Rozwiązania chmurowe to zestawy narzędzi umożliwiające automatyzację działań naszej firmy, pozwalające jednocześnie na obniżenie kosztów związanych z jej prowadzeniem. Modele predykcyjne i segmentacyjne, które tam znajdziemy, ułatwiają rozwój danej działalności pod każdym względem. Budując odpowiednie moduły dla naszego biznesu, jesteśmy w stanie zoptymalizować czas i pieniądze potrzebne do obsługi i zarządzania.

Jak być krok przed konkurencją i samym klientem?

Podstawą dla zbudowania odpowiedniego ekosystemu jest hurtownia danych, która będzie miejscem ich przechowywania i źródłem informacji dla poszczególnych modułów. Co najważniejsze nie musimy od razu tworzyć całego rozwiązania tylko budować je wraz ze wzrostem naszej firmy. Istotne jest jednak to, żeby zacząć gromadzić dane w jednym miejscu już na starcie, albo jak najszybciej zdecydować się na tranzycję tak, żeby w późniejszym czasie nie narażać się na ogromne koszty integracji różnych podsystemów. Dzięki temu możemy budować moduły, które w łatwy sposób będą wymieniać się danymi. Moduły mogą dotyczyć każdego z elementów naszej działalności, w akapitach poniżej opiszę, jakie dane możemy zbierać i do czego je wykorzystywać.

Skąd brać nasze dane i do czego ich używać?

Ruch na stronie

Podstawa to nasza witryna. Zbierając dane o zachowaniu użytkowników na stronie gromadzimy informacje do jakiego finału doprowadziły konkretne zachowania klientów. Wiemy nie tylko jakie interakcje doprowadziły do zakupu, ale również do obejrzenia konkretnego produktu w konkretnym kolorze czy odmianie. Ktoś wszedł na naszą stronę tylko po to, żeby sprawdzić cenę? Może jest coś co mogłoby go przekonać do pozostania na stronie? Co to jest? Prawdopodobnie odpowiedzą nam na to zachowania innych użytkowników. Możemy przewidywać jaki jest ulubiony kolor naszego użytkownika i prezentować mu w pierwszej kolejności produkty w konkretnym kolorze. Może jest fanem konkretnej marki, ale nie zdecydował się dokonać zakupu i należy mu wyświetlić baner z kuponem zniżkowym na konkretną markę czy grupę produktów? Im więcej danych, tym większe możliwości. Możemy analizować naszego klienta i przewidywać jak konkretna osoba zachowa się w czasie rzeczywistym dostarczając mu indywidualne treści i dbając o jego anonimowość. Mając takie dane możemy doprowadzić do tego, że nasza strona będzie wyglądać inaczej dla każdego z osobna. Z drugiej strony, gdy np. świadczymy usługi abonamentowe, możemy starać się prognozować kto w najbliższym czasie będzie chciał zrezygnować z naszych usług i jeszcze zanim podejmie taką decyzje trafić do niego z odpowiednią ofertą.

WARTO PRZECZYTAĆ: Google Analytics 4. Jak zbudowany jest panel użytkownika? | GA4 bez tajemnic

Nasze produkty

Istotne są również informacje o naszych produktach, im lepiej mamy je posegmentowane i ustrukturyzowane, tym łatwiej łączyć je z zachowaniami naszych użytkowników. Jeżeli prowadzimy bloga, istotne są tagi czy metadane opisujące jakich produktów dotyczą konkretne wpisy. Te wszystkie dane posłużą nam jako źródło dla modeli prognostycznych, które następnie będą odpowiadać nam na pytanie z jakim klientem mamy do czynienia i dostarczać zmiennych dla silnika generującego stronę. Dzięki temu, że dane przetwarzają się w chmurze niewiarygodnie szybko, nasze zmienne dla strony generowane są w czasie rzeczywistym. Przykładowo, model oceni, że jest to fan marki ABZ lubiący kolor zielony, przy kolejnym przejściu między podstronami z boku strony wyświetli się karuzela z najczęściej kupowanymi produktami firmy ABZ w kolorze zielonym z grupy produktów oglądanych przez klienta.

Historia zakupów

Informacje o już dokonanych zakupach pozwolą nam na analizy koszyków, współkupowania, wielokrotność i częstotliwość zakupów. Dane te, oprócz zasilenia modeli segmentacyjnych i prognostycznych wykorzystywanych na stronie, dostarczą nam informacji o tym, z czym możemy się przypomnieć klientowi. Zakupione 4 miesiące temu filtry wyczerpią się za tydzień, ryza papieru kupiona 5 tygodni temu zazwyczaj wystarcza klientowi na 6 tygodni, wyślijmy maila z informacją o promocji na filtr i ryzę i dodajmy do tego informacje o produktach, które kupowali użytkownicy o podobnych profilach. Następnie informację o skuteczności naszej kampanii mailowej czy SMS-owej wykorzystajmy jako źródło informacji przy kolejnej komunikacji. Niech dane nam powiedzą czy przypomnienie o kończącym się papierze lepiej otrzymać w poniedziałek czy wtorek. Kampanie cykliczne po początkowym okresie strojenia, będą w miarę bezobsługowo i dzięki modelom predykcyjnym tanio, dostarczać nam leadów.

Logistyka

Gdy oprócz danych o zakupach posiadamy informacje o stanach magazynowych, dostawach i naszych dostawcach, mamy gotowe źródło do zbudowania automatycznego systemu logistycznego. System taki, prognozując sprzedaż będzie dbał o to, żeby sprzedawany towar zawsze na czas znalazł się w naszym magazynie i był dostępny dla klientów. Zamiast ręcznie sprawdzać „czego nam brakuje”, system mógłby wysyłać nam informację z wyprzedzeniem biorąc pod uwagę czas produkcji i dostaw, jakie i kiedy zamówienie musimy złożyć.

POLECAMY RÓWNIEŻ: Audyt kampanii Google Ads. Na co warto zwrócić uwagę analizując kampanie reklamowe?

Marketing internetowy

Wszystkie źródła danych wymienione powyżej mogą być też informacją dla kolejnego potężnego źródła leadów i danych jakimi są płatne platformy marketingu internetowego tj. Google, Facebook, Bing, Ceneo, Allegro, Linkedin itp.. Działania tych systemów możemy optymalizować korzystając z naszych danych. Automatycznie dbać o to, żeby promowane były tylko produkty i usługi dostępne. Tworzyć nowe słowa kluczowe i reklamy tylko wprowadzając je do naszej oferty w naszym systemie CRM czy na naszej stronie. Promować głównie produkty, które rzeczywiście przynoszą nam zyski i dbać o to, żeby te mniej popularne nie pochłaniały nam całego budżetu na promocję. Dbać o synergię działań na poszczególnych platformach. Pozwolą dowiedzieć się jak użytkownik do nas trafił, nie skupiając się na ostatnim kliknięciu tylko poznając jego ścieżkę, która finalnie doprowadziła do zakupu/zapytania. Szukać nowych sposobów dotarcia do klienta. Optymalizować kampanie dla klientów już istniejących i należących do konkretnych segmentów. Dodatkowo systemy te są dla nas dodatkowym źródłem informacji. Google Analytics w wersji 4 natywnie wspiera wysyłanie danych do Google Cloud BigQuery. Informacje z Google Ads, DV360 czy Facebook Business przesyłane za pomocą skryptów pozwolą nam wizualizować informację o tym ile i na co wydajemy w jednym miejscu. Przy odpowiedniej konfiguracji posiadamy informacje w naszym CRM, ile dokładnie wydaliśmy na promocję konkretnych produktów, ile kosztowała nas obniżka czy promocja na gamę produktów. 

System rozwijający się równolegle z naszą działalnością

Dane zintegrowane w jednym miejscu pozwolą nam łatwiej i taniej prowadzić biznes i rozwijać się. Takie moduły które tworzą system “marketing automation” obniżają nasze koszty i ułatwiają rozwój. Nie musimy martwić się, że nasz sprzęt nie będzie wystarczał gdy zamiast setek będziemy obsługiwać tysiące klientów. Dostęp do środowiska mamy z całego świata, a jednocześnie jest on zabezpieczony przez sprawdzone systemy nad którymi czuwają setki ludzi. Przy odpowiedniej konfiguracji nie musimy obawiać się o backupy i awaryjne odtwarzanie naszych danych. Większość z usług staje się dostępna po kliknięciu jednego przycisku „aktywuj”. Dzięki modułowości całego rozwiązania nie musimy już na starcie narażać się na ogromny koszt wdrożenia. Ponieważ na rynku istnieje kilka rozwiązań oprócz Google Cloud Platform, takich jak Amazon Web Services czy Microsoft Azure, mamy też pewną swobodę w wyborze platformy, aczkolwiek biorąc pod uwagę łatwość integracji poszczególnych rozwiązań, prawdopodobnie najczęstszym wyborem będzie Google Cloud. Warto już dziś zastanowić się nad przeniesieniem swojego biznesu w chmurę, a przy planowaniu nowego przedsięwzięcia poważnie rozważyć start w chmurze tak żeby technologia pozwalała być nam krok przed konkurencją, a nawet samym klientem. 

ZOBACZ TEŻ: Clubhouse coraz popularniejszy. Nowa gwiazda w świecie social media czy chwilowa moda?