrócili się w stronę Big Data. Dzięki analizowaniu internetu, social-media, profili użytkowników, hashtagów, popularnych słów kluczowych itd. są w stanie wykryć nadchodzące trendy. Dzięki temu znacząco zmniejszone jest ryzyko biznesowe. Co ciekawe, niektóre algorytmy są na tyle inteligentne, że potrafią np. rozpoznać, iż dana aktorka założyła na czerwonym dywanie dany model ubioru. To z kolei spowoduje wzrost zainteresowania tym typem produktu. Tutaj płynnie przechodzimy do kolejnego punktu, bo na bazie tych informacji, jesteśmy w stanie wyeksponować w naszym sklepie podobne produkty, tym samym zwiększając sprzedaż.

Personalizacja

Ponownie dzięki zbieraniu gigantycznych zasobów danych np. z naszej przeglądarki, profilu na Facebooku, zapisanych ciasteczek, kodów remarketingowych, wcześniej przeglądanych stron, etc. – właściciele sklepów internetowych są w stanie dostosować ofertę do swoich Klientów. Pokazać im inne bannery czy wskazać wybrane produkty.

Personalizacja idzie tutaj o krok dalej – np. firma Nordstrom zbiera dane z wielu źródeł, m.in. strony internetowej, social media, zamówień Klienta, kart lojalnościowych, etc. Na bazie tych danych definiuje, jaki jest ulubiony kanał komunikacji Klienta. Następnie cała komunikacja jest do niego kierowana tym właśnie kanałem. Jeśli Klient lubi rozmawiać na messengerze, to właśnie tam otrzyma najnowszą ofertę. Woli kontakt mailowy? Oferta pojawi się na mailu.

Ocena zadowolenia Klienta oraz opuszczone koszyki

Wykorzystanie tych samych zbiorów danych, połączonych czasami z dodatkowymi źródłami, takimi jak monitoring sklepu czy komentarze w internecie, pozwala też na ocenę satysfakcji Klienta (sentiment analysis) oraz ocenę prawdopodobieństwa zakupów przez danego Klienta.

Inteligentne systemy potrafią też znacząco pomóc w kwestii opuszczonych koszyków. Może to być m.in. poprzez dobór odpowiednich zniżek, dobór produktów rekomendowanych, ale też dobór kanału komunikacji. Przykładowo: Klient X był już bliski zakupu, więc wystarczy mu przypomnieć, a Klientowi Y zaproponować zniżkę, ponieważ nie był jeszcze na tyle zaangażowany. Jeżeli dany Klient nie ma stałego kontaktu z e-mailem, to system może wysłać mu wiadomość za pomocą smsa, albo poprzez chat.

Wyliczanie cen

Powoli docieramy do elementów , których nigdy nie byłby w stanie zrobić człowiek. Mechanizmy Big Data potrafią bowiem dostosować cenę/zniżkę w produkcie w czasie rzeczywistym. Może się ona zmieniać w zależności od:

1.     chwilowej popularności produktu,

2.     ceny podobnych produktów u konkurencji,

3.     narzutu,

4.     ogólnego poziomu zadowolenia użytkownika,

5.     jego historii zakupowej,

6.     jego podatności na zniżki,

7.     jego komentarzy na social-media,

8.     jego przywiązania do marki, etc.

Wyobraźmy sobie system, który „żonglując” cenami, potrafi zapewnić wzrost sprzedaży na poziomie kilkunastu-kilkudziesięciu procent. Prawda, że jest to niezwykle kuszące? Co więcej, inteligentne systemy potrafią nawet stwierdzić, że dany produkt sam z siebie się nie sprzeda, ale w opakowaniu zbiorczym już tak. Tworzenie takich zestawów i manipulowanie ceną może mieć znaczący wpływ na sprzedaż. Jak bardzo znaczący? W przypadku Walmartu – 10–15% wzrost sprzedaży, zapewniający ok. miliard dolarów dodatkowego zysku.

Rekomendacje produktowe

Najbardziej tradycyjnym zastosowaniem Big Data w e-commerce jest generowanie rekomendacji produktowych. Biorąc pod uwagę historię zakupów użytkownika, system jest w stanie zaproponować mu produkty, które:

Jednym z systemów, które w Polsce zajmują się takimi rzeczami na podstawie sztucznej inteligencji i Big Data jest Quarticon.

Inne zastosowania Big Data w e – commerce

W aktualnej sytuacji technologia Big Data stała się na tyle budżetowa (oczywiście dalej mówimy o dosyć dużych nakładach finansowych), że z reguły tylko wybrane firmy mogą sobie pozwolić na jej zastosowanie. Obecnie jest to jednak wyścig kreatywny, na zasadzie – “może zastosowalibyśmy Big Data do wyliczania X, nie robi tego jeszcze nikt inny, więc pozwoli nam to osiągnąć przewagę konkurencyjną”.

Przedstawiamy więc kilka dodatkowych zastosowań Big Data w e-commerce:

1.     Przewidywanie zasobów serwera – na bazie danych historycznych, wydarzeń, świąt i trendów systemy są w stanie wyliczyć zapotrzebowanie na infrastrukturę serwerową i ją odpowiednio skalować w czasie prawie rzeczywistym.

2.     Przewidywanie zwrotów – istnieją systemy (np. http://easysize.me/), które w momencie dodania produktu do koszyka są w stanie oszacować, jakie jest ryzyko jego zwrotu. Np. na bazie zamówień historycznych, są w stanie określić, że dany produkt często był wymieniany ze względu na rozmiar. W tym momencie, w czasie rzeczywistym informuje o tym zespół obsługi Klienta, który może zareagować, np. kontaktując się z daną osobą i rekomendując jej zmianę rozmiaru. Co więcej, system wykrywa też osoby, które mają wysokie prawdopodobieństwo zakupienia produktu i oddania go po 2 tygodniach. Wg. firmy system pozwala obniżyć liczbę zwrotów o 15–25% (warto wspomnieć, że jeszcze 3 lata temu firma podawała inne wartości: 35–40%).

3.     Systemy Big Data pozwalają też na prowadzenie działań marketing automation. Wyobraźmy sobie system, który badając zachowania wszystkich Klientów, określa, że dla produktów kupowanych cyklicznie, następuje to średnio po miesiącu i na dwa dni przed tym terminem. Następnie automatycznie wysyła informację do Klienta – tym samym upewniając się, że zakup zostanie zrobiony w danej firmie , a nie u konkurencji.

Dziękujemy za przeczytanie artykułu – prosimy o podzielenie się swoimi przemyśleniami lub przytoczenie innych przykładów wykorzystania Big Data w e-commerce, które nie zostały wymienione. W przypadku sklepów z dużym ruchem i dużą liczbą zamówień warto zastanowić się nad wykorzystaniem Big Data. Pamiętajmy, że pierwszym najlepszym momentem na to był początek dekady, drugi najlepszy moment jest teraz.

[x]

Ta strona używa cookies

Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych zawartych w plikach cookies (zarówno sesyjnych jak i trwałych) przez Orba sp. z o.o. z siedzibą w Warszawie, w celu dostosowania treści strony internetowej do moich preferencji, optymalizacji korzystania ze stron internetowych, tworzenia anonimowych statystyk, które umożliwiają zrozumienie sposobu korzystania użytkownika ze stron internetowych.

Akceptuję