Konfigurator 3D jako źródło danych o klientach. Czego można dowiedzieć się z ich wyborów?
Klient otwiera konfigurator sofy. Wybiera układ narożny, zmienia kolor tkaniny, dodaje funkcję spania, sprawdza pojemnik na pościel, wraca do wcześniejszego materiału, a następnie zapisuje projekt. Ostatecznie nie kupuje produktu.
W klasycznej analityce e-commerce taka wizyta może zostać odczytana jako brak konwersji. Z perspektywy producenta wydarzyło się jednak znacznie więcej.
Klient pokazał:
- jaki układ produktu go interesuje,
- które funkcje uznaje za potrzebne,
- jaki materiał bierze pod uwagę,
- z czego zrezygnował po zobaczeniu ceny,
- pomiędzy którymi wariantami się wahał,
- jaki produkt chciałby znaleźć w ofercie.
Konfigurator 3D nie jest więc wyłącznie narzędziem do prezentacji i sprzedaży produktów. Może stać się również źródłem wiedzy o realnych potrzebach klientów — często znacznie bardziej szczegółowej niż dane pochodzące ze standardowej karty produktowej.
Konfigurator pokazuje nie tylko, co klient kupił, ale czego szukał
W tradycyjnym sklepie internetowym analizujemy przede wszystkim:
- wyświetlenia produktów,
- kliknięcia,
- dodania do koszyka,
- transakcje,
- wartość zamówienia.
Widzimy rezultat procesu, ale nie zawsze wiemy, jak klient do niego doszedł.
Jeżeli użytkownik kupił stół w kolorze dębowym, system zapisze wybrany wariant. Nie pokaże jednak, że wcześniej sprawdzał trzy inne wybarwienia, porównywał dwa rozmiary i zrezygnował z większego blatu po zobaczeniu końcowej ceny.
Konfigurator może rejestrować cały proces budowania produktu. Dzięki temu firma poznaje nie tylko zwycięski wariant, lecz także rozwiązania rozważane, odrzucane i zestawiane ze sobą.
To istotna różnica.
Zakup pokazuje, jaki produkt klient ostatecznie wybrał. Konfiguracja pokazuje, jakiego produktu naprawdę szukał.
Jakie dane mogą powstawać podczas konfiguracji produktu?
Zakres danych zależy od budowy narzędzia, przyjętego modelu analityki oraz rodzaju produktu. Nie każdy konfigurator musi gromadzić wszystkie informacje.
Najczęściej można analizować cztery grupy danych.
| Grupa danych | Przykładowe informacje |
|---|---|
| Wybory produktowe | kolory, materiały, moduły, wymiary, wyposażenie i akcesoria |
| Przebieg konfiguracji | kolejność decyzji, zmiany, powroty i porzucenia |
| Dane handlowe | cena konfiguracji, wartość dodatków, wybór wariantów premium |
| Wynik procesu | zapis projektu, zapytanie, dodanie do koszyka lub zakup |
Sama liczba danych nie jest jednak najważniejsza. Warto gromadzić przede wszystkim te informacje, które mogą prowadzić do konkretnej decyzji biznesowej.
Jeżeli firma nie wie, do czego wykorzysta dany parametr, jego rejestrowanie prawdopodobnie nie przyniesie dużej wartości.
Jakie kolory, materiały i wykończenia naprawdę interesują klientów?
Producent może posiadać w ofercie kilkadziesiąt tkanin, kilkanaście dekorów drewna i kilka wariantów elementów metalowych. Dane sprzedażowe pokażą, które z nich zostały kupione.
Konfigurator może dodatkowo pokazać:
- które materiały są wybierane najczęściej na początku procesu,
- pomiędzy którymi wariantami użytkownicy się przełączają,
- jakie materiały są często oglądane, ale rzadko kupowane,
- które kolory są wybierane razem,
- czy użytkownicy preferują rozwiązania neutralne, czy bardziej wyraziste,
- jak wybory różnią się w zależności od produktu, rynku lub kanału sprzedaży.
Załóżmy, że jedna z tkanin jest regularnie wybierana, ale użytkownicy często rezygnują z niej po przejściu do podsumowania.
Możliwych przyczyn jest kilka:
- dopłata okazuje się zbyt wysoka,
- materiał jest przypisany do zbyt drogiej grupy,
- zdjęcie próbki nie odpowiada wizualizacji na produkcie,
- tkanina nie jest dostępna dla najpopularniejszych modeli,
- termin realizacji jest dłuższy,
- klient nie otrzymuje wystarczającej informacji o jej właściwościach.
Dane nie dostarczają automatycznie odpowiedzi, ale wskazują miejsce, które warto sprawdzić.
Których wariantów brakuje w ofercie?
Jedną z najciekawszych grup informacji są próby stworzenia konfiguracji, których obecna oferta nie obsługuje.
Klienci mogą regularnie:
- próbować połączyć dwa niekompatybilne moduły,
- wybierać wymiar znajdujący się poza dostępnym zakresem,
- szukać danego materiału dla innego modelu,
- próbować dodać wyposażenie niedostępne w danej wersji,
- budować zestawy, których producent nie oferuje jako gotowego rozwiązania.
Nie każda taka próba oznacza, że należy natychmiast zmienić produkt. Ograniczenie może wynikać z technologii produkcji, bezpieczeństwa albo konstrukcji.
Jeżeli jednak wiele osób próbuje stworzyć podobną konfigurację, jest to wartościowy sygnał dla działu rozwoju produktu.
Może wskazywać na potrzebę:
- stworzenia nowego modułu,
- rozszerzenia zakresu wymiarów,
- wprowadzenia dodatkowego wariantu,
- przygotowania zestawu produktowego,
- lepszego wyjaśnienia istniejących ograniczeń.
W ten sposób konfigurator może pełnić funkcję ciągłego badania potrzeb bez konieczności każdorazowego prowadzenia osobnej ankiety.
Jak rozpoznać potencjał nowych produktów?
Dane z konfiguratora mogą pomóc znaleźć popularne cechy, które powtarzają się w wielu projektach.
Przykładowo użytkownicy regularnie tworzą sofy:
- w niewielkim rozmiarze,
- z funkcją spania,
- z pojemnikiem,
- w jasnej tkaninie,
- z wąskimi podłokietnikami.
Producent może potraktować taką kombinację jako wskazówkę przy projektowaniu nowej linii przeznaczonej do mniejszych mieszkań.
W przypadku pergoli dane mogą pokazać zainteresowanie:
- konkretnym zakresem wymiarów,
- bocznymi przesłonami,
- zintegrowanym oświetleniem,
- określonym kolorem konstrukcji,
- wybranym rodzajem dachu.
Dla producenta oświetlenia istotne mogą być:
- najczęściej projektowane długości systemów,
- liczba punktów świetlnych,
- popularne kolory szyn,
- powtarzające się układy modułów,
- często łączone typy opraw.
Dane nie zastąpią pracy projektantów, analiz rynku i rozmów z klientami. Mogą jednak dostarczyć im bardzo konkretnego materiału wejściowego.
Co klienci wybierają razem?
Konfigurator pokazuje nie tylko popularność pojedynczych opcji. Pozwala również analizować ich połączenia.
To szczególnie ważne przy planowaniu:
- zestawów,
- rekomendacji,
- dodatkowego wyposażenia,
- pakietów produktowych,
- cross-sellingu.
Jeżeli klienci wybierający konkretny model biurka często dodają również uchwyt na monitor i przepust kablowy, sklep może zacząć proponować te elementy jako rekomendowany zestaw.
Jeżeli użytkownicy konfigurujący pergolę w większym rozmiarze regularnie dodają oświetlenie i boczne osłony, warto zaprezentować gotowy pakiet wyposażenia dla tej grupy produktów.
W przypadku sofy modułowej dane mogą pokazać, że określony segment najczęściej występuje razem ze stolikiem, pufą albo dodatkowym zagłówkiem.
Rekomendacja przestaje być wtedy przypadkowym komunikatem „inni kupili również”. Wynika z rzeczywistych sposobów budowania produktów przez klientów.
Czy klient jest gotowy zapłacić za wariant premium?
Samo zainteresowanie droższym materiałem nie oznacza jeszcze gotowości do zakupu.
Warto sprawdzić cały przebieg decyzji:
- klient wybiera materiał premium,
- obserwuje zmianę ceny,
- pozostawia go w konfiguracji albo wraca do wariantu podstawowego,
- kończy projekt lub rezygnuje,
- dodaje produkt do koszyka albo wysyła zapytanie.
Dzięki temu można odróżnić:
- ciekawość droższego wariantu,
- realną preferencję,
- akceptację dopłaty,
- rezygnację spowodowaną ceną.
Jeżeli wiele osób wybiera konkretny materiał, ale porzuca go po aktualizacji ceny, problem może dotyczyć wysokości dopłaty albo sposobu komunikowania wartości.
Być może klient widzi, że materiał jest droższy, ale nie wie:
- czy jest bardziej odporny,
- czy łatwiej go wyczyścić,
- czy posiada dodatkowe właściwości,
- dlaczego znajduje się w wyższej grupie cenowej.
W takim przypadku właściwą reakcją nie musi być obniżka. Czasem wystarczy lepiej wyjaśnić różnicę pomiędzy wariantami.
Jak konfigurator może wspierać politykę cenową?
Dane z konfiguracji pozwalają obserwować moment, w którym zmiana ceny wpływa na dalsze zachowanie użytkownika.
Firma może analizować:
- przy jakiej wartości klienci zaczynają usuwać dodatki,
- które dopłaty są akceptowane,
- z których opcji rezygnują najczęściej,
- czy użytkownicy wybierają tańszy materiał, czy mniejszy produkt,
- jakie warianty są często budowane, ale rzadko finalizowane,
- czy promocja zwiększa zainteresowanie konkretną opcją.
Przykładowo klient konfiguruje stół o długości 180 cm, ale po zobaczeniu ceny wraca do 160 cm. Jeżeli podobny schemat powtarza się często, warto sprawdzić, czy:
- różnica cenowa jest proporcjonalna,
- większy wariant jest odpowiednio opisany,
- klient rozumie wynikające z niego korzyści,
- oferta zawiera rozmiar pośredni.
Nie chodzi o automatyczne dopasowywanie ceny do każdego zachowania użytkownika. Dane mają pomóc w zadawaniu lepszych pytań.
Konfiguracje bez zakupu również mają wartość
Skupienie wyłącznie na sprzedanych produktach może prowadzić do utraty ważnych informacji.
Konfiguracje, które nie zakończyły się zakupem, pokazują między innymi:
- produkty znajdujące się w obszarze zainteresowania klienta,
- warianty odrzucane po zobaczeniu ceny,
- opcje powodujące problemy,
- konfiguracje zapisywane do późniejszego wykorzystania,
- projekty wymagające konsultacji,
- potrzeby, których obecny proces zakupowy nie obsługuje.
W przypadku produktów o długim procesie decyzyjnym brak natychmiastowej transakcji jest naturalny. Zakup sofy, pergoli, łodzi lub zabudowy może wymagać konsultacji z rodziną, pomiaru przestrzeni, potwierdzenia budżetu albo rozmowy z handlowcem.
Dlatego warto umożliwić:
- zapisanie projektu,
- wygenerowanie linku,
- pobranie podsumowania,
- przesłanie konfiguracji do doradcy,
- ponowne otwarcie projektu.
Zapisana konfiguracja może być wartościowym etapem procesu, nawet jeśli nie prowadzi od razu do zakupu.
Jak dane pomagają poprawiać sam produkt?
Konfigurator może ujawnić, które elementy oferty są dla klientów niejasne.
Sygnałem może być:
- wielokrotne przełączanie tej samej opcji,
- częste wracanie do wcześniejszego kroku,
- próba wyboru niedostępnego elementu,
- duża liczba błędnych połączeń,
- porzucenie procesu w jednym miejscu,
- otwieranie pomocy lub informacji technicznych.
Przykładowo użytkownicy często zmieniają stronę narożnika sofy. Może to oznaczać, że grafika nie pokazuje wystarczająco jasno, jak określana jest lewa i prawa wersja.
Klienci regularnie próbują dodać moduł, który wymaga dodatkowego elementu konstrukcyjnego. Zamiast jedynie blokować wybór, konfigurator może wyjaśnić zależność i zaproponować brakującą część.
Dane pomagają więc poprawiać nie tylko ofertę, lecz także sposób jej prezentowania.
Dane z konfiguratora dla różnych działów firmy
Wiedza powstająca podczas konfiguracji nie powinna pozostawać wyłącznie w dziale e-commerce.
Marketing
Marketing może wykorzystać dane do:
- tworzenia kampanii dla popularnych wariantów,
- przygotowywania treści o najczęściej wybieranych rozwiązaniach,
- promowania dodatków występujących w popularnych zestawach,
- lepszego segmentowania komunikacji,
- planowania materiałów wizualnych.
Jeżeli użytkownicy często tworzą określony styl produktu, można wykorzystać go w kampaniach i aranżacjach.
Rozwój produktu
Dział produktowy może sprawdzać:
- brakujące warianty,
- popularne wymiary,
- powtarzające się zestawy,
- zainteresowanie nowymi materiałami,
- opcje, z których klienci rezygnują,
- różnice pomiędzy rynkami.
To materiał pomocniczy przy projektowaniu kolekcji i rozszerzaniu obecnej oferty.
Sprzedaż
Handlowcy mogą otrzymywać bardziej kompletne informacje o potrzebach klienta.
Zamiast zapytania:
“Jestem zainteresowany pergolą. Proszę o kontakt.”
otrzymują projekt zawierający:
- wymiary,
- kolor,
- rodzaj dachu,
- wyposażenie,
- dodatkowe przesłony,
- identyfikator konfiguracji.
Rozmowa rozpoczyna się wtedy na znacznie dalszym etapie.
Produkcja i zakupy
Zagregowane dane mogą pomóc w:
- obserwowaniu popularności materiałów,
- planowaniu dostępności komponentów,
- identyfikowaniu sezonowych zmian,
- analizowaniu zainteresowania nowymi opcjami.
Nie należy jednak bezpośrednio przekształcać liczby konfiguracji w plan produkcji. Projekt zapisany przez użytkownika nie jest jeszcze zamówieniem.
Dane mogą wspierać prognozowanie, ale powinny być analizowane razem ze sprzedażą, stanami magazynowymi i sezonowością.
Zarząd
Dane z konfiguratora mogą odpowiadać na pytania strategiczne:
- które kategorie mają największy potencjał personalizacji,
- jakie warianty interesują poszczególne rynki,
- gdzie klienci akceptują droższe wyposażenie,
- które produkty wymagają uproszczenia,
- jakie funkcje warto rozwijać,
- które elementy oferty są zbędne.
Konfigurator staje się wtedy nie tylko kanałem sprzedaży, ale również narzędziem wspierającym podejmowanie decyzji.
Czego nie pokaże zwykła karta produktowa?
Klasyczna karta produktu pozwala sprawdzić, którą wersję klient wyświetlił lub kupił. Nie zawsze pokazuje:
- jakie połączenia chciał stworzyć,
- z jakiej opcji zrezygnował,
- jaka cecha wpłynęła na wzrost ceny,
- których elementów szukał,
- jakie warianty ze sobą porównywał,
- jaki produkt zaprojektował przed wysłaniem zapytania.
Konfigurator może dostarczyć te informacje, ponieważ użytkownik aktywnie buduje rozwiązanie odpowiadające jego potrzebom.
Właśnie ta aktywność sprawia, że dane są tak wartościowe.
Klient nie odpowiada na abstrakcyjne pytanie w ankiecie: „Jaki rodzaj sofy najbardziej Ci się podoba?”. Tworzy konkretny produkt w określonym rozmiarze, materiale i budżecie.
Jakie wskaźniki warto monitorować?
Poza klasyczną konwersją warto analizować:
Popularność opcji
Jaki procent konfiguracji zawiera dany materiał, komponent lub funkcję?
Współwystępowanie
Które elementy są najczęściej wybierane razem?
Rezygnację po zmianie ceny
Jak często użytkownik usuwa opcję po zwiększeniu wartości produktu?
Popularność konfiguracji niesfinalizowanych
Jakie projekty są często tworzone, ale rzadko kupowane lub wysyłane?
Liczbę prób niedozwolonych połączeń
Które ograniczenia są dla użytkowników najmniej intuicyjne?
Powroty do wcześniejszych kroków
W których miejscach klient najczęściej zmienia decyzję?
Udział wariantów premium
Jak często droższa opcja pozostaje w ukończonej konfiguracji?
Różnice pomiędzy segmentami
Czy klienci B2B, konsumenci, partnerzy i użytkownicy z różnych krajów konfigurują produkty w ten sam sposób?
Dane to nie to samo co wnioski
Jednym z najczęstszych błędów jest uznanie, że najczęściej wybierana opcja automatycznie jest najbardziej pożądana.
Na wynik może wpływać:
- ustawienie opcji jako domyślnej,
- kolejność na liście,
- wielkość próbki,
- jakość wizualizacji,
- cena,
- dostępność,
- promocja,
- sposób nazwania,
- sezon,
- źródło ruchu.
Jeżeli pierwszy kolor jest wybierany najczęściej, nie musi to oznaczać, że klienci zdecydowanie go preferują. Część użytkowników może po prostu pozostawić ustawienie domyślne.
Jeżeli opcja premium znajduje się na końcu długiej listy, może być rzadziej wybierana dlatego, że niewiele osób do niej dociera.
Zanim firma zmieni ofertę, powinna sprawdzić kontekst.
Jak uniknąć błędnych interpretacji?
Porównuj wybory z ekspozycją
Sprawdź nie tylko, ile razy wybrano opcję, ale także ile osób miało możliwość ją zobaczyć.
Oddziel pierwszą decyzję od końcowej
Materiał wybrany na początku nie zawsze pozostaje w gotowym produkcie.
Analizuj konfiguracje ukończone i porzucone osobno
Mogą opowiadać dwie różne historie.
Uwzględniaj cenę
Wariant może być atrakcyjny wizualnie, ale zbyt drogi dla części klientów.
Porównuj podobne okresy
Sezonowość może mieć duże znaczenie w przypadku mebli ogrodowych, pergoli, oświetlenia i wyposażenia wnętrz.
Nie wyciągaj wniosków z małej próby
Kilka nietypowych projektów nie musi oznaczać nowego trendu.
Łącz dane ilościowe z rozmowami
Warto konsultować obserwacje z handlowcami, partnerami i działem obsługi klienta.
Jak zaplanować zbieranie danych z konfiguratora?
Analitykę warto zaprojektować jeszcze przed uruchomieniem narzędzia.
Krok 1. Określ pytania biznesowe
Przykłady:
- które materiały cieszą się największym zainteresowaniem,
- z których opcji klienci rezygnują po zmianie ceny,
- jakich wymiarów najczęściej szukają,
- które dodatki są wybierane razem,
- gdzie użytkownicy próbują stworzyć niedostępne połączenia.
Krok 2. Uporządkuj nazewnictwo
Materiały, komponenty i warianty powinny posiadać jednoznaczne identyfikatory. Ta sama tkanina nie może występować w raportach pod kilkoma nazwami.
Krok 3. Zapisuj identyfikator konfiguracji
Unikalny identyfikator pozwala połączyć kolejne etapy projektu, jego zapis, zapytanie oraz ewentualne zamówienie.
Krok 4. Oddziel dane produktowe od danych osobowych
Do analizy preferencji wystarczają najczęściej informacje o wyborach i techniczny identyfikator. Dane kontaktowe powinny być obsługiwane w systemie przeznaczonym do prowadzenia relacji z klientem.
Krok 5. Ustal właściciela danych
Kto będzie analizował raporty? Kto może rekomendować zmianę produktu? Jak często wyniki będą omawiane?
Bez konkretnego procesu nawet najlepiej zebrane informacje pozostaną niewykorzystane.
Krok 6. Połącz dane z wynikiem sprzedażowym
Warto wiedzieć, które konfiguracje:
- zostały zapisane,
- wygenerowały zapytanie,
- trafiły do koszyka,
- zostały kupione,
- zostały później zmienione przez handlowca.
Pozwala to oddzielić zainteresowanie od rzeczywistej wartości biznesowej.
Przykład: czego można dowiedzieć się z konfiguratora sofy modułowej?
Załóżmy, że w ciągu kilku miesięcy użytkownicy najczęściej:
- rozpoczynają od trzyosobowego układu,
- dodają szezlong,
- wybierają jasne tkaniny,
- sprawdzają funkcję spania,
- rezygnują z niej po zobaczeniu ceny,
- zapisują projekt bez wysłania zapytania.
Na tej podstawie można postawić kilka hipotez:
- klienci poszukują większych sof do salonu,
- funkcja spania jest istotna, ale dopłata wymaga lepszego uzasadnienia,
- zapis konfiguracji pełni ważną rolę w dłuższym procesie decyzji,
- jasne tkaniny wymagają mocniejszej komunikacji dotyczącej czyszczenia i trwałości,
- po zapisaniu projektu brakuje działania zachęcającego do dalszego kontaktu.
Każda hipoteza powinna zostać zweryfikowana przed podjęciem decyzji.
Możliwe działania:
- przygotowanie treści wyjaśniającej działanie funkcji spania,
- wysłanie przypomnienia o zapisanym projekcie,
- dodanie informacji o właściwościach tkaniny,
- stworzenie gotowego zestawu z najpopularniejszym układem,
- przetestowanie innego sposobu prezentowania dopłaty.
Przykład: dane z konfiguratora pergoli
Klienci mogą najczęściej tworzyć konstrukcje o podobnych wymiarach, ale regularnie próbować przekraczać maksymalną szerokość jednego modułu.
To może oznaczać, że:
- instrukcja pomiaru jest niewystarczająca,
- użytkownicy nie rozumieją podziału konstrukcji,
- na rynku istnieje zapotrzebowanie na większy wariant,
- konfigurator powinien automatycznie proponować dodatkowy moduł.
Jeżeli osoby wybierające duże wymiary regularnie dodają przesłony i oświetlenie, można przygotować rekomendowany pakiet dla większych tarasów.
Przykład: dane z konfiguratora systemu oświetleniowego
Analiza może pokazać:
- najczęściej wybierane długości szyn,
- popularną liczbę punktów świetlnych,
- moduły regularnie stosowane razem,
- elementy powodujące błędy,
- układy zapisywane przez projektantów,
- różnice pomiędzy klientem indywidualnym a architektem.
Dane mogą pomóc przygotować:
- gotowe zestawy startowe,
- lepsze instrukcje,
- rekomendacje kompatybilnych elementów,
- materiały dla projektantów,
- pakiety dla określonych typów pomieszczeń.
Czy dane z konfiguratora mogą wspierać personalizację komunikacji?
Tak, ale sposób wykorzystania zależy od przyjętego procesu i zgód użytkownika.
Jeżeli klient zapisuje projekt i świadomie przekazuje dane kontaktowe, komunikacja może odnosić się do przygotowanej konfiguracji.
Zamiast ogólnej wiadomości:
Nadal interesują Cię nasze produkty?
może otrzymać bardziej użyteczną informację:
Twój projekt jest nadal dostępny. Możesz wrócić do konfiguracji, sprawdzić wybrane materiały lub przesłać ją do doradcy.
W sprzedaży B2B handlowiec może skontaktować się z klientem, znając już:
- produkt,
- wymiary,
- wyposażenie,
- materiały,
- przybliżoną wartość projektu.
Personalizacja nie polega wtedy na zgadywaniu zainteresowań, lecz na kontynuowaniu rozpoczętego przez klienta procesu.
Konfigurator jako narzędzie badań produktowych
Największa wartość danych pojawia się wtedy, gdy firma przestaje traktować konfigurator jako zamknięty element sklepu.
Wybory użytkowników mogą wspierać:
- projektowanie produktów,
- planowanie kolekcji,
- przygotowywanie pakietów,
- rozwój cross-sellingu,
- politykę cenową,
- prognozowanie zainteresowania,
- komunikację marketingową,
- pracę handlowców,
- poprawę doświadczenia zakupowego.
Nie oznacza to, że każda decyzja powinna być podejmowana automatycznie na podstawie raportu.
Konfigurator pokazuje zachowanie użytkownika w określonym środowisku, przy konkretnych cenach, opcjach i sposobie prezentacji. Dane trzeba więc interpretować razem z wiedzą produktową, wynikami sprzedaży i informacjami od klientów.
Najczęściej zadawane pytania
Czy konfigurator 3D może zbierać dane o preferencjach klientów?
Tak. Może rejestrować wybierane materiały, kolory, komponenty, wymiary i sposób budowania produktu. Zakres zależy od wdrożonej analityki.
Czy potrzebny jest zakup, aby dane były wartościowe?
Nie. Ukończone, zapisane i porzucone projekty również mogą pokazywać zainteresowanie oraz bariery zakupowe.
Czy dane z konfiguratora zastąpią badania klientów?
Nie. Mogą je uzupełniać, pokazując rzeczywiste zachowania użytkowników podczas projektowania produktu.
Czy można sprawdzić, które dodatki klienci wybierają razem?
Tak. Analiza współwystępowania komponentów może pomóc tworzyć zestawy i rekomendacje.
Czy konfigurator może wskazać brakujące warianty?
Może pokazać powtarzające się próby stworzenia niedostępnych konfiguracji. Decyzję o rozszerzeniu produktu należy jednak zweryfikować technicznie i biznesowo.
Czy można analizować wybory klientów bez danych osobowych?
Tak. Do wielu analiz wystarczą anonimowe dane dotyczące konfiguracji, opcji i technicznych identyfikatorów projektów.
Czy dane z konfiguratora mogą pomóc planować produkcję?
Mogą stanowić dodatkowy sygnał zainteresowania, ale nie powinny być utożsamiane z potwierdzonymi zamówieniami.
Kto w firmie powinien analizować dane?
Największą wartość daje współpraca e-commerce, marketingu, sprzedaży, rozwoju produktu i — zależnie od celu — produkcji lub zakupów.
Klient projektuje produkt, a firma poznaje jego potrzeby
Konfigurator 3D pozwala klientowi stworzyć produkt dopasowany do jego potrzeb. Jednocześnie każda decyzja może dostarczać producentowi wiedzy, której nie widać w standardowych raportach sprzedażowych.
Firma może dowiedzieć się nie tylko, co zostało kupione, ale również:
- czego klienci szukają,
- pomiędzy czym wybierają,
- z czego rezygnują,
- jakich wariantów im brakuje,
- za co są gotowi dopłacić,
- które elementy oferty wymagają lepszego wyjaśnienia.
Dobrze zaplanowany konfigurator staje się dzięki temu nie tylko narzędziem sprzedażowym. Może pełnić także funkcję stałego źródła wiedzy o rynku, produktach i zmieniających się preferencjach klientów.
Zrobimy konfigurator 3D dla Twojej firmy!
Umów się na bezpłatną konsultację z dyrektorem działu handlowego
ARLITY!
Michał Pytel odpowie na wszystkie Twoje pytania dotyczące
konfiguratora 3D i przygotuje dedykowaną ofertę.
Michał Pytel – Dyrektor handlowy ARLITY