Персонализация была, есть и будет одной из главных тенденций электронной коммерции в ближайшие годы.
Давайте будем честными: невероятно сложно выбрать из кучи товаров в каталоге, особенно если вы знаете, что большинство из них вам не подойдут. Вот почему классические офлайновые ритейлеры, специализирующиеся на определенном ассортименте товаров, стали популярнее огромных беспорядочных универмагов. Тем не менее, даже магазины с одним продуктом могут запутаться: потребители сталкиваются с трудностями при выборе между разными брендами, не говоря уже о категориях продуктов!
А теперь представьте, что вы заходите в магазин и видите товар, который ищете. Хотя это невозможно в обычном магазине, этот сценарий вполне реален в электронной коммерции. Ключ к сердцам клиентов — это… ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ.
За исключением одной проблемы: хотя более 84% ритейлеров признают важность персонализации, 63% все еще борются с технологиями, чтобы ее поддержать. Причин много, и в основном они связаны с технологическим разрывом, из-за которого розничные маркетологи сдерживаются своими технологиями (или их отсутствием).
Но что, если я скажу вам, что игра стоит свеч? Все, что вам нужно, — это четкое понимание того, как персонализация работает в электронной коммерции, в сочетании с реалистичными целями и правильной технологией.
Что такое персонализация в электронной коммерции?
Персонализация в первую очередь относится к набору методов, при которых интернет-магазин отображает динамический контент на основе демографических, географических и поведенческих данных клиентов.
Например, когда покупатели впервые сталкиваются с вашим интернет-магазином, им предлагается контент «сейчас в тренде» или «бестселлер», чтобы вдохновить их продолжать просматривать ваш магазин. Точно так же те пользователи, которые уже совершили покупку в вашем магазине, получат рекомендации по продуктам, отличные от рекомендаций новых покупателей.
В электронной коммерции персонализация работает в следующих измерениях:
1) Индивидуальный поиск товара. Магазин отображает результаты поиска на основе предыдущих запросов пользователя в том же магазине.
2) Выбор продукта и категории. Категории продуктов переупорядочиваются в соответствии с интересами ваших покупателей.
3) Комплекты товаров. После совершения покупки пользователь получал персональные рекомендации по алгоритму «люди, купившие X, также купили Y».
4) Динамический контент. Магазин адаптирует пользовательский интерфейс, целевые страницы, призывы к действию, всплывающие окна и т. д. для разных категорий пользователей.
Думаю, мне не нужно убеждать вас в важности персонализации в электронной коммерции: компании получают на 40% больше своего дохода от персонализации, чем их более медленно растущие коллеги.
Передовые маркетологи уже давно поместили его в свой радар электронной коммерции. Но проблема не в том, почему; это реализация.
Клиент — король. Данные — королева
Первым шагом к персонализации является полный и всеобъемлющий сбор данных, отражающих весь жизненный цикл клиента и взаимодействие с ним через цифровые точки взаимодействия. В частности, продавец может отслеживать
- Предыдущее покупательское поведение пользователя с брендом
- Местоположение пользователя и демографические данные (возраст, пол, дата рождения и т. д.)
- Взаимодействие со страницами товаров и категорий
- Скорость открытия электронной почты, общение в чате и звонки в службу поддержки.
После сбора данные группируются для создания портретов покупателей и формирования потока их покупок. Вы можете определить покупательские привычки клиентов и сделать предположения, как, например. «те, кто интересуется X, не заботятся о продукте Y» или «люди, которые купили X, также купили Y».
Действительно, с появлением определенных законов о защите данных потребителей, таких как GDPR в ЕС или CCPA в США, сбор данных стал более регулируемым. В прошлом году Google, Apple и Facebook забили еще один гвоздь в крышку гроба своими политиками защиты данных. Но розничные продавцы по-прежнему имеют доступ к множеству источников данных, включая неструктурированные данные от первых, вторых и третьих лиц, которые можно использовать в своих усилиях по персонализации.
Более подробные данные = более глубокая персонализация
Персонализация — это путешествие. Даже если это записано в вашей общей дорожной карте бизнеса, вы никогда не должны прекращать сбор подробных данных о транзакциях и поведении. Причина очевидна: более глубокий анализ вашей аудитории позволит вам персонализировать не только на уровне продуктов, но и на уровне категорий продуктов, пакетов, электронных писем и веб-страниц, среди прочего.
Удивительный случай произошел с панамским ритейлером товаров для дома Do it Center. Проанализировав данные, они заметили, что посетители, интересующиеся дрелями DeWalt, отсеиваются, если им показывают такой же товар конкурента бренда — Makita. Они использовали историю посещений пользователя, чтобы соответствующим образом отсортировать страницу категории, и угадайте, что: у бренда теперь коэффициент конверсии выше на 85%.
Дело Do it Center было успешным по двум причинам. Во-первых, у маркетологов был четкий план того, какие данные им нужны. Во-вторых (и самое главное), у них была богатая выборка.
Помните: количество пользователей, которых вы анализируете, имеет решающее значение для ваших усилий по персонализации. Чем больше клиентов и заказов вы проанализируете, тем точнее будут ваши правила и предположения. По этой причине ритейлеры с 1000 пользовательским трафиком в месяц редко достигают точной сегментации потребителей.
Механизмы цифровой персонализации для преодоления разрыва
Что теперь делать со всеми собранными данными? Самое худшее (и именно здесь большинство маркетологов допускают ошибки) — интерпретировать это самостоятельно.
Ваш второй шаг должен состоять в том, чтобы перенести все данные в механизм цифровой персонализации. Программное обеспечение анализирует, измеряет и систематизирует данные о клиентах в целях сегментации и прогнозирования покупательских тенденций. Этот автоматизированный инструмент позволяет адаптировать взаимодействие с клиентами, включая макет веб-сайта, рекомендации по продуктам и т. д.
Теперь вы можете спросить: как мне создать систему рекомендаций?
Вы не знаете. Рынок настолько обширен и многогранен, что нет смысла создавать рекомендательный движок с нуля. Все они используют алгоритмы ML/AI и могут быть интегрированы через API или в качестве расширения для вашего веб-сайта электронной коммерции.
Есть хорошие новости для ритейлеров, работающих на таких популярных платформах электронной коммерции, как Adobe или Salesforce. Эти большие ребята предлагают свои собственные механизмы рекомендаций, такие как Adobe Sensei или Salesforce Einstein, со встроенной бизнес-логикой и действенными алгоритмами.
Механизм анализирует сохраненные данные о клиентах, применяет сложные математические формулы для их фильтрации и создает правила, чтобы рекомендовать пользователям наиболее релевантные элементы. И вуаля! Все готово для отправки персонализированных электронных писем, переключения страниц продуктов/категорий и реализации любой другой маркетинговой стратегии, которую вы представляете.
Существует множество систем рекомендаций, из которых вы можете выбирать, но Nosto — мой фаворит. Вы интегрируете его через API и получаете доступ к богатому набору функций, включая динамические пакеты продуктов, персонализированный контент, всплывающие окна и т. д., чтобы повысить удобство покупок для пользователей.
Почему маркетологи беспокоятся об использовании технологий персонализации?
Gartner говорит, что только 17% лидеров цифрового маркетинга широко используют AI / ML для комплексной стратегии персонализации и дорожной карты. Тем не менее, 84% из них считают, что использование AI/ML улучшает маркетинговую функцию. В чем причина недовольства маркетологов внедрением технологий персонализации?
Страх. Неверная интерпретация данных клиентов. О несоблюдении правил конфиденциальности. Увеличение совокупной стоимости владения бизнесом при снижении рентабельности инвестиций.
Это понятно. Все, что вам нужно, — это разработать согласованную комплексную структуру, которая объединит технологии с вашими бизнес-целями и предпочтениями ваших клиентов. В дополнение к сильной маркетинговой команде опытный бизнес-аналитик будет преимуществом.
Чтобы представить передовое решение для персонализации, вам нужно думать не только о данных. Например, ваш клиент купил ноутбук. Вы записали это действие и установили правила в своем механизме персонализации, чтобы отправлять этому покупателю специальные электронные письма о других предложениях ноутбуков в вашем магазине.
Но именно так сбываются ваши худшие опасения.
Будем честными, в бизнесе B2C никто не покупает два ноутбука подряд. Гораздо разумнее было бы установить правило «Люди, купившие X, также купили Y» и рекомендовать портативные аксессуары, такие как беспроводная мышь или наушники.
Подготовьте дорожную карту для расширенной персонализации, обязательно адаптируйте опыт клиентов на каждом этапе их жизненного цикла и, что наиболее важно, обучите своих маркетологов работе с механизмами цифровых рекомендаций и заставьте их действовать в соответствии с полученной информацией. Вы можете увеличить рентабельность инвестиций с помощью персонализации даже на самых неожиданных страницах сайта.
Когда я узнаю, что пора попробовать персонализацию?
Лучшее время для начала — сейчас, но вы всегда должны учитывать цифровую зрелость и размер вашего бизнеса.
Лично я всегда рекомендую системы персонализации интернет-магазинам среднего и крупного бизнеса. У них есть необходимый трафик, клиентская база и приличное количество заказов для сегментирования и подсегментирования разных покупателей в более широкой аудитории. . Чтобы глубже погрузиться в персонализацию 1:1, они могут дополнительно отслеживать поведение пользователя (например, историю посещений сайта, активность в Интернете, географическое положение, тип устройства и т. д.) и использовать пользовательские данные (например, настройки учетной записи или завершенные опросы). .
Но если вы небольшой низкорентабельный магазин, специализирующийся на одном типе продукта, персонализация вам не подойдет. Просто потому, что у вас не будет достаточно данных для сегментации аудитории, не говоря уже о предположениях о персонализации. Использование дополненной реальности (AR) может принести вам гораздо больше преимуществ, но это совсем другая история.
Нижняя линия
Персонализация не может быть решена за одну ночь. Вы сможете продавать как Amazon, как только перестанете бояться технологий. В конце концов, он здесь, чтобы служить вам.
Это тяжелая работа, без сомнения. Продумайте свою дорожную карту персонализации и потребности. Избавьтесь от страха перед внедрением технологий. Начните собирать данные о клиентах — чем больше, тем лучше. Продуманная стратегия и правильное техническое решение заполнят ваш пробел в персонализации и укрепят ваши позиции на рынке на долгие годы.
Пол Охрем @paulokhrem. Хакер цифрового роста и основатель Elogic Commerce. Разработка и консультирование в области электронной коммерции - моя страсть🔥
Первоначально опубликовано на https://hackernoon.com 11 апреля 2022 г.
