«Битрикс» поможет магазинам получить с покупателей больше при помощи Big Data

Облачный сервис «1С-Битрикс BigData ^[1]» позволяет на основе анализа большого количества данных предсказывать поведение посетителей на сайте, выделять похожих клиентов, и делать им персонализированные предложения на основе истории покупок других клиентов. Сохраняя анонимность данных пользователя, его профиль агрегирует данные, полученные со всей сети интернет-магазинов, работающих на «1С-Битрикс».

Сервис выпущен в режиме бета-тестирования и доступен во всех магазинах на платформе «1С-Битрикс» начиная с версии 15.0. В течение первого года он будет бесплатным. Доступно API для разработчиков.

Генеральный директор «1С-Битрикс» Сергей Рыжиков:

Конкуренция на рынке электронной торговли нарастает. Для того, чтобы интернет-магазин был успешным, необходимо уметь при том

же количестве трафика получать больше выручки, то есть лучше конвертировать его в продажи. Технологии персонализации

позволяют увеличить выручку на 10-30%. Мы разработали сервис 1С-Битрикс BigData, чтобы интернет-магазины на нашей платформе

были более эффективны по сравнению с конкурентами.

В новой версии «Битрикс» также появился сервис «Скорость сайта ^[2]» — он рассчитывает комплексный показатель комфортности работы с сайтом для посетителей с учетом качества разработки сайта, качества хостинга ^[3] и доступности сайта в сети. Сервис покажет, как быстро работает сайт и поможет разработчикам определить самые «тормозящие» места (что-то типа отладчика скорости загрузки и рендеринга в браузерах).

Кроме того, в новой версии улучшена интеграция с системой Яндекс.Маркет по CPA-модели (которая пока не очень ^[4] хорошо взлетает в т.ч. из-за сложностей с интеграцией). Появилась поддержка систем контекстной рекламы Яндекс.Директ и Google AdWords: рекламные объявления можно создавать прямо в административной части карточки товара, подбирать ключевые слова, выбирать стратегии размещения, управлять бюджетом и оценивать эффективность кампаний с привязкой к стоимости товара.

Источник ^[5]