Реальный ecommerce: кейсы и практики персонализированного маркетинга
Если в 2020 году персонализация в маркетинге была просто трендом, то в 2021 — это must have. Данные, которые собираются от клиентов должны работать и приносить прибыль. Тем более, как показывают исследования, люди готовы делится своей информацией и уже привыкли, что её используют для персональных предложений.
«Под капотом» персонализации — аналитика, выстроенные каналы получения данных, инструменты и сервисы. Основная задача — угадать и удовлетворить потребности. Сложно? Да. Очень. Но оно того стоит. В этом материале мы попросили наших экспертов рассказать о своём опыте и поделится советами о том, какой должен быть персонализированный маркетинг. Тайны раскрывают: Александр Мазин, CMO Kea Labs, Данченко Алексей, eSputnik и другие.
Александр Мазин, CMO Kea Labs
Как оптимизировать расходы на маркетинг, без потери эффективности? Задача, которая молча повисла над компаниями всего мира в связи с коронавирусом, локдаунами и полной паникой на рынке.
Компании, которые сориентировались раньше других побежали покорять digital маркетинг и осваивать новые инструменты продвижения. Естественно, этот опыт оказался крайне успешным для тех кто был к нему готов
В последствии, как оказалось, добыть клиентов и завести на сайт было не достаточно, посетители просто не доходили до точки покупки и бросали корзины на пол пути. Тем самым рекламный бюджет и все остальные накладные расходы тратились впустую.
Многие задавались немым вопросом: «Как? Почему? Мы же устанавливали поисковой движок на сайт в 2016...»
Да, но время не стоит на месте и digital не терпит старых решений. Если про поиск на сайте и рекомендации вы в последний раз вспоминали около года назад и там ничего не менялось, скорее всего его пора менять. По этой причине Kea Labs регулярно обновляет и расширяет функционал сервиса. Например, в прошлом месяце был добавлен поиск по цвету, способный различать более 1500 оттенков товара .Наш продукт — это платформа инструментов машинного обучения для e-commerce, состоящая из двух сервисов: продвинутых рекомендаций и умного поиска.
Об эффективности персонализации говорили уже многие, поэтому и в наших сервиса она используется повсеместно. Далее мы покажем это на примерах, но надо понимать персонализация не всегда эффективна. Поэтому мы идём намного дальше, и хотим вам об этом рассказать.
Что является главной целью у вас в магазине? Увеличение прибыли. Именно поэтому алгоритмы платформы Kea Labs ориентированы на получение прибыли — это и есть ключевое отличие. Они не просто основаны на персонализации или определении интересов посетителя, а ранжируют товары исходя из шанса покупки и потенциальной прибыли.
Это ключевые принципы работы сервисов умного поиска и персональных рекомендаций от Kea Labs.
Одной из лучших сфер для применения персонализации, конечно же, являются рекомендации товаров в магазине. Упрощенно говоря, алгоритмы анализируют действия посетителя, определяют интересы, и подбирают рекомендации исходя из них. Такие рекомендации получаются индивидуальными. Пользователю, который смотрел одежду в стиле casual, сервис порекомендует товары в похожем стиле, или предложит дополнить образ товарами, которые покупали другие посетители со схожими интересами. Также сервис адаптирует рекомендации для каждого посетителя, основываясь на предпочтительный ценовой сегмент, бренд и другие важные характеристики товаров.
Конечно же, в поиске наиболее важны релевантность, скорость и удобство, но и здесь персонализация помогает достичь еще больших результатов и увеличить прибыль. Например, если посетитель смотрел более дорогие товары, то поиск понимает что посетителю будет предпочтительнее верхний ценовой сегмент, учтет это в выдаче. Тем самым, увеличит стоимость покупки.
Или другой пример- посетитель смотрел женские брюки, поиск понимает что и на запрос «рубашка» стоит поднять женские рубашки в выдаче.
Казалось бы, персонализация мощный инструмент и стоит максимально полагаться на неё.
Но нет, нужно пробовать разные подходы, и исходить из возможной прибыли.
Например, сколько на ваш взгляд товаров должен посмотреть посетитель в вашем магазине, чтобы вы поняли что он хочет купить и каковы его предпочтения? Обычно это 5-10 товаров, в зависимости от сферы магазина. Да, тогда вы можете уже понять и ценовые предпочтения, и бренды. Чем больше действий, тем персонализация будет эффективнее. В таких случаях её нужно использовать.
Но как много посетителей смотрят столько товаров? И что делать с новыми посетителями? В таких случаях стоит пробовать другие подходы, например- вывести в рекомендациях похожие товары, но действительно похожие, с учётом всех важных характеристик. Или, например, показать что другие посетители покупали вместе с товаром, или после просмотра этого товара. Или что они покупали после похожих поисковых запросов.
Именно поэтому и в поиске и в рекомендациях Kea Labs мы не слепо следуем трендам персонализации, а измеряем эффект и постоянно меняем как подход, так и алгоритмы выдачи товаров. Для этого у нас есть встроенный механизм A/B тестирования, при котором мы делим всех посетителей на группы, в которых показываем поиск и рекомендации с разными алгоритмами, визуалом и техническими настройками. После этого измеряем конверсии на каждом этапе, от CTR из показа в клик, вплоть до оплаты товаров. Такой подход позволяет измерить конечную эффективность каждого инструмента в деньгах.
Обычно, даже при подключении новых магазинов, мы не обещаем никаких прорывов и супер результатов, гиперболизированной цифр и бесконечных % окупаемости. Мы просто запускаем механизм A/B, в котором показываем наши сервисы половине посетителей, и оставляем имеющиеся решения для другой половины. Это позволяет точно измерить сколько дополнительной прибыли могут принести изменения.
Всю интеграцию наша команда берет на себя, в среднем, учитывая брифинг, это занимает 7 рабочих дней полного погружения специалистов.
Мы не готовы брать каждый проект на таких условиях, поэтому точечно выбираем магазины.
Если вы готовы посчитать на сколько может увеличиться прибыль магазина, и протестировать новый подход в сервисе поиска и рекомендаций — оставьте заявку на сайте.
Данченко Алексей, eSputnik.
Персональные товарные рекомендации — это крутой инструмент для генерации продаж. А наиболее эффективным он становится благодаря полноте собранной информации о клиенте. Ведь чем больше вы знаете об интересах и предпочтениях человека, тем точнее сможете предсказать его желания и предложить их в рекомендациях. Такую возможность предоставляют CDP (Customer Data Platform), ставшие must have для сферы ритейла и других крупных бизнесов. Рассмотрим, как это работает на примере eSputnik.
Система может распознавать пользователя и фиксировать все его действия на сайте, даже если он не авторизовался. Главное, чтобы человек перешел туда по ссылке из сообщения. Тогда алгоритм точно идентифицирует посетителя, с помощью веб- трекинга соберет информацию о его поведении и добавит в единый профиль. Благодаря этому можно на 40% снизить число неавторизованных сессий, а портрет каждого клиента станет максимально подробным.
Для ecommerce данных о клиенте много не бывает, поэтому нужно собирать и адреса электронной почты, и номера телефонов, и запрашивать разрешение на отправку пушей. Это позволит использовать в общении с ним email-рассылки, web и mobile push, SMS, Viber и другие мессенджеры.
Унификация данных играет важную роль в выстраивании эффективной омниканальной коммуникации с клиентами. Вы не просто используете несколько каналов, а делаете это так, что один канал поддерживает другой. Накапливайте данные о поведении пользователя, например, в емейл-рассылках, и используйте их для формирования персональных рекомендаций на сайте и даже в пушах.
Ритейлерам, представленным как в онлайне, так и в офлайне, важно также отслеживать действия клиентов, которые приходят в физические магазины. И eSputnik как раз поддерживает интеграции с CRM, чтобы получать информацию из офлайн-точек и кол-центров. Также доступно подключение Google (сайт нарушает закон РФ) BigQuery, таблиц, PostgreSQL. Таким образом в единой системе можно хранить и использовать большие объемы данных из:
- приложений,
- сайтов,
- рассылок в директ-каналах,
- внешних баз данных;
- офлайн-магазинов,
- кол-центров и т. д.
Когда клиент приходит в физическую точку продажи, менеджер может идентифицировать его, например, через программу лояльности. Так он увидит, чем человек интересовался, что ранее покупал, и посоветует актуальные товары. Схема работает и наоборот. Человек что-то присмотрел в офлайн-магазине, но не совершил покупку — это фиксируется в профиле. Позже можно отправить ему триггер, предложив скидку на заинтересовавший товар. Рекомендации тоже будут более точными: без купленных ранее товаров, а с сопутствующими к ним.
Успешная работа с аудиторией сейчас требует от бизнеса подключения нескольких каналов общения, постоянного сбора информации о клиентах, продвинутой сегментации и т. д. Техническую сторону процесса можно возложить на систему автоматизации маркетинга. Из единого центра вы сможете управлять базой, делать рассылки, отслеживать результаты и автоматизировать рутинные задачи. Это поможет сэкономить время и деньги. А главное — отпадет необходимость в интеграциях с многочисленными сервисами и привлечении программистов.
Юлия Коровина, руководитель отдела маркетинга на маркетплейсах, B2basket
Персонализация захватывает наш мир с геометрической прогрессией: от интерфейса и умной новостной ленты до постобслуживания и голосовых помощников.
Большинство маркетплейсов также двигается в сторону относительной или полной персонализации. Западный ecom практически полностью «персонализировался» — 79% инвестируют в подобные инструменты. Отечественный ecom также не отстаёт: практически все площадки уже предлагают персонализацию рассылок, что повышает OR на 26%, а CTR на 14%. Персонализация рекомендаций ведет к повышению частоты покупок на 45%. На западном рынке куда больше исследований, помогающих выстраивать более точные стратегии коммуникации с брендом в мире ecom, так, к примеру, 71% процент покупателей заявил, что чувствуют себя расстроенными из-за отсутствия индивидуального подхода, а 91% покупателей нравится больше покупать в магазинах, предлагающих персонализированные офферы, 72% покупателей вовлекаются только в персонализированный контент и игнорируют иные сообщения, более 50% покупателей с удовольствием делятся информацией о товарах, чтобы получить скидку.
Мы в B2basket думаем, что в ближайшее время мы увидим персонализированный поиск, в том числе и голосовой, больше инструментов для апсейла и кросс продаж, благодаря более узкой сегментации по поведенческим характеристикам. Например, Ozon уже убрал настройку рекомендаций в картах товара через личный кабинет селлера, позволив алгоритму более качественно справляться с этой работой. Также мы думаем, что появятся более персонализированные медийные инструменты, что позволит более плотно работать с креативами и позиционированием «на полке». Согласно исследованиям, это поможет поднять выручку на 5-15% и повысить эффективность маркетинговых расходов от 10 до 30%, а это значит, что бюджеты будут аллоцированы более эффективно. Видеокоммуникации также будут двигаться в этом же направлении, ведь один «негативный» человек может свести на нет все усилия харизматичного ведущего и экспертов.
В целом последствия такой персонализированной «революции» приводит к:
- Повышению вовлеченности — 55 % респондентов ответили утвердительно.
- Улучшению качества обслуживания посетителей — заявили 55% процентов покупателей.
- Улучшению восприятия бренда — ответили 39% опрошенных.
- CR повышается на 51%.
- Увеличение количества клиентов на 46%.
Очевидно, что от персонализации выигрывает и маркетплейс, и селлер. Но по-прежнему остается открытым вопрос анализа данных подобных инструментов, когда большинство инструментов автоматизированы, то селлер получает меньше информации, а это может привести к ошибкам в стратегии и формировании продуктового портфеля.
Артур Харитонов, директор по маркетингу в компании enKod.
Для того, чтобы персонализировать маркетинг вам понадобятся данные о пользователях. Собрать их можно с помощью платформы автоматизации маркетинга. Например, такой как enKod.
Для этого используется специальный скрипт или API методы, которые следят за поведением посетителей сайта. С его помощью вы сможете узнать какие товары пользователь смотрел на сайте, какие страницы он посетил и сколько времени он провел на каждой. Все эти данные передаются в платформу автоматизации маркетинга. Затем происходит сегментация пользователей. На каждый определенный сегмент аудитории настраиваются цепочки рассылок и персональные рекомендации.
В 2021 году можно выделить следующие тренды в персонализации маркетинга.
1. Триггерные email-рассылки
Триггерные рассылки отправляются подписчику в ответ на их действия. Триггер — это определенное условие, которое запускает цепочку писем. Например, пользователь оформил заказ на сайте, и в течение нескольких минут он получит на почту письмо-подтверждение. Триггерные рассылки делают общение с пользователями более персонализированным. Благодаря этому вероятность покупки возрастает.
Есть несколько самых популярных триггерных механик:
— Welcome-письма.
Они знакомят пользователя с брендом, и помогают подтолкнуть его к покупке.
Как это работает
Человек регистрируется на сайте или подписывается на email-рассылку, а вы в ответ отправляете ему письмо с благодарностью и дарите промокод на первую покупку. Вашему потенциальному клиенту будет приятно, а вероятность того, что он приобретет у вас товар увеличивается. Также в welcome-письмах вы можете ответить на часто задаваемые вопросы и избавить пользователя от страха перед покупкой у незнакомого бренда.
Примеры welcome-писем:
— Брошенная корзина/поиск/просмотр/избранное
Человек добавил товар в корзину и ушел с сайта. Возможно его отвлекли или ему нужно время на «подумать». Причин может быть бесконечное множество. Напомнить о себе и подтолкнуть к покупке помогает триггер брошенной корзины. Вы отправляете пользователю ту самую модель телефона, которая спокойно ждет его возвращения.
Пример такой рассылки:
Рассылки брошенного просмотра, поиска и избранного работают по такому же принципу.
— пользователь просматривал товары — отправляем ему подборку этих товаров со скидкой.
— пользователь просто искал товары, но так и не двинулся дальше — пытаемся подтолкнуть его к покупке и отправляем письмо с промокодом на один из товаров.
— добавил товар в избранное — тут как и с брошенной корзиной, напоминаем об этом пользователю.
2. Персонализированные рекомендации
Обращением по имени или поздравлением с Днем Рождения сейчас никого не удивишь. А вот персональными рекомендациями можно. Здорово, когда бренд присылает тебе подборку присылает тебе подборку товаров, основываясь на твоих предпочтениях. Да еще и скидку на них делает. Пример. Еще пример.
3. Определение приоритетного канала коммуникаций
Некоторые люди не любят читать рассылки, других раздражают сообщения в мессенджерах, а третьи совершают покупки только через приложения. С помощью платформы автоматизации маркетинга можно установить приоритетный канал коммуникаций для каждого пользователя. Например, тем, кто не любит читать email-рассылки отправляйте push-уведомления. Это сильно повысит эффективность.
Хрипач Анна, Директор по маркетингу, Wonday Consulting
Одним из трендов персонализированного маркетинга является ton of voice. Многие бренды, включая премиум сегмент, стараются быть ближе к народу, говорить на понятном языке и не отгораживаться строгой чертой от нецелевой аудитории.
Тренд продиктован модой на все натуральное, призывы к бодипозитиву, отказа от фильтров, ростом популярности бытового юмора (stand up) и tik-tok, в котором весь мир охотнее смотрит танцы на фоне домашней стены, нежели глянцевый клип. Пример
Свободный от стереотипов о дорогих вещах и в принципе от каких-либо стереотипов.
Таким образом, чем естественнее/живее будет обращение к потенциальному клиенту, тем лояльнее он будет к продукту. К примеру, уже давно не используется обращение «Вы» — с большой буквы, и всё чаще встречается обращения плана «Привет, Аня! ...»
Пример рассылки Setters:
Аня, томный привет!
Если ты видишь это письмо, значит, ты избранная. Ты уже знаешь, что мы рассказали в бесплатном уроке курса "Работа с контентом в социальных сетях".________________
2020 научил бизнес очень многому. в том числе и признавать свою слабость, делиться не только позитивными моментами, но и не очень. Никто не осудит бренд, за то что он поднял цены, если скажет, что не уволил ни одного сотрудника во время пандемии(это должно быть, конечно, правдой на 90%).
Люди любят честные и искренние истории и это лучший инструмент 2021 года для персонализированного маркетинга.
Александр Копцев, директор по маркетингу Elemax
Сегодня рынок предлагает огромный выбор продуктов и услуг, и это влияет на настроение потребителей. Они становятся более требовательными. Персонализированный маркетинг анализирует интересы клиента, его потребности и цели, создает индивидуальное предложение для каждого пользователя. Это подход помогает сформировать доверительные отношения между брендом и клиентами, сделать их более лояльными, склонными к покупке.
Персонализированный маркетинг в первую очередь работает на основе крупной базы данных, в крупных компаниях ее называют Big Date. Big Date — база клиентов, включающая в себя огромное количество параметров, таких как пол, возраст, регион проживания, увлечения и так далее.
Помимо персонализированного маркетинга, есть еще и более детальные параметры, например, погодные условия, политическая обстановка в стране. Например, заходя на сайт с одеждой зимой на главной странице в топах можно увидеть теплые вещи. Если вы заходите на этот же сайт летом, то на главной странице и в основных категориях увидите летнюю одежду.
И это лишь маленькая часть персонализации. Достаточно вспомнить о контекстной рекламе. В качестве примера возьмем девушку, которая находится в поиске телевизора. Достаточно вбить в поисковике запрос, и инструменты, которые внедрены в различные Интернет-порталы, засчитывают эти показатели и начинают предлагать в дальнейшем подобные товары на похожих ресурсах.
Кроме того, сейчас существуют достаточно совершенные инструменты по оповещению и упоминанию о том, какие продукты подходят вам в наибольшей степени. К слову, когда-то вы покупали витамины определенного бренда. Тогда вам могут приходить рассылки с информацией о наличии этих витаминов в той или иной аптеке или на маркетплейсе.
Более того, современные алгоритмы могут учитывать, какое количество капсул присутствует в банке и какой у них срок применения. За несколько дней до того, как у вас закончится продукт, вам присылают напоминание о том, что вам нужно пополнить товарный запас.
Тем не менее, данными инструментами пользуется далеко не все компании. В основном ими располагают только большие и крупные компании, такие как Ozon, Wildberries, Беру и так далее. В итоге, основный тренд 2021 года заключается не в новых инструментах по продвижению, а во внедрении большого количества магазинов, интернет площадок и подобных инструментов, которые относятся к персонализированному маркетингу.
На рынке так много предложений, что потребитель готов тратить время только на то, что полностью отвечает его интересам. За счет персонализации маркетинга можно создать индивидуальное предложение, завоевать доверие и удержать внимание требовательного клиента.