Збираємо й налаштовуємо агента під ваш магазин. Підключаємо дані, даємо йому право міняти щось на сайті, прописуємо, що і як він робить. Далі ви керуєте ним самі, своїми запитами й своєю моделлю.
Зібрати це самому це тижні експериментів. Ми це вже пройшли, тож ви економите цей час.
Ось що цією системою можна робити. Рутину агент бере на себе, а стратегічні рішення лишаються за вами.
Хто, що й коли купив. Агент розкладає їх на постійних, разових і тих, що відвалюються.
Порожні мета, описи без ключів, нема розмітки. Знаходить і виправляє в картках.
Товари без опису, фото, категорії, дублі, неактуальні залишки.
Де у воронці відвалюються покупці, які сторінки конвертують.
Питаєте словами, агент дістає відповідь із ваших реальних даних.
Сегменти й списки у готовому вигляді під розсилки й кампанії.
Два приклади з попереднього списку, але до кінця. Саме глибина відрізняє аналіз від натискання кнопки.
Беремо базу з CRM і дивимось не лише скільки клієнтів, а хто що купує, як часто повертається, на яке промо реагує. Виходять справжні групи за товарами, інтересами й поведінкою на знижки. Звіряємо їх з рекламою, трафіком і пошуком, і розсилка йде під кожну групу, а не один лист на всіх.
Технічний аналіз знаходить, де річ насправді, та сама, про яку SEO-спеціаліст писав вам довгі листи. Агент не зупиняється на «є проблема», а формує чітке завдання для розробника: що зробити і як.
За цим стоїть кілька ролей: один шар збирає дані, інший шукає патерни, третій перевіряє висновок. Тому це ближче до аналітика, ніж до бота. Агент рахує і пропонує, а рішення лишається за вами.
Систему збираємо для власних магазинів і щодня в ній працюємо. Великих цифр не обіцяємо. Підключаємо дані, шукаємо, де гроші течуть не туди, пробуємо й дивимось, що вийде. На одному магазині, наприклад, майже половина рекламного бюджету йшла на товари, які не продаються. Такі речі перевіряємо й рухаємось далі.
Зараз беремо кілька магазинів у роботу, щоб попрацювати разом.
Віддаємо готову систему, далі нею керуєте ви або ваш маркетолог.
Написати агенту