Ajánlom

Csütörtökön, a megszokott időpontban, elmentem a Szek.org klubestjére. Az ajánlórendszerek voltak terítéken, két fejlesztő cég és néhány ügyfelük felvezetésében.

Ezek az alkalmazások természetesen fontosak az elektronikus kereskedelem szempontjából, hiszen egyrészt piacnövelő (ha jó ajánlatokat kapok, többet vásárolok), másrészt vevőmegtartó (ott maradok, ahol jó ajánlatokat kapok) hatásuk van. Ezt mint gyakorló internetes vevő mondom, tapasztalatból. Szeretem az ajánlásokat, a jó ajánlásokat persze.

Az ajánlás érdekes tényező a hagyományos és az internetes boltok versenyében, hiszen az előbbiekben is élhetnek az ajánlás, méghozzá a személyes ismeretségen alapuló ajánlás lehetőségével. Ebből a szempontból a kérdés az, hogy az internetes boltok adatalapú ajánlásai fel tudják-e venni a versenyt a közvetlen, személyes bolti ajánlás vonzerejével.

Egy sok termékkel és sok vevővel rendelkező bolt számára az ajánlás alapvetően adatgyűjtési, adatfeldolgozási és adatbányászati feladat. A fő trend világos: az ajánlást nem az eladó véleményére, hanem a vevők valóságos viselkedésére, a velük kapcsolatos adatok alapján felrajzolt profilokra, adatbányászati technikákkal feltárt statisztikai öszefüggésekre kell építeni. Ha ti ilyenek vagytok, ha én ezt tudom rólatok, ha ti így viselkedtetek, akkor én ezt és ezt ajánlom nektek… Az ajánlás persze nem tévedhetetlen, adott esetekben akár teljesen mellé is lőhet; a lényeg az, hogy érzékelhetően növelje a vásárlás és a lojalitás valószínűségét.

A klubesten egyéb kérdések is felmerültek. Az egyiket nagyon könnyű feltenni: mikor éri meg? Elméletileg erre válszolni is könnyű, valahogy így: akkor éri meg, ha az ajánlórendszer több pénzt hoz, mint amennyit visz, és nincs nála jobb lehetőség. Mennyi pénzt visz? – tettük fel a kérdést a kíváncsi közönség soraiból –, vagyis mennyi az ára? Kiderült, hogy az alkalmazásgazdák többféle üzleti modellel és még több féle árazási módszerrel kísérleteznek, ami fejlődési fázisban lévő termékeknél és vállalkozásoknál gyakori eset. Van például hagyományos licencelés, van cloud-megodás, vannak mindenféle hibridek, aztán van fix ár, van bérleti díj, van sikerdíj – szóval lehet kísérletezni és alkudozni.

Ha már a megtérülésnél tartunk, valószínűleg kijelenthetjük, hogy a kiadási oldal felmérése az egyszerűbb feladat: eddig nem volt ajánlórendszerem, most van, ez ennyi és ennyi kiadást jelent. De mi van a hozott bevételi többlettel, az vajon mekkora lehet? Ez már fogas kérdés, hiszen a forgalomra, a bevételekre sokféle tényező hat: jöhet egy szép ünnep, amikor az emberek leöldösik a körülöttük élő állatokat és ajándékokat vesznek rokonaiknak, barátaiknak és üzletfeleiknek, hirtelen divatba jöhet valami vagy éppen kimehet a divatból, masszív reklámkampányba kezdhet egy beszállító és mi ennek üdvös hatásait érezhetjük… A kereső hatását ebből a kavalkádból kellene kihámozni, miközben fel kell tenni a “mi lett volna, ha?”, kérdést is, aminek, mint tudjuk, igazából nincs értelme.

De vannak itt más érdekes kérdések is, például az, hogy mihez kezdjünk az ajánlások önbeteljesítő hatásával, a kialakuló ördögi körökkel: ha például nekem egy vámpírkönyvhöz – a példa a klubesten merült fel – véletlenül füstölt sajtot ajánlanak, akkor én azt megveszem, mire az ajánló rendszer így gondolkodik: no nézd csak, ez füstölt sajttal szereti a vámpírkönyveket, ajánljunk neki még többet, mire én… stb. stb., miközben én tulajdonképpen jobban szeretem a natúr gomolyát, csak az éppen nem jutott eszembe, az ajánlás elvonta a figyelmemet, tehát nem született optimális döntés.

Ahogy nézelődöm a világban, azt is látom, hogy az ajánlásokhoz több helyen külső adatok bevonásával is próbálkoznak, ami teljességgel érthető, hiszen ha az internetes könyvesboltom tudja, hogy miről blogolok vagy mit teszek a közösségi hálókon, tovább finomíthatja az ajánlásait – a kérdés az, hogy lehet ezt megcsinálni. Mark Zuckerbergnek már nyilván van néhány ötlete.

Hozzászólás írása

Hiba az űrlap kitöltése során!

* A csillaggal jelölt mezők kitöltése kötelező

*
*
*
*