Увеличение среднего дохода на пользователя

2
255

Цели

Ulmart.ru — сайт с высокой посещаемостью и несколькими разными типами каталогов и товарных блоков, где пользователи могут выбирать разнообразные продукты и сервисы. С использованием внедренной системы метрик и более детальным пониманием и анализом пользовательского поведения, бизнес хотел решить следующие задачи:

  1. Понять поведение пользователей за счет анализа их взаимодействия с товарными блоками на сайте.
  2. Рассчитать как разброс цен и цены конкурентов влияют на их конверсию и доход.

Ulmart был нужен инструмент для анализа больших объемов данных в реальном времени для решения их аналитических задач. К тому же, нужен был инструмент для визуализации обработанных данных.

Решение

По рекомендации OWOX, Ulmart выбрал Google BigQuery для решения сложных аналитических задач. Google BigQuery — это облачная быстродействующая база данных с огромными вычислительными мощностями, которые позволяют сбор и обработку данных в режиме реального времени, без выделения дополнительного временных и человеческих ресурсов (системные администраторы и разработчики) для создания, персонализации и поддержания системы.

Онлайн схема обмена данными Ulmart:

Аналитики Ulmart теперь могут создавать автоматические отчеты, включая графики, используя BigQuery Reports адд-он для Google Sheets основываясь на данных Google BigQuery.

Они создают запросы, которые доступны для всех их коллег, у которых есть доступ к проекту Ulmart в Google Cloud Platform. Некоторые из запросов требуют помощи технических специалистов. В таком случае, они используют функциональность динамических параметров в адд-оне. Таким образом, значение параметров могут быть изменены прямо в интерфейсе, не редактируя сам запрос.

Отчеты, созданные для понимания, как оптимизировать блоки мерчандайзинг и распределения продукции, где Ulmart может способствовать дальнейшей реализации на их веб-сайте.

Для анализа цен конкурентов Ulmart получает цены из веб-сайта и из сервиса сравнения цен. Отношение между ценой на сайте и отклонением цены Ulmart от средней по рынку рассчитывается, используя один SQL запрос. BigQuery Reports адд-он экспортирует результаты запроса в Google Sheets для дальнейшей визуализации для принятия решения.

Результаты

  1. Увеличился средний доход на пользователя.
  2. Увеличилась маржа на некоторые товары без уменьшения количества транзакций.

Вас также могут заинтересовать