Персонализация в электронной коммерции: тренд или необходимость?

Индивидуальность — ключ к успеху

Персонализация — это принцип работы приложения, динамически подстраивающий интерфейс и контент под индивидуальные предпочтения пользователя.

Ставка на индивидуальность один из главных трендов 2023 года. Стало важно, чтобы приложения не просто запоминали наши предпочтения, а предугадывали желания и выдавали именно тот контент, который точно понравится.

Благодаря развитию таких технологий как Big Data и AI, появляется все больше способов удержания клиентов на торговой площадке. Big Data позволяет собирать и анализировать огромный поток данных о ваших клиентах, а алгоритмы построенные на основе AI генерируют уникальный контент для ваших пользователей, подстроенный под их предпочтения. Так, с виду одно общее для всех веб‑приложение на деле может стать индивидуальным решением для каждого отдельного посетителя.

Есть несколько видов данных, на которые мы опираемся для проработки индивидуального контента.

1. Поведенческие и психографические данные

Это самый очевидный и полезный для коммерции тип данных, содержащий информацию о том, что пользователь выбирал и/или смотрел на сайте, а также, что приобрел ранее. На основании этих сведений формируются рекомендации.

Например, такой тип рекомендаций как “Вам может это понравиться” можно настроить на основании совершенных ранее покупок. Алгоритм обработки данных может быть простым, — в таком случае мы будем предлагать клиенту просто похожие вещи. Например, человеку купившему белую футболку, мы будем предлагать другие белые футболки. Или же, мы можем настроить более сложные алгоритмы для анализа и сформируем максимально индивидуальный и разнообразный контент. Для этого мы проанализируем покупки и избранное тех, кто ранее смотрел или покупал эту же белую футболку. Сравним все их предпочтения между собой. Если в их поведенческих данных будет много совпадений, то определим их как пользователей со схожими вкусом. После чего сможем одному пользователю давать рекомендацию на основе выбора другого похожего на него пользователя.

Кроме того анализ поведенческих данных помогает формировать такие рекомендации как “С этим товаром часто покупают”, “Вы смотрели”, “Вы это заказывали”, “Популярные товары” и другие.

Статистика показывает, что на импульсивные покупки приходится до 40% трат. Такая персонализация повышает процент спонтанных покупок, что в свою очередь увеличивает конверсию и средний чек компании.

2. Географические данные

Географические данные позволяют нам заранее сортировать товар в случае если отдельные позиции не доставляются в регион клиента. Также на основе этих данных мы можем предоставлять клиенту информацию о сроках и стоимости доставки. Например, в карточке товара сможем сразу прописывать какого числа товар уже может быть у клиента. Таким образом, у него будет формироваться чувство обладания. Зная, что уже вечером он сможет надеть новую пару кед, клиент с большей вероятностью купит товар.

Кроме того, географические данные можно сопоставлять с климатом в регионе и давать сезонные рекомендации. Например, большие солнцезащитные зонты в жару или классические персональные зонтики осенью.

3. Персональные данные “от первого лица”

Клиент сам может нам с удовольствием рассказать о себе взамен на нашу помощь. Данные “от первого лица” можно запрашивать при регистрации, в личном кабинете или через предложение пройти квиз. Тип данных может быть совершенно разный: от размерной сетки до стилевых предпочтений. Хороший пример — виртуальный размерный справочник, призванный клиенту помочь выбрать подходящий размер и не тратить время на изучение соответствующих таблиц. Все, что нужно — заполнить данные о своем росте и объемах груди/талии/бедер. Программа сама подберет подходящие модели и покажет их в выдаче.

Компаниям такая персонализация в значительной мере помогает предотвращать проблему возвратов. По статистике до 50% возвратов происходят по причине неправильно подобранного размера.

Такой вид персонализации ценен, поскольку предлагает клиенту решение его “боли”: не тратить время на поиск и разочарование. Не все клиенты, приходя в интернет‑магазин, точно знают, что они ищут. Многие будут рады помощи виртуального стилиста, который поможет подобрать подходящий образ. На основе искусственного интеллекта можно разработать инструмент “Персонального стилиста”. Таким образом, компании повышают любовь и лояльность к бренду, одновременно увеличивая количество товаров в чеке.

Данные “от первого лица” эффективны не только для магазина одежды или косметики, их можно использовать в любой другой сфере, например, автозапчастей. Достаточно просто спросить клиента о марке и технических характеристиках его машины, чтобы выдавать в поиске подходящие товары и рекомендации по обслуживанию.

4. Временные данные

В зависимости от дня недели мы можем настраивать соответствующие рекомендации. Например, так онлайн кинотеатры рекомендуют “Что посмотреть на выходных”. А в зависимости от времени суток те же самые приложения онлайн‑кинотеатра или навигатора могут менять тему на темную или светлую, создавая у пользователей правильный настрой.

5. Частота действий на сайте

По данным SaleCycle 74% всех покупателей оставляют товары в корзине без оформления заказа. Для того, чтобы подтолкнуть пользователя вернуться на сайт и завершить покупку, формируются уведомления. Допустим, видя, что клиент сформировал корзину, но не оплатил, мы можем предложить ему “оплату в один клик” или сообщить, что “товар скоро закончится”.

Также можем направлять уведомления на основе товаров, в категории “Избранное” или “В ожидании”. Например, сообщать, что появился нужный размер или, что цена на товар стала выгоднее. По статистике после push‑уведомлений до 30% покупателей возвращаются на сайт и завершают покупку.

Какие бизнес‑цели закрывает персонализация:

• увеличение конверсии
• увеличение среднего чека
• повышение лояльности
• повышение эффективности воронки продаж
• улучшение поведенческих факторов (Usability)

Cуществует огромное количество информации, которую можно собирать о клиентах. Эти знания и современные технологии позволяют компаниям создавать персональные продукты, которые будут делать жизнь людей комфортнее. Прошло время дефицита, когда было важно лишь наличие товара, главной ценностью становятся забота о потребителе и индивидуальный подход. Именно за это клиент готов и будет в конечном счете платить деньги. По статистике 78% потребителей более лояльны к брендам, которые решают их “боли”, а 44% становятся постоянными покупателями при индивидуальном подходе. Исходя из этого, персонализация — не просто тренд, а необходимость, чтобы ваш бизнес стал успешным.