Три способа внедрения поведенческой персонализации

Как хорошо вы знаете своих клиентов? Вопрос относительно прост, не так ли? Ведь это ваши клиенты, которые пользуются вашими продуктами. И все же, многие бренды не знают своего покупателя. Данные о возрасте, местоположении и история покупок есть в любой базе данных. Однако, в отличие от персонализации,  это не дает понимания того, что действительно интересно и нужно человеку за монитором.

Персонализация совершила революцию в электронной коммерции и изменила интернет-магазины до неузнаваемости. После ее появления пользователи стали намного требовательнее к ритейлерам, ожидая более высокого качества сервиса.

Задумка проста донельзя: бренд собирает данные о клиентах и использует их для сегментации аудитории по разным параметрам. Для каждого сегмента создается индивидуальный контент в разных каналах коммуникации. Впрочем, многие компании до сих пор придерживаются традиционного демографического маркетинга, где предложение зависит от пола и возраста. Иногда это полезно, но в 2018 году развивать бренд без персонализации весьма проблематично.

Рассказываем, почему демографический маркетинг безнадежно устарел и как сформировать персонализированное предложение, идущее в ногу со временем.

Демографический маркетинг

Демографический маркетинг стал первым логическим шагом в мире электронной коммерции по направлению к персонализации. Теперь, когда у компании есть возможность найти альтернативу подходу к клиенту по возрасту и полу, пора беспристрастно взглянуть на метод, который использовали многие годы.

Начнем с основ. Традиционно бренды создавали несколько персонажей для сегментации аудитории по демографическим данным, таким как возраст, пол, доход, местонахождение.

Подобный персонаж мог выглядеть так:

• Имя: Василий
• Возраст: 21-29
• Доход: 30-40 тысяч рублей в месяц
• Пол: Мужской

Для каждого сегмента создавались разные электронные письма. Логично, ведь, к примеру, омолаживающая косметика будет интересна женщинам среднего возраста, у молодых мужчин потребности несколько иные. Однако, полагаясь на демографические данные в электронной коммерции, ритейлер видит своих клиентов словно через матовое стекло: изображение есть, но детали отсутствуют.

Психографическое сегментирование

Для более глубокого понимания покупателя необходимо дополнить свою стратегию персонализации данными, основанными на мотивации покупателей. Ведь причина, по которой люди посещают ваш сайт, гораздо важнее их пола и года рождения.

По данным консалтинговой компании Gartner, к 2020 году прибыль брендов, внедривших персонализацию, на 15% будет выше, чем у компаний, которые этого не сделают.

Кроме того, у демографических персонажей есть существенный минус: они постоянно требуют обновления и создают маркетологам очень много работы. С каждым новым сегментом, который появляется по мере роста бизнеса, требуется создание портрета и “персонализированного” контента для него.

Психографическое сегментирование позволяет оценивать более глубинные причины принятия решений, что делает их более долгосрочными. И в отличие от демографических персон, их количество ограничено разумным пределом, что облегчает работу маркетолога.

Мотивационные персонажи по большей части автоматизированы и требуют намного меньше времени и анализа. Тем не менее, эффективность персонализированного контента намного выше, чем у демографического.  

Многие демографические персонажи зачастую имеют схожие мотивы. Получается, что при смещении фокуса с демографии на мотивацию, вы охватываете более крупные сегменты аудитории, но с меньшим количество персонажей. И, тем не менее, ваш контент будет лучше соответствовать потребностям клиента.  

Рассмотрим на примере двух персонажей:

Персонаж: Степан

• Внештатный фотограф
• Возраст: 31-45
• Доход: 30-45 тысяч рублей в месяц
• Живет в городе
• Любит Netflix
• Покупает книги на Amazon

Персонаж: Александр

• Водитель автобуса
• Возраст: 25-31
• Доход: 30-45 тысяч рублей в месяц
• Живет в пригороде
• Узнает новости через Twitter
• Предпочитает покупать аудиокниги онлайн

Если смотреть на Степана и Александра, как на демографических персонажей, то в первую очередь необходимо учитывать возраст и местожительство. Так они попадут в группы, для которых необходим разный контент. Однако, учитывая мотивацию персонажей, можно объединить их в одну группу по следующим признакам:

• Заранее распределяет ограниченный бюджет
• Прежде всего ценит удобство покупки
• Использует современные технологии

Ниже мы подробнее рассмотрим несколько способов сегментирования клиентов по интересам.

Чтобы лучше понимать покупателя и его мотивацию, вы можете использовать поведенческий таргетинг: собирать данные о действиях пользователя на вашей платформе. Так ваши мотивационные персонажи максимально приблизятся к реальному клиенту.  На сегодняшний день грамотное использование поведенческого таргетинга и психографической сегментации – вершина персонализации электронной коммерции.

Три способа внедрения поведенческой персонализации

1. Теория запланированного поведения

Теория запланированного поведения — это про то, как предсказать, что человек сделает дальше, исходя из его намерений. Представьте, что у вас есть инструмент, который позволяет предугадывать желания и действия покупателей, и вы знаете, когда и что им предложить. Вот на этом строится персонализация в маркетинге.

Что это значит на практике?

Всё просто: смотрим на поведение пользователя — какие товары он искал, что просматривал, что покупал. Собираем паттерны и на их основе формируем персональные рекомендации. Это как если бы продавец в магазине запомнил, что вы любите, и предложил вам подходящие вещи, как только вы вошли в магазин.

Например, интернет-магазин Zarina использует поведение клиента прямо на странице категории. Система отслеживает, что вы недавно смотрели или искали, и тут же показывает похожие товары. Заглядывали в раздел с платьями — ждите новые подборки именно платьев. Смотрели на красные вещи — вам покажут ещё больше красного.

Это работает и наоборот: если заметили, что покупатели с похожим поведением часто берут определенные вещи, вам предложат то же самое. Это не просто рекомендации, а реально работающий механизм, который угадывает ваши желания и подталкивает к покупке.

Почему это круто?

Потому что такие рекомендации основаны не на догадках, а на реальных данных и действиях людей. Вы не пытаетесь «угадать», а фактически знаете, что нужно пользователю. Это экономит его время и усилия, создаёт ощущение, что вы понимаете его желания и умеете предлагать то, что нужно в нужный момент.

2. В режиме реального времени

Персонализация в реальном времени — это когда сайт или приложение моментально подстраиваются под действия пользователя. Алгоритмы смотрят, что вы делаете: куда кликаете, что читаете, чем интересуетесь, и сразу же меняют рекомендации. Всё происходит молниеносно, никаких задержек.

Как это работает на практике?

Вы зашли на сайт и начали листать категории с кроссовками. Система тут же «заметила» ваш интерес и на главной странице показывает больше обуви. Листаете дальше — фильтрует под ваши вкусы ещё точнее. Увидели акцию на понравившуюся модель? Это не случайность, а работа алгоритма, который в реальном времени предложил то, что вы искали.

Тот же принцип работает в email-рассылках. Например, новое письмо предлагает популярные товары всем подписчикам. Но стоит вам кликнуть по ссылке и показать интерес к конкретным вещам, как система запоминает это и следующие письма уже адаптируются под ваши предпочтения. Никакой воды — только релевантные предложения.

Аналогично можно настроить push-уведомления и чаты на сайте. Задержались на странице с кофеварками? Система понимает, что вам это интересно, и тут же присылает пуш с акцией или советом по выбору кофеварок. Всё максимально вовремя и в тему.

Почему это круто?

Потому что сайт перестаёт быть просто витриной и начинает работать как персональный помощник. Пользователь чувствует, что его понимают и предлагают то, что действительно нужно. Это не только экономит время, но и усиливает желание купить — ведь нужное уже на виду и ждать ничего не надо.

3. Поисковая строка

Поисковая строка — это не просто место для ввода запросов, а мощный инструмент персонализации. Когда пользователь начинает вводить текст, алгоритм не просто подсказывает популярные фразы, но и предлагает товары, которые максимально подходят под его интересы. Такие рекомендации учитывают историю поиска, просмотры, покупки и поведение клиента на сайте.

Как это работает?

1. Умные подсказки. Когда вы начинаете вводить запрос, система сразу анализирует, что вам может быть интересно, и подсказывает не только фразы, но и конкретные товары. Например, если вы часто ищете спортивную одежду, поисковая строка предложит вам не только «кроссовки», но и конкретные модели, которые вы смотрели или которые популярны среди пользователей с похожими запросами.
2. Рекомендации товаров прямо в поиске. Это не просто текстовые подсказки — алгоритм подтягивает изображения и описания товаров. Например, в интернет-магазине noon вы вводите «смартфон», и тут же появляются актуальные модели, которые вам могут понравиться. Видно картинку, цену и даже отзывы — всё, чтобы сделать выбор прямо на месте, без перехода на отдельные страницы.
3. Учёт истории и интересов. Алгоритм учитывает, что вы уже искали или просматривали. Если вы недавно интересовались определённым брендом или категорией товаров, система подтянет именно эти варианты, чтобы не заставлять вас искать заново. Вводите «часы», и среди первых рекомендаций увидите те, которые уже привлекали ваше внимание.

Почему это работает?

• Экономия времени. Пользователь сразу видит релевантные товары и может перейти к покупке без лишних кликов.
• Личный подход. Система предлагает не абстрактные варианты, а те, которые подходят именно вам, создавая ощущение, что магазин понимает ваши потребности.
• Повышение конверсии. Клиент быстрее находит нужное, не уходит в другие разделы и не теряется среди множества товаров — это ведёт к росту покупок.

Что делать для внедрения поведенческой персонализации

1. Использовать Теорию запланированного поведения:
   • Собирайте данные о поведении пользователя: что ищет, смотрит, покупает.
   • Формируйте персональные рекомендации на основе этих данных.
   • Внедряйте рекомендации на сайте, подстраиваясь под предпочтения пользователя.
2. Настроить персонализацию в режиме реального времени:
   • Настройте алгоритмы, чтобы отслеживать действия пользователя на сайте в реальном времени.
   • Подстраивайте контент, рекомендации и предложения на лету, сразу после действий пользователя.
   • Используйте персонализацию в email-рассылках, push-уведомлениях и чате на сайте.
3. Персонализировать поисковую строку:
   • Настройте умные подсказки, учитывающие историю поисков и просмотров.
   • Внедрите рекомендации товаров прямо в поисковой строке с изображениями и ценами.
   • Используйте историю запросов и интересов пользователя для точных и релевантных подсказок.