Индивидуальное предложение для каждого посетителя: мечта или реальность?

С чего все начиналось?

С компании Amazon. Именно они начали первыми отмечать интересы пользователей, исходя из их истории поиска и покупок, а впоследствии делать персональные предложения. Интернет-гипермаркет также планирует открыть более трех тысяч магазинов «grab and go»‎ к 2021 году, которые все более и более становятся популярными в Китае и США. Особенность этих магазинов в самообслуживании: в магазине нет касс (он полностью оборудован специальными сенсорами, которые поддерживают технологию машинного зрения, и камерами). Поэтому клиенты самостоятельно оплачивают свои покупки — стоит им выйти из магазина, как с их счета на Amazon автоматически списывается нужная сумма. А компания в этот момент отслеживает поведение покупателей.

Почему остальным интернет-магазинам стоит задуматься о персонализации ритейла?

По результатам ежегодного отчета Digital Trends, клиентский опыт стал самой захватывающей возможностью для 2020 года и опередил контент-маркетинг, видеомаркетинг и социальный маркетинг. (Источник)

Статистика показывает, что 63% покупателей действительно заинтересованы в таргетированных предложениях. Для большей вероятности конвертации такого подхода в покупку, магазину потребуется достаточный объем данных и отработанный механизм анализа этих данных. Вам нужно создать полный профиль клиента, чтобы узнать его лучше: измерить поведение клиента в каждой точке касания и сразу по нескольким каналам. Внедрение CRM — один из проверенных способов решения этой задачи.

В качестве примера успешного кейса по сбору персонализированных данных мы можем рассмотреть магазины Sephora. Здесь установлены ручные сканеры, помогающие подобрать тональное средство из ассортимента продукции (технология ColorIQ). В дальнейшем собранные данные используются для создания персональных предложений.

Персонализация косметики

Источник: Sephora - Pantone

Еще один удачный пример по использованию полученных данных — приложение интернет-магазина Goat. Пользователь вносит приглянувшуюся пару кроссовок в свой wish list (список желаний), где сразу может указать стоимость, за которую он готов приобрести этот товар. В случае, если эти кроссовки будут на акции (стоимость составить +- 5% от выбранной клиентом), то приложение отправит пуш-уведомление.

Источник: Goat

Блог приложения «Кошелёк» собрал интересные факты о персонализации в ритейле, с которыми мы рекомендуем познакомиться.

Лидеры рынка eCommerce в перспективе увеличат свои расходы на персонализацию данных в три раза. Почему так происходит? В первую очередь, вы можете превратить случайного покупателя в постоянного. Мотивированный клиент вероятнее всего вернется, потратит больше и в придачу посоветует бренд своим друзьям:

клиенты действительно считают персонализацию полезной. За счет экономии времени (73%), помощи в поисках необходимого товара (67%) и ощущения, что бренд заботится о своей аудитории (57%);
в 2018 году 33% покупателей прекратили свое сотрудничество с брендом из-за недостатков персонализации;
34% готовы устанавливать приложения ритейлеров для получения целевых предложений;
и, главное, клиенты действительно готовы делиться персональной информацией с брендом ради релевантных предложений.

Источник: Dept

Влияние демографического портрета:

клиенты от 25 до 39 лет заинтересованы в персонализированных предложениях (каждый второй покупатель хотел бы получать такое предложение от ритейлеров и авиакомпаний);
позитивнее принимают персонализацию молодые люди (от 18 до 24 лет) — 4 из 5 покупателей (18-34 лет) посетят оффлайн-магазин ради выгодного предложения;
более старшее поколение (55-65 лет) пока не так активно принимает персонализацию — всего 39%.

Очевидно, клиентам не все нравится в данном тренде.

74% не любят нерелевантные предложения;
58% — навязчивые предложения;
43% — если предложение не несет ценности.

Задачи ритейла, которые решает персонализация:

укрепление имиджа — с тем, что персонализация повышает симпатию к бренду, согласны 64% клиентов;
стимулирование повторных покупок — 3 и 4 покупателей более замотивированы увеличить траты на покупку и 40% клиентов тратят больше, чем планировали изначально;
продвижение бренда — на 20% чаще рекомендации среди друзей получают бренды с высоким уровнем персонализации, а каждый третий покупатель готов расшарить интересный контент от бренда в своих соцсетях;
возвращение клиентов — возвращается 37% клиентов из кликнувших по предложению. При использовании гиперперсонализации и омниканальной коммуникации (в сфере гостеприимства) удерживается порядка 89% клиентов. И лишь 33%, если используется только один канал.

Каким образом маркетплейсы используют персонализированный опыт?

Для начала, уже 9 из 10 ритейлеров применяют персонализацию хотя бы в базовом виде;
удовлетворенность покупателей зависит от сегмента eCommerce;

Персонализация в ритейле

Источник: Infosys

0,7% доходов — столько тратится на персонализацию (при этом лидеры рынка тратят 0,9%);
86% интернет-магазинов применяют технику «обращение к клиенту по имени». Одна из самых распространенных техник персонализации, которая повышает открываемость email-рассылки на 20%;
критерии для персонализации: интересы, прошлые покупки и история поиска составляют 55%, географическое положение — 53%, а поведение на сайте — 52%;
лучше всего откликаются на предложения, основанные на истории поиска и прошлых покупок — 58%, на интересах — 48%, а геотаргетинг — 34%.

Каналы персонализации:

собственные сайты и email-маркетинг (предложения на сайте у 67%, письма — 60%);
⅓ ритейлеров применяет мобильные технологии в персонализации предложений;
лидеры eCommerce используют сразу несколько каналов и техник персонализации (персонализированный мерчендайзинг, программы лояльности, предиктивные алгоритмы, look-alilke-моделирование и др.);
при оценке эффективности персонализации используют следующие критерии: число конверсий, CTR, стоимость привлечения заказа, количество регистраций в программе лояльности, LTV.

Персонализация в ритейле

Источник: National Retail Federation + Forrester

Проблемы, с которыми сталкиваются ритейлеры:

недостаточный бюджет (17%);
технические сложности (14%);
управление данными (26%);
ограничения в системе аналитики (35%);
затруднительно отследить путь покупателя (42%).

И тренды в персонализации:

увеличение трат на персонализацию в ближайшие три года (на 18% в среднем, и на 30% у лидеров рынка);
4 из 5 ритейлеров займутся созданием платформ для сбора и анализа информации о покупателях;
¼ ритейлеров планирует инвестировать средства в разработку онлайн-сервиса, создающего гиперперсонализированные предложения, которые будут основаны на интересах покупателей, их привычках, принадлежности к разным социальным и профессиональным группам;
в персонализации активно используется искусственный интеллект и машинное обучение — в 2019 году на них было потрачено примерно $6,3 млрд, в планах на 2020 — $8,7 млрд;
1 доллар, потраченный в технически сложные решения для персонализации, приносит 20 долларов прибыли (т.е. окупаемость в 20-кратном размере).

Важно отметить, что некоторые покупатели высказывают желание о возможности управления персонализацией (например кнопка вкл / выкл). Так они смогли бы контролировать, когда их данные (история поиска, интересы) будут доступны для ритейлеров.

Еще больше полезных данных о пользовательском опыте и поведении вы можете найти в статье 32 Customer Service Facts You Can’t Afford to Ignore (на английском языке).

Другие интересные исследования в eCommerce: