Сценарий «Цена на просмотренный продукт снизилась»
Задача: отправить коммуникацию о снижении цены на просмотренный продукт.
Для решения задачи настроим сценарий.
Перед созданием сценария:
- Добавьте автоматическую рассылку в нужном канале: email, SMS, Viber, мобильный пуш или вебпуш.
- Параметр для вывода продукта — ProductView. Или используйте новый конструктор для вывода без параметров и кода — инструкция
Создаем сценарий:
1. Запуск — по событию Просмотренный продукт изменился — Цена на продукт снизилась:
Особенности события
Текущая цена продукта меньше цены, с которой клиент просматривал продукт.
- Работает каждый раз, в том числе:
- При ещё большем снижении цены.
- При подорожании и новом снижении стоимости относительно цены в списке.
- Работает на каждый продукт. Если два продукта из списка стали дешевле, сценарий сработает два раза.
- Не реагирует на заполнение цены. Если у продукта ранее не было данных о стоимости, его цена должны вновь поменяться после заполнения, чтобы сценарий запустился.
Для клиентов с заполненной зоной:
- если у продукта есть региональные данные по доступности в зоне клиента, сценарий запускается по изменениям продукта в регионе клиента;
- если у продукта не заполнены региональные данные о цене в зоне клиента, сценарий срабатывает по изменениям в основном фиде.
2. Ограничиваем выход из блока, чтобы не отправлять письмо ночью:
Если на проекте также настроена отправка рассылок по снижению цены в списке, поставьте задержку, чтобы сначала отрабатывала более приоритетная механика по списку.
3. Проверяем, что просмотр произошел недавно и что продукт на данный момент в наличии:
4. Проверяем, что клиент с подпиской и валидным контактом в канале рассылки:
5. Отправляем письмо:
Что отправить в рассылке
- К продукту можно добавить сопутствующие товары или персональные рекомендации;
- параметр для вывода рекомендаций к товару — ProductListItem.Product.Recommendations.{название алгоритма}, для персональных — Recipient.Recommendations.{название алгоритма} (или через новый конструктор — для товара и клиента)
Оценить эффективность и подобрать лучший вариант можно с помощью АБ-тестирования.
6. Ограничиваем количество срабатываний по клиенту, чтобы не отправлять разом несколько рассылок:
7. Сценарий готов, можно запускать:
Интерактивное демо
Дополнительные материалы
- +40% к доходу триггерных рассылок. 8 тестов интернет-магазина «МегаФон» с ML-рекомендациями: подтвердили эффективность самой механики и рекомендаций с помощью АБ-тестов
- Сопутствующие товары: 5 причин, почему их стоит предлагать в интернет-магазине или рассылках