Персонализация в маркетинге: как это работает

Привет, меня зовут Евгений Кузнецов.

Я сооснователь WIM.Agency, мы занимаемся CRM-маркетингом и не только. В том числе мы помогаем клиентам выстраивать стратегии персонализации на всех этапах воронки продаж.

Сегодня я с моей коллегой Екатериной Воробьевой, Account Group Head WIM.Agency, хотим рассказать о том, какие плюсы приносит персонализация в маркетинге, как разработать стратегию, а также какие «фишки» персонализации помогли известным мировым брендам улучшить свои показатели.

Немного статистики:

• 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 в том случае, когда их пользовательский опыт не был персонализирован;
• 49% пользователей совершают больше спонтанных покупок, а 44% становятся постоянными покупателями, если обслуживание для них было персонализированным;
• 87% маркетологов уверены, что они обеспечивают персонализированное обслуживание клиентов, хотя на самом деле их потребители не чувствуют себя уникальными.

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 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 проявляют заботу. Когда бренд удовлетворяет потребности и желания клиентов, им хочется возвращаться, снова совершать покупки и пользоваться услугами.
• Улучшение поведенческих факторов. Когда контент становится более персонализированным, потенциального потребителя проще привлечь, а также улучшить важные метрики (например, время и глубину просмотра на сайте).
• Оптимизация воронки продаж в целом. Когда все информационные ресурсы и коммуникации подстраиваются под поведение пользователей, проще повышать эффективность этих коммуникаций.

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 (Exponea, 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.

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 персонализированными банками и бутылками. Здесь применили интересную технику амбассадоров. Ими являлись сами потребители, которые и продвигали продукт (например, делали фото в соцсетях).

Кампания была запущена на 80 международных рынках. На 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 были созданы специальные летние парки Coca Cola, в который каждый из потребителей мог прийти и заказать себе бесплатно персонализированный напиток. Можно было придумать текст, который печатался на этикетке для банки колы или бутылки, и бесплатно забрать ее с собой. В результате кампании был большой прирост отзывов и публикаций в соцсетях с соответствующими хэштегами. В целом показатель потребления продукта тоже возрос.

• Amazon

Еще на самом старте компания начала применять персонализацию. В первые годы существования Amazon стал использовать подход на основе коллаборативной фильтрации. За счет этого подхода им 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 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 весь маркетинг.

• Netflix

Стриминговый сервис известен своим подходом data-driven 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 Netflix отчасти построена на известных психологических принципах:

Взаимность. Этот принцип подразумевает следующее: если для человека сделали что-то полезное или приятное, то 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 на странице листинга при наведении курсора в течение 3-4 секунд начинает воспроизведение трейлера. Так они непрерывно взаимодействуют с пользователем.

• Spotify

Главное преимущество сервиса — персональные подборки музыки. Алгоритмы Spotify практически идеально подстраиваются под вкусы пользователей.

Какие инструменты в этом помогают:

1. Коллаборативная фильтрация. Пользователям даются рекомендации на основе косвенного фидбека от других пользователей. Оценки пользователи оставляют в виде метаданных: количество прослушиваний, лайк или пропуск трека, посещение страницы артиста, прослушивание полностью альбома с песней и так далее.
2. Оценка музыки. Нейросеть автоматически анализирует треки (энергичность присутствие вокала, темп, тональность и так далее) и рекомендует похожие.
3. 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, позволяющее сделать заказ заранее и получить персональные рекомендации; коллаборации с дружественными брендами (Spotify, платежные системы).

• 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.

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? Простые варианты: на основе просмотров категорий, любой выборке товаров, а также пути покупателя. Сложнее — на основе искусственного интеллекта.

Персонализация — однозначный тренд 2021 года. 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.