Персонализированный маркетинг: что это и как его внедрить
Персонализированный маркетинг — мощнейший инструмент, который помогает прокачать продажи и уровень удовлетворённости клиентов. Разберёмся, как он работает и как запустить в компании систему индивидуальных предложений для покупателей.
Что такое персонализация в маркетинге
Персонализация в маркетинге — это адаптация рекламы и продукта компании под индивидуальные особенности и потребности клиента. Компания предлагает потенциальному покупателю именно то, что он с большой вероятностью купит. Например, магазин цветов может сделать рассылку мужчинам из своей клиентской базы накануне 8 марта и предложить варианты эффектных весенних букетов. Исследования показывают, что ретейлеры, добившиеся успеха, улучшили показатель EBITDA на 400 базисных пунктов и сократили затраты на SG&A как минимум на 200 базисных пунктов, в том числе за счёт персонализации опыта клиентов и использования данных для совершенствования ассортимента и ценообразования.
Персонализация — это когда компании формируют предложения, ориентируясь на имеющиеся данные о клиентах: например, пол, возраст, род занятий, историю покупок. Бренды, которые игнорируют персонализированный маркетинг, могут быстро потерять внимание целевой аудитории и, как следствие, — часть успешных продаж. Если детский магазин веерно разошлёт по всей клиентской базе письма о скидках на молочную смесь и памперсы, это будет раздражать родителей, у которых дети уже подросли. Такие письма воспринимаются как спам: последуют отписки, либо в будущем покупатель, разочаровавшийся в рассылке, не станет её читать.
Как собрать данные для персонализации
Данные о клиенте — основа персонализированного маркетинга. Клиенту нравится, когда компания называет его по имени, угадывает его желания и предпочтения и делает актуальные индивидуальные предложения.
Все мы с удовольствием листаем ленты в социальных сетях, которые умеют рекомендовать нам персонализированный, интересный и актуальный контент. Покупатели уже привыкли к таким рекомендациям, поэтому всё чаще ожидают аналогичного персонализированного опыта и в повседневных покупках и уже не готовы от него отказываться. Тот магазин, который сможет предоставить персонализированный опыт, получит более лояльных покупателей с более длительным периодом жизненного цикла.
Данные для создания персонализированного опыта покупателей можно классифицировать на три типа:
— пользовательские, персональные и социально-демографические;
— данные магазина о покупательском поведении;
— данные сторонних поставщиков.
Персональные данные: имя и контактные данные — номер телефона и email. Как правило, клиенты сами оставляют такую информацию, когда оформляют заказ или создают личный кабинет на сайте или в мобильном приложении. Оттуда информация попадает в клиентскую базу.
Демографические данные: пол, возраст, семейное положение, место жительства и уровень дохода. Чтобы собрать такую информацию, можно:
- провести опрос покупателей;
- проанализировать их соцсети;
- попросить клиентов заполнить анкету программы лояльности.
Покупательское поведение включает в себя историю завершённых заказов и покупательские привычки. Эту информацию можно получить с помощью:
- веб-аналитики: Google Analytics и Яндекс Метрика показывают действия посетителей на сайте;
- CRM-системы, в которой собираются все данные о покупателях;
- отзывов и обратной связи, когда покупатели сами делятся своим опытом;
- опросов и интервью с клиентами.
Данные сторонних поставщиков включают в себя данные социальных сетей, поисковых запросов, покупательского поведения от сторонних источников, а также данные от публичных источников и сторонних поставщиков. Это так называемые «большие данные», которые бизнес собирает самостоятельно или покупает у поставщиков.
Как разработать стратегию персонализированного маркетинга
Стратегия персонализированного маркетинга создаётся за четыре шага:
Шаг 1. Узнайте потребности клиента
Маркетинговые исследования выявили 4 сценария персонализации, которых ожидают от компании клиенты:
🗣 «Порекомендуйте мне товар или услугу, про которые я раньше не знал». Как правило, бизнес при персонализации предлагает покупателю товары или услуги, которые он просматривал, но так и не купил. Иногда это раздражает, а вот за рекомендацию чего-то новенького потребитель может быть даже благодарен.
🗣 «Взаимодействуйте со мной, пока я настроен на покупку». В персонализированном маркетинге важен не только контент, но и время его показа или рассылки. Здесь работает поговорка «дорога ложка к обеду». Например, лучше всего будут работать персональные рекомендации в интернет-магазине, пока покупатель ищет в нём товар. А вот если прислать клиенту подборку хитов продаж спустя неделю по электронной почте, то это, скорее всего, не сработает.
🗣 «Напоминайте о товарах, которые у меня не получилось купить». Например, можно отправить покупателю push-уведомление или письмо о том, что товар появился в наличии, или прислать похожие товары, если желаемый артикул больше не ожидается.
🗣 «Помните обо мне всё, когда мы взаимодействуем онлайн и офлайн». Как показывает практика, клиенты хотят, чтобы компания помнила их предпочтения. Например, если покупательница предпочитает приобретать кроссовки и балетки в офлайн-магазине, приложение этого бренда не должно подбрасывать ей в рекомендациях туфли на платформе или на шпильках.
Из ожиданий клиентов формируется тактика:
✅ Выходить за рамки уже известных данных о клиенте и предлагать ему больше новых товаров и услуг с учётом его предпочтений.
✅ Давать рекомендации в правильный момент, пока у клиента есть желание покупать.
✅ «Догонять» клиента, который по каким-либо причинам не совершил покупку.
✅ Использовать единый подход для всех каналов коммуникации: торговых офлайн-точек, интернет-сайта и мобильного приложения. Компания должна «узнавать своего клиента в лицо», независимо от того, каким каналом он решил воспользоваться сегодня.
Шаг 2. Определите целевую аудиторию
Для этого клиентскую базу анализируют и распределяют по сегментам. Самый распространённый и удобный способ сегментировать аудиторию — метод пяти вопросов или 5W. Автор методики Марк Шеррингтон предлагает распределить клиентов с помощью пяти вопросов:
❓What (Что?) — Что вы предлагаете покупателю.
❓Who (Кто?) — Кто приобретает этот товар: демографические данные о клиенте.
❓Why (Почему?) — Почему клиент покупает товар.
❓When (Когда?) — В какой момент клиент делает покупку.
❓Where (Где?) — В каком месте совершается покупка: офлайн-точка, интернет-сайт или мобильное приложение.
Например, так можно сегментировать посетителей городской кофейни:
Бизнес, который знает сегменты покупателей, может персонализировать предложения. Например, увеличить средний чек за счёт сегмента родителей: выставлять привлекательные для детей сладости на витрину у кассы. Офисных сотрудников привлечёт яркий баннер в мобильном приложении со скидкой на выпечку к любому кофе. Для студентов, которые любят посидеть в кофейне, можно установить на каждом столике тейбл-тенты — рекламу недорогого абонемента на кофе. Такой абонемент позволит клиентам с невысоким средним чеком, но хорошей возвращаемостью сэкономить на регулярных покупках, а кофейне — получить гарантированную выручку.
Сегментировать клиентов вручную просто, когда база небольшая — до 500 человек. Если же в базе более 500 покупателей, на помощь приходит специальное программное обеспечение. Например, можно подключить к CRM-системе модуль Data Warehouse, который объединяет данные о клиентах из офлайн- и онлайн-источников и создаёт сегменты под любые задачи бизнеса
👉 Узнайте больше о модуле Data Warehouse
Шаг 3. Выберите каналы и инструменты для персонализации
В персонализированном маркетинге бизнес обращается к клиенту различными способами.
Каналы персонализированного маркетинга
- Офлайн-точки продаж.
- Email-рассылки.
- SMS-маркетинг и рассылка в мессенджерах.
- Таргетированная реклама.
- Веб-сайт компании.
- Мобильное приложение компании.
Главное правило при разработке стратегии: не пренебрегать одними каналами ради других. Например, канал офлайн-продажи радикально отличается от остальных по своей сути. Это реальная торговая площадь, и недооценивать её нельзя, поскольку множество покупок люди делают именно там. Физические торговые площади дают очень большой эффект продаж и отказываться от них полностью нецелесообразно.
Например, сеть магазинов «Раменский деликатес» с помощью Retail Rocket Group внедрила рекомендации в офлайн-кассы. В результате средний чек вырос на 80%, а SKU в чеке вырос на 53%.
👉 Как компания «Раменский деликатес» персонализировала офлайн-точки
При выборе инструментов персонализированного маркетинга я бы советовал прежде всего определиться с целями. Допустим, компания хочет увеличить количество пользователей своей интернет-площадки, средний чек или количество товаров в корзине. Для всех этих целей могут использоваться разные приёмы и каналы.
Например, интернет-магазин «Гудмебель» увеличил выручку на треть с помощью персонализированных рекомендаций на сайте. Достичь этого удалось с помощью системы Cross Device Visitor, которая определяет посетителя с разных устройств. Таким образом, рекомендации магазина стали более точными и эффективными.
Образовательная платформа Skillbox внедрила персональные рекомендации в мессенджеры, разработав чат-бота для Telegram, ВК, WhatsApp и Viber. За первый же месяц компания с помощью рекомендательного сервиса получила 53 новых сделки.
👉 Как компания Skillbox внедрила персональные рекомендации в мессенджеры
Производитель посуды и аксессуаров для кухни Gipfel оптимизировал персональные рекомендации в своём интернет-магазине с учётом интересов клиентов и их поведения на сайте. В результате компания получила 10% выручки с помощью рекомендаций, а средний чек вырос на 27%.
Как измерить результаты персонализированной рекламной кампании
Цель персонализированного маркетинга — увеличить продажи. В этом компании помогают не только индивидуальные предложения для клиента, нужна и высокая удовлетворённость покупателей.
Продажи или привлечение клиента. Их оценивают с помощью таких показателей, как:
- прибыль;
- конверсия;
- количество целевых лидов;
- затраты на кампанию;
- количество сделок.
Удовлетворённость покупателя или удержание клиента. Их измеряют с помощью индекса потребительской лояльности (Net Promoter Score, NPS). Также компания может провести опросы, чтобы определить потребительские ожидания и клиентский опыт использования продукта.
👉 Лояльность клиентов: что это и как её повысить
Почему персонализация не работает
Retail Rocket Group регулярно проводит исследования среди крупнейших ретейлеров по всему миру, включая бренды из списка Fortune 500. Мы обнаружили, что даже крупнейшие компании далеко не всегда успешно реализуют персонализацию на всех этапах пути клиента. Например, на страницах продуктов не представлены сопутствующие и альтернативные рекомендации, и тогда пользователям сложно обнаруживать новые товары и принимать обоснованные решения о покупках.
Приведу примеры двух параметров, которые часто влияют на результат персонализации:
❓UX/UI-дизайн: не нарушено ли качество отображения контента на сайте или в мобильном приложении. Из-за плохого UX/UI теряются остальные свойства площадки: пользователю физически неудобно использовать сайт или мобильное приложение, а значит, он с большой вероятностью уйдёт без покупки. Причиной этому могут быть неудачная вёрстка, слишком мелкие или некачественные фото в карточке товара, непродуманная структура каталога и многие другие досадные мелочи, которые влияют на пользовательский опыт.
❓Правильно ли выбрали время и место для рекомендаций. На домашней странице, на странице категорий, в карточке товара, на странице корзины и странице чекаута должны быть свои уместные рекомендации. Пользователь в процессе поиска и покупки товара решает собственные задачи, и они никак не пересекаются с задачами бизнеса. Например, он ищет в интернет-магазине осеннюю куртку, а бизнесу нужно побыстрее продать джинсы из летней коллекции.
О других факторах, которые могут негативно влиять на персонализацию, можно узнать из:
- Фундаментального исследования «Качественные рекомендации в e-commerce», которое провели эксперты Data Science Retail Rocket Group.
- Методологии оценки зрелости рекомендаций онлайн ритейлера «Recommendations Maturity Assessment Framework». Она основана на более чем 10-летнем опыте и экспертизе Retail Rocket Group в e-commerce.
На сколько высоки ставки?
Согласно исследованию, проведённому BCG по заказу Google, лидирующие ретейлеры инвестируют в персонализацию в среднем 0,9% от своих доходов, или примерно в 1,3 раза больше, чем среднее значение. Этот разрыв в инвестициях существенен и, вероятно, будет только расти. Предвидя будущее, ретейлеры планируют увеличить свои инвестиции в персонализацию на 18% в среднем за следующие три года. Чтобы проиллюстрировать это, ретейлер с годовым доходом в 100 миллионов долларов может получить лифт выручки в 25% или более от своих усилий в персонализации, что эквивалентно дополнительным 25 миллионам долларов дохода. Кроме того, такие ретейлеры могут ожидать повышения полуготовности на 6–10% и прироста дохода на 10% или более.
Для осознания масштаба проблемы приведу пример TikTok. Ключевым элементом оценки капитализации которого являются алгоритмы персонализации — без них платформа не смогла бы предоставить пользователям тот же уровень персонализации и вовлечённости. Именно поэтому, по оценкам аналитиков, в 100 миллиардах долларов стоимости TikTok сами алгоритмы составляют невообразимые 60–70 миллиардов долларов.
«Вероятно, TikTok стоит 100 миллиардов долларов. Его алгоритм предлагает бесконечно прокручиваемые видео, соответствующие личным интересам и привычкам пользователей, создавая зависимый поток, который держит их прикованными к приложению. Мы верим, что Китай и ByteDance никогда не продадут это “золотое жемчужное” алгоритма. Без алгоритма, мы считаем, TikTok стоит 30–40 миллиардов долларов».
Дэн Айвз, аналитик Wedbush Securities, для CBS MoneyWatch
Проблемы конфиденциальности в персонализированном маркетинге: как быть компании, чтобы не нарушать закон
Компания, которая использует персонализированный маркетинг, должна соблюдать требования закона, связанные с конфиденциальностью:
❗️Правильно собирать и хранить данные о клиентах.
❗️Делать рассылки по email и SMS, только если клиент заранее дал на них согласие.
❗️ Давать полную информацию о механизмах и алгоритмах сбора сведений о пользователях и объяснять механику рекомендаций.
❗️Показывать персонализированный контент на сайтах и в мобильных приложениях только с разрешения клиента. При этом пользователи не могут отключать рекомендательные алгоритмы. Они либо соглашаются с условиями, либо покидают ресурс.
За сбором и хранением данных, рассылками и работой рекомендательных систем следит Роскомнадзор. Если ведомство выявит нарушение, то сначала попросит его устранить. Физлицам, должностным лицам и организациям за нарушение грозят штрафы от 1 500 ₽ до 150 000 ₽ (статья 13.11 КоАП РФ). Если компания продолжит нарушать закон, то доступ к её онлайн-ресурсам — сайту или мобильному приложению — ограничат, и он перестанет работать на территории России.
Какие законы регулируют персонализированный маркетинг в России:
👉 Федеральный закон «О персональных данных» от 27.07.2006 N 152-ФЗ
Коротко о главном
- Персонализированный маркетинг помогает бизнесу создавать индивидуальные предложения для клиентов и повышать продажи.
- Чтобы использовать персонализацию, бизнесу нужно знать о клиентах как можно больше: имя, возраст, род занятий, контактные данные, семейное положение, уровень дохода и покупательское поведение.
- Стратегию персонализированного маркетинга формируют исходя из целевой аудитории, потребностей клиента и в зависимости от доступных каналов и инструментов.
- Эффективность персонализированного маркетинга измеряют с помощью показателей продаж и уровня удовлетворённости клиентов.
- Персонализация может не работать по двум причинам: неудачный UI/UX или неправильный сценарий рекомендаций.
- При работе с данными клиентов и рекомендательными сервисами бизнесу необходимо соблюдать законы. За нарушение грозит штраф, а в дальнейшем — и полная блокировка сайта или мобильного приложения компании.
 |
Сергей Серёгин Chief Product Champion, Worldwide |
