Что такое персонализация и в чем ее ценность в прокачке UX в eCommerce | Глава 1

Авторы английской версии: Влади Рожавски, директор по Data Science, Dynamic Yield; Шана Пилевски, директор по маркетингу, Dynamic Yield; Янив Навот, Chief marketing officer (CMO), Dynamic Yield; Гиди Виго, старший директор по продукту, Dynamic Yield; Мелани Кирклунд (Melanie Kyrklund) CRO & Analytics at Specsavers, Ex-Head of Site Optimization at Staples; Уди Зисквит (Udi Zisquit), Product Manager, Delivery.com

Перед вами перевод «eCommerce Experience Optimization Course» от компании Dynamic Yield. Над переводом работали Оля Жолудова и Ринат Шайхутдинов. При поддержке koptelnya.ru.

Коптельня  —  команда по быстрой разработке веб-приложений и сайтов.

Индивидуальный маркетинг, также известный как one-to-one маркетинг или просто 1:1, подразумевает более личный подход к построению отношений с клиентом. Вместо широких унифицированных коммуникаций (broad communications) здесь — персонализированные опыты (individualized experiences). 

Содержание:

• Что такое персонализация и в чем ее ценность в прокачке UX в eCommerce | Глава 1
• Важнейшие метрики и термины в eCommerce | Глава 2
• Почему средняя выручка на одного пользователя (ARPU) — это самая важная метрика в eCommerce | Глава 3
• Как даже небольшой тюнинг коэффициента конверсии в одной точке воронки может бустануть всю экономику проекта | Глава 4
• Омниканальность в онлайн-торговле (omnichannel retailing): возможности и подводные камни | Глава 5
• Динамические персоны: новый подход для более эффективной персонализации | Глава 6 | Глава 6
• Что делать с брошенными корзинами: эффективные стратегии возвращения клиентов | Глава 7
• Growth hacking в eCommerce: советы от руководителя отдела оптимизации сайта в Staples | Глава 8
• Оптимизируем поисковый (SEM) трафик с помощью персонализации: Кейс онлайн-магазина предметов искусства Juniqe.de | Глава 9

Когда-то такой подход к маркетингу считался благородным, но к сожалению пока недосягаемым. Сейчас же это норма жизни: технологии открывают нам огромные возможности по персонализации клиентских опытов на базе самых разнообразных данных, которые давно “созрели” для активации (data activation). Теперь в нашем распоряжении не только базовая информация о клиентах, типа демографии и геолокации — но и сложные профили данных об их сходствах (affinities), интересах (interests) и недавних моделях поведения (past behaviors). Все это можно использовать, чтобы выделять (isolate) и настраивать (customize) опыты с любой степенью детализации.

Преимущества и недостатки индивидуального (one-to-one) маркетинга

При микросегментации (micro-segmentation) такого уровня важно не только в мельчайших деталях понимать реальные интересы посетителя, но и представлять, на каком этапе клиентского пути (customer journey) он сейчас находится. Располагая этими данными, можно эффективно настроить сегментацию и таргетинг с учетом индивидуальных поведенческих взаимодействий (individual behavioral interactions). 

Основываясь на данных об активности посетителей в реальном времени (real-time activity) и в прошлом (past activity), алгоритмы машинного обучения могут распознавать ранее неизвестные связи и реагировать на них таким образом, чтобы повысить удовлетворенность клиентов (customer satisfaction) и выручку (revenue).

К примеру, авиалинии могут рассылать пассажирам персонализированные сообщения (письма, push-уведомления, СМС и др.) с важной информацией о перелете: начало регистрации, конец посадки, правила провоза багажа, предупреждение о задержке рейса, информация о повышении класса обслуживания и т.п.  

При этом надо признать, что такого уровня гипер-персонализации (hyper-personalization) бывает сложно достичь — особенно если у маркетолога нет полного доступа ко всем необходимым данным. В этом случае есть риск начать рассылать клиентам неадекватные и неуместные сообщения. Кроме того, если компания работает с несколькими каналами сбыта (omnichannel retailing), при персонализации может возникнуть проблема разрозненности данных (data fragmentation) в рамках разных точечных решений (point solutions). Как ни крути, здесь нужна единая система, способная обеспечить комплексный подход к данным и единый взгляд на клиента. 

Никаких реальных недостатков у персонализации и высококонтекстуальных коммуникаций (highly contextual communication) нет — если, конечно ваша компания соблюдает правила и требования по защите персональных данных клиентов. Единственные препятствия, с которыми вы можете столкнуться — это (1) неправильное исполнение работ по персонализации (improper execution) или (2) технологические ограничения инструментов для one-to-one маркетинга (technology limitations). 

Как перейти от массового маркетинга (one-to-many) к индивидуальному (one-to-one)

Прежде всего, вам нужно понять характеристики сегментов, на которых, собственно, и строится индивидуальный (one-to-one) маркетинг. Обычно применяют такой подход: сначала выявить (discover) и проанализировать (analyze) пользовательские сегменты, потом нацелиться (target) на самых ценных (high-value) клиентов — и уже потом персонализировать (personalize). 

Между данными (data), сегментацией (segmentation) и персонализацией (personalization) существует плотная взаимосвязь. Связь эту можно представить в виде простой пирамиды: 

Основание пирамиды: Сбор данных (Data Collection). И для сегментации, и для персонализации опытов нужны качественные клиентские данные (customer data). Чем богаче ваша база данных, тем лучше вы понимаете свою аудиторию — и тем качественнее сможете ее сегментировать (segment) и персонализировать опыты (personalize experiences). 

Средний слой: Сегментация (Segmentation). Как только соберете достаточно ценных данных — можно приступать к анализу и поиску интересных взаимосвязей (correlations) между группами.

Верхний слой: Персонализация (Personalization). Только когда у вас будет достаточно данных и вы будете отлично знать свою аудиторию и ее самые ценные сегменты (valuable segments), вы сможете реализовать настоящую one-to-one персонализацию в реальном времени.

И еще один момент. Ситуация в онлайн-торговле (eCommerce) сегодня такова, что менее 5% посетителей сайта, как правило, генерируют более 90% выручки. Персонализация под большие сегменты пользователей больше неактуальна. На смену ей приходит индивидуальный маркетинг (one-to-one marketing), с его прицельной оптимизацией тех самых 5% пользовательских опытов, которые фактически делают львиную долю KPI сайта.  

Примеры индивидуального (one-to-one) маркетинга

Персональные товарные рекомендации (Personalized product recommendations)

Самая распространенная стратегия товарных рекомендаций (product recommendation strategy) — это показ самых популярных товаров (“popular items”). Однако мы проанализировали более 50 миллионов покупателей и выяснили, что персональные рекомендации, индивидуально подобранные под каждого пользователя, эффективнее всего работают на максимизацию дохода (maximizing revenue). 

Лучшие рекомендательные системы (recommendation engines) умеют оценивать данные, которыми мы располагаем о конкретном посетителе, и на их основании — а также на основании контекста (context) и поведения (user behavior) —  запускать ту стратегию персонализации, которая поможет вовлечь его во взаимодействие (engagement).

Персонализированные акции, предложения и скидки (Personalized promotions, offers, and discounts)

Согласно исследованию от Google, 85% людей чаще покупают те бренды, которые предлагают им индивидуальные скидки (personalized discounts) и эксклюзивные предложения (exclusive offers). Бренды в eCommerce (online retail brands) могут работать с потребностями клиентов на более личном уровне — и повышать таким образом вероятность покупки. 

Например, можно рассылать в реальном времени мотивирующие уведомления (notifications) и оверлеи (overlays), персонализированные с учетом намерений пользователя (intent), его демографических данных (demographics), предпочтений по характеристикам товара (preferred product attributes), взаимодействий на сайте (on-site interactions), поведения (past behavior) и других доступных данных.

Персонализированный поиск (Personalized search)

Клиенты хотят находить нужные товары как можно быстрее. 80% посетителей интернет-магазинов сразу вбивают в поиске название товара. Результаты поиска можно персонализировать на основании поведения клиента (customer behavior) и общих трендов (general trends). Таким образом вы помогаете клиентам с высокой точностью находить наиболее подходящие товары.

В погоне за истинной персонализацией

Чтобы создать превосходный клиентский опыт (customer experience), нужно сначала глубоко понять, как люди взаимодействуют с вашим брендом. Эта информация — как ключ, который открывает бизнесу огромный потенциал для роста (growth). Но если эти данные просто лежат у вас мертвым грузом, и у вас нет к ним даже нормального доступа, то персонализация опытов для вас просто недосягаема — как и недосягаемы клиенты, с которыми вы так хотите установить контакт. 

Платформы для персонализации (personalization platforms) позволяют маркетологам, менеджерам продуктов и специалистам по оптимизации конверсии создавать индивидуальные one-to-one опыты в реальном времени — плюс, в правильном контексте и по всем точкам контакта (touchpoint).

Это первая глава | Продолжение (Глава 2) →