Specyfika systemów e-commerce

Rozbudowane systemy e-commerce bywają w obecnych czasach bardzo skomplikowane. To, co widać „na zewnątrz”, czyli katalog, koszyk, proces check-out, to zwykle tylko wierzchołek góry lodowej. Do tego dochodzi panel administracyjny, integracja z zewnętrznymi systemami informatycznymi przedsiębiorstwa (np. Order Management System, Warehouse Management System, Product Information Management, czy CRM) i usługami zewnętrznymi (systemy dostawców, bramka płatności, porównywarki cen itp.). Zaawansowane technologicznie i merytorycznie oprogramowanie, w tym także olbrzymia sieć zależności i przepływów danych pomiędzy różnymi pod-systemami, wymaga bardzo dużej uwagi podczas weryfikacji prawidłowości pracy takiego organizmu.

Wyzwania podczas testowania e-commerce

Krytyczność biznesowa

Po pierwsze, systemy e-commerce zarabiają pieniądze, czasem bardzo duże. Godzina niedziałania takiego systemu może oznaczać utracony przychód liczony w dziesiątkach, a nawet setkach tysięcy złotych. Nie można sobie pozwolić, aby po wprowadzeniu choćby najmniejszych zmian, nie wykonać najbardziej podstawowych testów – m.in. czy katalog produktów działa, czy produkty są znajdowane w wyszukiwarce, czy ceny i informacje o dostępności są prawidłowe, czy można się zalogować, czy można złożyć zamówienie itp.

Różnice funkcjonalne

Duża ilość skomplikowanych funkcjonalności dostępnych w aplikacji e-commerce, wymaga zaprojektowania niezliczonej liczby przypadków i scenariuszy testowych. Zwykle nie wystarczy wykorzystanie wcześniej tworzonych i rozwijanych Q-Patterns, ponieważ choć skupiają one dobre praktyki testowe, nie mogą odzwierciedlić specyfiki każdego projektu, w którym zawsze specyfika danego biznesu znajduje swoje odzwierciedlenie (np. specyfika asortymentu, różny sposób i zakres integracji z systemami wewnętrznymi). Q-Patterns mogą być zatem tylko podstawą do szybkiego przygotowania scenariuszy do każdego indywidualnego projektu. W konsekwencji jednak dla każdego projektu de-facto należy utrzymywać oddzielną dokumentację scenariuszy testowych.

Środowisko testowe i integralność danych testowych

Aby wykonać dany przypadek testowy, wymagane jest nie tylko utrzymywanie środowiska testowego w określonej konfiguracji, maksymalnie zbliżonej do instalacji produkcyjnej, ale także odpowiednia zawartość bazy danych systemu tak, aby zachować niezbędne relacje między obiektami merytorycznymi, potrzebne do wykonania danego testu. Sytuacja, w której tester poświęca niejednokrotnie kilkanaście minut zakładając np. dokumenty pośrednie, zanim uzyska wynik pozwalający na wykonanie właściwego przypadku testowego, jest bardzo niepożądana.

Z pomocą przychodzi automatyzacja testów

Testy automatyczne to mechanizmy (a w zasadzie drobne oprogramowanie), wytworzone przez naszych inżynierów testów, które symulują ludzkie działania w systemie e-commerce, np. dodanie produktu do koszyka, a następnie zmiana liczby zamawianych produktów. Automatyczny test symuluje zatem odpowiednie działania użytkownika (klienta lub operatora), wcześniej zaprogramowane, w ściśle określonej kolejności, a jeżeli jest taka potrzeba – robi to cyklicznie (np. gdy trzeba sprawdzić wydajność danego mechanizmu).

Do tworzenia i uruchamiania testów automatycznych wykorzystujemy narzędzia takie jak Selenium. Przedstawiam zatem krótki filmik instruktażowy, który prezentuje sposób pracy z narzędziem na przykładzie wdrożonego przez nas sklepu B2C.

Podobało się? Mam nadzieję, że tak

Po co zatem testerzy?

Skoro potrafimy tworzyć automatyczne testy funkcjonalne, to można by spytać, po co jeszcze dodatkowo potrzebni są testerzy? Otóż, narzędzia, jakimi się posługujemy, to nie jest panaceum na wszystkie problemy w procesie testowania.

Otóż, nie zawsze da się albo opłaca się pisać test automatyczny. Nic nie zastąpi intuicji doświadczonego testera przy testowaniu bardziej skomplikowanych scenariuszy. Automatyzację testów warto stosować przede wszystkim do wykonywania przypadków testowych często powtarzanych, czyli tych krytycznych z punktu widzenia poprawności działania systemu, np. tworzenie nowych kont użytkowników, logowanie użytkowników do systemu, dodawanie towarów do koszyka, czy składanie zamówienia itp.

My wykorzystujemy narzędzia testów automatycznych głównie w procesie ciągłej integracji wdrożonych już systemów. Dzięki nim, po każdej zmianie wprowadzonej w systemie e-commerce uruchamiane są automatyczne testy, które weryfikują poprawne działanie systemu. Jeżeli zatem zapala się zielone światło – można publikować nową wersję na serwerach produkcyjnych.

Bez wątpienia, ogromną zaletą testów automatycznych jest to, iż dla raz napisanego testu można go łatwo powielać w różnych wersjach, np. z różnymi danymi wejściowymi, czy innym przebiegiem. Zaletą jest także to, że operacje testowania można wykonać poza normalnymi godzinami pracy, bez angażowania członków zespołu testowego.

A jakie są Wasze doświadczenia z testami automatycznymi?

Rafał Rękosiewicz

Skąd się wzięło pojęcie sztucznej inteligencji?

Pojęcie „sztuczna inteligencja” zostało wymyślone przez Johna McCarthy’iego, który sformułował je na pierwszej konferencji na temat sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence) jaka odbyła się w 1956 r. w Dartmouth College, w stanie New Hampshire, w północno-wschodniej części Stanów Zjednoczonych.
Zdefiniował je w następujący sposób: „Konstruowanie maszyn, o których działaniu dałoby się powiedzieć, że są podobne do ludzkich przejawów inteligencji”.

Do czego można ją obecnie zastosować  w e-commerce?

W e-commerce wykorzystuje się przede wszystkim botykę, czyli jeden z obszarów dziedziny naukowej jaką jest sztuczna inteligencja. Botyka zajmuje się modelowaniem i symulowaniem ludzkich zachowań. W oparciu o botykę tworzy się tzw. boty (nazwa bot pochodzi od słowa robot), czyli programy wykonujące pewne czynności w zastępstwie człowieka np.  interfejsy, oparte na zasadach komunikacji człowiek-człowiek, pozwalające na efektywniejszą interakcję człowieka z maszyną. Interfejsy te są nierzadko cyfrowymi postaciami (najczęściej są to „gadające głowy”), które mają często możliwość synchronizacji ruchu ust wyświetlanej postaci z dźwiękami z syntezatora mowy, wyrażania emocji, gestów i symulowania mimiki twarzy.

Rys. 1 Przykład chatterbota z synchronizacją ruchu ust wyświetlanej postaci z dźwiękami z syntezatora mowy i symulowania mimiki twarzy (więcej: http://www.existor.com/)

W handlu elektronicznym wykorzystywane są przede wszystkim następujące rodzaje botów (agentów):

1. agenci rekomendujący – podsuwający potencjalnym klientom propozycje dóbr, zanim poczują potrzebę ich nabycia,
2. chatterboty – programy z „ludzką twarzą”, z którymi możemy porozmawiać wykorzystując język naturalny,
3. shopboty  – pomagają w robieniu zakupów przez Internet, przeszukują witryny, tworzą raporty z kształtowania się cen,
4. priceboty – agenci dynamicznie wyceniający produkty w miarę zmiany sytuacji na rynku tak, aby zmaksymalizować korzyści sprzedających (agent skanuje np. ceny danego produktu u największych konkurentów, aby przebić ich oferty i zaproponować najlepszą cenę),
5. agenci wyszukujący – prowadzą automatyczną obsługę baz danych- przeszukiwanie, indeksowanie i gromadzenie.

Właśnie chatterboty są najczęściej spotykaną sztuczną inteligencją, skupioną na konwersacji z użytkownikiem aplikacji desktopowych, czy webowych. Chatterboty mogą w sklepach internetowych pełnić rolę wirtualnego asystenta, który:

1. wyszukuje interesujące nas produkty, na podstawie przeprowadzonej z nami rozmowy;
2. pomaga złożyć zamówienie;
3. odpowie na pytania dotyczące firmy;
4. zbierze informacje, które przy kolejnych odwiedzinach wykorzysta do zarekomendowania nam nowych produktów;
5. pomoże w budowaniu listy e-mailingowej , prosząc swoich rozmówców o pozostawienie adresów e-mail;
6. wpłynie na budowanie pozytywnego wizerunku firmy (wirtualny sprzedawca zawsze ma bowiem dobry humor, jest uprzejmy, pomocny i szuka wszelkich sposobów do spełnienia naszych zachcianek).

Od strony technicznej są to programy komputerowe, których algorytm ma za zadanie symulowania prowadzenia rozmowy.  Im bardziej ta konwersacja jest zbliżona, do naturalnej, tym taki bot możemy uznać za bardziej inteligentny. Główną przeszkodą jaką musi pokonać chatterbot, to rozpoznanie struktur językowych, tak aby siedzący po drugiej stronie użytkownik aplikacji  miał wrażenie, że rozmawia z człowiekiem, a nie z maszyną. Właśnie ten element został wykorzystany w tzw. teście Turinga, który definiuje „maszynę myślącą” (zaproponowany w 1950 roku przez Alana Turinga).  Zgodnie z jego założeniami, maszyna jedynie wtedy może pomyślnie go przejść, jeżeli opanuje umiejętność myślenia w sposób podobny do ludzkiego. Oznacza to, że prowadzący z nią rozmowę człowiek nie będzie mógł wiarygodnie stwierdzić, że nie rozmawia z drugim człowiekiem.

Jak trudny do przejścia jest ten test może świadczyć fakt, że dopiero we wrześniu 2011 r. podczas dorocznego festiwalu Techniche w indyjskim Guwahati udało się go zaliczyć, przez program komputerowy o nazwie Cleverbot (więcej: http://www.cleverbot.com/).

Co ciekawe program został stworzony już dawno temu, bo w 1988 roku przez zajmującego się zagadnieniami sztucznej inteligencji Rollo Carpentera. Od chwili powstania do zdania testu cały czas się uczył prowadząc niekończące się rozmowy. Podobno przeprowadził już ponad 65 miliardów konwersacji. I jak tu nie wierzyć w przysłowie „Ucz się ucz, bo nauka to do potęgi klucz!”.

W Polsce działa od 2007 r. firma Stanusch Technologies SA, której głównym produktem jest Wirtualny Doradca. Jest to chatterbot, który wg danych opublikowanych na stronie producenta ma już  dwadzieścia sześć zakończonych wdrożeń i drugą połowę tego w trakcie realizacji. Firma jest notowana od 7 grudnia 2010 r. na NewConnect. Specjalizuje się w projektach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP), semantycznego wyszukiwania informacji (WEB 3.0) oraz rozpoznawania mowy.

Wirtualnego Doradcę firmy Stanusch Technologies można spotkać m.in. na stronach AutoCentrum.pl. Muszę powiedzieć, że chatterbot zrobił na mnie bardzo dobre wrażenie i to nie tylko estetyczne. Program potrafi logicznie odpowiadać nie tylko na ściśle określone pytania związane z tematyką portalu, na którym został zaimplementowany, ale również na tematy dowolne np. można poprosić program o wykonanie kilku obliczeń matematycznych.

Poniżej zrzut z ekranu, z odpowiedzią na następujące pytanie: „Jak mogę kupić samochód za Waszym pośrednictwem?”

Rys. 2 Milena (Wirtualny Doradca firmy Stanusch Technologies na stronach Autocentrum.pl ) odpowiada na moje pytanie: "W jaki sposób mogę kupić samochód za Waszym pośrednictwem?"

Rys. 3 Kolejne zadanie dla Mileny: "Szukam samochodu, który mało pali"

Rys. 4 Wirtualny Doradca firmy Stanusch Technologies na stronach Empik.com

Rys. 5 Wirtualny Doradca firmy Stanusch Technologies na stronach Drukuj24.pl

Jak może wyglądać przyszłość e-commerce

W przyszłości wirtualni asystenci nie tylko będą nas informować o nowościach, promocjach, które potencjalnie będą nas interesować, ale też będziemy mogli porozmawiać  z nimi na ich temat. Nasz asystent pomoże nam zdecydować się na jeden z zaproponowanych produktów, wyszuka w Internecie najatrakcyjniejszą ofertę, zarówno pod względem cenowym, terminów dostaw, warunków gwarancji, jak i innych cech, w sklepie, który cieszy się dobrą opinią klientów lub na aukcji internetowej, wynegocjuje w naszym imieniu możliwie najniższą cenę i złoży zamówienie.

Czy powyższy przykład stanie się kiedyś rzeczywistością?  Nie wiadomo, czy kiedykolwiek nastąpi całkowite zastąpienie człowieka w handlu elektronicznym, ale już dzisiaj programy agenckie potrafią nas już wyręczać w zakresie kontaktu z klientem,  rekomendowaniu produktów, wyszukiwaniu towarów i dostawców, negocjowaniu cen, warunków dostawy, gwarancji, aż po reprezentowanie człowieka na aukcjach i rynkach elektronicznych. Są to jednak osobne i wyspecjalizowane aplikacje. Czekamy zatem na wszechstronnych „superagentów”, którzy  zdynamizują rozwój branży e-commerce.

Krzysztof Król

Rodzaje serwisów zakupów grupowych

Szacuje się, że w Polsce funkcjonuje już  ok. 84 serwisów zakupów grupowych (aktualnie działających lub w trakcie tworzenia, wg GoDealla.pl). Dane te mogą być już nieaktualne, bo praktycznie co tydzień dowiadujemy się o kolejnych tego typu przedsięwzięciach. Można je podzielić wg:

1. Grupy docelowej, do której skierowana jest oferta. Wyróżnimy tutaj serwisy z ofertą dla:

• biznesu (B2B) np. http://b2bdeal.pl,
• klientów  indywidualnych (B2C) np. http://www.groupon.pl.

Większość stanowi oczywiście ostatnia grupa.

2. Rodzaju oferowanego produktu. Wyróżnimy tutaj serwisy  z zakupami grupowymi:

• usług np. http://www.groupon.pl,

• towarów np. http://inntegro.pl.

3. Serwisy agregujące oferty z wielu portali zakupów grupowych np. http://www.godealla.pl.

4.  Inne np. http://www.mergeto.pl/ (grupowe aukcje internetowe).

Dlaczego korzystają z tego sprzedawcy?

Motywacja sprzedawców jest podobna. Przede wszystkim liczą na to, że zakupy grupowe będą dla nich dobrą formą promocji. Nikt raczej nie liczy na zysk bezpośrednio ze sprzedaży wystawionej oferty, bo po obniżeniu ceny o kilkadziesiąt procent, marża na usłudze jest niska lub żadna. Sprzedawcy liczą za to, że taki klient jeszcze do nich wróci lub przy najmniej oprócz usługi za połowę ceny, np. pokoju w hotelu, zamówi również pełnopłatne zabiegi pielęgnacyjne.

Dziwi mnie trochę mała skala działań podejmowanych przez sprzedawców w celu zatrzymania klientów, którzy do nich trafili z portali zakupów grupowych. Z badań przeprowadzonych przez agregator zakupów grupowych GoDealla.pl wynika, że ponad połowa przedsiębiorców nie podjęła żadnych działań lojalnościowych, aby klient ponownie skorzystał z ich oferty za 100% ceny.  Jednocześnie z tych samych badań wynika, że 6 na 10 przedsiębiorców uważa, że taka forma promocji jest bardziej efektywna niż dotychczas stosowane metody jak, np. prasa, radio, ulotki.  Być może wynika to z faktu, że zakupy grupowe w Polsce są jeszcze dosyć młodym rynkiem, a przedsiębiorcy na razie podejmują współpracę „na próbę”.

Jeżeli przedsiębiorcy decydują się już na budowanie lojalności klientów, to stosują przede wszystkim kolejne rabaty i zniżki.

Rys. 1 Działania lojalnościowe podejmowane przez sprzedawców

Czy zakupy grupowe to dobra forma promocji?

I tutaj powołam się na inne badania GoDealla.pl, z których wynika że:

• 3 na 4 konsumentów deklaruje chęć skorzystania z usługi za 100% ceny, o ile są zadowoleni z wykorzystanego wcześniej kuponu.
• 63 procent przynajmniej raz rzeczywiście wróciło bez kuponu.
• 95 procent badanych stwierdza, że choć raz poleciło swoim znajomym usługę lub produkt, który kupili w serwisie zakupów grupowych.

Jeżeli przedstawione wyżej deklaracje uczestników badania są prawdziwe, to jest to bardzo efektywna forma promocji. Patrząc na bardziej tradycyjne formy promocji, taką skuteczność osiąga się bardzo rzadko. To samo twierdzą przedsiębiorcy w badaniach GoDealla.pl. Gdy pytano ich o to, czy jest to bardziej efektywna forma promocji niż te wykorzystywane wcześniej (np. prasa, radio, ulotki), aż 63 procent z nich uznało ją za bardziej efektywną, 20 procent – nie, 17 procentom trudno było to ocenić.

Dlaczego korzystają z tego klienci?

Najważniejszym motywatorem są oczywiście kilkudziesięcioprocentowe obniżki cen, które przyciągają klientów jak magnes. Ale cena nie jest jedynym narzędziem jakie są wykorzystywane w serwisach zakupów grupowych. Stosuje się tutaj również reguły, które  Robert B. Cialdini opisał  już dawno temu w książce „Wywieranie wpływu na ludzi”. Są to:

1. Społeczny dowód słuszności – kiedy widzimy, że dany produkt jest popularny i inni go kupują, to jest to dla nas dodatkowy bodziec do zakupu. Wynika to z tego, że wybór uznajemy za słuszny, jeżeli znaczna liczba osób postępuje podobnie.
2. Niedobór czegoś – szybko upływający czas do zakończenia oferty, a czasami również ograniczenia w ilości sprzedawanych voucherów skłaniają nas do szybkiego działania, ponieważ produktu lub usługi „zaraz może zabraknąć”.
3. Lubienie kogoś – powszechne w sklepach internetowych i portalach (w tym zakupów grupowych) stało się używanie narzędzi social media. Polecenie oferty przez znajomego, którego lubimy powoduje, że nasza ocena polecanego produktu lub usługi staje się bardziej przychylna. Jesteśmy wtedy bardziej skłonni z niej skorzystać.

Personalizacja ofert – pięta achillesowa, czy przemyślana strategia?

Przeglądając serwisy zakupów grupowych nie można oprzeć się wrażeniu, że są one klonami Groupona.  Widać to szczególnie w sposobie przeglądania ofert – jest niemal identycznie „ułomne”.  O ile wyszukiwarka jest standardem w sklepie internetowym, o tyle w serwisach zakupów grupowych zupełnie zapomniano o tym narzędziu. Nie sposób również posortować oferty np. wg ceny, nazwy, czasu pozostałego do końca jej ważności itp. Poza filtrowaniem wg miast i jednej dodatkowej kategorii , nie ma praktycznie jak zawęzić naszego obszaru poszukiwań.

Poniżej prezentuję porównanie kilku portali pod tym względem, posortowanych wg największej liczby ofert na dzień 16.09.2011 w serwisie agregującym Godealla.pl:

Pozostaje tylko pytanie, czy utrudnianie internautom życia i zmuszanie ich do przeglądania wszystkich posiadanych ofert, zanim „dokopią się” do czegoś co ich naprawdę interesuje ma sens? Moim zdaniem na dłuższą metę nie, bo w 90% otrzymujemy oferty, które nas zupełnie  nie interesują. Trudno w taki sposób zdobyć lojalnych użytkowników portalu. Teraz, kiedy zakupy grupowe są dla wielu osób czymś atrakcyjnym, są one w stanie poświęcić swój wolny czas, bo być może trafią na coś ciekawego. W takim modelu oferta wywołuje potrzebę, a nie odwrotnie. I na to pewnie liczą obecni właściciele tego typu portali.

Mi osobiście przeglądanie grouponoklonów znudziło się bardzo szybko. Co nie oznacza, że nie korzystam z zakupów grupowych. Robię to, ale do znalezienia czegoś interesującego używam agregatów ofert. Moim ulubionym jest na razie Godealla.pl. Ma wszystko to czego nie posiadają wymienione wyżej serwisy: wyszukiwarkę, filtrowanie (oprócz miast mamy filtrownie wg: kategorii, źródła ofert, zawiera/nie zawiera słowa), sortowanie (najniższa cena, najwyższy rabat, ostatnio dodane, zaraz się kończą, najwyżej oceniane), spersonalizowany newsletter. Po zapisaniu się otrzymujemy powiadomienie (rys. 2 ), z linkiem do ustawień (rys. 3).

Rys. 2 Godealla.pl - powiadomienie otrzymywane po zapisaniu się na newsletter

Rys. 3 Godealla.pl - powiadomienie otrzymywane po zapisaniu się na newsletter

Podsumowanie

Czy idea zakupów grupowych kiedyś się wyczerpie? Moim zdaniem nie, bo czegoś takiego brakowało na rynku. Na pewno jednak minie moda na zakupy grupowe. Kiedyś one spowszednieją, a wtedy tak jak dzisiaj szybko otwierają się kolejne serwisy zakupów grupowych, tak szybko będą one zamykane. I jak to w biznesie… zostaną tylko najsilniejsi.

Krzysztof Król

Klient

Sonoco to firma o zasięgu globalnym z ponad stuletnią tradycją, świadcząca usługi w sektorze opakowań. Siedziba polskiego oddziału Sonoco mieści się w Łodzi.
Głównym obszarem działalności Sonoco w Polsce jest produkcja opakowań. Świadczy również usługi w dziedzinie pakowania zarówno dla przemysłu, jak i odbiorców detalicznych. Do klientów Sonoco należą duże firmy z branży FMCG. W działalności Sonoco wykorzystuje materiały i półprodukty dostarczane przez swoich dostawców.

Potrzeba

Stworzenie Portalu Dostawców wynikało z trzech głównych potrzeb biznesowych, tj.:

• przyspieszenia i usprawnienia obsługi dostaw półproduktów  i materiałów od dostawców;
• utrzymywania optymalnych stanów magazynowych na półprodukty i materiały zarówno po stronie dostawców jak i Sonoco;
• poprawy komunikacji z dostawcami.

Jednym z najbardziej istotnych procesów biznesowych realizowanych przez Sonoco jest przekazywanie dostawcom informacji o zapotrzebowaniu na określone materiały i półprodukty oraz interpretowanie zwrotnych deklaracji gotowości dostarczenia określonej liczby danego komponentu w określonym terminie. Otrzymywane z systemu ERP harmonogramy dostaw, zlecenia zakupu oraz sygnały Kanban (produkcja just-in-time) były dotychczas przetwarzane ręcznie przez użytkowników za pomocą arkusza kalkulacyjnego i rozsyłane do dostawców przy użyciu poczty elektronicznej. Problematyczna była również dalsza obsługa procesu dostawy czyli paletyzacja, awizacja dostaw oraz rezerwacja dostępności magazynu, w której również dominowała komunikacja telefoniczna oraz e-mailowa.

″Niezbędnym warunkiem stworzenia dobrego systemu SP (z ang. portalu dostawców – dop. red.) była szeroka współpraca i koordynacja działań zarówno zespołu Sonoco i konsultantów Contium. Zarówno my jak i dostawcy jesteśmy bardzo zadowoleni z systemu. Może on uchodzić za wzorcowy system dla firm z tej branży″

Lassaad Tounsi
IT Manager, Sonoco

Rozwiązanie

Lekarstwem na wymienione wyżej problemy miało być stworzenie dwujęzycznego Portalu Dostawców. Zadanie to zostało postawione przed firmą Contium SA, która wykonała je na bazie autorskiej platformy portalowej Unity 3 napisanej w języku Java. Integracja portalu dostawców z systemem ERP MFG/PRO została zrealizowana we współpracy z zewnętrzną firmą.

Na proces tworzenia portalu składały się trzy etapy i każdy z nich kończył się produkcyjnym wdrożeniem kolejnych modułów. Jednym z bardziej kluczowych elementów każdego z etapów była faza analizy, która miała na celu jak najlepsze rozpoznanie potrzeb przyszłych użytkowników systemu tak, by – posługując się terminologią krawiecką – uszyty na miarę garnitur leżał jak najlepiej.
W tym celu zorganizowane zostały spotkania analityczne oraz warsztaty przeprowadzane z docelowymi użytkownikami systemu. Przed etapem prac programistycznych przygotowane zostały makiety ekranów oraz klikalny prototyp systemu, symulujący działanie prawdziwego portalu.

Moduły i funkcje portalu dostawców

Na poniższym diagramie przedstawiony został schemat budowy portalu dostawców oraz interakcji pomiędzy portalem a otoczeniem zewnętrznym.

Rysunek 1. Schemat budowy Portalu Dostawców

Harmonogram
Na podstawie danych importowanych cyklicznie z systemu ERP, dla każdego dostawcy generowany jest w portalu globalny harmonogram. Zawiera on te same informacje, co w systemie ERP, ale zorganizowane w uporządkowany sposób, tzn. w formie kalendarza z możliwością nawigacji oraz filtrowania. Kolumny kalendarza odpowiadają poszczególnym dniom natomiast wiersze określonym komponentom. Prosta i przejrzysta konstrukcja kalendarza jest jego główną zaletą, gdyż w sposób jednoznaczny prezentuje informacje, którego dnia dany komponent powinien zostać dostarczony oraz w jakiej liczbie.
Dodatkowo na harmonogramie sygnalizowane są w sposób graficzny, rozmaite zdarzenia związane m.in. ze zbyt niskimi stanami magazynowymi, brakiem potwierdzenia wymaganej ilości.

Każdy dostawca w portalu pracuje na swoim kalendarzu i z jego poziomu ma możliwość potwierdzania ilości komponentu na jaką zostało zgłoszone zapotrzebowanie. W przypadku gdy dostawca nie jest w stanie dostarczyć oczekiwanej ilości, istnieje możliwość podania przyczyny takiego stanu rzeczy, wpisania komentarza, a także wskazania alternatywnej daty dostawy.
Informacje o potwierdzanych ilościach są przesyłane następnie z portalu do systemu ERP, który wykorzystuje te dane do planowania produkcji na kolejne okresy.

Awizacja
Kolejny istotny proces wspierany przez portal, to awizacja dostaw czyli deklaracja fizycznej wysyłki określonych komponentów do magazynu. W tym celu tworzony jest dokument tzw. awizo, które zawiera w sobie szczegółowe informacje o planowanej wysyłce komponentów z uwzględnieniem podziału na palety. Proces paletyzacji i wysyłki podlega wielu ograniczeniom i jest bardzo czasochłonny. Związane jest to z faktem, iż awizacja jest ściśle związana z poprzedzającym ją procesem potwierdzania gotowości dostawy materiałów i półproduktów. Warto podkreślić w tym miejscu, iż potwierdzenia dokonywane są nie tylko z poziomu harmonogramów, ale również odrębnych zleceń zakupu oraz tzw. sygnałów Kanban, czyli zapotrzebowania na dany indeks, obowiązującego w danym dniu.
Wsparcie systemu w tym zakresie polega na automatyzacji opisanych wyżej czynności przy jednoczesnej walidacji wprowadzanych przez dostawców danych.
Przydatną funkcją portalu jest drukowanie etykiet logistycznych wraz z kodem kreskowym, którymi oznaczane są palety.

Zarządzanie slotami magazynowymi
Moduł zarządzania slotami pozwala na obsługę procesu rozładunku towarów w magazynie, czyli etapu następującego po awizacji dostaw. W celu fizycznego dostarczenia towarów dostawca powinien w pierwszej kolejności zarezerwować slot na magazynie. Poprzez slot rozumiane jest określone miejsce na magazynie i czas zarezerwowany na rozładunek towaru. Następnie pracownicy magazynu powinni przyjąć dostawę, dokonać weryfikacji jej zawartości oraz dokonać rozładunku.
Opisany powyżej w zarysie proces obsługi magazynowej dostawy jest dużo bardziej skomplikowany. Składa się na niego kilka etapów. Na każdym z nich dostawa otrzymuje inny status, a od uczestników procesu wymagana jest realizacja różnych czynności.

Aby wyeliminować konieczność e-mailowej i telefonicznej rezerwacji slotów, w portalu dostawców został stworzony moduł zarządzania slotami, w którym głównym narzędziem jest kalendarz rozładunków. Jest to wykaz wolnych oraz zajętych slotów w ujęciu czasowym, w którym gromadzone są informacje o aktualnym przebiegu wszystkich rozładunków. Z jego poziomu możliwe jest rezerwowanie wolnych slotów, tworzenie rezerwacji na wewnętrzne potrzeby Sonoco oraz zarządzanie dostawami, które nie zostały jeszcze zakończone. Poszczególne sloty w zależności od statusu czy też typu pojazdu wykorzystanego do dostawy oznaczane są prostokątami o różnej wielkości i kolorze. Podobnie jak w przypadku harmonogramów, poniżej bardzo przejrzystej warstwy prezentacyjnej ukryta jest skomplikowana logika sprawdzania poprawności dokonywanych rezerwacji.

Wsparcie portalu dostawców dla użytkowników w codziennej pracy znacznie wykracza poza opisane wyżej funkcjonalności. Warte uwagi są m.in. takie funkcje jak:

• przeglądanie stanów magazynowych materiałów oraz półproduktów,
• zarządzanie jakością partii produkcyjnych z wykorzystaniem mechanizmu przepływu pracy (tzw. workflow) pomiędzy dostawcami i pracownikami Sonoco,
• ewidencjonowanie i zarządzanie fakturami oraz gromadzenie informacji o płatnościach (moduł finansowy),
• generowanie raportów na żądanie,
• redagowanie oraz publikacja na łamach portalu aktualności i komunikatów adresowanych do dostawców (moduł CMS),
• automatyczne rozsyłanie przez system komunikatów drogą mailową o istotnych zdarzeniach, mających miejsce w systemie np. publikacja nowego harmonogramu, utworzenie awiza, potwierdzenie ilości przez dostawcę itp.

Większość z wyżej wymienionych modułów funkcjonuje w oparciu o integrację z zewnętrznym systemem ERP.

Rezultaty

Jednym z lepszych i bardziej obiektywnych sposobów sprawdzenia poziomu zadowolenia użytkowników z systemu oraz jego wpływu na ich codzienną pracę jest zapytanie o to ich samych. Mając to na uwadze przeprowadziliśmy ankietę wśród dostawców oraz kluczowych użytkowników systemu po stronie Sonoco, w celu weryfikacji ich opinii o portalu po półtorej roku jego działania.

″Portal w znacznym stopniu ułatwił i przyśpieszył zarówno codzienną pracę jak i tygodniowe przygotowywanie planów produkcyjnych. W dużym stopniu ułatwił komunikację z  dostawcami.″

Joanna Wysokińska
Planista Materiałowy, Sonoco

Wyniki potwierdzają słuszność decyzji o wdrożeniu tego narzędzia. Pracownicy Sonoco zadowoleni są szczególnie z oszczędności czasu oraz minimalizacji błędów jaką udało się osiągnąć dzięki nowej platformie, natomiast dostawcy jako główną zaletę systemu wskazują szybszy dostęp do informacji. W ich przypadku oszczędność czasu pracy oraz redukcja błędów były porównywalne ze stanem sprzed wdrożenia portalu, ale jest to zrozumiałe biorąc pod uwagę mniejszą ilość danych, z jakimi dostawca ma styczność w porównaniu do pracowników Sonoco.

Rysunek 2. Wyniki ankiety – część 1

Zarówno pracownicy Sonoco jak i użytkownicy po stronie dostawców bardzo pozytywnie ocenili również walory systemu pod kątem sposobu pracy z nim oraz jego użyteczności.

Rysunek 3. Wyniki ankiety – część 2

Adam Pietrzak

Zacznę od tego, że w Polsce jest bieda. Nie w sensie dosłownym oczywiście Po prostu nie ma obiektywnego systemu pomiaru parametrów charakteryzujących biznesy e-commerce. Czegoś takiego, czym Gemius Megapanel jest dla portali, zawierającego dane takie jak średnia konwersja, średnia wartość zamówienia, współczynnik porzuceń koszyka itp. Trudno się w sumie dziwić – o ile portalom zależy na trąbieniu wszędzie gdzie się da ilu mają UU/RU, to największe biznesy e-commerce skrzętnie skrywają przed rynkiem wspomniane wcześniej parametry, bo one pozwalają oszacować obroty i efektywność prowadzonych działań marketingowych, a także wypunktować słabości.

Na szczęście możemy posiłkować się benchmarkami z rynków zagranicznych. Na poniżej znajdziecie ich zestawienie. Ale zanim zaczniecie czytać, kilka słów komentarza.

Ich wadą jest to, że pochodzą z obszarów geograficznych, gdzie społeczeństwa są zamożniejsze, a e-commerce jest w zupełnie innej fazie rozwoju. A to się przekłada np. na mniejszą wrażliwość cenową, a także mniejszą liczbę konkurentów w każdej z branży (konkurencja zrobiła już swoje, rynek wyeliminował „dziesięciotysięczniki”).

Natomiast zaletą ujętych w zestawieniu benchmarków zagranicznych, poza ostatnim, jest fakt, że opierają się o dane statystyczne pochodzące z narzędzi typu web analytics. Dzięki temu możemy mieć pewność, że standard i narzędzie pomiaru u poszczególnych uczestników badania są identyczne.

Miłej lektury!

Piotr Wrzalik

Marki należące do Marketing Investment Group

• sklep.sizeer.com
• timberland.pl
• 50style.pl

Żeby pobrać prezentację, należy przejść na Slideshare.net i kliknąć ‘Download’.

Chcesz dowiedzieć się więcej o sukcesie MIG, Grupy która od 20 lat zarządza siecią ponad 130 sklepów z markowym obuwiem i odzieżą sport-style, i z powodzeniem wdrożyła strategię sprzedaży wielokanałowej? Zadaj pytanie już teraz!

Odpowiedzi podczas prelekcji, a później – w ramach podsumowania – na blogu.

Plan prezentacji:

• Trochę historii:
  • otoczenie biznesowe
  • cele strategiczne przedsięwzięcia
  • założenia taktyczne i ich realizacja
• Od roku 2008 do dziś – jak rozwijał się biznes MIG w kanałach elektronicznych
• Efekty biznesowe, perspektywy i plany rozwoju
• Organizacja projektu:
  • podział kompetencji pomiędzy MIG i partnera technologicznego
  • kluczowe decyzje technologiczne
  • infrastruktura
• Czego się wspólnie nauczyliśmy
  • Jak rozwiązywać konflikt on-line ↔  off-line
  • Jak odzyskiwać klienta, który zwraca towar
  • Jak pracować na ruchomych stanach magazynowych
  • Jak zarządzać zapewnić poszczególnym e-sklepom elastyczność funkcjonalną, a jednocześnie utrzymywać wspólny kod platformy e-commerce

Dodaj pytanie w komentarzach ↓

Prowadząc sklep internetowy zadawałeś sobie pewnie nieraz pytanie, co możesz zrobić aby dokonać więcej, niekoniecznie liniowym wzrostem nakładu  pracy. Załóżmy, że zadbałeś już o rzeczy najważniejsze – masz ciekawy, zróżnicowany asortyment, wysokiej jakości zdjęcia, niezgorszy ruch na stronie, dobre opinie, sprawnie działającą wyszukiwarkę, dbasz o aktualizację treści, wierząc, że to one podnoszą Twoją sprzedaż w myśl zasady „widziały gały co brały”. Wiesz, że Twój sklep odwiedzają różni klienci, z różnych grup wiekowych i z różnymi preferencjami zakupowymi. Zastanawiasz się więc, jak lepiej dobrać dla nich ofertę, a tym samym zwiększyć ich satysfakcję z zakupów w Twoim e-sklepie. Ale przecież nie da się ręcznie dostosowywać prezentowanego asortymentu dla każdego klienta z osobna. No i co tu począć?

Na ratunek Tobie i Twej drużynie e-commerce  przychodzą nowoczesne rozwiązania informatyczne. Mowa tu o narzędziach do personalizacji treści, takich jak np. Gravity Reco – silnik personalizowanych rekomendacji oferowany przez grupę Contium. W dosłownym sensie „personalizacja” odnosi się do indywidualizacji treści [1] na poziomie jednostki, czyli pojedynczego użytkownika przeglądającego witrynę. Sam pomysł personalizacji treści, a także jego pierwsze implementacje (np. www.amazon.com) zdążyły już okrzepnąć i w sumie to nie są niczym nowym.  Jako konsumenci wręcz oczekujemy od sklepu internetowego sugestii w stylu  „może zainteresuje Cię jeszcze to”  lub „klienci, którzy kupili ten produkt, kupili jeszcze to, to i to”. Jako konsumenci  poddajemy się temu i zaczynamy traktować to jako coś co wyróżnia dany sklep od innych. Im lepiej jest dopasowana treść…. tym lepiej…. dla Ciebie J Ok, jeśli klienci to lubią to znaczy, że Ty też powinieneś być zadowolony, i to z kilku powodów, o których poniżej.

Automatyzacja zarządzania katalogiem

Pierwszy powód służy wyłącznie Tobie – prawdopodobnie już sprawdziłeś na własnej skórze jak bolesne może być ręczne przypisywanie relacji pomiędzy produktami – poza zastanowieniem się, jakie produkty powinny znaleźć się na liście rekomendacji,  musisz przecież odnaleźć ID produktu(ów) niezbędne do stworzenia powiązania, oraz w zależności od rozwiązania informatycznego – wysłać aktualny plik na serwer ftp, przeklikać ręcznie pola w konsoli do zarządzania produktami, sprawdzić czy nie popełniłeś błędu, zapisać zmiany. Następnie możesz przenieść się na front e-sklepu, aby sprawdzić efekty swojej pracy. Już dla setek, czy tysięcy produktów zadanie to może być niemiłosiernie żmudne, zwłaszcza że jeśli zmieni nam się asortyment, niektóre produkty wypadną lub pojawią  się w ich miejsce inne, zadanie trzeba zaczynać od początku lub mieć je stale pod kontrolą. Co gorsza, tego zadania nie można w prosty sposób np.  outsourcować – musi to być ktoś z Twojej branży np. przeszkolony merchandizer, menedżer produktu, marketingowiec, osoba z wiedzą i zacięciem. Wszystko to sprawia, że coś co zrobi to za Ciebie i to jeszcze automatycznie, a co najważniejsze – skutecznie – może wybawić Cię z kłopotu. Można teraz zacytować  Klausa Lehnera -   dyrektora zarządzającego Bergzeit Gmbh – sklepu internetowego, który niedawno wdrożył Gravity Reco: „Podsumowując, jedna nowa funkcjonalność daje dwie spore korzyści: wyższe przychody i mniejszy nakład pracy poprzez eliminację ręcznego wprowadzania produktów wiązanych w sklepie”.

Konwersja w Twoim e-sklepie i satysfakcja użytkownika

Psychologia zachowań konsumenckich uczy, że w określonych sytuacjach jesteśmy podatni na zakupy impulsowe. Spora część klientów wręcz oczekuje, że im podpowiesz co mają kupić. Wygląda na to, że jeśli tak zrobisz, czeka Cię nagroda – Twoje wskaźniki poszybują w górę. Wg różnych źródeł dobrze dobrane rekomendacje podwyższają CTR reklam produktowych oraz sprzedaż. Zapytasz: skąd wiesz? – a ja odpowiem: potwierdzają to badania sklepów przykładających dużą wagę do sprzedaży wiązanej, gdyż wychodzą z założenia że klient i tak nie zobaczy wszystkiego, więc trzeba pokazać mu to, co potencjalnie najbardziej go zainteresuje. Efekty działania możesz przecież zmierzyć, np. stosując ankietę badającą wskaźnik satysfakcji z oferowanych produktów. Zrobiło tak m. in.  węgierski Groby.hu – największy internetowy supermarket na Węgrzech także korzystający z rozwiązań Gravity Reco –„ Ankieta przeprowadzona przez Groby wykazała, że 87% klientów stwierdziło, że system rekomendacji wpłynął na ich decyzje zakupowe, ponieważ oferował takie produkty, o których wcześniej nie pomyśleli. 62% kupujących sądzi, że zwrócili uwagę na produkty oferowane przez system rekomendacji, a 69% zaprenumerowałoby biuletyn ze spersonalizowanymi ofertami.”

O wadze satysfakcji użytkownika jako parametru wpływającego na konwersję może świadczyć wypowiedź menedżerów węgierskiego Groby.hu – „Było dla nas jasne, że sposobem na zapewnienie bardziej osobistego i efektywnego doświadczenia zakupowego jest wdrożenie silnika rekomendacji Dobry system rekomendacji, tak jak prawdziwy handlowiec, uczy się preferencji i zwyczajów klientów. Może wyświetlać regularnie kupowane produkty, jak również podświetlać nowe pozycje, które mogą zainteresować kupującego”.

Z kolei wg.  badań naukowych nad istotą popularności personalizacji samej w sobie, ta ostatnia zawdzięcza ją  takim zjawiskom jak Information overload [2] czy  Gratifications Theory, gdzie odpowiednio:

• użytkownicy są zmęczeni przeglądaniem statycznego kontentu – personalizacja stron może redukować ten efekt
• użytkownicy będą preferować kontent otaczający ich w wyniku ich własnych działań na stronie (explicit user behaviour – np. opinie produktu, rejestracja i pozostawienie danych w serwisie,  zakupy)

Wiemy jednak, że muszą być spełnione warunki, jak przyzwoity poziom dopasowania rekomendacji oraz od strony użytkownika – motywacja dostępu do informacji. Zakładamy więc, że wybrane przez Ciebie rozwiązanie spełnia pierwszy warunek, a Twoi użytkownicy i po części Ty sam (np. jakością kontentu) spełniacie drugi.

Podwyższenie średniej wartości koszyka

Porządny mechanizm taki jak np. Gravity Reco  poprzez dostarczanie listy rekomendacji pozwala także zrealizować Twoje założenia biznesowe – innymi słowy będziesz mógł  zadbać o to, aby wyświetlane w bloczkach produkty uwzględniały (oprócz tego „podstawowego” – doboru na podstawie indywidualnego dopasowania) np. kilka innych kryteriów:

• ceny – przecież możesz nie chcieć żeby było za tanio albo na odwrót – za drogo
• kategorii – możesz zadbać o to, aby produkty były tej samej kategorii i były np. podświetlone, co zwiększy prawdopodobieństwo dokonania zakupów
• zdarzeń zakupu/przeglądania – możesz remarketingować produkty już przeglądane lub kupowane przez Twoich użytkowników
• produktów na ścieżce zamówienia oraz powiązanych reguł promocyjnych– produkty mogą zostać dodawane jako promocje, np.: kup Z + (Y rekomendowane)  a otrzymasz  rabat= 15%

Wspomniane sposoby to tylko ułamek możliwości silników rekomendacji. Pamiętaj -Twoi klienci liczą na kreatywność. Uważaj tylko żeby nie przesadzić…. Oferuj więc to, co jest tego warte.

Podsumowanie

Istnieje duże prawdopodobieństwo, że uruchomienie rekomendacji w Twoim sklepie internetowym przeniesie Ci zauważalny wzrost przychodów przy tych samych nakładach na pozyskanie ruchu, zaoszczędzi Twój czas, a Twoim użytkownikom poprawi komfort przeglądania katalogu i odnajdywania asortymentu lepiej dopasowanego do ich indywidualnego gustu.  Oczywiście to od Ciebie w dużym stopniu będzie zależało, jaki będzie końcowy efekt biznesowy. Skuteczność rekomendacji zależy bowiem od wielu czynników, m.in. od szerokości oferowanego asortymentu produktowego, zakresu cenowego, wolumenu ruchu na stronie i średniej częstotliwości zakupów klienta. O tym, oraz o praktycznych aspektach mierzenia skuteczności rekomendacji napiszę w kolejnych artykułach kontynuujących ten wątek.

Łukasz Staroń

Źródła:

http://metapress.com/content/a5j43u7082r08753/?p=c3a8d386355b454cbd8e2608829cccf8&pi=4

http://metapress.com/content/w227727l840q8613/?p=bdbd0407073e4eaeb9713184b721fb3e&pi=1

http://www.mendeley.com/research/personalized-content-recommendation-and-user-satisfaction-theoretical-synthesis-and-empirical-findings/#page-1

Profil klienta

To jest prawdopodobnie najczęściej spotykany sposób segmentacji klientów. Jego zastosowanie nie wiąże się z użyciem żadnej skomplikowanej technologii. Ten typ segmentacji opiera się o informacje zapisane w kartotece klienta w systemie, takie jak wiek, płeć czy miejsce zamieszkania. Jej zastosowanie jest niestety bardzo ograniczone, ponieważ może objąć tylko zarejestrowanych klientów (za wyjątkiem geolokalizacji, która może bazować na adresie IP).

Cykl życia klienta

Segmentacja klientów w oparciu o tzw. cykl życia klienta (eng. customer lifecycle segmentation) bazuje na obserwacji, że każdy klient sklepu internetowego, począwszy od swojej pierwszej w nim wizyty, ewoluuje, przemieszczając się (oczywiście wirtualnie) się pomiędzy kolejnymi szczeblami cyklu życia. Szczeble te można np. zdefiniować następująco:

1.       Pierwsza wizyta

2.       Powracający użytkownik

3.       Zarejestrowany użytkownik

4.       Dokonał pierwszego zakupu w przeciągu ostatnich X miesięcy

5.       Dokonał n-tego zakupu w przeciągu ostatnich X miesięcy

6.       Klient nieaktywny (nie dokonał żadnego zakupu od X miesięcy)

7.       Klient odzyskany – dokonał kolejnego zakupu po okresie nieaktywności

Na każdym etapie swojego cyklu życia klient wymaga innego rodzaju motywatorów i zachęt. Zaczynamy od przekonania klienta do zarejestrowania się w serwisie (najczęściej przy okazji dokonywania pierwszej transakcji), potem do powrotu i dokonania kolejnej transakcji itd. Dla wielu e-detalistów umiejętność remarketingu klientów (zachęcania do powrotu i dokonania kolejnej transakcji) jest kluczowym wyzwaniem, ponieważ koszty pozyskania każdego nowego klienta są wyższe, niż średnia marża z pierwszego zamówienia.

Każdy ze sklepów powinien spróbować opracować własne kryteria klasyfikacji klienta do danego segmentu cyklu życia, a następnie w oparciu o nie budować dalsze scenariusze działań, których elementem może być kierowanie do klientów personalizowanej treści reklamowej.

Przykład

Przykładem wyzwalanych automatycznie działań, sterowanych segmentacją opartą o cykl życia klienta mogą być:

• wysłanie maila z podziękowaniem za rejestrację i dodatkowo kuponem rabatowym, jeżeli w przeciągu 14 dni od zarejestrowania się w naszym sklepie klient nie dokonał żadnego zakupu.
• wysłanie maila do klienta, który dokonał drugiego kolejnego zakupu w przeciągu 12 miesięcy, z podziękowaniem za okazane zaufanie i lojalność oraz z informacją o wygenerowaniu wirtualnej karty stałego klienta, gwarantującej 10% zniżkę na kolejne zakupy

Zachowania klienta

Analiza wcześniejszych zachowań klienta jest najlepszym dostępnym dla sprzedawcy źródłem wiedzy, pozwalającym przewidywać jego przyszłe działania. Dzięki nowoczesnym technologiom możliwe jest bardzo dokładne śledzenie aktywności klientów sklepu internetowego. Oprócz danych o zakupionych produktach, rejestrować możemy także informacje o produktach oglądanych, poszukiwanych (poprzez frazy wpisywane w wyszukiwarce), klikniętych linkach w newsletterze, czy aktywnościach społecznościowych (napisanie albo skomentowanie recenzji, wystawienie oceny produktowi).

Do segmentacji klientów w oparciu o ich zachowania służy analiza RFM (ang. Recency, Frequency, Monetary value). Zastosowanie analizy RFM w e-commerce najczęściej polega na przypisaniu klientów do segmentów bazujących na częstotliwości (Frequency) odwiedzin lub dokonywania zakupów, niedawności (Recency) dokonania ostatnich odwiedzin lub zakupu i łącznej wartości dokonanych zakupów (Monetary value). System informatyczny następnie obserwuje zmiany w profilu danego klienta i na podstawie tych zmian potrafi przewidywać, jakie mogą być następne działania klienta.

Przykład

Wzrost częstotliwości odwiedzin po dłuższym okresie nieaktywności prawdopodobnie oznacza, że klient planuje kolejny zakup, co w połączeniu z informacjami o kategoriach produktów, które przegląda, można wykorzystać do zaproponowania mu specjalnej promocji, jako zachęty do podjęcia ostatecznej decyzji i zakupu w naszym sklepie, zamiast u konkurencji.

Preferowany kanał kontaktu

Nowoczesny konsument wykorzystuje w procesie zakupowym jednocześnie wiele kanałów i punktów styku ze sprzedawcą – strona internetowa, gazetka promocyjna, e-mail, połączenie z contact center, strona dla urządzeń mobilnych, a także kanał tradycyjny, czyli odwiedziny w salonie sprzedaży. W Wielkiej Brytanii już w przypadku ponad 50% zakupów non-food używane są przynajmniej dwa kanały kontaktu. Świadomość preferencji klienta co do wykorzystywanych metod interakcji ze sprzedawcą stwarza dodatkowe możliwości docierania do niego metodą przez niego akceptowaną i najbardziej w jego przypadku skuteczną. Nie ma bowiem większego sensu dzwonienie z ofertą specjalną do klienta, który zdecydowanie preferuje komunikację drogą e-mailową i będzie bardziej skłonny do dokonania zakupu na podstawie informacji z otrzymywanego regularnie newslettera.

Preferowany styl komunikacji

Dla tych, którzy do perfekcji opanowali powyższe metody, mogę jeszcze polecić jedną z najbardziej wysublimowanych technik segmentacji, która bierze pod uwagę wrażliwość klienta na charakter komunikacji kierowanej do niego. Np. możemy w naszej bazie danych rozróżniać klientów, którzy preferują wyważone, racjonalne argumenty poparte wynikami badań od takich, którzy są bardziej podatni na mocne, bazujące na emocjach przekazy, zachęcające do szybkiego, impulsowego zakupu.

Case study

Zrzut 1: Strona główna sklepu internetowego Tesco.com

Sklep internetowy Tesco (Tesco.com) jest liderem e-commerce w branży artykułów spożywczych w Wielkiej Brytanii. W Tesco.com stosuje się segmentację klientów w oparciu o analizę RFM. Na podstawie wieloletnich doświadczeń wyznaczono 6 głównych segmentów klientów, które następnie dzielone są na mniejsze podsegmenty w celu targetowania komunikacji marketingowej. Te 6 głównych segmentów nazwane zostało:

• ‘Logged-on’ – klient nowo-zarejestrowany
• ‘Cautionary’ – klient zarejestrowany, odwiedza sklep, ale nic nie kupuje
• ‘Developing’ – klient zarejestrowany, dokonał pierwszego zakupu
• ‘Established’ – klient dokonał minimum 3 zakupów
• ‘Dedicated’ – klient regularnie dokonujący zakupów (lojalny)
• ‘Logged-off’- klient, który od dłuższego czasu nic nie kupił

Tesco.com następnie wykorzystuje silnik marketing precyzyjnego, który automatycznie podejmuje zaprogramowane działania w stosunku do określonych klientów, na podstawie ich klasyfikacji do segmentu i podsegmentu. Przykładowo:

Wyzwalacz 1: Klient rejestruje się, ale nie dokonuje zakupu
Automatyczna Reakcja 1: 2 dni po dokonaniu rejestracji wysłanie e-maila z propozycją pomocy telefonicznej i zniżką 5£ na pierwsze zakupy

Wyzwalacz 2: Klient dokonuje pierwszego zakupu
Automatyczna Reakcja 1: Natychmiastowe potwierdzenie przyjęcia zamówienia
Automatyczna reakcja 2: 5 dni po zrealizowaniu zamówienia wysłanie e-maila z linkiem do ankiety oceniającej zadowolenie z obsługi ze strony osoby kompletującej zamówienie i dostawcy.
Automatyczna Reakcja 3: 5 dni po zrealizowaniu zamówienia wysłanie e-maila z poradami na temat używania witryny Tesco.com oraz rabatem 5£ na kolejne zakupy
Automatyczna Reakcja 4: Raz na dwa tygodnie wysłanie alertu e-mail z personalizowanymi ofertami specjalnymi (na podstawie historii zakupów)

Źródło: na podstawie case study zamieszczonego w książce Dave’a Chaffey „E-business and E-commerce Management”, Prentice Hall, wydanie IV z 2009 r.

Podobne techniki stosuje jeden z naszych klientów, firma Euro RTV AGD, właściciel sklepu Euro.com.pl. Pomijając wiadomości związane z finalizacją transakcji, już 14 dni po większym zakupie w sklepie Euro otrzymasz pierwszego personalizowanego maila, z ofertą drobnych akcesoriów do kupionego produktu. Po 6 miesiącach – kolejnego, ze specjalną zachętą do powrotu i kupienia tym razem czegoś poważniejszego.

Marketing precyzyjny w e-commerce

Warto pamiętać, że wdrażanie technik segmentacji i personalizacji oferty kosztuje. Można wymyślać bardzo finezyjne scenariusze, ale jeżeli technologia nie wspiera łatwej ich implementacji i szybkiego testowania ich biznesowej skuteczności, to może się okazać, że nasze decyzje będą nie tylko nietrafione, ale także drogie w implementacji.

Bogate możliwości w zakresie automatycznej segmentacji i personalizacji oferują dopiero platformy e-commerce klasy Enterprise, takie jak system IBM WebSphere Commerce, który został wielokrotnie uznany za firmy badające rynek (Gartner, Forrester Research) za najlepsze i najbardziej dojrzałe rozwiązanie do „robienia e-commerce” na świecie. Rynkowym wyróżnikiem IBM WebSphere Commerce jest wbudowany w rozwiązanie silnik marketingu precyzyjnego, oddający użytkownikowi biznesowemu pełną kontrolę nad „programowaniem” scenariuszy interakcji sklepu z klientem. Realizowane jest to poprzez funkcjonalność tzw. story-board’ów, na których za pomocą przeciągania i łączenia ze sobą elementów, takich jak wyzwalacze i akcje, e-marketer może „narysować” scenariusz personalizacji zawartości strony w zależności od przynależności klienta do danego segmentu lub jego pochodzenia (źródła ruchu).

Zrzut 2: Przykładowy scenariusz dialogu interaktywnego stworzony z wykorzystaniem Management Center systemu IBM WebSphere Commerce

System pozwala także budować tzw. dialogi interaktywne, czyli scenariusze automatycznej reakcji systemu na wystąpienie określonego zdarzenia wywołanego zachowaniem on-line klienta sklepu. System może w tym przypadku brać pod uwagę historię zakupów, historię przeglądania, historię wyszukiwania, zawartość koszyka, czas braku aktywności ze strony klienta itp. Dzięki Contium rozwiązanie IBM WebSphere Commerce jest już dostępne na rynku polskim, także w modelu płatności za usługę (SaaS).

Piotr Wrzalik

Poniżej o zastosowaniu w e-commerce podstawowych technik drążenia danych i o wykorzystaniu narzędzi MS SQL Server w powiązaniu z Excelem.

Drążenie danych w MS SQL Server 2008

MS SQL Server poza tym, że jest serwerem bazy danych posiada również grupę narzędzi pozwalających na wykonywanie zaawansowanych analiz. Zawiera między innymi dodatek Data Mining składający się z szeregu algorytmów eksploracji danych. Co ciekawe z mechanizmów tych można korzystać zarówno z poziomu narzędzi wbudowanych w SQL Servera jak i z poziomu Excela, który wyposażony w dodatek Data Mining for Excel 2007, staje się wyrafinowanym narzędziem analitycznym.

Po instalacji tego dodatku do Excela w wersji 2007 lub 2010 pokazuje nam się nowa zakładka o nazwie „Data Mining” (patrz rys 1).

Rys 1. Dodatek Data Mining for Excel - zakładka drążenie danych

MS SQL Server 2008 jest wyposażony w algorytmy implementujące wszystkie podstawowe techniki drążenia danych. Między innymi są to:

• Klasyfikacja,
• Regresja,
• Segmentacja
• Reguły asocjacyjne
• Prognozowanie

Z punktu widzenia analizy danych zbieranych przez systemy eCommerce wykorzystanie tych algorytmów może przynieść ciekawe efekty np.

• Segmentacja klientów pozwala na doskonalenie taktyk sprzedaży. Wyodrębnia się wówczas cechy charakterystyczne grup klientów, co pozwala tworzyć opisy typowych przedstawicieli tych grup. Dzięki temu można w tworzyć oferty spełniające oczekiwania klientów (analizując ich potrzeby).
• Analiza lojalności klientów (przy wykorzystaniu klasyfikacji) umożliwia szacowanie prawdopodobnego czasu korzystania z danej usługi, określanie siły wpływu poszczególnych czynników na „lojalność” klienta oraz analizę czasu trwania usług u poszczególnych grup klientów. Przedsiębiorstwo może dzięki temu polepszać oferty kierowane do klientów, aby lepiej zaspokajać ich potrzeby oraz dokładniej planować przychody płynące ze świadczenia usług, przepływy pieniężne a także określać czas wprowadzania nowych produktów/usług. Dzięki temu podnosi się efektywność działania przedsiębiorstwa i jego konkurencyjność.
• Analiza koszykowa (wykorzystująca reguły asocjacyjne), pozwala na dokonywanie właściwego doboru produktów/usług oferowanych klientowi dzięki poznaniu jego typowych zachowań. Dzięki analizie historycznych procesów np. zakupów można ustalić grupy produktów/usług często wybieranych razem oraz ocenić ich przydatność dla klienta. Analizy koszykowe ułatwiają przewidywanie potrzeb klienta w zakresie np. wyboru zakupów elementów dodatkowych (np. akcesoriów) do głównego produktu (tzw. cross selling) lub w zakresie produktu o lepszych parametrach w stosunku do tego, który kupił wcześniej bądź, nad kupnem którego się zastanawia (tzw. up selling). Analizy koszykowe pozwalają na zwiększenie atrakcyjności przedsiębiorstwa a także oferowanie produktu/usługi o większej wartości dla klienta. Nazwa analizy kosztowej pochodzi od koszyka w tradycyjnym markecie do którego klienci wkładają produkty. Analiza ma na celu wydobycie zależności pomiędzy produktami wkładanymi razem do koszyka.

Na podstawie przykładowej bazy danych opisującej produkty kupione w sklepie internetowym specjalizującym się w akcesoriach rowerowych przeprowadzimy analizę koszykową.

Przykładowe dane znajdują się w poniższej tabeli.

Tabela 1: Fragment przykładowej tabeli opisującej zakupy w sklepie internetowym

Wykonując analizę Market Basket (koszyk sklepowy) otrzymujemy zestaw powiązanych ze sobą produktów. Widzimy tutaj następujące kolumny:

• Bundle of items – elementy powiązane
• Boundle size – liczba powiązanych elementów
• Number of sales – liczba koszyków, w której wystąpiły powiazania pomiędzy produktami
• Average value for sale – średnia wartość koszyka, w którym znalazły się powiązane kolumny
• Overall value of bundle – całkowita wartość zakupu powiązanych produktów

Tabela 2: Fragment listy reguł przedstawiających powiązania pomiędzy produktami.

Mechanizm zwraca wiele reguł dotyczących powiązań między produktami. Przed podjęciem określonych decyzji biznesowych należy zapoznać się z wartościami opisującymi poszczególne reguły i zinterpretować je. Liczba koszyków mówi nam o tym jak często dana reguła ma zastosowanie w całym zbiorze zamówień. To z kolei determinuje prawdopodobieństwo wystąpienia powiązań pomiędzy produktami w przyszłości – kiedy np. świadomie będziemy pobudzali sprzedaż powiązanych produktów wspólnie. Wartości mówią nam o aspekcie finansowym danego powiązania i muszą być przeanalizowane zawsze kontekście konkretnych produktów indywidualnie.

Analizując te same dane przy użyciu algorytmu reguł asocjacyjnych otrzymujemy również reguły jednak w nieco innej formie. Zaprezentowane są one na rysunku nr 2.

Rys. 2. Reguły asocjacyjne pokazujace powiązania między produktami

W tym przypadku reguły opatrzone są następującymi parametrami:

• Probability – prawdopodobieństwo wystąpienia danej reguły. Im wyższą wartość przyjmuje tym silniejsze powiązanie między produktami. Niskie prawdopodobieństwo mówi o tym, że produkty mogły się znaleźć na jednym zamówieniu przypadkowo.
• Importance – ważność reguły mierzona przez częstość jej występowania (liczbę koszyków, w których znalazły się powiązane produkty).

Przy pomocy tego algorytmu możemy również wygenerować sieć powiązań. Wynikają z niej np. powiązania dwustronne pomiędzy niektórymi produktami.

Rys. 3. Reguły asocjacyjne w postaci sieci powiązań między produktami

Podsumowanie

Należy zdawać sobie sprawę, że algorytmy drążenia danych nie powiedzą nam jakich technik sprzedażowych należy użyć aby osiągnąć korzyść finansową. Informację o tym, że 2 produkty sprzedają się często razem, można wykorzystać na wiele sposobów. Można je np.:

• reklamować wspólnie,
• unikać wspólnego reklamowania,
• sprzedawać w pakietach,
• sprzedawać produkty związane w pakiecie z innym, źle sprzedawanym produktem,
• podnieść ceną na jeden produkt a obniżyć na drugi,

lub zdecydować się na inną taktykę.

Należy również pamiętać, że drążenie danych nie jest prostym procesem, któremu dostarczamy bazę danych, uruchamiamy algorytm i już uzyskujemy użyteczną wiedzę. Ważnymi elementami procesu jest przygotowanie bazy – doprowadzenie do odpowiedniej struktury danych oraz wyczyszczenie danych ze wszelkiego zaszumienia. Wygenerowane reguł należy poddać weryfikacji po to by przekonać się, czy ich powstanie nie jest efektem błędu popełnionego w trakcie procesu drążenia danych.

Maciej Pondel