Меню

Big data bitrix настройка



«1С-Битрикс BigData»: Персонализация

«1С-Битрикс BigData»: Персонализация

На прошлой неделе 1С-Битрикс представила новый уникальный сервис – 1С-Битрикс BigData, позволяющий на основе анализа поведения пользователей делать персональные предложения посетителям интернет-магазина, тем самым повышая конверсию в продажи.

Сервис является частью платформы 1С-Битрикс, анализирует посетителей, зашедших на сайт, их интересы, покупки, сходство с другими покупателями, при этом сохраняет полную анонимность данных и работает индивидуально для каждого сайта. Компания «1С-Битрикс» является одним из лидеров по охвату интернет-магазинов в Рунете, поэтому основное конкурентное преимущество нового сервиса – это объем данных о поведении покупателей.

У владельцев интернет-магазинов на платформе «1С-Битрикс» появится возможность сделать персональными для посетителей следующие элементы на своем сайте: виджет на главной странице, виджет в карточке товара, а также рекомендации в карточке заказа. В ближайшем будущем появится возможность отправлять персонализированные рассылки покупателям. Компания планирует и дальше развивать функционал персонализации для владельцев сайтов на базе платформы 1С-Битрикс.

Сервис выпущен в режиме бета-тестирования и доступен во всех магазинах на платформе «1С-Битрикс» начиная с версии 15.0. В течение первого года он будет бесплатным. Доступно API для разработчиков.

Облачный сервис «1С-Битрикс BigData»

Бесплатно для клиентов «1С-Битрикс»!

Новый облачный сервис «1С-Битрикс BigData» встроен в продукт, содержит открытый API для разработчиков и легко поддается кастомизации. Сервис уже обрабатывает огромные массивы данных. Владельцы интернет-магазинов на платформе «1С-Битрикс» получают этот сервис бесплатно.

Преимущества использования сервиса

  • Бесплатно для клиентов «1С-Битрикс»
  • Встроен в каждый интернет-магазин
  • Рост продаж от 10 до 30 %
  • Большой охват интернет-магазинов
  • Универсальный компонент для персонализации
  • Персональные рекомендации в «админке»
  • Открытый API для разработчиков
  • Конвертируйте в продажи лучше конкурентов!

    Конкуренция среди интернет-магазинов обостряется с каждым днем. Выигрывает тот, кто умеет лучше конвертировать своих посетителей в заказы.

    Возьмем обычный интернет-магазин. С 1000 посетителей вы получаете выручку 100000 рублей, но с такого же трафика можно получить на 10-30 процентов больше, если сделать интернет-магазин персональным для покупателя.

    Рост продаж от 10 до 30% — с новым сервисом!

    Использование сервиса нацелено на рост интернет-бизнеса путем создания более персонализированных отношений с клиентами. Сервис повышает качество управления, уровень продаж и конверсию в интернет-магазине.

    Повысить отдачу от интернет-магазина!

    Песонализация — один из самых важных факторов, повышающих конверсию интернет-магазина. Увеличить продажи на том же самом сайте, с тем же количеством клиентов — вот основная цель персонализации.

    • Повышение эффективности рекламы
    • Увеличение конверсии интернет-магазина
    • Увеличение среднего чека
    • Увеличение продаж

    По оценкам экспертов продажи в интернет-магазине можно увеличить на 5-10% только благодаря персонализации. Это отличный способ развить свой бизнес и заработать больше в условиях конкуренции.

    Виджеты в публичной части

    Универсальный компонент для персонализации

    Универсальный компонент персонализации может быть легко размещен на главной странице вашего интернет-магазина, в списке товаров, в детальной карточке товара, в корзине и на странице оформления заказа.Компонент является универсальным и легко поддается кастомизации — содержит открытый API для разработчиков.

    Виджет в карточке товара

    Виджет в списке товаров

    Виджет в корзине

    Персонализация на очереди! Скоро

    В дальнейшим рекомендации могут быть использованы для персонализированных рассылок вашим клиентам. Система будет добавлять к товару связанные с ним, потом выдавать клиентам подсказки. Например, при покупке мобильного телефона предлагать к нему чехол, зарядку и т.д.: «Возможно, вам понравится».

    Персонализация в «админке»

    Повышение эффективности работы менеджеров

    Персонализация затронула не только публичную, но и административную часть интернет-магазина, отвечающую за управление заказами. Персональные рекомендации будут доступны вашим менеджерам по продажам при обзвоне покупателей, что позволит увеличить средний чек и выглядеть в глазах покупателей более компетентными.

    Получение такой информации непосредственно в карточке заказа значительно повышает эффективность работы менеджеров магазина.

    Как оценить эффективность сервиса?

    Значки у товаров в карточках заказа

    Эффективность использования сервиса подсчитывается по количеству товаров, проданных по персональным рекомендациям. Такие товары помечаются специальным значком в карточках заказов. Процент таких персонализированных продаж от общего количества легко подсчитать.

    Фактом покупки по персональной рекомендации считаются только непосредственные переходы с виджетов на главной странице, в списке или в карточке товара. Учитывается только текущая сессия. Возвраты того же клиента на сайт через некоторое время и покупки — не в счет. Сервис самонастраивается, подбирая самый эффективный алгоритм для каждого типа торгового каталога.

    Как обрабатывается Big Data

    Анализ Big Data, персонализация и автоматизация — один из современных трендов. И одновременно, одна из самых сложных математических задач. За этим стоит довольно много вычислений, обернутых в понятную для пользователя оболочку-интерфейс облачного сервиса.

    Учитываются специфика бизнеса

    При создании облачного сервиса разработчиками учитывалась специфика бизнеса и цели интернет-торговли. Сервис умеет выбирать из огромных массивов Big Data именно ту информацию, которая поможет стать ближе к целевой аудитории интернет-магазина.

    Во всех операция при обработке Big Data особое внимание уделяется обеспечению технической безопасности этих данных, носителей, доступа к базам данных и т.д. Например, даже оставленный клиентом номер телефона не используется в явном виде — он хэшируется.

    Источник

    Big Data — персонализация выдачи

    Конкуренция на рынке электронной торговли нарастает. Для того, чтобы интернет-магазин был успешным, необходимо уметь при том же количестве трафика получать больше выручки, то есть лучше конвертировать его в продажи. Технологии персонализации позволяют увеличить выручку на 10-30%. Мы разработали сервис 1С-Битрикс BigData, чтобы интернет-магазины на нашей платформе были более эффективны по сравнению с конкурентами
    генеральный директор «1С-Битрикс» Сергей Рыжиков

    В конце октября прошлого года в бету, а в последствии и в финальный релиз, вышел новый сервис от 1С-Битрикс под модным названием Big Data. В основу сервиса стал анализ поведения и предпочтений пользователя, на основе которых строится рекомендательная система сайта, которая повышает конверсию в продажи. Предлагаем вам посмотреть небольшой промо-ролик, чтобы понять на сколько это классный сервис.

    Расскажем немного своими словами о том, как работает данный сервис, кратко и только важное. С сайтов на последней версии 1С-Битрикс собирается некий хеш данных на серверах 1С-Битрикс, где обрабатывается и по не разглашаемым алгоритмам обрабатываются эти данные. Затем, когда пользователь заходит на сайт с включенной и настроенной Big Data ему уже подбираются товары, исходя из его предпочтений. Важно! Стоит понимать, что 1С-Битрикс не собирает какие-либо личные данные, пароли или другую персональную информацию, в целом не получает открытых данных, а лишь хеш слепки.

    Для того чтобы бигдата заработала на сайте необходимо установить и настроить специальный компонент на своем сайте. Настройка достаточно простая и гибкая, а сам шаблон компонента не сильно отличается от стандартных компонентов каталога.

    Вот так выглядит результат за 2 дня работы модуля Big Data, который мы установили и настроили на одном из клиентских сайтов, которые мы обслуживаем.

    Другой прекрасной особенностью введения данной технологии является то, что Битрикс умудрился объединить оффлайн и онлайн продажи. Теперь магазины, у которых правильно настроен обмен с 1С могут получить более точную персонализированную выдачу товаров для клиентов.

    На первый год модуль Big Data Персонализация Битриксом будет бесплатным, но о дальнейшей его тарификации станет известно уже ближе к концу текущего года. Обслуживание такого сервиса требует больших расходов со стороны 1С-Битрикс, и наверняка он станет платным.

    Источник

    «1С-Битрикс BigData»: Персонализация продаж

    В этом видеоуроке Вы узнаете о новом сервисе в 1С-Битрикс 15 – это облачный сервис для интернет-магазинов для рекомендации товаров (1С-Битрикс BigData).

    Смысл нового сервиса – повысить продажи в магазине, предлагая пользователям персональные рекомендации на основе его действий в Вашем магазине и в других магазинах, которые работают с сервисом. Пусть Вас «другие магазины» не смущают, сервис полностью анонимен и никто не сможет узнать какой товар посетитель просматривал в другом магазине, так как все рекомендации выдаются только по товарам Вашего магазина. Также не отсылаются никакие персональные данные покупателей.

    Сервис облачный, все сложнейшие вычисления делают сервера Битрикса, а для нас, владельцев магазинов на Битриксе есть удобный и простой компонент для показа блока рекомендаций с настройками какого типа рекомендации мы хотим показывать, и пока небольшая аналитика в админке для расчета эффективности работы сервиса (можно узнать сколько товаров куплено по рекомендациям и на какую сумму). Главное – уже сейчас разработчики обещают рост конверсии магазина на 10-30% только за счет включения рекомендаций на сайте!

    Сейчас все просто, а дальше нас тоже не собираются напрягать – сервис будет и дальше работать как черный ящик. Только Битрикс обещает, что алгоритмы сервиса будут усложняться, рекомендации будут все точнее (конверсия продаж должна расти – это единственный критерий оценки), сервис научится подстраиваться под конкретный магазин, вариантов типов рекомендаций станет больше.

    Сейчас доступно 5 типов рекомендаций, 2 из которых не зависят от того, на какой странице показывать блок, а остальные 3 зависят от текущего товара на странице (то есть, их надо включать только на детальной странице товара). Есть комплексные типы и один общий, подробнее смотрите в видеоуроке.

    Новый сервис от Битрикса пока совершенно бесплатен, и будет бесплатным до конца 2015 года точно. С 2016 года сервис станет платным, но есть слухи, что для небольших магазинов он все равно останется бесплатным (плата будет начинаться от какого-то количества проданных заказов в месяц).

    Все подробности настройки сервиса уже в этом ролике:

    На этом сегодня все! Не забываем жать на социальные кнопки слева и задавать свои вопросы чуть ниже в комментариях!

    Если вам понравилась статья, то нажмите на одну из кнопок социальных сетей для размещения ссылки на страницу в своей ленте в этой соцсети.

    Источник

    Big data bitrix настройка

    Отображаемые товары подбираются в зависимости выбранной в настройках блока стратегии. Например, самые продаваемые, просматриваемые/приобретаемые вместе с этим товаром или на основе персональный подбора.


    Аспро: Маркет:

    Аспро: Крутой шоп:

    Настройка показа блока в карточке

    Чтобы включить или отключить показ блока «Персональные рекомендации», вам нужно авторизоваться на сайте и в карточке товара войти в режим редактирования компонента каталога (всплывающая кнопка с шестеренкой).

    Перейдите в блок «Персональные рекомендации» и активируйте/деактивируйте соответствующее свойство.

    Тут же вы можете настроить тип рекомендации – алгоритм, по которому будут отбираться товары для демонстрации.

    После активации товары будут демонстрироваться на вкладке «Персональные рекомендации» на карточке товара рядом с вкладками «Аксессуары» и «Похожие товары» (если они активны).

    Источник

    Делаем аналог “Битрикс Big data” своими руками: часть 1

    Я не очень симпатизирую людям, которые размахивают bullshit-терминами на конференциях, однако до сих пор не сделали банальные миграции БД и деплойку в своём продукте. Поэтому, услышав громкие заявления о новом сервисе Битрикса, мне стало за державу обидно захотелось рассказать о том, как такие вещи устроены изнутри.

    Сей пост для тех, кто уже владеет сеткой коммерческих сайтов и хочет трекать деятельность посетителей кросс-доменно (т.е. идентифицировать поведенческие факторы по всей сети), однако по счастливой случайности ещё не стал очередным адептом Битрикса.

    Технологическая суть

    Кратко говоря, технологическая суть укладывается в 5 простых шагов:

    1. Трекаем события в пользовательском пространстве (на сайтах).
    2. Собираем данные в общую кучу, объединяя данные со всех источников.
    3. Перекладываем кучу в стройную систему хранения, по которой можно делать а-ля-SQL-выборки.
    4. Анализируем, собираем статистику, проводим коллаборативную фильтрацию.
    5. Выдаём посчитанные данные про пользователя обратно на сайты.

    С чего начать кросс-доменный трекинг пользователей

    Как вы понимаете, скорее мир перевернётся, чем я предложу использовать проприетарный софт. Поэтому идём вот сюда SnowPlow и читаем ридми.

    Документация по SnowPlow довольно качественная, но пока можно не пытаться осилить её всю целиком. В первую очередь нам нужно взять код счётчика и разместить ответную часть где-то на наших серверах.

    В реальном продакшене SnowPlow предлагает использовать Amazon как CDN для иконки счётчика и кластер для логирования запросов (между прочим, они официальные партнёры Амазона). Нам для тестирования изначально подойдёт простейший VDS, куда можно положить php-скрипт и посмотреть его принцип действия. Я выложил на github простой пример.

    Javascript-трекер SnowPlow основан на известном Piwik и поставляется под той же лицензией. На каждое событие он порождает HTTP-запрос к иконке счётчика, перечисляя в GET-параметрах данные о событии и о пользователе. Из коробки доступны события типа page view, page ping, link click, social actions (лайки, ретвиты), а так же произвольные события типа “категория-действие-параметры” и отправка произвольного JSON.

    Отвечающая сторона (серверный скрипт) владеет кукой, на основе которой пользователь идентифицируется кросс-доменно, и добавляет её значение ко всем логируемым запросам. Для этого в скрипте на серверной стороне определяется политика P3P “NOI DSP COR NID PSA OUR IND COM NAV STA”. Содержимое политики я скопировал из документации, – пожалуйста, не спрашивайте меня, что означают все эти буквы.

    Логи

    В результате мы имеем логи запросов, в которых каждая строка означает одно событие. При этом, благодаря данным из кук, мы можем идентифицировать действия пользователя в рамках одного сайта, в рамках всей сети, действия пользователей над одним объектом, над группой объектов на разных сайтах и т.д.

    Сами логи для анализа малопригодны. Их следует трансформировать в SQL-подобное хранилище, чтобы проводить по ним выборки. Замечу, что не смотря на маркетинговые заявления SnowPlow-цев, у них данные достигают возможности анализа только через 30-60 минут (задержку вносит Amazon, собирая данные со всех нодов своих хранилищ). В нашем упрощенном примере данные доступны фактически “сразу”.

    Анализ и коллаборативная фильтрация

    Welcome в гугл и на хабр. Лично мне импонирует технологический опыт Ivi.Ru про user-based и item-based фильтрацию, описанный здесь.

    Возврат посчитанных данных о пользователе

    После того, как мы посчитали данные и подобрали персональные рекомендации каждому пользователю, нужно отдать их обратно на сайты, чтобы те могли персонифицировать своё поведение для каждого пользователя. Один из простых способов это сделать – выставить HTTP-JSON API, в котором идентификатором ресурса будет идентификатор пользователя на конкретном домене (duid в терминологии нашего трекера).

    Поскольку мы знаем матрицу соответствий duid-nuid (второе – кросс-доменный идентификатор), нам достаточно легко кэшировать эти данные на серверной стороне, “подкладывая” одни и те же данные под всеми значениями duid, которые нам известны по этому пользователю.

    Я ментор в IT-проектах. Это значит, что если вы — собственник или руководитель, я могу помочь вам взять новую высоту. Навести порядок в процессах, разобраться с мотивацией команды, внедрить инструменты и достичь конкретных целей. Я не учу делать бизнес, а лишь помогаю обойти щедро рассыпанные грабли на вашем пути. Узнать больше.

    Источник

    Читайте также:  Настройка анкера на гибсоне
    Adblock
    detector