Исследование McKinsey показывает, что 71% современных потребителей ожидают от компаний персонализированного подхода. И 76% расстраиваются, если бренды не прислушиваются к их потребностям. Таким образом, в условиях высококонкурентного рынка и доступной информации, индивидуальный подход становится отличной возможностью привлечь и удержать аудиторию. Я расскажу о том, что такое персонализация и какую выгоду она несет, на примерах успешных рекламных кампаний.
Виды персонализации
Персонализация в маркетинге — это адаптация рекламы продукта и услуги к индивидуальным запросам и предпочтениям конкретного потребителя. Ее цель — создать для клиентов более релевантный, приятный и увлекательный опыт общения с брендом, чтобы повысить их лояльность и вовлеченность.
Существует несколько основных видов персонализации. Их можно использовать отдельно или в комбинации друг с другом, создавая различные стратегии индивидуального предложения, которые будут максимально точно отвечать потребностям клиента.
Контекстуальная персонализация подразумевает под собой адаптацию рекламы в зависимости от контекста, в котором находится покупатель — его географического положения, времени суток, текущих погодных условий и так далее. Например, многие туроператоры определяют местонахождение пользователя при его заходе на сайт и автоматически предлагают ему туры и авиабилеты с отправлением из его города. А Walmart корректирует свои рекомендации товаров, ориентируясь на погоду за окном: при температуре от +30°C покупатели получают рекламу прохладительных напитков, при похолодании — готовых согревающих супов.
Примеры погодного таргетинга есть и в России. Так, интернет-магазин La Redoute использовал рекламный баннер с метеодатчиками. Изображения одежды на нем автоматически менялись в режиме реального времени при изменении температуры или появлении осадков.
Поведенческая персонализация основывается на анализе прошлых действий пользователя и изучении особенностей его взаимодействия с продуктом или услугой. Например, «Яндекс-музыка» ежегодно подводит итоги года. Пользователи могут посмотреть свою персональную статистику прослушиваний и узнать, треки каких исполнителей они чаще всего включали в прошедшем году. Также сервис открывает доступ к личному плейлисту, в котором собраны самые прослушиваемые композиции.
Lamoda анализирует поведение пользователей на сайте и запоминает товары, которые регулярно вызывают интерес клиентов. На основе полученных данных алгоритмы платформы создают персонализированные предложения и рекомендуют вещи, которые могут понравиться конкретному пользователю.
Демографическая персонализация строится на основе данных о возрасте, поле, доходе или уровне образования. Так, бренд Pampers при создании своих продуктов учитывает возраст, пол ребенка и даже предпочтения родителей в уходе. Поэтому прямо на сайте покупатель может изучить разные типы подгузников и найти самый подходящий — в зависимости от разных аспектов, в том числе от фазы развития малыша. Специальный калькулятор поможет подобрать размер подгузника в соответствии с весом ребенка, а интерактивный тест позволит выбрать идеальную посадку.
Предиктивная персонализация использует алгоритмы машинного обучения и аналитические возможности ИИ для прогнозирования запросов и нужд клиента. Затем предлагает ему релевантный контент, который удовлетворяет или даже формирует актуальную потребность.
First Data использует технологии ИИ, чтобы создавать и настраивать таргетированную рекламу, которая точно будет полезна своему адресату. Например, в кейсе 2023 года с «Полисорб» First Data и рекламное агентство РОССТ выделили три ключевых сегмента ЦА: клиенты бренда, покупатели конкурентов — других компаний-производителей сорбентов, пользователи продукции, дублирующей «Полисорб». Точно определить аудиторию помогли данные о покупках, которые люди уже совершали в прошлом.
Кроме того, команда выявила промежутки времени, когда продажи «Полисорба» стабильно росли: праздники и периоды сезонных заболеваний (лето — ротавирусные инфекции, осень — ОРВИ). Вовремя запущенная видеореклама на правильную аудиторию повысила досматриваемость рекламных роликов и увеличила доходимость на сайт до 55%. Общий CTR по итогам июля достиг 0,8%.
А зачем, собственно, персонализируем
Персонализация позволяет компаниям не просто оправдать ожидания аудитории, но и повысить эффективность рекламных кампаний и улучшить бизнес-результаты. Она:
Помогает маркетологам лучше понять клиентов. Изучение поведения и предпочтений людей формирует у специалистов точное понимание текущих потребностей аудитории и позволяет предугадывать ее потенциальные интересы. Благодаря этому компаниям проще разрабатывать новые продукты, усовершенствовать существующие или принимать решения о прекращении выпуска тех или иных товаров.
Способствует увеличению продаж. Отчет Twilio Segment показывает, что потребители тратят, в среднем на 34% больше в ситуации, когда реклама адаптирована к их интересам. Это делает расходы на разработку персонализированных рекламных стратегий абсолютно оправданными: по данным другого исследования, большинство ритейлеров, внедряющих сквозную персонализацию, получают возврат инвестиций в размере не менее 300%.
Укрепляет лояльность к бренду. Клиенты более склонны поддерживать бренд, который понимает их потребности и создает уникальный пользовательский опыт. 38% опрошенных потребителей заявили, что при наличии положительных впечатлений от взаимодействия с компанией они готовы делать покупки у нее снова — даже при наличии более дешевых и удобных вариантов.
При этом, персонализированную коммуникацию важно продолжать и после того, как клиент совершил покупку. Например, при следующем посещении сайта ему можно предложить подборку товаров на основе истории поиска и личных данных. Опросы показывают, что 47% потребителей нравится получать персонализированные предложения именно после покупки товаров и услуг. Это больше, чем процент тех, кто получает удовольствие в процессе первого знакомства с продуктом (38%) и собственно его покупки и использования (43%).
Повышает уровень вовлеченности. Создавая более релевантный и приятный опыт, персонализация способствует увеличению вовлеченности. Когда пользователи получают маркетинговый контент, соответствующий их предпочтениям, они с большей вероятностью перейдут на сайт рекламодателя, чтобы изучить товары и услуги, или охотнее примут предложение подписаться на новости и акции.
Более того, потребители не только активно взаимодействуют с брендами, учитывающими их интересы, но и охотнее распространяют информацию о них. McKinsey обнаружила, что клиенты на 78% чаще рекомендуют компании, предлагающие персонализированный опыт.
Реальные предприниматели делятся опытом
- «Найдем инвестора — он отберет компанию». Сооснователь Restik о том, почему не получал прибыль четыре года
- С какими сложностями сталкиваются предприниматели: шесть историй
- «Терпела до последнего, а потом разом прощалась»: 4 истории про ошибки в найме
- Как остановить текучку кадров и справиться с внутренним кризисом в компании. Опыт Фикуса
- «Переключение контекста — одна из самых дорогих операций в голове». Герман Гаврилов об основах управления
Как сделать персонализацию наиболее эффективной
Персонализация возможна лишь в ситуации, когда у компании есть достаточный объем данных о потенциальных клиентах. При этом качество рекламы зависит от качества этих данных и от того, насколько правильно они классифицированы и интерпретированы. Неправильно выстроенная персонализация оттолкнет 38% пользователей. Неудивительно, что 61% компаний беспокоятся по поводу точности данных, которые они используют.
Глобально, есть всего два способа работы с данными клиентов:
Способ 1. Собирать и анализировать информацию самостоятельно с помощью CRM-баз и других инструментов: рассылок, подписок, анкет, регистраций в приложении, общения в соцсетях и т. д. Однако в этом случае компания работает только со своей ограниченной аудиторией, которая согласилась предоставить данные. Чтобы персонализировать свое предложение для нового клиента, ей будет необходимо каким-то образом узнать его предпочтения и интересы.
Способ 2. Использовать специализированные платформы, которые работают с Third Party Data, — обезличенными данными о покупках и поведении пользователей, полученных от сторонних организаций. Этот вариант позволяет рекламодателям работать с информацией о широком круге своих потенциальных клиентов, внимательно изучать их потребности и создавать для них индивидуальные предложения.
Все данные для анализа поступают в зашифрованном виде — в формате Hard ID. Интерпретировать их могут только сложные ИИ-алгоритмы, которые и помогают выделять нужные сегменты аудитории и настраивать на них рекламу. Именно такая система работы была использована в кейсе «Полисорб», описанном выше.
Современные технологии, в том числе в области Big Data и ИИ-аналитики, открывают перед бизнесом новые возможности для улучшения и персонализации клиентского опыта. 73% компаний уверены в том, что внедрение ИИ коренным образом изменит стратегии маркетинга. Учитывая высокие ожидания потенциальных клиентов по поводу персонализации, 89% руководителей считают, что основанные на ней стратегии будут иметь решающее значение для успеха их бизнеса в ближайшие три года.
Создаете ли вы персонализированные рекламные предложения или придерживаетесь другой стратегии?