Потужте свої електронні комерційні продажі за допомогою платформи для залучення клієнтів Proonto

Proonto це рішення для управління взаємодією з клієнтами, що працює на SaaS, яке з’єднує компанії з куратором ринку експертів з взаємодії з клієнтами, використовуючи при цьому машинне навчання та поведінкову аналітику в реальному часі для аналізу інтересів відвідувачів та придбання намірів на веб-сайтах електронної комерції. У цьому інтерв’ю керівник директора Йоел Фельдман обговорює виграшну комбінацію між традиційною підтримкою клієнтів та аналізом великих даних.


Опишіть, будь ласка, фон за Proonto. Що викликало ідею і як розвивалися речі до цих пір?

Деякі роки тому, коли цифровий світ ще був у памперсах, я працював у компанії з електронної комерції, яка керувала телефонним центром, щоб підтримувати процес їх продажу в Інтернеті..

Поки я працював там, я мав уявлення, що якщо потенційний клієнт з іншого боку телефону може отримати ту саму інформацію в Інтернеті, розмова буде набагато більш зосередженою, а процес продажу буде більш ефективним. У той же час, просто вміючи розмовляти з клієнтами та ставити їх у центр уваги, само по собі було потужним. Тож перше, що ми звернулися, – це конверсія каналів придбання та утримання та злиття між великим вмістом та взаємодією людини при прийнятті рішень про придбання..

Ми створили продукт SAAS для веб-сайтів електронної комерції, який дозволяє користувачеві взаємодіяти з представником компанії через негайну підтримку відеочату в режимі реального часу..

Спочатку ми створили платформу чату з продажу та запропонували бета-версію для 20 продавців. Після того, як вони використовували його протягом декількох місяців, ми зрозуміли, що їх головна турбота – це доступність. Вони не мали можливості надавати цілодобову підтримку на декількох мовах, тому ми найняли члена команди, щоб підтримувати цей канал життєвого спілкування для них, але це були наші перші дні і досить скоро, однієї людини просто не вистачало.

Тоді позаштатна економіка швидко розвивалася, тому ми вирішили створити спільноту кураторів продавців для різних категорій товарів. Ми розробили платформу SAAS для продавців, торгових помічників та представників служби обслуговування клієнтів, яка дала змогу клієнтам створити команду з перевіреної спільноти талантів, яка б взаємоділа з користувачами веб-сайтів для підтримки покупок..

У 2016 році, коли ми продовжували зростати, ми зрозуміли, що наша пропозиція приваблює цифрові вітчизняні бренди, які надзвичайно масштабували масштаб. У них було десятки тисяч клієнтів на рік і багато щоденних взаємодій, і ми скочилися на нагоду.

Можливість надавати користувачам потрібну допомогу протягом усієї подорожі клієнта, перетворилася на повне рішення про взаємодію з подорожами, здатне брати участь до, під час та після покупки.

Покоління еволюціонувало, і компанії з електронної комерції шукають рішення на замовлення.

Унікальне поєднання програмного забезпечення та людей, які працюють в режимі реального часу, безумовно, є нашою сильною унікальною точкою.

Як працює Proonto?

Більшість того, що ми робимо сьогодні, є досить унікальним. Підтримка клієнтів колись була роллю продавця в цифровому просторі, тепер це може допомогти компаніям мати можливість надавати допомогу протягом усього процесу онлайн-продажів..

Роль живої людини полягає в тому, щоб допомогти клієнтам, передбачивши те, що їм може знадобитися, але в той же час, переглядаючи запити на обслуговування, привело нас до розуміння того, що ми продаємо не лише кінцевому клієнту, ми також вчимося про них.

Ми зрозуміли, що взаємодія між помічниками магазинів та потенційними або лояльними клієнтами має дуже вигідну та ефективну інформацію, яку зацікавлені сторони можуть використовувати для вдосконалення своїх маркетингових повідомлень, покращення внутрішньої комунікації, налаштування вмісту сторінки продукту та збільшення прибутку..

Раніше зі старими телефонними центрами нічого не синхронізувалося, але в новому світі відвідувачі веб-сайтів – це потенційні клієнти, на які бренди електронної комерції можуть впливати на місці та використовувати те, що їм скажуть, для прогнозування поведінки майбутніх клієнтів.

Останнім часом ми додали революційні можливості прогнозування великих даних, які повністю базувалися на платформі. Ми можемо передбачити поведінку користувачів та активно пропонувати допомогу в режимі реального часу, тому ми можемо сказати зацікавленим сторонам, скільки проблем, перешкод, розмов і проблем було порушено протягом певного періоду часу, і дати зрозуміти, як краще вирішити питання. ці теми в майбутньому взаємодії або функції, запропоновані на веб-сайті.

Ми є єдиним інструментом на ринку, який додає вимір розуміння потреб клієнтів відповідно до різних профілів покупців, які враховують різні етапи їх процесу та їх унікальну поведінку. Proonto відкриває люк у розумінні поведінки користувачів на всіх етапах шляху покупки, на електронній комерції, повідомляючи вам “чому” люди не купували на вашому веб-сайті, за каналом придбання, категорією товару або етапом подорожі.

Proonto надає повну інформацію та показники конверсії разом з реальними людьми з нової спільноти робочої сили, а AI допомагає надавати передбачувану допомогу щодо покупок у реальному часі, що забезпечує максимальну ефективність на основі поведінки веб-перегляду, настроювань, оцінок задоволеності, дійсних критичних уявлень про бізнес та оптимізації технічних питань. Ми розповімо вам, наскільки хороша ваша стратегія та як її оптимізувати за допомогою голосу клієнта.

Нижче наведено кілька скріншотів з панелі приладів Proonto:

приладова панель продукту

Як би ви порадили маркетологам електронної комерції обробляти великі дані?

Той, хто почав дізнаватися про прогностичну аналітику за останні 25 років, напевно, чув цю історію. Одна з найбільших роздрібних компаній США хотіла перевірити співвідношення між різними продуктами, пропонуючи пакети. У них було багато даних, і після видобутку їх виявили, що у вихідні багато підгузників, придбаних чоловіками, купували разом з пивом у кошику. Їм було цікаво, як ці два продукти йдуть разом, і вирішили розмістити їх поруч у своїх магазинах. Ця історія масштабувала їхні продажі, але більше того, це змусило їх усвідомити силу передачі даних, що дозволяє зрозуміти, яка ймовірність того, що щось станеться.

В електронній комерції описова аналітика повідомляє нам про те, що сталося, але це не говорить вам, чому щось відбувається або як це змінити. У Proonto ми зосереджуємося на прогнозуванні поведінки користувачів на основі великих даних та тестування, а також на взаємодії з клієнтом на основі цих моментів. Підводячи підсумок, моя порада полягає в тому, щоб зрозуміти бізнес-дані, основні показники ефективності (KPI), створити припущення та моделі, протестувати їх і побачити, як вони покращують вашу загальну ефективність у конкретному KPI.

Як Proonto обробляє особисту інформацію?

Ми не покладаємось на особисту інформацію для створення прогнозів, а на моделі діяльності веб-сайтів та анонімні сигнали клієнтів. Це означає, що ми можемо аналізувати анонімні дані, які не пов’язані з особистою інформацією. Тим не менш, ми наполегливо працювали над тим, щоб переконатись, що маркетологи, які працюють з нами без особливих зусиль, продовжують дотримуватися GDPR.

Очевидно, ми допомагаємо всім нашим клієнтам бути сумісними з GDPR, полегшуючи їм та їхнім юристам інтегрувати нас у свою систему. Всі дані, які ми збираємо, можна каталогізувати та картографувати, і у нас є автоматизований робочий процес на право забуття, а також протокол захисту даних.

Які технології вважають найбільш інтригуючими в наші дні і чому?

Зворотній зв’язок та інструменти голосу замовника принесли значну цінність маркетологам у цифровому світі. Існує багато чудових інструментів, які автоматизують частину збору зворотного зв’язку, і лише вони справді сприяли революції в торгівлі 2.0, як ми це знаємо. Ми бачимо, що велика кількість створеного користувачем вмісту інтегрується як частина маркетингової послідовності. Хоча слід враховувати, що опитування є упередженими як для людини, яка їх заповнює, так і для тієї, хто їх пише. Тож для нас найбільш інтригуюча частина – це те, коли ви берете анонімні об’єктивні дані для подачі моделі, яка може виявляти закономірності та робити прогнози на дії чи втручання.

Сьогодні середній веб-сайт електронної комерції містить великі дані, які використовуються за допомогою машинного навчання & ШІ, потенційно може посилити внутрішні процеси та внутрішнє прийняття рішень. Наша місія – генерувати уявлення про досвід користувачів та поведінку споживачів, допомагаючи організаціям оптимізувати прибутковість та рентабельність інвестицій. Використання цих технологій призведе до набагато сильнішого прийняття рішень, особливо якщо ви зможете точно поєднувати статистику даних із показниками конверсії.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me