Новые тренды в маркетинге, основанном на данных

Мы продолжаем азартно охотиться на любую информацию о своих клиентах, несмотря на GDPR и другие законодательные ограничения. Системы автоматизации маркетинга тоже непрерывно совершенствуют возможности сбора и обработки персональных данных.

Сервисы рассылок предоставляют бизнесу программы веб-трекинга, которые собирают информацию о товарных предпочтениях клиентов, об их девайсах и средних чеках, просмотренных ими страницах и совершенных покупках. Сервисы рассылок предоставляют данные о поведении пользователей в сообщениях — какие письма они чаще открывают, по каким ссылкам переходят.

Но что нужно для того, чтобы количество полученной информации превратилось в принципиально новое качество маркетинговой коммуникации? Ниже — самое интересное из того, что происходило в data-driven маркетинге в 2018-м.

Омниканальность подразумевает взаимосвязанное функционирование нескольких маркетинговых каналов, работающих как для передачи, так и для сбора информации. Например, в сценарии по брошенной корзине пользователю в зависимости от его действий отправляются разные типы уведомлений.Сначала он получает веб-уведомление. Если через 20 минут товар всё еще в корзине, ему отправляется письмо. Если он прочтет его, сценарий остановится. Если нет —получит мобильное уведомление. Дополнительно в сценарии могут использоваться СМС и вайбер-сообщения.

Еще один популярный в онлайн-торговле триггер для автоматической рассылки — брошенный просмотр. Он настраивается так же, как и сценарий по брошенной корзине. Если пользователь интересовался на сайте определенными товарами, но в течение часа не оформил заказ, то автоматически получит сообщение с персонализированным предложением.

За последние несколько лет у email-рассылки появилось множество альтернатив: мессенджеры, чат-боты, мобильные и браузерные уведомления. Эти каналы тоже эволюционируют. Скажем, если раньше веб-пуши можно было отправлять только массово, то теперь получателей уже можно сегментировать по тем же параметрам, что и в email-рассылке: от геолокации и типа устройств до истории браузинга. Благодаря этому веб-уведомления из раздражавшего всех вспомогательного средства передачи информации превратились в самостоятельный маркетинговый канал, подходящий для точного таргетинга.

Чем больше каналов вы используете, тем шире охват у вашей кампании. А еще разные каналы отлично дополняют друг друга: например, емейл отправляется только в том случае, если не выполнено целевое действие из веб-пуша.

Для взаимосвязанной работы нескольких каналов нужно, чтобы сервис рассылки мог обрабатывать данные в режиме реального времени и приводить их к общему знаменателю.

Унификация данных — это то, без чего омниканальность невозможна.

В мае 2018-го Gartner опубликовали статью The Marketer’s Guide to Customer Data Platforms, после чего название этой технологии быстро разлетелось по интернету. Хотя сам термин «Платформа клиентских данных» (CDP) появился гораздо раньше, еще в 2013-м. Маркетинговый аналитик David Raab заметил, что большинство маркетинговых платформ не умеют унифицировать собранные данные, и предложил решение с таким названием. Маркетинговая платформа — это комплексный инструмент для управления взаимоотношениями с клиентами: она собирает клиентские данные и на их основе позволяет делать рассылки, совершать звонки и взаимодействовать с клиентами по всем доступным каналам.

Таким образом, история полльзователя — это основа маркетинговой стратегии. Если мы знаем, каие товары его интересуют, каким устройством он пользуется, в конце концов — как его зовут, мы сможем персонализировать свое предложение. Например, написать письмо: “Привет, Вася! Ты интересовался газонокосилками, как раз сейчас на них скидка 50% в Киеве!”. При этом все эти данные могут поступать по разным каналам.

То есть нужно иметь возможность узнавать пользователя на сайте по токену, если он перешел туда из веб-пуша, по электронному адресу, если он перешел из емейл-рассылки, и по номеру телефона, если из СМС или Вайбер-сообщения. Необходимо понимать, что все эти сессии принадлежат одному и тому же пользователю.

Почему же платформы клиентских данных, унифицирующие разнородные данные о клиентах, стали популярны только в 2018-м? (Самые известные: Arm Treasure Data, Evergage, eSputnik) Скорее всего, это связано с резким увеличением количества маркетинговых каналов и необходимостью «узнавать» пользователя в разных точках контакта с бизнесом. После этого информация о контакте должна быть приведена к единообразному формату и записана в профиль пользователя.

Это не только информация о действиях в сообщениях, таких как открытия, прочтения и переходы по ссылкам. Это еще и действия на сайте или в мобильном приложении после того, как пользователь перешел туда из какого-либо маркетингового сообщения: просмотренные страницы, положенные в корзину товары, оформленные заказы.

Система, унифицирующая данные, может узнавать пользователя, по какому бы каналу он не пришел на сайт. Когда пользователь приходит на сайт из емейла, вы понимаете, что это то же самый человек, который вчера заходил из пуш-уведомления.История взаимодействия пользователя и вашего сайта пополняется по всем каналам, которые вы используете для маркетинга. Вы получаете больше данных, а значит — больше возможностей для персонализации и точного таргетинга. Например, если вам нужно продать аксессуары для iPhone, эффективней всего направить кампанию на тех, кто недавно покупал телефоны этой модели или переходил на сайт с них.

По статистике eSputnik, благодаря этому количество неавторизованных сессий уменьшается на 40 %.

После того, как данные собраны, на их основе можно составить портреты разных типов своей аудитории, то есть сегментировать контактную базу. А еще сегменты можно использовать для автоматизации маркетинга.

Если CRM или сервис рассылок обладает достаточными серверными мощностями, то вы сможете использовать для сегментации данные, которые часто меняются. Возвращаясь к примеру с iPhone, выделить группу пользователей, которые за последние три дня просматривали на сайте товарную категорию аксессуаров для iPhone и пользуются устройством этого типа, и при этом постоянно читают проморассылки.

Вот пример сегмента, на который автоматически отправляется предложение с аксессуарами для iPhone:

Активность в рассылке — это открытия писем и переходы из них на сайт.

Общение с такими сегментами можно и нужно автоматизировать так, чтобы как только пользователь попадал в сегмент, он получал заранее подготовленное уведомление: «Мы заметили, что вы предпочитаете продукцию IOS, вас могут заинтересовать такие аксессуары...».

Таким образом, сегментация может использоваться и для автоматизации отправки сообщений, и для автоматической персонализации контента.

Например, в eSpunik вы можете настроить сегмент «Просматривал товарную категорию, но не совершил покупку». Конкретный товар, которым интересовался пользователь, будет подгружаться в сообщение автоматически. Если смотрел мобильные телефоны, то получит такое письмо:

Персонализированный контент повышает вовлеченность пользователей в ваши маркетинговые кампании и в итоге приносит больше продаж.

Гиперперсонализированные email-рассылки — пример творческого подхода к данным о подписчиках. Когда информации о взаимодействии пользователя с сервисом или брендом становится достаточно много для того, чтобы на ее основе сделать интересные выводы, ее оформляют в виде своеобразного дайджеста. На основе статистических наблюдений подписчику предлагают советы, которые помогают улучшить его пользовательский опыт: учат экономить, раскрывают сложные возможности сервиса. Иногда они просто дают прикольные инсайты, благодаря которым человек может увидеть себя со стороны как пользователя.

Многие известные компании используют гиперперсонализацию как главный инструмент увеличения лояльности своей аудитории.

Например, онлайн-платформа для проверки грамматики Grammarly делает еженедельные рассылки Weekly Insights. В них содержится статистика по текстам, написанным пользователем за неделю: сколько и каких ошибок он совершил, как эти результаты соотносятся с предыдущими.

Чтобы сделать гиперперсонализированную рассылку по многотысячной базе, нужно автоматизировать подстановку персонализированного контента. Например, при создании знаменитой рассылки "How 20 Years Have Flown" маркетологи авиакомпании easyJet создали алгоритм из 49-ти правил. Контент письма зависел от того, каким классом полетов пользуется подписчик, какие направления предпочитает, как часто летает, и т.д. В результате каждый получил оригинальный отчет о своих путешествиях и советы о том, куда можно слетать в следующий раз.

Творческий подход маркетологов easyJet окупился с лихвой: по сравнению с неперсонализированной рассылкой, Open Rate в этой кампании оказался больше на 100 %, Click-through rate — на 25 %. Вдобавок тысячи получателей перепостили ее в своих соцсетях.

Data-driven маркетинг базируется на «умном» подходе к информации о клиентах. Отчасти успех зависит от технических характеристик инструмента, который вы используете для сбора и обработки информации. Но решающую роль сыграет то, сумеете ли вы в этом море информации наметить маршрут для улучшения опыта клиента и вовлечь его во взаимовыгодную коммуникацию.