Курс «Коммуникации, основанные на данных»

Как превратить персон (persona) в прикладные профили для сегментации, основанные на данных | Глава 7

Персон (personas) можно эффективно использовать для создания реальной ценности — нужно только выйти за пределы традиционных обобщений и собрать конкретные данные из разных источников. Так вы получите более реалистичное представление о каждой группе клиентов.

(Перед вами перевод бесплатного курса Коммуникации, основанные на данных: персонализация пользовательского опыта и поведенческий таргетинг от компании Dynamic Yield. Если вы здесь впервые, то лучше начните сначала)

Автор английской версии: Идан Гурель (Idan Gurel), Руководитель отдела по работе с клиентами, Pecan.ai. В соавторстве с Дэвидом Очманом (David Ochman)

Над переводом работали Оля Жолудова и Ринат ШайхутдиновПри поддержке koptelnya.ru.

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

Персоны какое-то время активно применялись в user experience дизайне: с их помощью бренды фиксировали запросы (needs), цели (goals) и проблемы (problems) определенных целевых групп, чтобы лучше закрывать индивидуальные потребности покупателей (target group) на протяжении всего клиентского пути (customer journey). 

По идее каждая персона представляет какой-то определенный сегмент (segment) пользователей внутри вашей клиентской базы. Однако на деле эти вымышленные персонажи частенько оказываются слишком абстрактными и не содержат никакой ценной информации для команд. Если персонами не заниматься, они со временем блекнут, теряют актуальность и перестают хоть как-то влиять на процесс принятия решений. 

Чтобы эффективно использовать персон (personas) для создания реальной ценности (value), нужно выйти за пределы традиционных обобщений и собрать воедино конкретные данные из разных источников. В результате у вас получатся уже не персоны, а прикладные пользовательские профили, построенные на данных и более реалистично характеризующие каждую группу клиентов. Эти профили можно использовать для корректировки и доставки действительно персонализированных опытов взаимодействия. 

Что не так с традиционными персонами 

Создавая персон (personas), маркетологи и дизайнеры часто руководствуются личными представлениями о клиентах. В итоге персоны обычно получаются немного такими: 

Казалось бы, выглядит симпатично! Этакая попытка показать аудиторию в лицах. Однако эти персоны слишком упрощены (ничего кроме общей демографической информации), поэтому рождают мало инсайтов относительно того, какой опыт нужно обеспечить каждому сегменту аудитории. 

Различия между пользователями по возрасту, полу и месту жительства, как правило, играют второстепенную роль. Реальное значение имеют такие характеристики, как информация о устройстве, поведение пользователя, его интересы

Давайте в деталях разберем Дэниэла: узнаем его историю, потенциальные предпочтения, время на сайте и то, каким мог бы быть его идеальный опыт взаимодействия. 

ДэниэлИстория / Характеристика:
Дэниэл недавно переехал в Нью-Йорк, чтобы учиться дизайну. Он еще не до конца привык к городскому образу жизни. Дэниэл хочет сформировать собственный стиль, ему нравится выделяться из серой массы. Дэниэл любит цифровые штуки. Его лучший друг — смартфон. 
Возраст: 20Покупательские предпочтения и поведение: 
Дэниэл приходит в ваш магазин за одеждой и аксессуарами. Ваш магазин ему порекомендовал друг, как место, где можно купить эксклюзивные вещи. 
Род занятий:
Студент
Возможные причины отказа (bounce) / ухода (exit):
Дэниэл хочет покупать уникальные, ну или как минимум эксцентричные вещи, но у него очень стесненный бюджет. Обычно он безрезультатно бродит по сайту, а потом отвлекается на что-то и уходит.
Место жительства:
Нью-Йорк
Каким может быть его идеальный опыт взаимодействия? 
Дэниэл обычно заходит на сайт между делом, и легко отвлекается в процессе взаимодействия. Он хочет быстро находить прикольные, необычные вещи, которые попадают в его бюджет. Чтобы порадовать Дэниэла, нужно сузить предложение до вещей, которые могут ему понравиться, и проработать приятный опыт взаимодействия на смартфоне.

Можете считать, что мы дополняем процесс создания персоны еще одним этапом — этапом формирования гипотезы. Это полезная практика: мы тренируемся формулировать предположения о конкретной аудитории. Позже мы сможем подтвердить или опровергнуть эти предположения — когда будем оценивать влияние этого сегмента аудитории на конверсию и доход. 

От базовой персоны — к полезному, прикладному профилю

Даже в свете всего вышесказанного, создать действительную прикладную персону, которая помогала бы построить уникальный опыт взаимодействия, довольно сложно. Хотя, казалось бы, хорошо, когда бренд пытается поставить себя на место клиента и понять его проблемы — но портрет, сформированный таким образом, все же будет лишь плодом воображения. К счастью, здесь нам на помощь приходят данные: они помогут наделить персону реальными характеристиками.

Информацию о пользователях можно черпать из множества источников, причем данные в разных источниках могут быть разной степени точности. Таким образом, чем больше у вас источников данных — тем более полный и точный профиль клиента вы сможете собрать. 

По сути, у вас есть доступ к неиссякаемому ресурсу точных и интересных аудиторий: любая комбинация источников данных может сложиться в важный сегмент. Вот разбивка данных из разных источников по количеству информации и степени ее точности:  

ИнформацияДанные от третьих лицАлгоритмыПоведение на сайтеДанные из CRM
ТочностьНизкаяВысокаяСредняяВысокая
% пользователей, по которым эти данные есть, относительно общего трафика~75%~30%~60%~15%
Тип пользователяНовыйАнонимный ПовторныйАнонимныйЛояльный

В идеале, комбинируя данные из разных источников с калибровкой на точность и объёмы информации, мы можем получить максимально реалистичных персон.

Теперь, когда информация о персоне соответствует действительности, ее можно использовать для характеристики ее сегмента. Давайте посмотрим, какую информацию из оригинального описания Дэниэла мы можем подтвердить на основании данных:

Характеристики персонажаГде брать данные
Нью-ЙоркГеолокация
ПолДанные от третьих лиц
Студент; изучает дизайн в ParsonsCRM
Интересы: музыкаДанные от третьих лиц
Городской стиль жизниГеолокация
Общительный, любит цифровые штукиИсточник трафика: социальные сети (Pinterest)
Пользователь смартфонаКатегория устройства
Одежда и аксессуарыПоведение
Чувствительный к цене/ покупает по скидкамДанные от третьих лиц
Ограниченный бюджетСайт: Смотрит дешевые вещи
Отвлекается; заходит с 18 до 24; много просматриваетCRM

Персона с таким полным профилем становится центром experience-дизайна, что позволяет брендам более эффективно определять, на какие точки взаимодействия (touchpoints) можно повлиять, когда и как. И поскольку эти персоны (или макросегменты / macro segments) построены на реальных, а не вымышленных данных, их можно использовать в вашем роадмапе персонализации как основу для потенциальных опытов. 

От макро- к микросегментации 

Когда вы подстроите опыты взаимодействия под эти крупные группы посетителей, всплывут более мелкие подгруппы — и у вас снова будет простор для деятельности: создания и оптимизации новых опытов и привлечения дополнительных доходов. Надо признать, что переход от макросегментов (основанных на наших новых, детализированных персонах) к микросегментам требует гораздо больше времени, сил и ресурсов. И все же, если это сделаете — ваши результаты будут еще значительнее.  

Путем анализа данных и наблюдения за трендами, компании могут выявлять узкие сегменты тех клиентов, которые приносят больше всего дохода — а это залог роста дохода. Теперь, когда в нашем распоряжении столько информации о покупателях, их поведении и намерениях, нам гораздо проще в них “прицелиться”. Самое сложное впереди: нам нужно создать персонализированный контент и сообщения под каждый микросегмент и продумать, как еще можно оптимизировать создаваемый опыт.  

Но! С правильным инструментом и этот процесс можно значительно упростить. Компания Dynamic Yield запустила прогнозный таргетинг (Predictive Targeting) — сервис на базе машинного обучения, который в реальном времени анализирует эффективность опыта (и множества его вариаций) в разрезе разных сегментов аудитории и выявляет лучшую вариацию для каждой отдельной аудитории: широкой или узкой. Бренды, способные работать на таком уровне персонализации, при помощи этого сервиса смогут реализовать по-настоящему индивидуальный подход к клиентам. А все начиналось с нескольких базовых персон! 


Назад | Продолжение (Глава 8)


Курс «Коммуникации, основанные на данных»