Все больше интернет-магазинов применяют индивидуальный подход к клиентам — и используют персонализацию в режиме реального времени. Это не только приводит к увеличению прибыли, но и создает классный пользовательский опыт. Разбираемся, как все это работает.
Что такое персонализация в режиме реального времени
Персонализация в реальном времени — это адаптация контента под каждого конкретного клиента. Посетитель заходит на веб-сайт и получает предложение, которое ему понравится. Оно формируется автоматически на основе взаимодействия с вашим брендом.
Вместо того чтобы создавать универсальный контент для анонимных посетителей, вы можете взять их данные и предоставить персонализированный опыт. Для примера возьмем маркетплейсы, с которыми большинство из нас сталкивается каждый день.
Основные элементы совпадают, однако все четыре баннера в слайдере сверху отличаются — как и рекомендуемые товары под блоком распродажи. Скриншот приложения слева сделан с телефона женщины, которая в течение недели выбирала кроссовки, покупала косметику и витамин D. Справа — приложение мужчины, периодически заказывающего сладости и средства для ухода за домашними животными.
Это пример онлайн-гиганта, однако даже небольшие компании могут использовать персонализацию для своего веб-сайта, email-рассылок, соцсетей и мобильных приложений.
Вот несколько преимуществ персонализации в режиме реального времени:
- Пользователи получают более качественный клиентский опыт, а значит, выше вероятность длительного взаимодействия с брендом.
- Персонализированные предложения повышают удовлетворенность клиентов.
- Интересный контент и актуальные предложения помогают минимизировать показатели отказов.
- Больше шансов, что потенциальные клиенты станут настоящими, а значит, вырастут и доходы.
То, что на заре ecommerce начиналось с приветствия по имени и обычных товарных рекомендаций, превратилось в мощный маркетинговый инструмент, который использует большие данные и искусственный интеллект.
Как работает персонализация в режиме реального времени
Пользователь заходит на страницу товара. Например, он хочет купить кофемашину. Изучает модель некоторое время, но не добавляет продукт в корзину. Уже эти нехитрые действия могут вызвать целую цепочку событий.
Человек получает письмо с напоминанием о том, что кофемашина ждет его и скучает, ссылкой на нее и, возможно, сопутствующими товарами: капучинатором и средством для чистки. Если пользователь не переходит на сайт магазина, ему отправляют следующее письмо, sms или пуш-уведомление в мобильном приложении: «Ой! А у нас скидки на кофемашины» — или промокод.
Таким образом, каждое взаимодействие пользователя с вашим брендом вызывает реакцию в реальном времени. Вы ведете человека к покупке, привлекаете его релевантным контентом.
Чтобы обеспечить максимально качественный клиентский опыт, ecommerce использует для персонализации:
Большие данные. Ecommerce-платформы собирают и анализируют огромные объемы информации о клиентах, от истории просмотров и покупок до демографии.
Искусственный интеллект. ИИ и машинное обучение открыли новые возможности, позволяющие выйти за рамки обычных товарных рекомендаций на основе интересов. Алгоритмы адаптируются к поведению пользователей в режиме реального времени и используют прогнозную аналитику. Клиентка, которая зашла на сайт за новыми джинсами, увидит не просто модель из новой коллекции, а вариант в любимом оттенке и подходящего размера.
Омниканальность. Пользователь может посмотреть товар в приложении, задать по нему вопрос в мессенджере или в соцсетях — и в итоге оформить заказ на сайте. Последовательная работа с клиентами идет во всех точках взаимодействия.
Еще пара примеров для наглядности. Пользователь разрешил отслеживать его местоположение? Вы можете настроить уведомления так, чтобы он получил пуш, когда будет неподалеку от вашего магазина: «Заходите, у нас тут скидка 10% специально для вас».
Еще можно использовать данные о погоде. Например, какой-то регион ждет аномально жаркое лето. Можно создать для клиентов оттуда email-рассылку: «Берегите себя» — и подборку кондиционеров. Все это — тоже персонализация в режиме реального времени.
Несколько тактик
Как и любое прикладное решение, персонализация не может быть универсальным инструментом. Как именно ее применять, зависит от сферы, в которой работает компания, и от ее бизнес-задач. Вот несколько простых тактик, комбинируя которые можно добиться впечатляющих результатов.
Поведенческая персонализация
Мы уже рассматривали гипотетический пример — с выбором кофемашины. В ответ на свои действия пользователь получил предложение от компании, и мы анализируем его поведение.
Например, пользователь зашел в интернет-магазин, чтобы купить кроссовки. Он посмотрел разные варианты, но ничего не купил. В ответ на это действие — просмотр определенной категории — ему приходит персонализированное предложение. «Ура! Скидка на кроссовки Nike 15%».
Персонализация при оформлении заказа
Если пользователь добавил продукт в корзину, значит, готов его купить. И тут может сработать одна из стратегий дополнительных продаж.
Перекрестные продажи. Когда посетителю предлагают товары из смежной категории: он положил в корзину пальто, а ему в рекомендациях — шапка.
Повышение суммы чека. Тут предлагают купить что-то из той же категории, но подороже. Пальто известного бренда, или того же бренда, но из новой коллекции.
Даунселл. Наоборот, рекомендация похожего товара, но подешевле.
Bundle sale. Продажа товаров в связке. Например, человек добавляет в корзину пару ботинок, а магазин предлагает также средства для ухода за ними. Такой набор обойдется заметно дешевле, чем покупка продуктов по отдельности.
Рекомендации по продукту для конкретного региона
Персонализация на основе геотаргетинга. Вы собираете информацию о местоположении клиентов и предлагаете им товары, которые есть на складе в их регионе.
Вот пример «Технодома». Раньше в их интернет-магазине использовалось решение CMS с динамическими виджетами, но они не учитывали ряд важных параметров, в том числе географию. Человек видел в рекомендациях интересный товар, переходил на его страницу, и оказывалось, что доставки в регион пользователя нет. Блоки рекомендаций REES46 решили эту проблему: покупатели видят товары, доступные в их городах.
Персонализация в строке поиска
Удобный поиск в интернет-магазине — это уже хорошо. Он предлагает подсказки, понимает запросы с опечатками и ошибками, показывает результаты, даже если пользователь забыл переключить раскладку.
А еще поиск тоже можно персонализировать. Например, два посетителя начинают вводить поисковый запрос: «га». Один из них первым делом увидит газонокосилки, а второй — гарнитуры. Персонализированный поиск в действии.
Выводы
Персонализация в режиме реального времени — эффективный маркетинговый подход. Он гарантирует, что вы привлечете аудиторию интересным релевантным контентом на основе конкретных данных: демографических, поведенческих, геолокационных.
Используя персонализацию в режиме реального времени, вы можете мгновенно отвечать на действия пользователей. Клиент просматривает страницу веб-сайта или кликает на кнопку в приложении — и получает выгодное предложение. Это находит отклик у потребителей и обеспечивает лучшее качество обслуживания.
Вы можете использовать разные инструменты: email, поп-апы, товарные рекомендации, триггерные цепочки, поиск — тестировать разные комбинации, выбирать для себя наиболее подходящие. В итоге вы сможете создавать персонализированные предложения, интересные клиентам, и увеличить собственный доход.
Разработайте уникальную маркетинговую стратегию с инструментами REES46.
