Персонализация: шесть подводных камней и как их избежать

Для компаний, стремящихся улучшить качество пользовательского опыта и повысить показатели конверсии, крайне важна персонализация.

Однако не все компании обладают одинаковым уровнем знаний и зрелости, исходя их этого легко сделать ошибки с точки зрения технологии, подхода, культуры или метода использования данных.

Наши консультанты, разрабатывая и внедряя стратегии персонализации с нашими клиентами, определили шесть подводных камней, которых следует избегать.

Стратегия персонализации должна основываться не на разовой потребности (“я хочу персонализировать слайдер на главной странице“), а на тщательно продуманной стратегии с конкретными целями (”я хочу увеличить конверсию посетителей/лояльность во всех точках взаимодействия").

Это означает, что не достаточно просто персонализировать рассылки или главную страницу. У вас должна быть общая цель для оптимизации пользовательского опыта, которую поможет достичь персонализация.

Европейский лидер электронной коммерции Cdiscount используют персонализацию в качестве стратегического рычага, который охватывает весь путь конверсии:

Начните с моделирования существующих путей посетителей, чтобы определить проблемные точки и возможности для их улучшения.

Это поможет вам определить, какие сценарии персонализации принесут высокую добавленную стоимость на вашем сайте, улучшив общий опыт посетителей и обеспечив реальные результаты с точки зрения ROI и маржинальности.

Когда вы получаете хорошие результаты, может возникнуть соблазн настроить сразу несколько персонализаций на вашем сайте, не создавая общей дорожной карты.

Это может подорвать весь смысл персонализации, которая заключается в предоставлении посетителям качественного опыта. Если вы предлагаете одному и тому же посетителю слишком много персонализированных сценариев, это может вызвать обратный эффект и испортить общий опыт.

Кроме того, если вы запускаете слишком много персонализированных кампаний одновременно, это также может поставить под угрозу результаты. Два персонализированных сценария, запущенных одновременно без приоритизации или сторибординга, могут оказаться неэффективными, если они конфликтуют или могут создать слишком сильное маркетинговое давление на целевых посетителей.

Прежде чем запустить свою первую кампанию, вы должны составить дорожную карту для приоритизации ваших персонализаций и управления маркетинговой активностью на вашем сайте.

Это очень важно и часто упускается из виду. Исследование Gartner показывает, что только 29% руководителей маркетинга имели специальную дорожную карту персонализации, которая помогала им выявлять возможности для улучшения.

Используя свою дорожную карту, вы можете определить действия, которые необходимы для оптимизации эффективности, периодических и регулярных кампаний.

Это гарантирует, что каждая кампания запускается в правильных условиях и является частью общей стратегии, направленной на достижение заранее поставленных целей.

В недавнем отчете Gartner выделила три основные проблемы, с которыми сталкиваются маркетологи при выборе технологического партнера:

Отсутствие стратегии

Это первая ловушка, о которой мы говорили. Прежде чем инвестировать в решение для персонализации, вы должны определиться со стратегией. Какие варианты использования персонализации вы хотите реализовать? Каковы особенности вашей отрасли?

Сложность понимания технических акпектов технологических партнеров

Очень важно действительно понять технологию и способы применения платформы персонализации, если вы хотите использовать ее эффективно и получить экономический эффект.

Отсутствие правильной внутренней структуры

Чтобы получить максимальную отдачу от решение по персонализации, вам нужно нанять или обучить нужных людей в вашей компании.

Эти три фактора могут привести маркетологов к выбору решения, которое не полностью соответствует их потребностям и требованиям, что отрицательно скажется на всей их стратегии оптимизации.

Начните с определения ваших требований, чтобы определить, какой функционал для вас критичен.

Кроме того, выбирайте решение с учетом долгосрочной перспективы, чтобы предвидеть будущие потребности. Стратегии оптимизации часто начинаются с A/B-тестов для повышения удобства использования веб-сайта; затем добавляется персонализация для улучшения опыта на уровне сегментов, следующий этап - персонализация на базе ИИ, чтобы предоставить индивидуальный пользовательский опыт.

Поэтому при выборе решения вы должны учитывать свои будущие потребности, чтобы иметь универсальный инструмент для всей стратегии оптимизации.

Сегодня 73% ваших клиентов перед покупкой используют несколько каналов, включая приложения, сайт и социальные сети.

Цель персонализации - предоставить уникальный опыт, адаптированный к потребностям посетителей, поэтому персонализировать только один канал контрпродуктивно, поскольку он не будет охватывать весь путь покупки.

Посетитель, который уже выполнял действия на вашем сайте, должен иметь возможность легко продолжить свой путь на том же этапе, где он его прервал, даже если он находится на другом канале или устройстве.

Чтобы гарантировать качественный опыт на протяжении всего пути клиента, ваша стратегия персонализации должна включать все доступные каналы.

Это требует двух вещей:

Поэтому омниканальность должна быть частью вашей стратегии с самого начала и важным критерием при выборе решения для персонализации.

Персонализация направлена на то, чтобы предложить опыт, адаптированный к потребностям посетителей - а данные необходимы для понимания того, что они ищут.

Поэтому сбор и анализ данных о посетителях является краеугольным камнем эффективной стратегии персонализации.

Это означает, что при персонализации ошибочно использовать только исторические "холодные данные", поскольку это означает игнорирование потребностей посетителей в реальном времени.

В то время как вы используете холодные данные, такие как "последний заказ", вы не учитывает текущие потребности посетителя. Также, если вы полагаетесь на холодные данные, невозможно персонализировать опыт для посетителей, которые раньше не совершали у вас покупок.

Рассмотрим пример: клиент посещает ваш сайт, где он купил стиральную машину двумя неделями ранее. На этот раз он ищет подарок для друга и он хотели бы купить соковыжималку.

Если бы вы использовали в качестве основы такой критерий, как "предыдущие покупки", вы бы логично предложили этому клиенту товары из категории, связанной со стиральной машиной. Однако на этот раз его интересует совсем другое.

Если вы решите пойти по пути персонализации в реальном времени, очень важно выбрать решение, способное работать с open-source технологиями (Hadoop, Kafka, Spark, ElasticSearch и т. д.), которые предлагают стабильную Big Data архитектуру и обрабатывают данные в режиме реального времени.

Вместо холодных данных используйте "горячие данные", относящиеся к поведению посетителя во время текущего сеанса (например, посещенные страницы, потраченное время, товары, добавленные в корзину /избранное и т. д.). Это наиболее репрезентативная информация о реальных намерениях посетителя в данный момент.

Вы можете пойти дальше, используя персонализацию на базе машинного обучения, которая с помощью предиктивных алгоритмов позволяет определить вероятность конверсии посетителя в режиме реального времени и автоматически инициировать сценарии взаимодействия в соответствии с этой вероятностью.

Практика оптимизация основана на процессе обучения, и это также относится к персонализации. Просто потому, что эксперимент работает для определенной аудитории или в течение определенного периода времени, не означает, что он всегда будет работать для всех.

Конечно, нужно начинать с исходной гипотезы, основанной на анализе данных, но этого недостаточно. Вы должны уметь анализировать и измерять актуальность персонализации и совершенствовать свою стратегию на основе полученных результатов.

Более того, персонализация зависит от поведения посетителей и их меняющихся требований. Поэтому ваши персонализации должны постоянно тестироваться, чтобы убедиться, что они по-прежнему актуальны и адаптированы к поведению клиента.

Запуская эксперимент по персонализации, вы должны постоянно отслеживать результаты и тщательно анализировать их с помощью расширенных инструментов отчетности.

Важно понять, почему персонализация работает хорошо, чтобы извлечь из нее уроки и адаптировать свою стратегию и будущие персонализации.

Также рекомендуется проводить A/B-тестирование ваших персонализаций. Сравните выборку посетителей, на которых применяется персонализация, с контрольной группой, которая ее не испытывала. Для этого важно работать с технологическим партнером, который позволяет проводить A/B-тестирование в рамках своей платформы.

#personalization #abtesting #omnichannel #AI