Меню

Погода как средство рекламы

Чернобровов Алексей Аналитик

Метеочувствительный маркетинг: как погода влияет на продажи и при чем тут Data Science

Автоматическое формирование индивидуальных маркетинговых предложений в зависимости от интересов и потребностей клиента – пожалуй, самое распространенное приложение Big Data. Пока маркетологи соревнуются друг с другом в креативности, конкурируя за внимание целевой аудитории, инструменты Data Science не просто определяют текущие или будущие желания клиента, а превращают посетителей в покупателей, предлагая им актуальные товары в нужное время и в нужном месте. В отличие от массовой рекламы, эффективность которой недостаточно высока из-за отсутствия таргетинга, модели машинного обучения в предиктивной аналитике рассматривают результат как функцию от множества параметров, в т.ч. неявных. Например, как уровень продаж зависит от внешних факторов, таких как погода. Именно такие кейсы генерации маркетинговых предложений с учетом погодных условий рассмотрены в этой статье.

Как погода влияет на продажи

Некоторые товары не случайно называют сезонными: никто не ищет новогоднюю елку в июле, а газировка лучше продается в жаркий летний день, чем в зимние каникулы. В частности, даже повышение температуры на 1 градус летом приводит к еженедельному увеличению продаж мороженого на 240 тысяч штук [1]. Таким образом, влияние погоды на уровень продаж – общеизвестный факт. Унылый дождь или яркое солнце задают настроение, которое является весьма значимым фактором для совершения покупок.

Например, американская компания Weather Trends International, занимающаяся метеомаркетингом, составила список товаров, особенно чувствительных к температурным колебаниям, назвав его «The Profit of 1 Degree» («Выгода одного градуса»). Согласно этому перечню рост температуры на 1 градус в теплое время года приводит к существенному росту продаж следующей продукции [1]:

  • клубника +4%;
  • пиво +1,2%;
  • прохладительные напитки +2%;
  • вентиляторы +10%;
  • кондиционеры +24%;
  • средства УФ-защиты +11%;
  • спортивные напитки +3%.

При этом следующие товары продаются лучше, если температура понизится хотя бы на 1 градус [1]:

  • апельсиновый сок +3%;
  • средства ухода за губами +5 тысяч штук;
  • мобильные обогреватели +15%.

Зависимость покупательской способности и желания посещать супермаркеты от погоды и атмосферного давления наглядно подтверждается результатами аналитическими исследований торговых чеков с помощью BI-системы Qlik Sense. Как показали данные приложения «Анализ чеков», товарооборот растет с повышением температуры воздуха [2] (рис. 1).

Рис. 1. Зависимость товарооборота от погодных условий

Kaggle.com, популярная онлайн-площадка соревнований по Data Science, с 1 апреля по 25 мая 2015 года проводила рекрутинговый конкурс от крупнейшего в мире ритейлера Walmart по предиктивным моделям машинного обучения (Machine Learning, ML) [3]. На основании датасетов, заранее предоставленных торговой компанией, требовалось предсказать продажи товаров, чувствительных к погодным условиям. Какие именно данные о погоде и продажах использовались, а также каким образом они анализировались, мы рассмотрим чуть позже.

Итак, возвращаясь к влиянию погоды на продажи и маркетинг, можно выделить несколько вариантов такой взаимосвязи:

  • непосредственная зависимость товарооборота от погодных условий, когда температура воздуха, показатели влажности, ветра и прочие метеоиндикаторы явно связаны с прикладным назначением продаваемых товаров. Например, купальники отлично расходятся в солнечную погоду, независимо от цифр на столбике термометра, а увеличение температуры воздуха на 2 градуса выше нормы приводит к резкому росту продаж сидра [1];
  • отсутствие прямой связи между погодой и прикладным назначением товара, когда погодные факторы косвенно влияют на продажи продукции. В частности, в туманную и пасмурную погоду звонков в агентства недвижимости на предмет поиска новой квартиры становится существенно больше, чем в ясные дни [4];
  • погода как дополнительный фактор формирования клиентской потребности в продукте. К примеру, в случае урагана или грозы, многие регулярные авиарейсы отменяются, что провоцирует повышенный спрос на отели и гостиницы вблизи аэропортов [5].

Далее мы рассмотрим практические кейсы по реализации всех вышеперечисленных вариантов зависимости продаж от погоды.

Примеры метеозависимого маркетинга

Прежде всего, перечислим некоторые особенно заметные случаи взаимосвязи маркетинга с погодными условиями. Наиболее распространены такие кейсы у крупных западных ритейлеров. В частности, уже упомянутая крупнейшая в мире сеть оптовой и розничной торговли Walmart выдает клиентам рекламу и товарные рекомендации в зависимости от температуры и погодных условий. Например, при температуре выше 30°C покупателям предлагаются прохладительные напитки, в случае прохладной погоды рекламируются готовые к употреблению супы, а при сильном ветре, разносящем аллергены, — антигистаминные препараты.

Конкурент Walmart, сеть магазинов Walgreens, совместно с производителем косметики и бытовой химии Procter&Gamble, запустили программу Pantene Weather Program. В зависимости от уровня влажности в конкретной местности женщинам предлагается определенный продукт Pantene для ухода за волосами вместе с купоном на его покупку в Walgreens. Реклама работает в популярном мобильном приложении Weather Channel, доступном для скачивания в App Store и Google Play [1].

Маркетологи строят целые рекламные стратегии с учетом погодных условий. К примеру, благодаря знаниям о корреляции продаж своих товаров с погодой, английская сеть магазинов купальников и женского нижнего белья Bravissimo увеличила конверсию онлайн-рекламы более чем в 2 раза (на 103%). Анализ накопленных данных показал, что наиболее существенным фактором продажи купальников является солнечная погода, независимо от показаний термометра. Настроив и запустив соответствующую контекстную кампанию в Google AdWords (погодный таргетинг с интеграцией прогнозов в реальном времени), компания за 3 месяца в 6 раз увеличила продажи купальников посетителям, кликнувшим по рекламному баннеру [1].

Не менее впечатляющих результатов добились маркетологи Stella Artois – производителя пива и слабоалкогольных напитков. Выявив резкий рост продаж сидра при увеличении температуры воздуха на 2 градуса выше нормы, компания рекламировала этот прохладительный напиток лишь в жаркие дни. В итоге уровень продаж сидра вырос на 65,5% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Также эта стратегия позволила оптимизировать рекламный бюджет, увеличив эффективность инвестиций. Наконец, были получены и нематериальные дивиденды: положительная реакция публики и СМИ [1].

Аналогичным образом использовал американский бренд беговой обуви и аксессуаров Brooks использовал погоду в качестве триггера для своих email-рассылок. Погодный таргетинг позволил компании отправлять своим подписчикам маркетинговые предложения, релевантные окружающей обстановке предложения. Учет такого, казалось бы, тривиального факта, о связи погодных условий с занятиями спортом на открытом воздухе, принес следующий эффект [1]:

  • общий рост конверсии на 61%;
  • рост выручки на 56% от письма с триггером «дождь»;
  • рост выручки на 95% от письма с триггером «жара».

Подобные выводы о зависимости товарооборота от температуры (чем выше температура, тем больше продаж) и атмосферных осадков (в отсутствии дождя и снега товары продаются лучше) демонстрируют и аналитические исследования белорусской компании А2 Консалтинг [2] (рис. 2)

Рис. 2. Зависимость товарооборота от погодных условий

Механика погодного маркетинга

Идея автоматизированного управления рекламными объявлениями в зависимости от погоды – не новая. Рекламная сеть Google Ads предлагает для этой задачи типовой скрипт, который позволяет увеличивать или уменьшать ставку (бид) в аукционах своей рекламной сети. Весовой коэффициент, изменяющий бид, выставляется вручную и применяется к исходной ставке в зависимости от попадания текущих погодных условий конкретной местности в заданные интервалы (рис. 3) [6].

Рис. 3. Формирование датасета с правилами для скрипта Google Ads по автоматизированному управления рекламными ставками

Скрипт считывает данные по рекламной кампании и, при совпадении целевой геолокации с текущей, извлекает модификатор текущей ставки (весовой коэффициент). Погода для этого местоположения запрашиваются по API OpenWeatherMap. При соответствии текущих погодных условий заданным в правилах, сравниваются модификаторы ставки. Если указанный в датасете модификатор отличается от текущего, скрипт изменяет модификатор ставки для этого местоположения. Изменения не вносятся в следующих случаях [6]:

  • погодные условия не совпадают;
  • значение нового и текущего модификатора ставки одинаковы;
  • рекламная кампания не нацелена на местоположение, указанное в датасете с правилами.

Данный скрипт от Google Ads управляет рекламными ставками в зависимости от жестко заданных правил. Такой инструмент хорошо для узкой задачи бид-менеджмента, однако не решает другие проблемы маркетинга, связанные с погодными условиями. В частности, предсказание уровня продаж метеочувствительных товаров или генерация персональных маркетинговых предложений узкому сегменту потребителей или, в идеальном случае, каждому отдельно взятому клиенту. Но на практике для разработки эффективной маркетинговой стратегии недостаточно только знаний о корреляции товарооборота с погодными условиями. Например, большинству мужчин не интересна продажа женских купальников даже в яркий солнечный день. Такое маркетинговое предложение, не ориентированное на индивидуальные потребности, не принесет положительного для бизнеса эффекта (хотя рекламу с красивыми моделями в купальниках этот пользователь с удовольствием посмотрит). А, поскольку сегодня маркетинг стремится стать персональным, возникает потребность в предиктивной аналитике. В таких задачах анализируется гораздо больше факторов, на первый взгляд, никак не связанных между собой.

Однако, современные ML-инструменты позволяют определить влияние входных переменных на целевую, чтобы получить на выходе наиболее эффективное решение, приближенное к реальности с максимальной точностью. В частности, интересен опыт участника уже упомянутого ML-конкурса от ритейлера Walmart на соревновательной площадке Kaggle, когда по анонимизированным данным о продажах 111 товаров в 45 гипермаркетах по всему миру с 01.01.2012 по 30.09.2014 требовалось предсказать, сколько будет продано каждой товарной позиции с учетом информации с метеорологических станций [7]. Для этого использовались регрессионные алгоритмы и искусственные нейронные сети, а также применялись методы исследования исходных датасетов, похожие на те, о которых я рассказывал на примере своего участия в подобном конкурсе от Tinkoff Data Science Challenge. Отметим, что, помимо анализа данных, в этом случае также решается задача, отличающая Data Scientist’а от Data Analyst’а – разработка программного обеспечения.

Аналогичным образом с привлечением Data Scientist’ов была построена маркетинговая стратегия сети гостиниц Red Roof, которая предлагала пассажирам задержанных или отмененных рейсов размещение в отелях вблизи аэропортов. Возможные задержки или отмены вылетов вычислялись на основе неблагоприятного прогноза погоды. Максимальное число постояльцев определялось по количеству пассажирских мест в самолетах, рейсы которых могли быть задержаны или отменены. По этим данным рассчитывалась потенциальная заполненность номерного фонда и запускалась рекламная кампания с предложениями той или иной локации. Такой подход увеличил рост сети на 10% в районах, охваченных этой рекламной кампанией [5].

Аналитик данных тоже может с выгодой использовать закономерности о связи погодных условий с интересами риелторов. Например, анализ данных о телефонных звонках по рынку недвижимости Москвы за 2015–2016 годы показал, что в плохую погоду интенсивность звонков резко увеличивается: в туман люди звонят больше в среднем на 28% (рис. 4) [4]. Этот факт можно учитывать при запуске таргетированной контекстной рекламы в связи с интересами и геолокацией пользователя.

Рис. 4. Влияние погоды на спрос по рынку недвижимости

Вместо заключения

Подводя итог описанию кейсов метеочувствительного маркетинга, можно сделать вывод, что эта область приложения Data Science, популярная на западе, пока не слишком распространена в России. Тем не менее, растущий интерес к Big Data и аналитике данных в различных прикладных отраслях, от ритейла до банков, позволяет предположить, что и в нашей стране будущие рекламные кампании будут все больше персонализироваться, в том числе, с учетом погодных условий. Также выявленные закономерности о влиянии погоды на уровень и динамику продаж дают возможность оптимизации маркетингового бюджета уже сегодня путем автоматизированного управления ставками на размещение рекламных предложений.

Источник

Как погода влияет на продажи: управляйте рекламой «по погоде»

Автор: Михайлина Лепкая

Никто не ищет санки в июле, а услуги такси чаще востребованы в холод и дождь. Температура воздуха и осадки влияют на продажи и это факт. Рассказываем, какому бизнесу стоит менять рекламные кампании в зависимости от погоды и как это делать, чтобы платить меньше, а продавать больше.

Содержание

Как погода влияет на продажи

Аномально теплая осень 2018 года в европейской части России привела к снижению посещаемости торговых центров Москвы на 15,2% по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. В том же году аномально теплый октябрь привел к тому, что рынок верхней одежды недополучил 10-15% выручки. Зато по данным аналитиков магазина «Магнит», продажи пива и мороженого выросли на 12 и 18% соответственно.

Июль 2019 года снова обманул ожидания ретейлеров. Из-за похолодания, почти на 20% упал спрос на летний ассортимент . Зато потребители в 5 раз чаще стали заказывать резиновые сапоги и теплые худи на Wildberries.

На какие бизнесы влияет изменение погоды?

Изменение погоды влияет на:

  • Продажу товаров с выраженным сезонным спросом: автошин, одежды, обуви.
  • Сервисы такси и доставки, услуги аренды строительной техники.
  • Сферу развлечений: кинотеатры, торговые и игровые центры.
  • Продажу недвижимости и автомобилей.

Если с сезонными товарами и ситуационным спросом все понятно, то влияние погоды на рынок недвижимости вызывает удивление. Тем не менее это так. Маркетологи выяснили , что когда на улице туман, люди звонят на 28% чаще. А пик поисковых запросов по недвижимости приходится на шесть утра. Скорее всего, это связано с тем, что состоятельные люди предпочитают вставать в 5 — 6 часов утра, и как раз в это время изучают предложения на рынке. Это можно и нужно учитывать при создании РК застройщиков и агентств недвижимости.

Погода задает настроение, вызывает желания и потребности. Это влияет на продажи. В теплую погоду люди больше времени проводят на свежем воздухе и реже ходят в торговые центры. Ресторанам в помещениях предпочитают открытые площадки. А вместо покупки теплых вещей охотно тратят деньги на развлечения.

Умные ретейлеры этим пользуются.

Например, Walmart уже давно выдает креативы в зависимости от погоды. В жару, при температуре выше 30°C потребители видят рекламу освежающего напитка Gatorade. Когда холодает, ретейлер рекламирует готовый к употреблению суп, а если на улице сильный ветер, который разносит аллергены — идет реклама антигистаминных препаратов.

При запуске РК на прогноз погоды ориентируются рестораны, торговые центры, производители прохладительных напитков, спортивной одежды, обуви, бытовой техники и другие.

Например, в сети McDonald’s в США и Канаде «умные» меню мониторят погоду и меняют набор продуктов в зависимости от температуры, времени суток, осадков. Так, в холодную погоду они показывают горячие блюда, в теплое время — салаты и охлаждающие напитки. А специалисты Stella Artois настроили кампанию так, чтобы реклама сидра показывалась при повышенной температуре. В результате продажи выросли на 65,5%, а рекламный бюджет расходуется эффективнее.

Зависимость покупательской способности от погодных условий наглядно демонстрирует приложение « Метеозависимость продаж ».

В приложении «Анализ продаж в зависимости от погодных условий» прослеживается зависимость товарооборота от температуры: чем теплее, тем больше продаж

В том же приложении видно, что большая часть продаж приходится на период, когда не было осадков

На продажи влияет не только температура воздуха и осадки, но и атмосферное давление. Его повышение или понижение сказывается на самочувствии людей и на их желании делать покупки.

Пик продаж приходится на время, когда было нормальное атмосферное давление

В итоге изменения температуры влияют не только на продажи, но и на экономические показатели. Это доказывает исследование ученых Джеффри Хилл и Джисун Пак. Они выяснили, что за последние несколько лет объем ВВП в странах с жарким климатом в среднем упал на 3-4%. При этом в странах с холодным климатом в результате повышения температур он вырос на 3-4%.

Понятно, что влиять на погоду поставщики и продавцы не могут. Но зато они могут правильно настроить рекламные кампании и управлять ставками в зависимости от погоды для того, чтобы показывать своим покупателям актуальную рекламу.

Управление ставками в зависимости от погоды

Корректировка ставок — способ повысить релевантность рекламных кампаний: в зависимости от погоды показывать те или иные креативы. Функция позволяет уменьшить объем ручной работы.

Корректировки по погоде в Яндекс

В Директе рекламодатель может понизить или повысить ставки в зависимости от погодных условий от -100% — в этом случае показов не будет, до +1200%. Ставки можно применить к группе объявлений. Данные о погоде Директ получает от сервиса Яндекс.Погода с детализацией один час.

Корректировки можно выбрать по параметрам: интенсивность осадков, температура воздуха, облачность

Если ключевой фразе назначена ставка 30 рублей и установлена корректировка +1000%, реальная ставка составит 330 рублей

Корректировки можно применить только к группе объявлений. Например, у вас две группы: первая — для рекламы летних платьев, вторая — резиновых сапог. Первая группа должна показываться только в солнечную погоду, вторая — в дождь. Значит, для первой группы мы установим максимальную повышающую корректировку, если нет дождя и температура воздуха выше +25°C , а для второй группы поднимем ставки в дождь.

Корректировки по погоде в Гугл

Корректировать ставки по погоде в Google можно с помощью скрипта . Для этого необходимо создать таблицу в Google с данными по кампании и местоположениям, на которые она настроена. Скрипт работает, считывая данные из электронной таблицы.

Таблица Google с данными вашей кампании и местоположениями для каждой из них

Скрипт собирает информацию и управляет ставками для местоположений в зависимости от того, какое условие выполнилось.

Для того, чтобы программа получала данные о погоде, необходимо настроить интеграцию с OpenWeatherMap API для каждой геолокации.

Системы автоматизации

Автоматизация контекстной рекламы — инструмент, который сводит ручной труд к минимуму. Сейчас на рынке представлены десятки сервисов автоматизации, у большинства из них есть функция управления рекламными креативами в зависимости от погодных условий. Самые популярные системы автоматизации: Marilyn — для агентств и крупных рекламодателей, Aori — для малого и среднего бизнеса, Alytics, Get Direct и другие.

Особенно важно учитывать погоду при настройке рекламных кампаний для товаров с резкой сезонностью. Далее — примеры успешных рекламных кампаний, построенных с учетом таких данных.

Кейсы: как данные о погоде помогают увеличивать продажи

Кейс Блондинка.Ру «Как мы в 2 раза увеличили количество заказов «сезонной» обуви при резкой смене погоды»

Клиент: Rendez-Vous — интернет-магазин обуви, сумок и аксессуаров. Рынок обуви особенно подвержен сезонности. На спрос влияет не только температура за окном, но даже время суток.

Задача: Использовать каждый всплеск спроса для того, чтобы получить максимум конверсий.

Решение

Специалисты компании разработали стратегию, где учли прогноз погоды, поисковые тренды и распределение конверсий в течение дня ( тут кейс описан полностью ).

  1. Повысили ставки в те часы, когда продажи обуви идут наиболее активно.
  2. С помощью Google Trends отслеживали интерес пользователей к отдельным категориям обуви. Как только популярность категории увеличивалась, поднимали ставки на все товары, которые в нее входят. В результате конверсия увеличилась на 25-30%, тогда как цена клика выросла всего на 5%.
  3. Настроили продвижение моделей «по погоде» в системе автоматизации рекламы Marilyn. Для этого подключили к ней метеоданные. После этого система могла предвидеть изменение погодных условий и сама меняла ставки на подходящие модели обуви.

Результаты

  • Рост конверсии на 25-30%.
  • Рост количества целевых посетителей сайта на 25-30%.
  • Увеличение в два раза числа заказов сезонной обуви при смене погодных условий.

Кейс «Как магазин Hoff увеличил конверсию с рекламы садовой мебели на 21%, применив данные о погоде»

Интернет-магазин Hoff занимается продажей мебели. Представители магазина давно заметили, что есть зависимость между погодой и количеством заявок с контекстной рекламы. Особенно явно зависимость видна на сезонных товарах. Поэтому решили провести эксперимент с регулированием ставок в Яндексе и Google по некоторым категориям на основании прогноза.

Для эксперимента выбрали категорию «Садовая мебель» ( тут кейс можно посмотреть целиком ). Обычно сезон продаж начинается в марте-апреле, а уже в июле товар уходит на распродажу.

Что сделали:

  1. Совместно с системой автоматизации контекстной рекламой разработали правила, регулирующие ставки в зависимости от дневной температуры, осадков и их уровня.
  2. Система автоматизации получала данные от Gismeteo и, отталкиваясь от них, понижала или повышала ставки.

Так выглядела схема автоматизации ставок в зависимости от прогноза погоды

Результаты:

  • Конверсия продаж в категории Садовая мебель выросла на 21%.
  • Доход по этой категории вырос на 64%.
  • Уровень расходов по РК «Садовая мебель» вырос на 18,5%.

Кейс агентства Webrover.ru: «Как с помощью прогноза погоды увеличить число обращений клиентов на 126%»

Клиент: Компания, которая сдает строительную технику в аренду. Клиенты компании — нефтяная и газовая отрасли, промышленные базы. Спрос на технику сезонный: большинство работ клиенты компании проводят в теплое время года.

Решили провести эксперимент и запустить зимнюю кампанию ( тут кейс описан целиком ).

Что сделали:

  1. Совместно с заказчиком выбрали категории техники, которая может быть востребована в зимний период.
  2. Сверились с прогнозом погоды и подобрали ключевые слова такие как: «вывоз снега», «погрузка снега», «расчистка территорий техникой» и другие.
  3. Разработали и запустили рекламную кампанию накануне снегопада. Объявлений и групп в ней было немного, но по факту оказалось, что CTR был на 70% выше по кликам, чем у топовых.

Результаты:

  • Количество переходов на сайт увеличилось на 165%.
  • Приток новых посетителей составил 401%.
  • Количество конверсий с сайта увеличилось на 66,6%.
  • Количество звонков в отдел продаж выросло на 126%.
  • Вся доступная техника была сдана в аренду.

Есть гипотеза, что можно использовать корректировку ставок за несколько дней до изменения погодных условий. Например, если Гидрометцентр сообщает, что через 3 дня будет потепление, заранее запустить соответствующую рекламную кампанию. Конверсия может начать расти уже с момента ожидания хорошей погоды.

Управляйте погодой с Marilyn

В Marilyn реализована возможность синхронизации рекламной кампании с погодой. Инструмент учитывает температуру и осадки, чтобы запускать ту или иную рекламную кампанию.

Например, для сервиса заказа такси в дождь запустятся креативы: «Забыли зонтик — вызовите такси!». В хорошую погоду пользователи увидят креативы с акциями.

При настройке важно понимать: креативы в разных типах РК должны отличаться. Тогда это будет работать и приносить прибыль клиенту.

Возьмем сервиса шиномонтажа. Когда температура падает ниже 0°C, должна запускается рекламная кампания с повышенными ставками и с креативом «Скоро зима, переобувайтесь. Скидка 10%». В хорошую погоду запускаются нейтральные кампании с пониженными ставками. В качестве креативов может быть реклама конкретных брендов или какая-нибудь акция. Если просто регулировать ставки в зависимости от погодных условий, а креативы не менять, эффект будет не тот.

Так в Marilyn выглядит настройка синхронизации по погодным условиям

Многие агентства уже давно используют возможности системы Marilyn для синхронизации РК клиентов с погодой. Это позволяет получить больше лидов и повысить качество рекламных размещений. Протестируйте Marilyn и решите для себя, нужен ли вам этот сервис. Для этого оставьте заявку на тест-драйв. Это бесплатно и ни к чему вас не обязывает.

Читайте свежие кейсы

Устали от рутины?

Автоматизируйте управление рекламными кампаниями с помощью Marilyn и улучшите свои показатели. Бесплатный доступ ко всем возможностям платформы на 14 дней

Источник



Как погода влияет на рекламу?

Данные о погоде можно использовать для увеличения продаж. Есть 2 классных способа:
1. Собираете аналитику и корректируете бюджет.

У нас есть клиент, который занимается доставкой пиццы и суши по Санкт-Петербургу. Мы замерили, что во время дождливых выходных спрос на пиццу резко возрастает. В такие дни мы всегда поднимаем дневной бюджет и ставки. Это время, когда клиентов заметно больше, чем в обычные выходные.

А есть небольшой ресторан. Там ситуация обратная, так как заведение локальное. Во время дождя пустует и в такие дни рекламу нужно давать минимально.

Яндекс Директ в свою очередь позволяет еще и корректировать ставки в автоматическом режиме в зависимости от погоды. Это упрощает такую работу.

2. Работа с погодным API Яндекс

У Яндекс свой API, позволяющий работать с погодными данными. Для чего это нужно? Например, у вас магазин одежды. Еще давно была статистика, что во время дождя люди активнее покупают одежду под данную погоду: плащи, зонты, непромокаемую обувь и так далее. Во время дождя в список самых заметных товаров можно выводить подобные продукты в автоматическом режиме. Корректировать самые заметные акции и изображения на сайте.

Во время резкого увеличения температуры и жары выводить уже летние товары и так далее. Все это автоматизируется и не требует привлечения людских ресурсов.

Так что советую обратить внимание на эти инструменты.

Бесплатная книга для тех, кто делает сайт компании

Хотите узнать о том, как создаются продающие сайты? Более того, понять, как вообще можно сделать свой собственный сайт, который будет приносить клиентов? Все это Вы найдете в нашей бесплатной книге.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *