Круто! Объем проделанной аналитической работы впечатляет! А может ли такой алгоритм учитывать и надежность партнера? В цвете проскакивающих жалоб на качество сервиса и проблемы с отдельными магазинами-участниками, "рекомендовать" какого-то проблемного партнера, наверное, не имеет смысла...
Пример с подгузниками не кажется мне верным. Зачем покупателю другой размер? Упаковку ещё могу понять, но не размер. Это как обувь другого размера рекомендовать. Покупателю нужны те же размеры, но другие производители.
Перед запуском рекламной кампании в электронной коммерции разрабатываются маркетинговые модели, которые должны в точности отражать маркетинговую стратегию.
Интернет-реклама (или интернет-маркетинг) приводит потенциальных клиентов на сайт и требует серьезных инвестиций. Веб-аналитика помогает сделать анализ рекламы,
оценить конверсию сайта и посещаемость сайта. В качестве технического средства лучше использовать Google analytics, это очень хороший счетчик посещений сайта, можно
сказать лучший из всех бесплатных счетчиков сайтов.
На эффективность продвижения юзабилити влияет, но не настолько, как сейчас распространено мнение в сети Инернет. Больше влияют алгоритмы рекомендаций и навигация на сайте.
Сайты накапливают базу данных клиентов. И анализ интернет-магазинов показывает, что эта информация в маркетинге используется слабо.
Business intelligence или bi система позволяет делать сегментацию потребителей по поведению и демографии, а также скоринг вероятности отклика клиента.
Data mining инструменты затем используют для проведения кампаний прямого маркетинга (или direct marketing) по базе данных клиентов.
OLAP и bsc (сбалансированные показатели) инструменты очень важны для анализа в маркетинге. Bi системы также являются основой любой аналитической CRM системы.
Все это образует электронный маркетинг. Об этом весь сайт KPIs.ru, включая мои лекции по маркетингу.
