Какие плюсы приносит персонализация коммуникаций, как разработать стратегию, а также какие «фишки» персонализации помогли известным мировым брендам улучшить свои показатели.
Немного статистики о персонализации:
78% потребителей во всем мире будут более лояльны к брендам, которые понимают их «боли» и знают, что именно они ищут на сайте;
71% потребителей разочаровывается, если их пользовательский опыт не был персонализирован;
87% маркетологов уверены, что они обеспечивают персонализированное обслуживание клиентов, хотя на самом деле их покупатели не чувствуют себя уникальными.
В чем плюсы персонализации?
Если статистика показалась неубедительной, то вот еще несколько причин, чтобы оценить эффективность персонализации.
Повышение конверсии. Покупателю больше не надо искать товар, так как система автоматически сама его предлагает.
Увеличение среднего чека. С помощью персонализации информации можно организовать cross-sale и post-sale продажи, предлагать товары из смежных категорий, тем самым увеличивать вероятность покупки, а также наращивать сам чек.
Повышение лояльности. Клиент чувствует, когда о нем заботятся. Если бренд удовлетворяет потребности и желания клиентов, им хочется возвращаться, снова совершать покупки и пользоваться услугами.
Улучшение поведенческих факторов. Когда вы делаете персонализацию контента, пользователь дольше остается на сайте (и помогает повысить важные метрики).
Оптимизация воронки продаж в целом. Когда все информационные ресурсы и коммуникации подстраиваются под поведение пользователей, проще повышать эффективность этих коммуникаций.
Четыре шага для разработки стратегии персонализации
Шаг 1. Собираем данные о пользователях. И это не только та информация, которая поступает при заполнении, например, формы заявки на сайте. Важно собрать дополнительные данные, чтобы было проще поделить всю аудиторию на сегменты и выявить, с какой именно целевой аудиторией мы собираемся взаимодействовать. Можно проводить опросы на сайте, использовать чат-боты, проводить анализ файлов cookie и так далее.
Шаг 2. Анализируем собранные данные. Здесь можно воспользоваться либо платформами автоматизации маркетинга (Bloomreach, Mindbox), либо собрать массив данных Data Science, и уже с помощью сотрудника или системы автоматизации начать их анализ.
Шаг 3. Сегментируем пользователей и формируем портреты целевой аудитории. Среди вариантов сегментации: классическая каскадная сегментация, RFM-анализ, когортный анализ, сегментация по психографике и так далее. Как только вы определились с сегментами, можно переходить к определению портретов целевой аудитории. Важно после формирования портрета не останавливаться и продолжать собирать данные. Аудитория может меняться, как и сам продукт, который мы ей предлагаем. Нужно, чтобы это соответствие продукта и целевой аудитории не ускользало с течением времени и продолжало эффективно работать.
Шаг 4. Адаптируем предложение. Теперь, когда все данные у вас на руках, вы можете предложить клиентам максимально подходящий продукт или услугу.
ТОП примеры
Реализацию любой тактики лучше рассматривать на примерах. Мы собрали несколько известных кейсов мировых компаний, чтобы подробнее показать стратегии персонализации в деле.
Coca Cola
C 2011 по 2014 год Coca Cola провела маркетинговую кампанию #Shareacoke с именными бутылками и применила интересную технику амбассадоров. Ими стали сами потребители, которые и продвигали продукт (например, делали фото в соцсетях).
Кампания была запущена на 80 международных рынках. В каждом из них были свои особенности. Изучалась целевая аудитория, и, в зависимости от страны, собирались популярные имена. В России кампания получила название «Это твоя Coca Cola». В семи крупнейших городах запустили специальные летние парки Coca Cola, где каждый мог придумать текст на этикетку для банки или бутылки, и бесплатно забрать Колу с собой. В результате бренд получил большой прирост отзывов и публикаций в соцсетях с соответствующими хэштегами. Показатель потребления продукта в целом тоже вырос.
Amazon
Еще на самом старте компания начала применять персонализацию продаж — там стали использовать подход на основе коллаборативной фильтрации. За счет этого Amazon удалось добиться повышения выручки на 10%. Идея проста — если какой-либо пользователь просматривает контент или совершает покупку, то можно найти другого пользователя с похожими вкусами и порекомендовать ему то, что посмотрел или купил первый.
Персонализация пользователя Amazon основывается на сегментации и микросегментации. Учитывается много данных: геопозиция, откуда пришел человек, тип его девайса, погода, был ли пользователь до этого на сайте, совершал ли ранее покупки и так далее. На основе этих данных собирается user-affinity профайл пользователя (набор предпочтений пользователя к товарным атрибутам, которыми пользователь интересуется или интересовался). Далее срабатывают разные стратегии, например, персонализируется вся площадка: главная страница, страница листинга, категории. Все это возможно реализовать с помощью CDP-платформ, которые централизуют маркетинг.
Netflix
Стриминговый сервис известен своим data-driven-подходом к созданию списков для просмотра. Их алгоритмы постоянно улучшаются, чтобы обеспечить максимально приятный потребительский опыт. Например, они персонализируют главную страницу и даже обложки фильмов, основываясь на том, каких актеров знает пользователь. Все это повышает интерес к конкретным фильмам или сериалам.
Так как сервисом могут пользоваться одновременно несколько человек (если, например, подписка на всю семью), то необходимо четкое разделение. Для этого у Netflix на старте есть возможность выбора аккаунта. Можно создать отдельно несколько личных кабинетов, где у каждого будут свои подборки и рекомендации.
Персонализация сервисов Netflix отчасти построена на известных психологических принципах:
Взаимность.
Этот принцип подразумевает, что, если для человека сделали что-то полезное или приятное, он стремится ответить тем же. Netflix проводил опрос, чтобы узнать, чего не хватает потенциальным пользователям сервиса перед тем, как пройти регистрацию. Результаты опроса показали, что пользователям не хватает информации о всех доступных шоу и фильмах. Оставлять каталог открытым Netflix не стал, но на главной странице разместил коллаж из огромного количества обложек фильмов и сериалов, чтобы показать возможность выбора. Плюс ко всему для новых пользователей Netflix предоставляет бесплатный пробный период, что может побудить часть пользователей оформить дальнейшую подписку.Эффект коктейльной вечеринки.
Находясь на шумном мероприятии, человек обратит внимание на интересную тему и сможет прислушаться к разговору, невзирая на все остальное. Netflix акцентирует внимание пользователя на названиях знакомых (ранее просмотренных) фильмах и сериалах при показе рекомендаций.Отвращение к безделью.
Человек чувствует себя комфортнее, когда чем-то занят. Даже если эта занятость ему навязана со стороны. Основываясь на этом принципе, Netflix начинает воспроизведение трейлера, если курсор наведен на страницу листинга в течение 3-4 секунд. Так они непрерывно взаимодействуют с пользователем.
Дарим Гайд от CRM-стратега: CJM за 10 шагов.
Подпишитесь, чтобы получить его. Будем присылать только полезные материалы про digital один раз в месяц
Spotify
Главное преимущество сервиса — персональные подборки музыки. Алгоритмы Spotify практически идеально подстраиваются под вкусы пользователей.
Какие инструменты в этом помогают:
Коллаборативная фильтрация.
Пользователям даются рекомендации на основе косвенного фидбека от других пользователей. Оценки юзеры оставляют в виде метаданных: количество прослушиваний, лайк или пропуск трека, посещение страницы артиста, прослушивание полностью альбома с песней и так далееОценка музыки.
Нейросеть автоматически анализирует треки (энергичность присутствие вокала, темп, тональность и так далее) и рекомендует похожие.Оценка текстов.
Анализ производится на основе того, какими словами описываются те или иные треки в медиа. Полученные данные собираются, а затем вырабатывается система своеобразных маркеров.
Starbucks
И напоследок, легендарный кейс — имена гостей на стаканчиках напитков Starbucks. Потребители, как и в случае с Coca Cola, сами становятся амбассадорами. Гости любят делиться фото своих напитков в соцсетях, а также шутить, когда бариста неправильно услышал и неверно записал имя на стаканчике с кофе.
Среди других механик, которые использует компания: программа лояльности с накоплением баллов и мотивирующими играми; мобильное приложение, в котором можно сделать заказ заранее и получить персональные рекомендации; коллаборации с дружественными брендами (Spotify, платежные системы).
Итак, основные моменты персонализации маркетинга:
собирать максимальное количество информации о потенциальных потребителях;
выдвигать гипотезы и тестировать их;
создавать динамически персонализированный контент;
предлагать персональные рекомендации на основе интересов других пользователей;
проводить онбординг новых клиентов, чтобы рассказать о преимуществах продукта.
Как использовать персонализацию, если вы не Netflix
Сформировать персональные предложения для пользователей может компания любого масштаба. В этом помогают CDP-платформы: через них можно сделать UX-изменения на сайте без привлечения IT-специалистов. Для подбора нужного оффера используются CRM-данные, данные из внешних источников и так далее.
Вот несколько вариантов персонализированных блоков, которые помогут повысить продажи:
Поп-апы с персональными предложениями. Например, поп-ап с промокодом на корзину, который выскакивает при уходе с сайта. Или поп-ап с промокодом только для тех, кто давно не покупал — он стимулирует совершить покупку прямо сейчас.
Новые блоки со спецпредложениями. Блок с промокодом на следующую покупку, блок со скидкой на популярный товар, блок с промокодом и таймером в корзине (нужно успеть применить скидку).
Стимулирующие блоки на сайте. Блок с просмотренными товарами, блок с похожими товарами («Вас могут заинтересовать») или Social Proof — «Смотрели X человек за сегодня», «Заканчивается на складе», «Остался 1 экземпляр».
Формы можно менять в зависимости от сегмента и данных клиента. Так, если пользователь из Владивостока и товар стоит больше N рублей, показываем ему: «Доставим этот товар во Владивосток бесплатно». По каким фильтрам делать персонализацию клиента? Простые варианты: на основе просмотров категорий, любой выборке товаров, а также пути покупателя. Сложнее — на основе искусственного интеллекта.
Персонализация — однозначный тренд 2020-х. Когда пользователь видит то, что ему нужно, в правильное время и в правильном месте, гораздо проще мотивировать его на покупку. Поэтому обязательно внедряйте персонализацию в свой маркетинг.
