1. Getting Personal in Digital Marketing
Анна Ская, CEO
VisualDNA Russia

2. VisualDNA: больше, чем Big Data
Big data + psychology = Psy-tech
Conventional big
data sources and
analytics only get
you so far
WHAT people do
WHEN they do it
WHERE they do it
Our data provides
the WHO and WHY
WHO you are
WHY you do things
! 65M profiles in Russia
! Deep customer
understanding
! Better, faster decisions
! More relevant customer
experience, loyalty, retention
! Improved business
performance
+ =
Our Partners:

3. Как VisualDNA видит покупателя

4. Топ - 3 «must have» в
аналитике big data
“Information is the oil of the 21st century, and analytics is the
combustion engine.”
Peter Sondergaard, Senior Vice President,
Gartner Research

5. (geo tag, maps, home/office, GA)
(context, search)
1. Используйте 1st party data в персонализации,
добавляйте 3rd party
(psychographic, personality)
(psychographic, personality)
(geo tag, maps, home/office, GA)

6. *Based on 1 month of data
3%
Информация о покупке покрывает лишь
малую часть аудитории
Мы рассматриваем другие 97%
аудитории, кто не покупает +
проверяем нашу базу
2. Клиент 360: Изучайте не только покупателей, а
аудиторию в целом
*Source Google Analytics
Industry Average around 3%
97%

7. 3. Прогнозный анализ: Ваши данные способны на
гораздо большее, чем Вы думаете
Меньше, чем за 1 минуту пребывания
на сайте данные улучшают качество
прогнозирования примерно на 300%
по сравнению с использованием
только 1st party data.

8. Как заставить Вашу аналитику работать?
Совмещая аналитику с данными в маркетинговой стратегии,
вы одновременно оптимизируете воронку продаж
Привлечение Конверсии Удержание
• Поиск новых клиентов в сети
• Привлечение целевой аудитории
• Захват доли рынка
• Персонализация кампаний и
коммуникаций
• Таргетирование потенциальных
покупателей на сайте
• Рост стоимости корзины
• Понимание причины возврата покупателя
на сайт
• Повторное привлечение покупателя на
сайт с использованием правильного
контента
• Непрерывное взаимодействие с
аудиторией

9. «Waitrose» case study

10. 95.00%
точность предсказания
покупки
30
дней
364,000
уникальных профилей
19,597
покупок
Результаты кейса «Waitrose»
£1.35 million
выручка
8
уникальных сегментов

11. Сегментация аудитории – покупатели
«Waitrose»
Средняястоимостьтранзакции(£)
Средняя стоимость привлечения
покупателя (£)
10,000370,000
Размер
кластера
1 Gifts & Hampers
2 Occasional Flowers
3 Wine & Gifts
4 Garden
5 Wine Offers
6 High Value Wine
7 Flowers & Gifts
8 Champagne
12
8 6
5
3
4
7
средняя
Аудитории Example Opportunity
• Target 4.42 % (15,000) of
non-high value wine
browsers
• Increase High Value Wine
buyer revenue by 25%
• They show lots of
characteristic of BEING a
high-value, but they have
not spent money with you
yet

12. 6. High Value Wine Audience
Охват
19,400
Вся аудитория
364,000
Аудитория «High Value Wine» заказывает бутылки
ящиками, предпочитает красное вино, но периодами
наслаждается и белым. Эти люди совершают покупки
методично, тщательно выбирая товар. Большинство
лояльных клиентов.
Анализ покупок
Персональные теги (сегменты)
Средний
чек
£xx.xx Конверсия xx.xx%Investor
Wine Drinker
Luxury Clothes
Holiday Intender
Museum Goer
Classic Movie Lover
65+
55-64
45-54
35-44
25-34
18-24
<18
Итого, затраты на маркетинг £x,xxx
Итого, сумма транзакций £xx,xxx
£xx.xx x.xx%
£xxx
£1.35m
Топ-3 источника трафика
Источник
Referral
xx.xx%
x.xx%
Email
xx.xx%
x.xx%
xx.xx%
x.xx%
Direct

13. 2. Occasional Flowers Audience
Охват
88,600
Вся аудитория
364,000
Аудитория «Occasional Flowers» покупают цветы по
случаю Дня Св. Валентина. Они также покупают
подарки и цветы, в основном розы.
Анализ покупокПерсональные теги (сегменты)
Средний
чек
£xx.xx Конверсия xx.xx%
Sainsbury’s Shopper
Tennis Enthusiast
Sensitive
Food Spenders
65+
55-64
45-54
35-44
25-34
18-24
<18 Итого, затраты на маркетинг £xx,xxx
Итого, сумма транзакций £xxx,xxx
£xx.xx x.xx%
£xx,xxx
£1.35m
Топ-3 источника трафика
Источник xx.xx%
x.xx%
xx.xx%
x.xx%
xx.xx%
x.xx%
Email Referral Direct

14. • Кол-во исследованных пользователей: 364,037
• Известных покупок: 19,597
• Верно спрогнозированные VisualDNA покупки на «Waitrose»: 18,647
• Не угаданные VisualDNA покупки на «Waitrose»: 950
• 19,257 найденных клиентов с наибольшей вероятностью покупки
Результат: рост аудитории
18,647
Верно
спрогнозированные
VDNA
19,597
Распознанные
покупки
19,257
Найденных с
наибольшей
вероятностью
покупки

15. Возможность находить и привлекать
больше платежеспособных покупателей
без увеличения бюджета на маркетинг.
Компании, которые знают всё о своих
покупателях, продают больше

17. Thank you
Anna Skaya
contact@visualdna.ru