Персонализация

Владимир часто заказывает одежду онлайн. Он заметил, что после нескольких покупок ему начали показывать именно те товары, которые он искал или о которых недавно думал. Например, он искал кроссовки, а через пару дней ему в рекламе начали показывать похожие модели и скидки на них.

Позже Владимир получил письмо с предложением купить куртку, которая идеально подходила под его стиль и размер, — оно было основано на его прошлых покупках и просмотрах. Так, благодаря персонализации магазин лучше понимает интересы клиента и предлагает именно то, что ему нужно.

Рассказываем, что такое персонализация, какие виды бывают и как она работает.

Что такое персонализация

Персонализация — это настройка товаров, услуг или контента под конкретного человека.

Например, онлайн‑магазин может предложить товары на основе прошлых покупок или просмотров человека, отправить электронное письмо с рекомендациями, которые подходят конкретному покупателю.

Виды персонализации

Есть несколько видов персонализации:

1. Персонализация контента — сайт или приложение показывает человеку статьи, товары или видео, исходя из его интересов.
2. Персонализация предложений — человеку предлагают товары или услуги, основанные на его покупках или поисках. Например, человек искал стол на маркетплейсе, и теперь в его ленте рекомендаций много разнообразных столов.
3. Персонализация сообщений — компании или ИП отправляют человеку письма или уведомления с учетом его предпочтений. Например, в рассылке ему предлагают скидки на товары, которые он часто покупает.
4. Персонализация рекламы — в соцсетях или на сайтах показывают рекламу, которая связана с поведением человека в интернете. Например, если он ищет путешествия, ему начнут рекомендовать туры и авиабилеты.

Какими инструментами можно персонализировать общение с клиентами, расскажем дальше.

Как работает персонализированный маркетинг

Персонализированный маркетинг работает на основе сбора и анализа данных о потенциальных клиентах. Это может быть история покупок, интересы и предпочтения.

Собранные данные анализируют с помощью алгоритмов машинного обучения и других инструментов. Так выявляют закономерности и тенденции.

По полученным данным компания разрабатывает персонализированные предложения: рекомендации товаров, специальные скидки, персонализированную рекламу.

Зачем нужна персонализация в маркетинге

Выделиться среди конкурентов. Клиент скорее заметит компанию, которая в письме или СМС обращается по имени и с персональным предложением.

Повысить лояльность. Клиент наверняка вернется за покупкой снова, если ему понравились индивидуальные скидки, акции и рекомендации, основанные на его истории покупок.

Увеличить продажи. Люди, как правило, охотнее приобретают товары и услуги, подобранные специально для них.

Стратегии и инструменты

Маркетологи используют такие стратегии персонализации:

• сегментация аудитории — разделение клиентов на группы с похожими характеристиками, например по демографии, поведению, интересам, для более точной настройки предложений;
• персонализированные сообщения для каждой группы или даже конкретного клиента;
• рекомендации товаров или услуг, которые соответствуют истории покупок, интересам и поведению клиента;
• динамическое содержимое сайта — сайт запоминает IP устройства и меняет контент сайта в зависимости от человека. Например, приветственный баннер;
• динамическое ценообразование — изменение цены продукта в зависимости от конкретного клиента или ситуации;
• персонализированная реклама;
• обращение к клиенту по имени в сообщениях или на сайте.

Учитывать потребности и интересы пользователя можно с помощью таких инструментов:

• аналитика данных — маркетолог собирает информацию о поведении пользователей на сайте или в приложении, местоположении, привычках;
• CRM‑системы и платформы управления данными клиентов — это системы для управления взаимодействием с клиентами, которые позволяют хранить и анализировать данные. Содержат информацию о покупках, запросах и истории контактов с клиентами;
• искусственный интеллект и машинное обучение — алгоритмы обрабатывают огромные объемы данных о клиентах, чтобы сформировать персонализированные предложения. Например, стриминговые сервисы используют нейросети для рекомендаций фильмов и сериалов, которые максимально соответствуют интересам человека.

Еще используют системы рекомендаций — алгоритмы, которые предлагают товары или услуги, соответствующие интересам клиента.

Этапы сбора данных для персонализации

Информацию о потенциальных покупателях систематизируют в четыре этапа:

1. Компания собирает данные, когда человек посещает сайт или пользуется приложением. Например, фиксируют, какие страницы он смотрит, что добавляет в корзину или оставляет в списке желаний.
2. Данные анализируют, чтобы понять интересы и предпочтения. Например, если человек часто ищет офисные кресла, система запомнит это.
3. На основе собранных данных формируют профиль пользователя — что ему нравится, какие товары или услуги его интересуют.
4. Получив профиль, компания предлагает человеку подходящие товары, отправляет релевантные письма или показывает рекламу, которая может понравиться.

Что нужно запомнить

1. Персонализация помогает делать предложения более релевантными, увеличивая шансы на покупку и улучшая опыт пользователя.
2. Для этого важно собирать и анализировать данные о поведении и предпочтениях клиентов, создавать их профили и использовать их для таргетинга.
3. Чем точнее собранные данные о пользователе, тем эффективнее работает персонализация.