Unit economics w e-commerce: jak AI może usprawnić Twój model biznesowy скачать в хорошем качестве

Unit economics w e-commerce: jak AI może usprawnić Twój model biznesowy

Prelegent: Alex Danchenko, Współzałożyciel i COO Yespo Ponad 13 lat doświadczenia w doradztwie biznesowym i marketingu e-commerce. Specjalizuje się w automatyzacji i personalizacji komunikacji. Pomaga markom tworzyć rentowne modele biznesowe oparte na danych i AI. O czym porozmawiamy: Unit economics to fundament każdego rentownego e-commerce — system wskaźników, który pokazuje, czy Twój biznes rzeczywiście zarabia na każdym kliencie. Podczas webinaru omówimy trzy kluczowe metryki unit economics: CAC, LTV oraz marżę kontrybucyjną — wszystkie krytyczne dla każdego e-commerce. Rozłożymy je na składniki i wskażemy typowe miejsca, w których biznes traci pieniądze. Na przykładach pokażemy, jak AI wpływa na te wskaźniki — od obniżenia kosztu pozyskania klienta po zwiększenie częstotliwości zakupów i poprawę marży kontrybucyjnej. Co zyskasz: Jasne zrozumienie, z czego składają się CAC, LTV i marża kontrybucyjna oraz na które ich elementy warto wpływać, aby biznes był rentowny. Dowiesz się także, jak interpretować wskaźnik LTV:CAC i dlaczego optymalna proporcja to 1:3. Narzędzia AI, które obniżają koszt pozyskania klienta: generowanie kreacji, precyzyjniejsze targetowanie z wykorzystaniem CDP oraz automatyczna konwersja odwiedzających na klientów. Jak AI zwiększa LTV: personalizowane rekomendacje, prognozowanie churnu, automatyczne kampanie win-back oraz optymalizacja częstotliwości zakupów. Podejścia do optymalizacji marży kontrybucyjnej: mądre stosowanie rabatów i priorytetyzacja produktów o wyższej marżowości. W tym filmie: 0:00 - O temacie i prelegencie 3:59 - Wprowadzenie 4:26 - Czym jest unit economics? 5:01 - Czym jest unit economics użytkownika? 5:29 - Kluczowe wskaźniki: Customer Acquisition Cost (CAC) 6:03 - Kluczowe wskaźniki: Customer Lifetime Value (LTV) 6:50 - Wskaźnik LTV do CAC 8:45 - Jak poprawić unit economics 9:30 - Obniżenie CAC 10:37 - Zwiększenie LTV 11:38 - Optymalizacja marży kontrybucyjnej  13:13 - Unit economics w e-commerce 15:16 - Średnia liczba zamówień na klienta 18:01 - Narzędzia AI do poprawy CAC 18:21 - Generowanie kreacji na dużą skalę 18:50 - Angażuj i prowadź każdego odwiedzającego 19:20 - Wykorzystaj AI jako rozwiązanie zapasowe 20:20 - Lepsze targetowanie dzięki danym z CDP 20:55 - Przekształcanie odwiedzających w klientów 21:51 - Poprawa upsell i cross-sell 22:20 - Personalizacja rekomendacji w e-mailach triggerowych 22:45 - Optymalizacja merchandisingu 23:20 - Rekomendacje na stronie 23:52 - Personalizacja strony z AI 25:07 - Personalizacja rekomendacji produktów w newsletterach i promocjach 25:49 - Przypomnienia o uzupełnieniu zapasów z rekomendacjami AI 26:17 - AI w prognozowaniu churnu 26:46 - Predyktywna segmentacja dla drogich kanałów 27:17 - Kampanie win-back z personalizacją AI 27:41 - Segmentacja istniejącej bazy klientów 28:57 - Wykorzystuj rabaty mądrze 29:24 - Rekomenduj produkty o wysokiej marży 29:46 - Priorytetyzuj produkty z bonusami od dostawców 31:04 - Usprawniaj marketing i obniżaj koszty 31:46 - Benchmarki: Wzrost udziału sprzedaży z rekomendacji opartych na AI w 2025 roku 33:50 - Co robić, aby znaleźć się w TOP-10% 34:22 - Jak zacząć wykorzystywać AI w Twoim sklepie internetowym 35:50 - Wnioski i zakończenie