Персонализация для ритейла — актуальные технологии 2018

Персонализация стала главным преимуществом современной интернет-торговли перед классическим ретейлом. Однако технологии не стоят на месте. Как развивались системы персонализации и к чему они сейчас пришли? Об этом рассказывает CMO REES46 Technologies Михаил Кулаков.

Согласно опросу, проведенному Evergage в прошлом году среди интернет-ретейлеров, больше половины всех магазинов использует персонализацию на сайте, чуть менее трети — на мобильной версии сайта. Большинство (72%) занимается персонализированным email-маркетингом.

Динамика положительная — каждый год мы наблюдаем, как «позднее большинство» присоединяется к тренду. Сегодня этому благоприятствует в основном то, что технология персонализация все чаще предлагается «как сервис» — представителям магазина не нужна команда программистов, чтобы проводить сложные интеграции. 

Возьмите любой популярный сервис email-маркетинга (GetResponse, Mailchimp) и посмотрите, как там всё устроено — персонализация писем, сегментация, ABC-тесты, всё это доступно «из коробки». Вы даже можете настроить сложную программную логику для триггерных цепочек самостоятельно, для этого есть визуальный редактор.

Если смотреть более широко, то универсальные платформы, поставляющие персонализацию тоже предлагают использовать свои инструменты как сервис. Магазину не нужно «кормить» штат своих разработчиков, он подключается к такой платформе и пользуется всеми нужными инструментами.

Безусловно, технология будет оставаться главным трендом еще многие годы. Причина простая — это стандарт, к которому все стремится, и он не потеряет актуальности. Персонализация — это норма, по которой живет современное общество. Вряд ли вы захотите пользоваться поиском Google, если он, как это было много лет назад, не будет автоматически определять ваше местоположение — чтобы персонализировать выдачу.

Прошлый год был богат на технологические события (взлет популярности криптовалют и блокчейна, много разговоров о VR/AR), но мы выделили только те тренды в области технологий, что касаются непосредственно персонализации. Итак, что будет актуально в 2018?

Маркетинг микромоментов

Предпосылки тренда:рост количества способов воздействия на потребителя, контекстуальность рекламы.

Микромоменты — это небольшие отрезки Customer Journey. Например, возникновение у пользователя потребности пообедать где-то недалеко от местонахождения — это микромомент. Задача бренда в такой момент — оказаться в поле зрения пользователя. Такой тип микромомента называется «хочу пойти», а хороший пример его использования — реклама заведения в городских справочниках (в небольшом радиусе от пользователя).

Маркетинг микромоментов тесно связан с контекстом, геолокацией и требует максимальной оперативности — ведь микромомент проходит так же быстро, как наступает.

Примеры использования мы видели, когда стала популярной технология iBeacon — позволявшая компаниям присылать на смартфон проходящего неподалеку человека рекламное уведомление, вроде «вы всего в 100 метрах от McDonald’s, заходите пообедать».

Недостатком такой технологии тогда был целый ряд условий: самое главное заключалось в том, что у пользователя должен был быть включен Bluetooth.

Сегодня этот тренд переживает своеобразное перерождение в онлайне — во многом благодаря распространению сервисов для рассылки push-уведомлений. Сообщения, которые мгновенно приходят в браузер или на смартфон пользователя — это лучший канал для доставки как контекстуальных предложений, так и для информирования о быстрых акциях.

Глубокая персонализация на основе ИИ

Предпосылки тренда: развитие технологий искусственного интеллекта, поиск прикладных областей.

Искусственный интеллект и машинное обучение — это то, что сегодня составляет ядро любой современной платформы персонализации. Технологии позволяют не только более глубоко использовать данные об аудитории, но и постоянно совершенствовать алгоритмы рекомендаций практически без участия команды разработки.

AI-маркетинг называют одним из ведущих трендов сегодня — это еще одна закономерность. Интернет-маркетинг просто обязан использовать все технологические новинки, чтобы создать конкурентное преимущество бизнесу.

Пример — то, как системы персонализации изучают поведение каждого покупателя, чтобы затем разработать и предложить ему свою уникальную схему автоматизации шопинга. В REES46 так работает механика «постоянная покупка».

• Сначала система мониторит историю покупок каждого клиента и находит в ней закономерности. Например, что ежемесячно клиент покупает определенные товары в определенном количестве: корм для собак, средства гигиены, товары для офиса и так далее. 

• После чего система прогнозирует время, когда покупателю снова понадобятся определенные товары: исходя как из частоты покупок, так и из характера потребления конкретного товара. 

• Дальше — формирует корзину «за покупателя»: при этом оптимизирует действия клиента — например, вместо двух покупок в месяц предлагает делать одну большую, не переплачивать за доставку. 

• Потом система уведомляет посетителя (по email, через пуш-сообщение или SMS): «время пополнить запасы, мы подготовили корзину, посмотрите и если всё в порядке, делайте заказ».

Такой уровень ecommerce — намного ближе к понятию «сервис», чем обычная пассивная роль продавца. И это будет трендом еще долгие годы.

Persona-driven маркетинг

Предпосылки тренда: маркетинг движется в сторону клиентоцентричности и персонализации с самого начала. Сегодня персона покупателя строит вокруг себя маркетинговую стратегию, а не наоборот.

Личность потребителя, его персональные особенности — вот ключ к успешным маркетинговым кампаниям и эффективной персонализации на сайте. Сегодня недостаточно просто иметь инструмент персонализации — они должны учитывать персональные характеристики. Понятно, что у каждого человека их тысячи — начиная от цвета волос, заканчивая странами, в которые он летает на отдых.

Не все данные ценны. Каждый магазин работает в своем сегменте — товары для детей, продукты питания, косметика, автотовары и так далее. Соответственно, для каждого сегмента существует свой набор важных характеристик. Их и должен использовать интернет-ритейлер, чтобы выстроить эффективную модель персонализации.

На Западе с отраслевой персонализацией плотно работает Sephora’s Beauty — они сохраняют такие данные о покупателях, как тип и тон кожи, волос, предрасположенность к аллергиям — чтобы затем включить наиболее релевантные товары в блоки рекомендаций, рассылки, специальные предложения и акции.

Быстрый анализ данных из всех каналов

Исследования 2017-го года показали нам следующую картину: около 40% покупателей из США делали более дорогую покупку, если магазин предлагал им персонализированный опыт. Согласно этому же исследованию, примерно половина посетителей магазинов ожидала получить персонализированный опыт, но фактически его получала только одна пятая часть.

Это явный разрыв ожиданий и реальности — ритейлеры поняли, что должны заполнить его максимально быстро и качественно. Самая свежая аналитика показывает, что в 2018-ом более 70% ритейлеров (речь о западных магазинах) будут пытаться сделать опыт клиентов персонализированным. По словам Брендана Витчера, аналитика Forrester Research, этот показатель «никогда не был таким высоким».

Но желание давать покупателям персонализацию — это только часть успеха. Мы все видим, что многие магазины заменяют персонализированный опыт другим, схожим по смыслу, но далеким в плане технологичности. Это «настройка» магазина под пользователя. Например, онлайн-магазин New Balance дает посетителям возможность сделать кастомную обувь:

Аналогичные приемы используются в сегменте косметики — когда магазин проводит анкетирование посетителей и выясняет, какой у них тон кожи или тип волос. Это правильные данные, они оказывают решающее значение в процессе покупки — мы называем их отраслевыми особенностями. Но проблема в другом: в том, как именно магазин получает данные для персонализации опыта покупателя. Это не должен быть «ручной» сбор данных — потому что тут налицо парадокс персонализации. Его можно сформулировать так:

«Все любят персонализированный опыт. Никто не любит делиться своими данными».

Таким образом, мы подошли к важному тренду в eCommerce: на смену «ручным» способам сбора данных придут автоматические. Вместе с тем, для ритейлера важным будет составить наиболее точный портрет каждого посетителя: не просто средний чек покупки или количество заказов в месяц. Магазин будут интересовать специфичные данные, характерные для его отрасли: например, если это магазин одежды — то размеры покупателя, его пол, возраст, предпочтения по брендам, фасону и так далее.

Как получить все эти данные максимально быстро и полно? Один из источников качественных данных для онлайн-магазинов — это офлайн (справедливо для тех магазинов, которые имеют представительства). Таким образом, «виртуальные профили» посетителей будут формироваться из двух каналов: онлайна и офлайна, и в них будут учитываться специфичные данные, влияющие на решение о покупке.

Заключение

Можно было бы еще рассказать о таком тренде, как персонализация рекламы в офлайн-магазинах — хотя это и не относится напрямую к нашей теме. Принцип «умных полок» и «умных экранов» с рекламой в торговых залах давно обсуждается в отрасли — сегодня этот тренд имеет все шансы эволюционировать, технология распознавания лиц совершенствуется поразительными темпами.

В целом, технологии в eCommerce сохраняют свой курс на персонализацию и самообучаемость.