Skip to main content
интервью тойота

Интервью с экспертом: Жюльен Декомб и 5 советов о том, как использовать AI для своего сайта (обновлено)

3 September 2018
Gilyana
Gilyana Akuginova
Контент-маркетолог Kameleoon, Гиляна анализирует отзывы наших клиентов и консультантов, а также делится новыми практиками в области оптимизации конверсии.

Одной из главных задач Жюльена Декомба, специалиста Digital Communications Toyota France, является использование сайта компании с целью лидогенерации. Для улучшения эффективности своих кампаний Жюльен сделал выбор в пользу Искусственного Интеллекта (AI). Основываясь на собственном опыте, он дал нам 5 советов о том, как реализовать кампанию по персонализации, усиленную искусственным интеллектом.

 

Совет #1 : Не рассчитывать на любые лиды, важны лишь качественные

«Toyota.fr – это 1.4 миллиона посещений в месяц. Трафик растет, мы довольны. Надеемся, что так будет и впредь. Но на данный момент мы не ищем растущего количества каких-нибудь лидов, нет. Число качественных лидов – вот, что важно. Ведь именно они в итоге существенно стимулируют рост оборота Toyota. Для того, чтобы оценить эффективность нашего цифрового маркетинга, мы отслеживаем на нашем сайте следующие KPI:

  • Вовлеченность: время, проведенное на нашем сайте

  • Soft-конверсия: конфигурация автомобиля, запрос на финансирование покупки на сайте и т.д.

  • Hard-конверсия как важнейший аспект: тест-драйв автомобилей

Мы хотели бы, чтобы запросы на тест-драйвы на нашем сайте были качественными. Это означает, что мы хотели бы поставлять представителям нашей сети дилеров именно те лиды, что близки к конверсии. Качество лидогенерации измеряется путем отслеживания запросов на покупку, которые произошли из запросов на тест-драйв».

Совет #2 : Понять свою аудиторию, сегментируя ее

«Чтобы продвинуть предложение тест-драйва, мы решили использовать pop-in.

Comment personnaliser comme Amazon ? Toyota AI

Начали с того, чтобы вручную считать баллы именно для того, чтобы понять: кому целесообразно адресовать такой pop-in. Мы определили факторы, характеризующие тех, кто должен войти в подсчет баллов:

  • посещение определенных страниц на сайте (запрос брошюры, конфигуратор, страницы авто, страницы с предложениями)

  • время, проведенное на странице конфигуратора

  • число посещений – больше 2-х раз

  • стоимость конфигурации

Мы получили обнадеживающие результаты, очень хорошие баллы по запросам тест-драйвов, но квалификация лидов не является оптимальной».

Совет #3 : Воспользоваться существующими технологиями, чтобы увеличить свою эффективность

«Таким образом, мы решили шагнуть дальше и интегрировать модуль предиктивного таргетирования, основанный на алгоритме машинного обучения. Данный алгоритм работает за нас 24 часа в сутки и 7 дней в неделю, анализируя нашу аудиторию и идентифицируя пользователей, наиболее заинтересованных в бренде и в частности - в наших моделях авто. Мы сравнили подсчет баллов вручную и предиктивное таргетирование. Результаты неоспоримы. С помощью предиктивного таргетирования мы удвоили показатели лидогенерации, а также улучшили качество этих лидов. Это позволило нам персонализировать pop-in в зависимости от модели авто, которая заинтересовала пользователя, а также согласно местоположению ближайшего дилера».

7 principes de persuasion pour booster vos conversions - Toyota - AI

Совет #4 : Концентрировать свои усилия на задачах с потенциально большой отдачей

Предиктивное таргетирование позволяет сэкономить невероятное количество времени. В то время как машина работает над сегментированием наших посетителей, мои команды и я можем продвигать другие проекты. Как только мы определили нашу стратегию, мы со спокойной душой доверяем сегментирование алгоритму. Алгоритм, насыщаясь информацией, «обучается» беспрерывно, а потому  - может в своем сегментировании учесть все вторичные параметры, которые время от времени возникают на сайте и понемногу видоизменяются. Если мы меняем что-то на сайте или запускаем специальное предложение, например, то нам не нужно перенастраивать наш таргетинг, так как алгоритм способен адаптироваться. Кстати, данные посетителей анализируются алгоритмом в режиме нон-стоп. Мы не упускаем ни единой "капли" информации. Это позволяет нам тщательно изучать наших клиентов. Какие посетители запрашивают тест-драйвы? Какие посетители конвертируются? С каких устройств они активны (ПК или мобильные)? Сколько раз они посещают страницу, чтобы в итоге запросить тест-драйв? Сколько времени они проводят на сайте? На каких страницах? Огромное множество данных, которое мы теперь можем собирать и анализировать».

Совет #5 : Увеличивать свой оборот, все обширнее применяя Искусственный Интеллект (AI).

«Сейчас, когда мы убедились в эффективности предиктивного таргетирования, мы можем применить данный подход и для других целей на нашем сайте. Следующие этапы для Toyota состоят в продолжении применения предиктивного таргетирования в других областях, а точнее – для оптимизации прочих KPI, касающихся soft-конверсии на нашем сайте. Таким образом, мы намереваемся интегрировать модуль предиктивного таргетинга для того, чтобы адресовать pop-in для следующих действий, например: - запрос финансирования - диагностика/оценка автомобиля - конфигурация транспортного средства».  

Подробнее о сотрудничестве Kameleoon с Toyota можно узнать из видеоинтервью с Жюльеном Декомбом:

 

О чем рассказываем в этой статье
Gilyana
Gilyana Akuginova
Контент-маркетолог Kameleoon, Гиляна анализирует отзывы наших клиентов и консультантов, а также делится новыми практиками в области оптимизации конверсии.