Products automation🤖 Scenariusze zarządzania budżetem e-commerce na bazie danych o produktach i klientach🔥

Z tego artykułu dowiesz się:

Co robi 2% sklepów internetowych, a czego nie robi pozostałe 98%? 🛒💡
Jaki problem jest niezaadresowany i dlaczego zyskuje on na znaczeniu? 📈🤔
Jak wygląda droga do maksymalizacji personalizacji w digitalu? 🎯✨
Na jakie segmenty dzieli klientów analiza RFM? 📊🔍
Gdzie szukać efektu sieciowego w e-commerce? 🕸️🛍️
Jak wygląda przepływ danych w aplikacji Data Octopus? 🐙🔄
Jak segmentować produkty na bazie danych z wielu źródeł? 📚 분류
Jak na bazie danych stworzyć skuteczną kampanię na najbardziej dochodowe produkty? 💰🚀
Jak wykorzystać analizę RFM do tworzenia list odbiorców dla systemów reklamowych? 📧📢

Artykuł ukazał się także w Online Marketing Magazyn Kwiecień-Maj 2025. Więcej tutaj 👉 link

W dynamicznym świecie e-commerce, gdzie konkurencja nieustannie rośnie, a marże kurczą się z każdym kliknięciem, właściciele sklepów internetowych stają przed coraz trudniejszymi wyzwaniami. W tej walce o rentowny wzrost kluczową rolę odgrywa efektywne wykorzystanie danych o produktach i klientach. Jednak, jak alarmująco pokazują badania, aż 98% sklepów internetowych marnuje ogromny potencjał drzemiący w tych cennych zasobach. Czy zastanawiałeś się, co odróżnia te 2% liderów rynku, którzy potrafią przekuć dane w realne zyski? Ten artykuł to ekspercki przewodnik, który odkryje przed Tobą tajniki automatyzacji procesów zarządzania budżetem e-commerce w oparciu o dane, prezentując nowoczesne podejścia i praktyczne rozwiązania, które pozwolą Ci dołączyć do elitarnego grona cyfrowych wizjonerów.

98% sklepów nie wykorzystuje potencjału danych o produktach

Zastanówmy się przez chwilę nad przepaścią dzielącą e-commerce’ową awangardę od reszty stawki.Według Multichannel Marketing Report 2023 zaledwie 2% sklepów internetowych wykorzystuje więcej niż jedno źródło danych (w tym marżę!) do segmentacji produktów, podczas gdy aż 98% pozostaje w tyle. Ta fundamentalna różnica uwidacznia niewykorzystany potencjał, który kryje się w integracji różnorodnych danych: od informacji o sprzedaży i marży, przez zachowania klientów i efektywność kampanii reklamowych, aż po dane z narzędzi analitycznych. Te 2% liderów potrafi łączyć rozproszone informacje, tworząc spójny obraz swojego biznesu. Dzięki temu podejmują bardziej świadome decyzje budżetowe, optymalizują kampanie reklamowe i personalizują ofertę, co bezpośrednio przekłada się na wyższą rentowność…. Pozostałe 98%, opierając się często na podstawowych danych produktowych, traci bezpowrotnie szansę na dogłębne zrozumienie swojego asortymentu i klientów.

Dlaczego tak wielu traci ten cenny kapitał informacyjny? Problem jest złożony i ewoluuje. Dziś objawia się on niską efektywnością kampanii marketingowych, ciągłą potrzebą optymalizacji budżetów, rozproszonymi danymi między różnymi platformami, brakiem zasobów do zaawansowanej analityki, spadającymi marżami, agresywną konkurencją i utratą kontroli nad asortymentem…. A jutro? Jutro te wyzwania staną się jeszcze bardziej palące, pogłębione przez rosnącą lawinowo ilość danych, potencjalnie spadającą ich jakość i rosnące zapotrzebowanie na automatyzację pracy z nimi. Pamiętajmy, że sztuczna inteligencja (AI), która coraz śmielej wkracza do e-commerce, potrzebuje przede wszystkim dobrych danych na wejściu.

Droga do maksymalnego wykorzystania personalizacji

Przenieśmy się na chwilę w czasie. Ostatnia dekada w marketingu upłynęła pod znakiem wykorzystania danych do segmentacji klientów i personalizacji komunikacji. Jednak prawdziwe mistrzostwo w digitalu osiąga się poprzez maksymalizację personalizacji, która obejmuje kilka kluczowych kroków:

automatyzację powtarzalnych zadań marketingowych (takich jak e-mailing),
poprawę efektywności komunikacji poprzez dostarczanie spersonalizowanych wiadomości w idealnym momencie,
wykorzystanie danych o użytkownikach do dynamicznego dostosowywania treści, rekomendacji produktów i układu strony, gromadzenie i analizę big data w celu tworzenia precyzyjnych segmentów,
wdrożenie AI i uczenia maszynowego do personalizacji w czasie rzeczywistym,
zapewnienie spójnych doświadczeń klienta we wszystkich kanałach komunikacji,
wykorzystanie danych o produktach z wielu źródeł, połączenie segmentacji klientów z produktami, aktywacja danych o produktach.

Segmentacja klientów w efekcie analizy RFM

Więcej o RFM przeczytać w naszym centrum pomocy 👉 link

W arsenale narzędzi specjalisty digital marketingu nie może zabraknąć analizy RFM, potężnej metody segmentacji klientów opartej na ich zachowaniach zakupowych. Analizując Recency (jak niedawno kupił), Frequency (jak często kupuje) i Monetary Value (ile wydaje), możemy wyłonić kluczowe segmenty klientów. Przyjrzyjmy się im z bliska. Zanim jednak do tego dojdziemy warto wspomnieć jak ważne jest bazowanie nadanych z silnika e-commerce. Bardzo często dane w Google Analytics 4 nie zgadzają się w 100% z ilością i wartością sprzedaży. To po prostu system analityczny, który ma swoją logikę przetwarzania i prezentowania danych dodatkowo musi spełniać szereg wymogów związanych z anonimizacją danych. Realizując analizę RFM na bazie danych z silnika e-commerce mamy gwarancję pracy na realnych danych co więcej, przypisanych do zidentyfikowanych klientów. Do przeprowadzenia analizy RFM bardzo dobrze nadaje się Google BigQuery będące produktem w ramach Google Cloud Platform. W ramach kursu “Umiejętności Jutra AI” realizowanego przez Google oraz SGH była poświęcona temu cała bardzo wartościowa lekcja. W ramach Data Octopus wykorzystujemy BigQuery jako natywną hurtownię danych, a następnie aktywujemy te je w sposób automatyczny w postaci segmentacji i wysyłki informacji do systemu reklamowego.

Na jakie segmenty dzieli klientów typowo analiza RFM?

Gdzie szukać efektu sieciowego w e-commerce?

A czy zastanawiałeś się, gdzie w e-commerce kryje się efekt sieciowy? To zjawisko, w którym wartość Twojej oferty rośnie wraz z liczbą użytkowników. W kontekście e-commerce, manifestuje się on w relacji między klientami a Twoją ofertą. Więcej klientów generuje więcej opinii i recenzji, ułatwiając nowym klientom podjęcie decyzji, zwiększa wiarygodność sklepu i dostarcza bogatszych danych do zaawansowanej segmentacji. Z kolei szersza oferta produktowa przyciąga więcej klientów, zwiększa prawdopodobieństwo znalezienia poszukiwanego produktu i dostarcza jeszcze więcej danych, tworząc długoterminowo „data flywheel”, napędzający dalszy wzrost i optymalizację.

Schemat przepływu danych

Kluczem do rentownego wzrostu przychodów w e-commerce staje się połączenie segmentacji użytkowników i produktów. W odpowiedzi na te potrzeby powstał Data Octopus – aplikacja Product Data Management oparta na Google Cloud, której misją jest aktywacja danych o produktach w celu rentownego wzrostu przychodów e-commerce. Aplikacja łączy dane z wielu rozproszonych źródeł: silników e-commerce, Google Analytics 4, systemów reklamowych, a nawet dodatkowych danych o marży, tworząc ujednolicony master model danych przechowywany w Google BigQuery w ramach Google Cloud…. W nim dane są czyszczone, łączone i poddawane zaawansowanym kalkulacjom, tworząc nowe, kluczowe metryki…. Dzięki temu możliwe staje się zaawansowane scoring i segmentacja produktów oraz tworzenie precyzyjnych strategii dla każdego kanału reklamowego, zogniskowanych na najbardziej opłacalnych pozycjach w Twojej ofercie…. Rosnące znaczenie tego typu rozwiązań jest niepodważalne w obliczu rosnącej złożoności danych i imperatywu automatyzacji, niezbędnych do utrzymania konkurencyjności.

Segmenty produktów na bazie danych z wielu źródeł

Na bazie zgromadzonych w master modelu danych, możemy dokonywać zaawansowanej segmentacji produktów, personalizując strategie reklamowe dla ponad 30 kanałów. Wyobraź sobie segmenty takie jak Bestsellery (💰), generujące największe przychody, Gorące nowości (🔥) z obiecującą dynamiką sprzedaży, Generatory zysku (🤑), które po uwzględnieniu marży przynoszą największy profit, czy Wysoki potencjał (🚀), czyli produkty z dużą liczbą interakcji, ale niższą konwersją. Taka szczegółowa segmentacja umożliwia precyzyjne kierowanie kampanii reklamowych i optymalizację stawek w zależności od potencjału i charakterystyki każdej grupy produktów.

Kampania do potencjalnych klientów z produktami najbardziej dochodowymi, które zwykle otwierają koszyk zakupowy

Jak zatem przekuć te dane w skuteczną kampanię? Wykorzystując informacje o przychodach, kosztach reklamowych i marży, Data Octopus pozwala na identyfikację najbardziej dochodowych produktów (Profit segment LVL 1-2) . Dodatkowo, analiza kolejności dodawania produktów do koszyka (First opener) wskazuje te, które najczęściej inicjują zakupy . Łącząc te dane z wiedzą o stanie magazynowym, możemy stworzyć kampanię skierowaną do potencjalnych klientów (wyselekcjonowanych np. za pomocą analizy RFM) z najbardziej dochodowymi produktami, które z dużym prawdopodobieństwem rozpoczną ich ścieżkę zakupową . W praktyce, tworzymy dedykowany custom feed i uruchamiamy precyzyjnie targetowane kampanie w systemach reklamowych.

Wykorzystanie analizy RFM klientów do stworzenia listy odbiorców dla systemu reklamowego

Również analiza RFM staje się potężnym narzędziem do tworzenia list odbiorców dla systemów reklamowych . Dane transakcyjne klientów są analizowane pod kątem recency, frequency i monetary value. Data Octopus umożliwia tworzenie zaawansowanych segmentów klientów na bazie tych kryteriów, uwzględniając także historię zakupów konkretnych marek czy dane demograficzne . Tak zdefiniowane segmenty mogą być eksportowane jako custom audience do platform reklamowych takich jak Google Ads czy Meta Ads . Co więcej, na bazie tych segmentów możemy tworzyć lookalike audiences, docierając do nowych, potencjalnie zainteresowanych klientów i znacząco zwiększając zasięg naszych kampanii.

Podsumowanie

Podsumowując, automatyzacja zarządzania budżetem e-commerce w oparciu o dane o produktach i klientach to już nie luksus, a bezwzględna konieczność w dynamicznym świecie online8. Wykorzystanie zaawansowanych narzędzi i strategii, takich jak integracja danych, zaawansowana segmentacja, analiza RFM i personalizacja, pozwala nie tylko optymalizować wydatki, ale przede wszystkim budować trwałe relacje z klientami i osiągać rentowny wzrost. Przyszłość e-commerce należy do tych, którzy potrafią przekształcić surowe dane w cenne informacje i wykorzystać je do podejmowania inteligentnych decyzji biznesowych.