heart Created with Sketch. test
Курс «Оптимизация пользовательского опыта»: сайты и интернет-магазины

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

Разбираем, почему лендинги и сайт — это источники положительного опыта покупателя (experience), а не просто набор страниц для лидогенерации. А также рассмотрим варианты увеличения отдачи на существующем трафике с помощью персонализации.
Иллюстрация Wonderlust: https://www.behance.net/gallery/54930677/Wonderlust-Racing

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 бесплатного курса по оптимизации пользовательского опыта в eCommerce от компании Dynamic Yield. Над переводом работали Оля Жолудова и Ринат ШайхутдиновПри 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:

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.

Интересуетесь свежими статьями по продуктовому дизайну (UX/UI)? 🚀

Подписывайтесь на канал в Telegram | ВКонтакте, Instagram, Facebook

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).

Вот такие индивидуальные (one-to-one) рекомендации товаров делает Amazon на базе товаров, которые пользователь посмотрел в рамках этого конкретного сеанса (session). Читайте подробнее о других эффективных стратегиях рекомендательной системы Amazon (Amazon recommendation engine).

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.

Реальный пример от ведущего немецкого продавца товаров для дома и кухни. Если клиент выделяет мышкой название товара, появляется секретный купон. Читайте подробнее, как конвертировать охотников за выгодными ценами (price shoppers) при помощи секретных купонов. 

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) →


Курс «Оптимизация пользовательского опыта»: сайты и интернет-магазины