TRUDA, primul startup românesc de machine learning capabil să analizeze în timp real performanța în online pentru a promova produsele care se vând cel mai bine în industria de ecommerce, se lansează pe piață în urma unei investiții de 82.000 de euro. În primul an de activitate, compania plănuiește noi investiții în valoare de cel puțin 250.000 euro în dezvoltarea infrastructurii tehnologice și în echipa de vânzări și estimează o cifră de afaceri de 500.000 de euro.
Compania vine în ajutorul antreprenorilor, managerilor și al specialiștilor de marketing prin optimizarea campaniilor de marketing, folosind informații despre produsele comercializate într-o eră „cookieless”, în care nu mai este cunoscut comportamentul consumatorilor în lipsa unor tehnologii avansate cum este cea folosită de TRUDA.
“TRUDA a apărut din dorința de a promova cât mai eficient posibil business-urile din ecommerce. Am sesizat diferențe importante între ce produse doresc companiile să promoveze și ce cumpară de fapt consumatorii. De asemenea, am întâlnit foarte multe situații în care produsele promovate nu generau venituri pentru client și, implicit, afectau rezultatele totale ale business-ului. Un specialist de marketing nu are timpul necesar să analizeze și să identifice produsele performante și să implementeze în timp record campanii pentru acele produse, chiar dacă este angajat în companie. Acum, tehnologia TRUDA identifică cu precizie produsele care se vând cel mai bine și le promovează direct către clienții potriviți, prin tool-uri speciale, cu scopul de a crește vânzările și a optimiza cheltuielile în cel mai eficient mod”, declară Cătălin Macovei, fondator TRUDA și specialist cu 10 ani de expertiză în marketing digital.
Creată ca o platformă care facilitează promovarea produsele performante în baza unor algoritmi de machine learning, soluția TRUDA este dedicată magazinelor online cu minimum 2.500 de produse și 30 de comenzi pe zi.
În prezent, tehnologia TRUDA este implementată în 44 de magazine online de fashion, home&garden și IT&C, iar în primele două săptâmâni au fost înregistrate creșteri de până la 30% ale ratei de conversie, creșteri de peste 50% ale numărului de comenzi și scăderi de cel puțin 20% ale costurilor de promovare.
„Focusul nostru este să analizăm fiecare produs în parte și să înțelegem de ce acel produs generează venituri. Este prețul important, este promovarea? Vindem un produs pentru că avem mult trafic pe acel produs sau îl vindem că avem un preț bun? Este un produs care aduce profit sau nu? Asta identifică TRUDA, care ajută business-urile mici și medii să potrivească produsele cu oamenii”, explică fondatorul TRUDA.
Cum funcționează tehnologia TRUDA
Platforma se conectează prin API la Google Analytics, Google Ads, Google Merchant Center, Facebook Ads sau alte platforme, conexiune care are loc în 20-30 de minute, și descarcă informații despre costurile de marketing asociate cu fiecare produs și rezultatele obținute de acestea. TRUDA apoi rulează algoritmi complecși pentru a determina importanța fiecărui produs în întregul ecosistem.
În baza machine learning, TRUDA analizează produsele și venitul generat de aceastea, le etichetează după criterii relevante pentru fiecare business în parte (venit, cantitate, prețul produsului, trenduri, viteza de vânzare, produse toxice și produse tractor – HERO) și sugerează campanii de marketing. Astfel, fiind identificate produsele care doar generează costuri, fără să aducă vânzări (și le poate elimina din campanii), magazinele online pot promova numai acele produse care aduc venituri și pot eficientiza costurile de marketing.
Implementarea sistemului TRUDA pentru magazine online este realizată de echipa TRUDA, formată din 5 specialiști în marketing digital. Costul serviciilor de implementare, analiză și consultanță specializată pornește de la 350 euro, fiind oferite și servicii customizate în funcție de nevoile fiecărui magazin online. Campaniile de marketing sunt desfășurate de antreprenor, agenția de marketing sau specialistul de marketing, care are în continuare control.
Be the first to comment