Collaborative filtering (numit in continuare CF) este o tehnica de targetare comportamentala aplicabila in multiple arii ale marketing-ului. Principiul pe care functioneaza este acela de a face predictii automate (filtrare) asupra intereselor consumatorilor, functie de gusturi comune, imparasite si de alti (colaborare).

Ipoteza ce sta la baza functionarii CF este ca cei ce au fost de acord in trecut asupra unui subiect, tind sa fie de acord si in viitor asupra aceluiasi tip de subiect. Pe baza acestui principiu functioneaza sistemele de recomandari folosite de Amazon, Netflix, LastFm etc – prin CF sunt recomandate carti, filme si muzica pe care probabil ca utilizatorii vizati le vor prefera, avand in vedere optiunile lor (si ale multor alora) deja exprimate, legat de ce anume le place si ce nu. Acest colaj de preferinte permite predictibilitatea viitoarelor alegeri.

Desi CF poate aminti de un sistem de tipul “Big Brother is watching you”, adevarul este ca tehnica prezinta mult potential atunci cand este folosita asa cum trebuie. De exemplu, in telemarketing aceasta tehnica nu mai reprezinta de mult ceva revolutionar ci este deja o practica comuna. Exista situatii concrete ce au facut obiectul unor studii de caz, in care agentii de call center ce au oferit la cross-sell produse deja validate prin tehnici CF au inregistrat dublari ale ratelor de cross, de la 20 la 40%.* Aplicatiile folosite in telemarketing pot merge pana acolo incat sa propuna singure agentului de telesales care sa fie produsul oferit ca si cross-sell si sa il afiseze pe ecran in timp real, toate acestea in timp ce agentul inchide order-ul pentru produsul pentru care clientul a sunat initial.

In email marketing insa, CF este abia la inceput de drum. Pentru a putea folosi CF la adevaratul potential, este nevoie de un efort in planificare, un efort financiar pentru implementare si nu in ultimul rand, o baza de clienti suficient de larga incat rezultatele filtrarii sa fie relevante pentru fiecare utilizator in parte.

Putem sugera cel putin 4 exemple de abordari ce scot in evidenta  potentialul unei strategii ce include CF, atunci cand email marketing este doar o componenta dintr-o imagine de ansamblu:

1. Folosirea datelor logate intr-un magazin de e-commerce

In momentul in care site-ul este vizitat din sursa email, se face trimiterea adresei de email sau a unui ID unic care sa fie monitorizat in Google Analytics si care sa capteze faptul ca userul a facut o achizitie in site. Avand in vedere ca sursa identificata este email, logarea are loc automat (este recunoscuta adresa si se autentifica).

Ipotetic vorbind, daca produsul pe care un utilizator a dat click din email este un aparat de fotografiat, ne intereseaza sa folosim informatia punand problema in felul urmator: care sunt top 5 aparate de fotografiat ce au fost accesate in site in ultimele 5 zile si cum putem trimite cea mai accesata oferta de aparate de fotografiat, in timp real, utilizatorului care viziteaza site-ul. Ambalarea mesajului trimis poate fi de forma: “cel mai popular produs al momentului” iar felul in care ar putea sa ajunga la vizitator este afisarea vizuala, de exemplu prin intermediul unui floating overlayer.

2. Folosirea istoricului de achizitii intr-un magazin de e-commerce

Site-ul analizeaza istoricul de cumparaturi al utilizatorului logat (daca exista un instoric compus din cel putin 2-3 produse) si il compara cu intreaga baza de date, facand matching cu acei useri ce au in istoricul de achizitii produse similare in proportie de cel putin 75%. Urmeaza sa ii fie oferite produse pe care acei utilizatori le-au mai cumparat, insa care nu au fost achizitionte inca si de utilizatorul in cauza. Ca si plasare in site, sectiunea de astfel de produse poate aparea oriunde pentru a capta atentia userului.

3. Oferirea de oferte cross sell la finalizarea achizitiei, in cosul de cumparaturi, intr-un magazin de e-commerce

In momentul in care un utilizator a completat un proces de achizitie, i se poate oferi in pagina de multumire o linie de produse ce sunt considerate cele mai reprezentative, avand in vedere produsul cumparat recent si istoricul de cumparaturi al utilizatorului (daca exista)

O alta varianta este integrarea functiei de cross-sell in shopping cart, intr-un pas intermediar – de exemplu imediat inaintea alegerii optiunii de plata pentru produsul cumparat. Produsele de cross ofertate sunt alese dupa aceleasi criterii CF (ce a mai fost cumparat impreuna cu acest produs + ce altceva au mai cumparat cei care au acelasi istoric cu clientul). Ideea aici ar fi ca alegera produselor de cross sa nu fie neaparat alese pe principii de complementaritate (se potrivesc cu produsul principal sau sunt accesorii) ci pe principii CF.

Pentru a merge mai departe si pentru a creste ratele de conversie, aceste cross-uri pot beneficia de un discount semnificativ daca vor fi cumparate impreuna cu produsul ce se afla deja in cosul de cumparaturi. In acest fel, intreg pachetul beneficiaza de un discount si este, in principiu, mai atractiv decat daca aceste produse ar fi achizitionate separat.

4. Abandonarea cosului de cumparaturi

In abandonul cosului de cumparaturi, o situatie uzuala in ecommerce, cea mai des intalnita abordare este aceea de a trimite un reminder utilizatorului via email, in cel mult 2-3 ore, care include sau nu un extra incentive (discount, cadou etc) pentru a finaliza cumparatura. Prin folosirea CF insa, ar putea fi incluse mai multe tipuri de mesaje in aceasta alerta automatizata, printre care sugeram insertia unei linii de produse alternative, sub produsul sau produsele principale ce au facut subiectul abandonului. In cazul in care abandonul achizitiei a fost influentat de lipsa atractivitatii produsului, variantele alternative oferite ar putea mari sansa unei conversii. Selectia ofertei se va face pe baza principiilor CF ce vor oferi produsele cumparate deja de catre utilizatorii ce impartasesc un istoric de cumparaturi similar cu cel al utilizatorului in cauza.