Наш мир меняется с космической скоростью во всех направлениях. Конкурировать и побеждать в нём будут те, кто всегда смотрит на шаг вперёд. Мы собрали главные фокусы развития персонализации в 2022 году. В основе статьи — наш опыт работы с международными и российскими клиентами, а также векторы технологического прогресса этой области.
Умные алгоритмы товарных рекомендаций
В статье о главных механиках персонализации на сегодня мы рассказывали о базовых алгоритмах товарных рекомендаций. Это «Популярные», «Со скидками», «Новинки», «Смотрели ранее», а также «Покупают вместе», «Смотрят вместе». Что же ждёт товарные рекомендации в будущем?
Алгоритмы с использованием Deep Learning и наработок Data Science
Data-специалисты могут заложить в алгоритм параметры, критичные для конкретного бизнеса (сезонность, маржинальность, приоритеты складов и так далее). Важно тестировать любой новый алгоритм в сравнении с самым эффективным из используемых сейчас.
Синергия мерчандайзинговых правил бизнеса и персонализированных алгоритмов
Компании часто предлагают брендам «спонсорские» первые позиции в виджете с товарами. Большое количество выкупленных мест рушит саму суть персонализации: все пользователи увидят один и тот же набор товаров. Но такие размещения приносят бизнесу дополнительную прибыль и укрепляют отношения с поставщиками. Победит тот, кто научится правильно считать конечную эффективность в деньгах и за счёт этого найдёт золотую середину.
Персонализация на сайте: практические примеры и советы для eCommerce
Начните с тестирования: закрепите одно место в линейке или добавьте отдельный виджет со спонсорскими товарами по образцу ведущих маркетплейсов — и посмотрите на результаты по конверсии в заказ, выручке, среднему чеку и другим ключевым метрикам.
Виджет с подборкой спонсорских и персонализированных товаров в интернет-магазине Amazon
Обогащённые сегменты и персоны
Начинать внедрение персонализации всегда стоит с базовых аудиторий: новые/текущие пользователи, основные источники трафика, тип устройства и прочие. А вот дальше начинается самое интересное!
Использование персон вместо стандартных аудиторий и сегментов
Этот инструмент позволяет определять цели, особенности поведения и проблемы сегментов, чтобы лучше удовлетворять их индивидуальные потребности на всём клиентском пути. Аудитории чаще всего создаются на основе одного атрибута покупателя — характеристики (пол, возраст, регион) или поведения (покупка, подписка, новый/вернувшийся). Персоны включают сразу несколько атрибутов и поэтому полнее и точнее описывают пользователя.
Например, DIY-магазин может начать с двух персон: профессиональный строитель и обычный человек, делающий ремонт у себя. Для их создания нужно подобрать набор характерных атрибутов, уже известных бизнесу по опыту. Скажем, строитель: регулярные покупки, короткие сессии на сайте (уже знает, что покупать), высокий средний чек, акции не так важны. Человек с ремонтом: новый клиент, длительный просмотр (выбирает, сравнивает), реагирует на акции, средний чек ниже, чем у строителя.
Персонализация в маркетинге. Практические примеры и советы для eCommerce, Денис Студенников,
Набор персон должен покрывать всех посетителей сайта. Не стоит создавать очень узкие персоны, особенно на старте этой работы. Выделите ключевые, которые подойдут для целей вашего бизнеса, и проанализируйте в их разрезе текущие кампании по персонализации: есть ли для них разница в результатах, в реакции на те или иные механики, есть ли логическая связь в аналитике нескольких кампаний?
Первые результаты покажут, различается ли поведение тех персон, которые вы выделили. Если нет, сделайте ещё один подход к определению ваших ключевых персон. Если же несколько кампаний показали логичную разницу в результатах для ваших персон, значит, вы выбрали их верно и можно продумывать новые кампании уже под конкретную персону.
Обогащение профиля пользователя данными из CRM‑системы
Единый идентификатор пользователя позволяет дополнять профили клиентов исторически накопленными данными из вашей CRM-системы — для более глубокой и омниканальной персонализации. Например, добавить информацию об офлайн-заказах с картой лояльности.
Основываясь на CRM-данных, можно поздравить покупателя с годовщиной регистрации, подсветить количество бонусных баллов или сделать сегментацию по персональным предпочтениям — например, по типу диеты (вегетарианцы/веганы).
Пример данных для обогащения и их возможных источников от платформы Dynamic Yield
Углублённая аналитика
Настроив базовую аналитику персонализации, стоит постепенно переходить на следующий этап — работу с углублённой аналитикой.
Она поможет ответить на следующие вопросы:
Как механики персонализации влияют друг на друга в рамках сессии / одного пользователя? Есть ли каннибализация? Возможно, по отдельности они работают хорошо, а вместе — плохо?
Например, клиента могут запутать разные промопредложения для его региона на разных страницах сайта. При каннибализации стоит оставить более эффективную механику и тестировать совместимость других вариантов.
Для углублённой аналитики требуется максимальное количество сырых данных, включая все действия пользователя, полную информацию по каждой кампании, детальные данные по каждой транзакции. При необходимости эти данные нужно будет преобразовать и провалидировать для загрузки в BI-систему. Мы рекомендуем подключить штатного аналитика или привлечь экспертную компанию.
Пример бенчмарков по конверсии в покупку в разрезе месяцев
Персонализация поиска на сайте и в приложении
Эта тема освещается очень редко, хотя в большинстве интернет-магазинов поиск приносит до 400% к конверсии (McKinsey), а конверсия у посетителей, воспользовавшихся поиском, в 1,8 раз выше (eConsultancy).
Персонализация поиска может учитывать большое количество данных о пользователе и не только: гео, устройство, историю покупок, просмотров; маржинальность товара, наличие на складе и многое другое. Что ещё интереснее, релевантный поиск можно запускать в разных каналах и форматах: на сайте, в мобильном приложении, голосовом поиске.
Персонализировать поиск можно несколькими инструментами:
- Персонализированные поисковые подсказки для разных сегментов. Новые пользователи увидят набор популярных категорий, а те, кто уже посещал сайт, — персональный набор.
Персонализированные поисковые подсказки на основе данных о визитах пользователя с учётом популярных запросов и мерчандайзинга
Пример персонализированной выдачи из административной панели поискового движка. Слева версия для всех пользователей, справа — для пользователя с выбранным идентификатором
Что важно — здесь не нужны большие усилия: всё это уже делает искусственный интеллект. AI-aлгоритм обучается на данных пользователей и их взаимодействии с сайтом и обеспечивает каждому посетителю максимально персонализированный опыт использования поиска. Это в несколько раз повышает вероятность целевого действия и напрямую влияет на ваши бизнес-метрики.
Не забывайте, что любую новую версию поиска нужно тестировать против текущей, сравнивая конверсию, количество сессий с поиском и другие основные метрики. Вы должны быть уверены, что изменения не принесут бизнесу отрицательный результат.
Омниканальная персонализация (да, это всё ещё тренд)
Только ленивый не говорит об омниканальности последние 5 лет. Но этот тренд всё так же актуален: до сих пор персонализацию за пределами диджитал-каналов систематически внедряют менее 10% компаний (McKinsey). И совсем немногие могут похвастаться успешным внедрением омниканальной персонализации. Подчеркнём слово «успешным»: это направление должно быть экономически эффективным и корректно собирать все данные для аналитики.
Под омниканальной мы имеем в виду сквозную персонализацию во всех точках взаимодействия с пользователем: в интернет-рекламе, емейл-рассылках и других каналах директ-коммуникации, на сайте, в приложении, кол-центре, офлайн-магазинах и так далее.
Все точки должны быть подключены к единой базе персонализации контента, товарных рекомендаций и предложений, чтобы создавать максимально релевантный и уникальный опыт для каждого конкретного пользователя. Ведь 85% (!) пользователей начинают шопинг на одном устройстве, а заканчивают на другом (Google).
Известных успешных примеров не так много, но давайте посмотрим на парфюмерно-косметический бренд Sephora. Помимо программы лояльности, которая сама по себе омниканальна, компания предлагает пользователям новые интерактивные форматы в разных точках касания.
Например, приложение с 3D-дополненной реальностью для «примерки» макияжа перед походом в магазин (в COVID-реальности актуально многим) или промо с учётом геоданных: если ты проходишь рядом с магазином, тебе может прилететь пуш о скидках на любимые товары. Так бренд улучшает опыт пользователя и его лояльность.
Скриншоты из приложения Sephora с примерами омниканальных сервисов
Будущее персонализации. Кратко
- Умные алгоритмы товарных рекомендаций. DL- и DS-алгоритмы и синергия «ручных» мерчандайзинговых правил и машинного обучения.
- Обогащённые сегменты и персоны. Использование дополнительных источников данных, фокус на CRM-данных и работа с персонами.
- Углублённая аналитика на основе большого массива сырых данных. Отслеживание взаимосвязи разных механик, волатильность эффективности персонализации с учётом особенностей конкретного бизнеса.
- Персонализация внутреннего поиска. Релевантные подсказки и синонимы, качественная работа с результатами выдачи и навигацией.
- Омниканальность — всё ещё в тренде.
Не стоит переживать, если вы ещё на первом шаге в этом направлении. У каждой компании своя динамика. Двигайтесь поступательно: начинайте с базовых механик, накапливайте опыт и знания, которые позволят внедрять передовые решения. И будьте готовы, что через год эти тренды могут смениться другими. Персонализация развивается со скоростью экспресса.
Источник: emailmatrix.ru
Персонализация: первые шаги
Анастасия Лебедева из Convead рассказывает о том, что персонализировать клиентский опыт не так сложно, как кажется на первый взгляд.
К 2020 году персонализация клиентского опыта (впечатление клиента от взаимодействия с компанией) станет фундаментом работы любого бизнеса и даже обгонит факторы технологичности и инновационности. Рассказываем, почему персонализация провозглашена трендом будущего и зачем внедрять её в бизнес-процессы уже сейчас.
Истину о том, что клиент всегда прав, мы впитали чуть ли не с молоком матери. О том, что важно заботиться о клиентах и проявлять персонализированный подход, говорят мировые гуру маркетинга. Мы сами каждый день оказываемся на стороне тех, о ком заботятся: бесплатная доставка в интернет-магазинах, год обслуживания машины в подарок, персональный обучающий контент, основанный на наших предпочтениях. Нам как потребителям нравится чувствовать себя особенными.
Как выжать максимум из трафика на сайт?
Ваш текущий трафик может приносить больше лидов. Например, вы можете делать таргетированные SMS-рассылки по всем посетителям сайта, включая даже тех, кто не оставил контактов. Читайте как получать больше сделок и экономить бюджеты на рекламу с помощью платформы автоматизации маркетинга Calltouch Лидс. Узнать больше →
Спецпроект
- Отток клиентов — 67% пользователей назвали плохой клиентский опыт причиной отказа от работы с компанией.
- Рост выручки — 86% потребителей готовы платить больше, если их клиентский опыт будет улучшаться.
- Уровень удовлетворённости клиентов — недовольные клиенты расскажут о своём негативном опыте примерно 9–15 людям (а довольные всего трём).
Хорошая новость для бизнеса и в том, что 76% посетителей сайтов ожидают (не хотят, а именно ожидают), что компании предугадают их потребности, и взамен этого готовы предоставлять информацию о себе. Получается, что задача вовсе не в том, чтобы изловчиться и выудить из клиента хоть какие-то данные, а просто последовательно собирать информацию о них и улучшать сервис.
Такая стратегия называется win-win, то есть в выигрыше остаются обе стороны: компании используют накопленные данные для максимизации выручки и LTV клиентов, а те, в свою очередь, получают персонализированный подход, за которым пришли.
Без сложностей не обходится
Если у персонализации столько очевидных преимуществ, то почему ещё не все компании внедряют её, и где успешные примеры?
Причина в том, что не все хотят ждать и думать на перспективу. Терпеливая стратегия японцев «просто сядь на берегу реки и жди пока труп обидчика проплывет мимо» свойственна немногим. Быстрый результат всегда кажется более выгодным: миллион долларов завтра или десять через год, что вы выберете?
Привлечь → продать → привлечь → продать. Так выглядит отработанная схема работы многих ecommerce-бизнесов. Работа маркетингового отдела сводится к увеличению входящего трафика и продающих элементов на сайте. Те, кто идёт дальше и думает об удержании клиентов, внедряют программы лояльности, шлют персонализированные email-рассылки, но часто на этом забота о клиенте заканчивается.
#f8f8f8; padding: 10px 25px;»>
Как показало исследование компании BSG, среди причин отказа от персонализации компании:
- нехватка кадров для реализации стратегии — 76%,
- непонимание пути клиента — 61%,
- невозможность тестирования гипотез и получения инсайтов — 59%,
- недостаточность знаний в области персонализации — 54%,
- нехватка бюджета — 52%.
Почти всегда интеграция с сервисами, разработка методов работы с учётом индивидуальных предпочтений всех клиентов выглядят пугающими и ресурсозатратными. Изучение и персонализация клиентского опыта — это долгосрочная стратегия, поэтому немногие встраивают её в бизнес-процессы.
Как искусственный интеллект помогает в персонализации
Точек взаимодействия клиентов с вашей компанией много — email-маркетинг, сайт, социальные сети, вебинары. Но клиентов в разы больше, и путь каждого уникален. Благодаря технологиям машинного обучения возможен непрерывный омниканальный сбор информации, её анализ и сегментация трафика. Автоматизация процессов упрощает работу с клиентами и делает бизнес в разы более эффективным.
Несмотря на кажущуюся сложность самих алгоритмов, внедрение подобных технологий в бизнес — систематизированный процесс, не требующий больших затрат ресурсов.
С чего начать
- Построить воронку продаж и проанализировать путь посетителей. Вы можете создать воронку с помощью нашего сервиса Convead или настроить сводку по продажам в Google Analytics. Воронка поможет понять, на чём стоит сконцентрироваться в процессе персонализации клиентского опыта.
- Начать собирать информацию о посетителях, создать профиль для каждого и обогащать его по мере появления новых данных о клиентах.
- Сегментировать посетителей по поведенческим паттернам и на этой основе персонализировать клиентский опыт.
- Автоматизировать процессы: настроить триггерные цепочки рассылок, показ нотификаций и применять другие инструменты.
Способов персонализировать клиентский опыт много. Скорее всего начинать с нуля вам не придётся. Практически у каждого работающего бизнеса есть ценная информация для персонализации: база email-адресов, география и источники трафика, половозрастные характеристики и другая информация.
Обладая минимальными данными о тех, кто приходит на сайт, можно начать персонализировать контент. Например, если человек впервые зашёл на сайт «Всё для ремонта», чтобы купить обои, можно предложить ему информацию о новой коллекции и рассказать об акции на обои. Отслеживая страницы, которые посещает пользователь, можно делать ему подходящее предложение и приближать к покупке. Таким образом первый же опыт взаимодействия клиента с вашим продуктом будет успешным, что повышает вероятность покупки. Дальнейшая задача в том, чтобы в каждой следующей точке взаимодействия с вашей компанией клиент получат то, что ему действительно нужно.
Простейшие примеры персонализации
Персонализацию применяют Zappos, Virgin Group, Amazon, Aliexpress и многие другие лидеры рынков.
Или например, Booking.com. Все, кто однажды бронировал себе жилье на этом сайте, наверняка видели что-то подобное:
Сайт предупредит о количестве оставшихся номеров, напомнит даты предыдущего визита, порекомендует отели по вашим предпочтениям, предложит прислать документы о бронировании в удобном для вас виде.
Книжные магазины заботливо напоминают нам о том, что отложенная книга поступила в продажу, и предлагают товары, подобранные на основе наших предыдущих покупок:
Персонализируют клиентский опыт и магазины косметики: они узнают клиентов при каждом новом посещении и дарят скидку на следующие покупки.
Это простейшие примеры персонализации, которые доступны почти каждому бизнесу в интернете. И это примеры персонализации клиентского опыта лишь в двух каналах коммуникации — на сайте и через email. Точек взаимодействия гораздо больше: это и социальные сети, и вебинары, и офлайн-мероприятия.
Волшебных таблеток не существует, и для достижения результата, который в нашем случае выражается в повышении лояльности клиентов и росте выручки, нужно приложить усилия. Однако эти усилия не такие колоссальные, какими выглядят на первый взгляд. Современные технологии сбора, анализа, автоматизации и персонализации работы с посетителями могут значительно повысить эффективность работы, не усложняя бизнес-процессы.
- Все говорят о персонализации, но почти никто этого не умеет
- Рецепты персонализации от Netflix: пусть никто не уйдёт обиженным
- Хакеры эпохи нейромаркетинга и персонализации: взлом мозга покупателя
- 7 способов персонализации рассылок интернет-магазинов
- 12 советов, как минимизировать риск блокировки ваших push-уведомлений
Источник: www.cossa.ru
5 эффективных примеров персонализации клиентов
Чем уже сфокусирован ваш маркетинг, тем выше вероятность отклика от пользователя. Наиболее экстремальной версией подобного подхода является маркетинг на одного потребителя. Метод общения с клиентом один-на-один эффективен, но не может быть использован в больших масштабах.
Существует 5 успешных примеров, вдохновляющих на поиск различных вариантов масштабной персонализации под потребности вашей компании.
Пример № 1. Ayogo Gamifies Personal Health.
Недавно ВОЗ отметила, что люди извлекают большую пользу из строгого следования предписаниям врача, а не из фокусирования на разработке новых методов лечения. Статистика показывает, что только в Северной Америке и США более $314 миллионов тратится из-за нарушений режима приёма лекарств.
Основываясь на этих данных компания Ayogo разработала платформу Empower, которая фокусируется на изменении поведения пациентов с помощью геймификации.
Цель разработки состояла в том, чтобы побудить пациентов ответственнее относиться к предписаниям лечащего врача.
Таким образом Ayogo разработали вовлекающие игры, которые привели к изменению поведения пациентов. Приложение Empower позволяет пользователям создавать персонализированные аватары, символизирующие их цели и стремления в вопросах здоровья. Как только пациенты получают свой визуальный рабочий аватар, им становятся доступны игры и виртуальные тренерские услуги.
Одна из лучших особенностей приложения заключается в том, что оно дает возможность взаимодействия между пациентами со схожими целями, что также способствует улучшению состояния здоровья.
Результаты:
- в ходе клинических испытаний выяснилось, что 60% пациентов использовали приложение дважды в день в течение 12 недель. Приложение также помогало пациентам легко приспособиться к жизни после болезней.
- пациенты, участвовавшие в одном туре игры с потерей веса, потеряли 17, 3 фунта за 12 недель, в сравнении с потерей 8 фунтов в группе контроля. Пользователи приложения также сохранили вес в течение более длительного периода времени.
Пример №2. Кока-Кола создаёт бутылку для каждого.
Нет сомнений, что Кока-Кола применяет все возможные и невозможные средства, чтобы привлечь внимание аудитории с помощью своих кампаний. Однако компания никогда не добивалась желаемых результатов вовлечения в Австралии. Отчасти из-за того, что кампании Кока-Колы стали чрезвычайно предсказуемыми и в основном из-за того, что австралийской молодежи стало трудно ассоциировать себя с таким крупным традиционным брендом, как Кока-Кола. Австралийцы являются демократичными по своему характеру, и они действительно любят сбивать спесь с тех, кто заносится.
Тогда креативщики бренда создали кампанию под названием «Поделись Кока-Колой», которая говорила с австралийской молодежью на визуальном уровне. Уникальное предложение в рамках кампании заключалось в том, что брендовое название Кока-Колы на бутылках и банках было заменено на 150 самых популярных имен в Австралии. Когда клиенты видели свои имена на бутылках с напитком, они чувствовали персонализацию, даже несмотря на то, что эти бутылки по-прежнему производились в массовом порядке.
Результаты: Кампания стала хитом, а Кока-Кола продала свыше 250 000 000 бутылок и банок и эту стратегию в более чем 70 странах мира. Представительства в других странах применили собственные творческие подходы к этой концепции, сохраняя при этом простое предложение «Поделись Кока-Колой с (имя)».
Пример № 3. Экстремальное обслуживание клиентов от Zappos.
Согласно исследовании Walker, в ближайшие несколько лет опыт работы с заказчиками в качестве ключевого фактора бренда обойдёт по значимости цену и сам товар.
Zappos — компания, продающая обувь и одежду, воспользовалась этими переменами, превратив службу поддержки клиентов в искусство.
Сегодня Zappos является той компанией, которая доходит до крайности в ублажении клиентов. Компания не только предлагает широкий ассортимент обуви, но и обеспечивает свободную покупку и обмен. Так что, если клиент хочет вернуть обувь, это можно сделать совершенно свободно. Некоторые клиенты могут заказать 5 или более пар обуви, померить всё, а затем вернуть те, которые им не нравятся, бесплатно. Компания также предлагает неслыханную политику по возвратам — в течение 365 дней полное возмещение суммы покупки.
И Zappos на этом не остановился. В 2004 году они переехали из Сан-Франциско в Лас-Вегас, чтобы создать крупную группу специалистов высокого класса по обслуживанию клиентов по телефону. Основатель Zappos — Ник Cвинмурн сказал: «Каждый день мы получаем тысячи телефонных звонков и сообщений электронной почты, и в каждом из них мы видим возможность для проявления бренда Zappos в качестве самого лучшего в сфере обслуживания клиентов».
Даже на сайте компании большое внимание уделяется сбору и обзору данных.
Пример № 4. Popcorn Metrics использует индивидуальное сопровождение нового клиента.
Сопровождение нового клиента является одной из наиболее важных частей бизнес-модели SaaS (программное обеспечение как сервис).
При запуске Popcorn Metrics новым пользователям был предложен дешёвый продукт с 30-дневной бесплатной ознакомительной версией. Но, несмотря на то, что первоначальная регистрация была активной, очень немногие временные пользователи стали постоянными после окончания бесплатного периода.
Тогдакомпания решила пересмотреть свой процесс сопровождения новых клиентов. В то время как первоначальный процесс был ориентирован на автоматизацию и в основном выполнялся с помощью автоматизированных электронных писем, новый процесс предлагал более персонализированный опыт, включающий опросы, чаты в Skype, видеосюжеты и практические занятия.
Результаты: Эта стратегия сопровождения новых клиентов имела невероятный успех для бизнеса, увеличив общий объем продаж на 367% в течение всего 12 недель.
Пример № 5. Netflix использует алгоритмы для рекомендации видеороликов.
Сеть Netflix всегда уделяла особое внимание пользовательскому интерфейсу, а после добавления цифровой части к её услугам, компания сместила фокус в сторону повышения персонализации. При постоянно расширяющемся цифровом каталоге компания пытается отобразить правильный контент для своих 57 000 000 пользователей, одновременно позволяя им искать и находить для себя новый контент.
В дополнение к созданию персонализированного контента, Netflix также создала новый макет панели мониторинга, позволяющий пользователям прокручивать слева направо для просмотра дополнительных названий в категории, прокрутки вверх и вниз для просмотра различных категорий, выбранных на основе их привычек для просмотра. Новый макет предоставляет пользователям больше возможностей для просмотра новых заголовков, сохраняя простоту навигации.
Результаты: Несмотря на то, что точных данных о результатах этих улучшений нет, за последние три года объем компании увеличился втрое.
Из вышеприведенных примеров можно сделать вывод, что персонализация не является специфичной для определённой отрасли. Но нужно обязательно глубоко исследовать свою аудиторию изнутри, прежде чем применять к ней персонализацию.
Источник: krabjournal.com