Персонализация — предоставление пользователю релевантного контента на основе данных, которые известны компании об этом человеке. Именно персонализация является одним из самых эффективных маркетинговых инструментов, и все активнее развивается с каждым годом.
Персонализация повышает:
- Лояльность клиентов и доверие к бренду — люди гораздо охотнее покупают у брендов, которые внимательно относятся к их предпочтениям.
- Вовлеченность — можно удержать посетителя на сайте, чтобы познакомить с компанией и предложить решение проблемы.
- Прибыль — автоматический показ индивидуальных предложений в определенное время позволит увеличить продажи и доход.
- Качество лидогенерации — привлекаем тех посетителей, которые действительно заинтересованы в продукте.
- Рентабельность маркетинговых стратегий — специальные предложения, которые соответствуют ожиданиям покупателей, получают больший отклик и лучше окупаются.
4 уровня персонализации
От широкой персонализации — к очень узкой.
1. Универсальные предложения
Такая маркетинговая стратегия направлена на массового покупателя, поэтому исключает сегментирование. Самое главное на этом уровне — повысить узнаваемость бренда, поэтому размещают рекламу на телевидении, радио, а также наружную рекламу. По сути предложение низко персонализировано.
2. Предложения по программе лояльности
Персонализированные предложения по программе лояльности делаются для тех клиентов, которые уже что-то покупали у компании и информация о которых уже есть в CRM-базе. Этому виду персонализации тоже свойственна массовость, но аудитория «теплее», чем на уровне универсальных предложений.
3. Таргетированные предложения
Эта стратегия основана на сегментировании аудитории по ряду признаков: пол, возраст, геолокация, история покупок. Чтобы внедрить таргетированное предложение, нам понадобятся системы бизнес-аналитики, которые помогут собрать, проанализировать и обработать данные.
4. На 100% персонализированные предложения
Нацелены на конкретного человека и формируются на основе его поведения на сайте, интересов, ответов на опросы. Для такого типа персонализации используются системы искусственного интеллекта, а качество персонализированного контента будет зависеть от количества пользовательских данных, их подлинности и значимости для вашего бизнеса.
Как внедрить персонализацию
Этап 1. Собираем данные о пользователях
Пол, возраст, уровень дохода, потребности, интересы — все эти данные передаются на платформу и собираются в едином профиле подписчика для дальнейшего маркетингового анализа. Для сбора данных можно использовать формы подписки, анкеты-опросники в email-рассылках, web-аналитику, CRM-базу и социальные сети.
Этап 2. Анализируем данные
На этом этапе можно либо воспользоваться платформами автоматизации маркетинга (например, Mindbox), либо собрать массив данных Data Science. А затем уже вручную или с помощью системы автоматизации начать их анализ.
Этап 3. Сегментируем базу и составляем портрет ЦА
Для этого можно использовать такие инструменты:
- классическая каскадная сегментация;
- RFM-анализ;
- когортный анализ;
- сегментация по психографике.
Сбор данных о пользователях и их сегментация — постоянные процессы, они никогда не прекращаются, потому что клиент может из одного сегмента переходить в другой. Например, раньше он был активным покупателем, а потом перестал совершать покупки и перешел в сегмент реактивационных. Значит, наши коммуникации с ним изменятся.
Этап 4. Формируем персонализированное предложение
После сегментирования пользователей, составили портреты целевой аудитории, значит можно приступать к созданию релевантного контента для каждой группы.
Виды персонализации
Посмотрим, по каким параметрам можно делить пользователей по сегментам и настраивать персонализацию.
По жизненному циклу
Например, рассылка для новичков может быть сделана в виде ознакомительного гайда о вашей компании, в то время как в рассылке для реактивационного сегмента можно попросить пользователя посетить сайт и порекомендовать ему товары. Рекомендация тоже будет персонализирована на основе тех товаров, которые человек просматривал или уже покупал.
Примеры писем от брендов Ecco и 4fresh
Персонализация по признаку в базе данных
На основе данных пользователя можно настроить показ релевантной информации на сайте, посадочной странице или в блоге. Так, например, делают Amazon — каждый пользователь на стартовой странице сайта видит что-то свое. А Nike делают разную версию email-рассылок в зависимости от пола получателя.
Персонализация по источнику попадания в базу
Смотрим, откуда пришел человек — с формы подписки на сайте, через соцсети или оформил заказ и автоматически попал в базу. Как вариант, заполнил анкету офлайн на кассе магазина.
Персонализация по поведению
Фиксируем, что делал или не делал пользователь. Например:
- смотрел категорию товаров, но не купил;
- давно не заходил на сайт;
- кликал в рассылке;
- открыл письмо, но ничего не сделал;
- добавил товар в корзину, но не купил, и так далее.
В таком типе персонализации мы исследуем поведение пользователя на сайте и пытаемся создать такое предложение, которое смогло бы подвести его к нужному целевому действию. Например, можно применить поп-ап с привлекательным бонусом, если человек собирается покинуть сайт.
Персонализация по истории заказов
Анализируем предыдущие покупки клиента и на их основе предлагаем то, что потенциально может его заинтересовать. Таким видом персонализации активно пользуется iHerb, а Starbucks используют систему звездочек, которые остались до получения эксклюзивной скидки, — приятный сюрприз для клиентов, уже потративших определенную сумму на товары бренда.
Механики персонализации
Визуальные: баннер в рассылках, на сайте, персонализированное меню, динамическая локация.
Товарные рекомендации: блоки в стиле «Вам может понравиться», «Эти товары могут вас заинтересовать».
Акции: программы лояльности, уникальные промокоды.
Другие: социальное доказательство (этот товар смотрят столько-то человек, этот товар купили уже столько-то раз).
Пример рекомендаций на сайте AliExpress
О чем важно помнить
При внедрении персонализированных коммуникаций обязательно нужно учитывать, какую информацию предоставлял клиент, и имеем ли мы право использовать его персональные данные.
Согласитесь, большинство из нас находят странным, когда нам звонит компания, с которой мы ни разу не сталкивались, при этом сотрудник знает наше имя и отчество. Персонализация должна быть понятной для пользователя, и главное — нельзя провоцировать недовольство.
Как быть небольшому бизнесу
Даже если у вас маленький бизнес с одностраничным сайтом, персонализация станет отличным инструментом для дальнейшего развития и позволит выделиться среди конкурентов. Однако стоит помнить: чем меньше компания, тем более обдуманно нужно подходить к персонализации. Не стоит гнаться за сложными механиками, которые дают конверсию в 0,3%, — такой результат будет значительным для крупных компаний. Лучше воспользоваться более простыми способами: геотаргетинг, акции, социальные доказательства.
Как будет развиваться персонализация
В персонализации уже наметился тренд на уход от цифр и статистики к более человечному подходу. Такие изменения будут невозможны без улучшения процесса обработки данных, то есть понадобится внедрение более глубокой аналитики. Machine learning также должен учиться лучше понимать человеческие предпочтения и настроения.
Всегда помните, что самых высоких показателей можно достичь, только если постоянно тестировать гипотезы, анализировать полученную информацию, работать над пользовательским опытом, и задавать вопрос: а что еще можно улучшить, чтобы пользователю захотелось взаимодействовать с вашим брендом снова и снова.
Читайте также:
