Авторанжирование – алгоритм для обеспечения прибыли «продающему» бизнесу

Юником24 – экосистема, объединяющая в себе финансовый марктетплейс и CPA-сеть. Говоря простым языком, в рамках одной компании мы объединили два совершенно разных бизнеса, дополняющих друг друга: для физических лиц и внбмастеров, для потребления и заработка. «Лицо» нашего бизнеса - это витрина с кредитными предложениями. Одной из особенностью и ее преимуществом является развитый алгоритм авторанжирования, который мы построили по уникальной методологии с применением скоринговых технологий.

Ещё 3-4 года назад мы задались вопросом как сделать витрину удобной для конечного пользователя, как помочь сделать верный выбор в кратчайшие сроки? Как решить один из важных вопросов по повышению монетизации бизнеса?

Один из эффективных инструментов на пути решения данных вопросов стало авторанжирование и его последующее развитие и модернизация.

Сама технология в том или ином виде используют ведущие маркетплейсы в России и мире. Такие, например, как Ozon и Avito. При этом сами по себе основы этих алгоритмов достаточно просты и могут позволить бизнесу в разы увеличить оборот.

Мы хотим поделиться своим опытом реализации данного решения на примере финансового маркетплейса и СРА-сети.

В своей статье мы расскажем о самом алгоритме авторанжирования, о возможностях его развития, о монетизации бизнеса, о преимуществах, которые получает партнёр (Интернет-магазин, МФО, банки и так далее).

Авторанжирование и варианты развития технологии

Мы создали алгоритм, который на основе коэффициента EPС (финансовый индикатор, который является результатом отношения частоты одобрения к прибыльности того или иного оффера), ранжируют кредитные предложения в четко определенном порядке на основе заданных критериев.

В своем алгоритме за основу сначала мы взяли 3 основных критерия:

Формируя настройки алгоритма, стоит учитывать, что показатели и предпочтения целевой аудитории могут меняться и то, что выгодно было утром, к вечеру, может, наоборот не приносить прибыль и не быть востребованным. Поэтому стоит проводить ранжирование несколько раз в сутки. Для себя мы выявили оптимальное время – 8 раз в сутки или каждые 3 часа.

Однако мы решили на этом не останавливаться и продолжить развивать технологию с целью увеличения доходности по офферам и увеличения трафика.

В первую очередь, мы расшили количество критериев, на основе которых происходит авторанжирование:

Как показала практика, география и время существенно влияет на расположение офферов, поэтому введение дополнительных критериев отбора позволяет еще более повысить эффективность технологии, а с ней повысить монетизацию.

Однако и это еще не все.

Все мы помним еще с детства выражение: знание – сила. Все это применимо и к бизнесу, чем больше мы знаем о клиенте, насколько глубоко мы сможем применить данные знания, тем выше шанс стать лучше и более востребованными, чем конкуренты.

Один из сервисов нашей экосистемы предоставляет потребителям услуги по проведению кредитного скоринга. Все просто: клиент запросил, мы проанализировали и предоставили информацию. Однако подобный «личный аудит» носит больше информативный характер и никак не помогает в получении кредита/займа. Задумаясь над этим, мы создали дополнительный алгоритм, который определяет вероятность одобрения ссуды с последующим ранжированием с учётом ещё и этого показателя. То есть в начале страницы будут те кредитные предложения, где заемщику с большей долей вероятности ответят положительно, чем ниже оффер, тем и вероятность ниже.

Кроме того, мы научили свой алгоритм скрывать те предложения, где ранее был получен отказ. Ведь какой смысл предлагать повторно этот продукт снова и снова?

Никакой!

Следующим этапом развития авторанжирования после непосредственно создания самого алгоритма и после внедрения скоринга стал iOffer.

Он представляет собой кнопку с возможностью интеллектуального подбора нужного оффера.

1 кнопка = 1 кредитное предложение, подобранное на основе глубокого анализа клиента, включающего три клиентских фильтра:

Финансовые результаты

Авторанжирование - это действительно работающий инструмент для монетизации бизнеса.

Так, например, в среднем Интернет-магазин, который установил кнопку интеллектуального подбора увеличивает средний чек на 17% за счёт покупки аксессуаров к основному товару или приобретения товара из более высокой ценовой категории.

Кроме того, информирование клиентов о самой возможности воспользоваться теперь кредитными средствами увеличило количество повторных заказов на 6%.

Другой пример. Микрофинансовая организация перевела свой отказной трафик с собственной витрины без возможности авторанжирования на витрину, созданную с помощью конструктора Юником24. В результате прирост доходности во время использования витрины с авторанжированием составил 129%.

И это лишь малая часть примеров, как один алгоритм может поднять бизнес на новый этап развития и увеличить его прибыль.

Мы описали пример реализации технологии авторанжирования в финансовый маркетплейс и СРА-сеть, однако ровно такие же инструменты могут быть использованы для монетизации такого бизнеса как Интернет-магазины, реализующие совершенно разный товар, площадки по продаже билетов, туристические агентства и так далее.