Если вы хотите, чтобы в вашем магазине покупатели отличались друг от друга, вы должны понимать, что нужно каждому уникальному покупателю или что ему может понадобиться. В обычных магазинах это может быть достигнуто в небольшом масштабе. Вы можете узнать имена своих постоянных клиентов, запомнить их выбор и показать им наиболее релевантный продукт их выбора. Но магазины электронной коммерции большие, широко распространенные, и им не хватает индивидуального подхода к покупателю. Именно здесь на первый план выходит персонализация электронной коммерции, и можно использовать технологии, чтобы обеспечить индивидуальный подход к каждому покупателю.

В этом посте мы поговорим о типах персонализации и о том, как персонализация в настоящее время используется в электронной коммерции.

Что такое персонализация

Термин «персонализация» не нов, все мы слышали об этом много раз. Формально:

Персонализация электронной торговли - это создание уникальных и индивидуальных возможностей для клиентов, использующих их индивидуальные поведенческие данные для обеспечения релевантности, взаимодействия с брендом и получения дохода.

Немного статистики по персонализации электронной коммерции

Вот некоторые ключевые статистические данные, показывающие важность персонализации:

  • Исследование O2 The Rise of Me-tail показывает, что добавление возможностей персонализации в ваш интернет-магазин может поднять продажи на 7,8%.
  • 56% потребителей говорят, что они были бы более склонны использовать розничную торговлю, если бы она предлагала хороший индивидуальный подход.
  • 94% компаний согласны с тем, что персонализация имеет решающее значение для настоящего и будущего успеха.
  • Почти три четверти (74%) онлайн-потребителей разочаровываются в веб-сайтах, когда появляется контент (например, предложения, реклама, рекламные акции), не имеющий ничего общего с их интересами.

Персонализация в электронной коммерции:

Персонализация в электронной коммерции - это более широкий термин, и существует множество способов и событий, в которых вы можете ее реализовать. Это может быть так же просто, как показать Привет, Сэм вместо Привет, пользователь на странице приветствия. И это может быть расширенная функция, такая как стилизация вашей одежды с предсказанием ваших предпочтений и отправка их пользователю, как это делает Stitchfix.

Для хорошего старта мы собрали 5 основных способов персонализации электронной коммерции в вашем интернет-магазине.

1. Навигационная персонализация

В персонализации навигации вы можете настроить, как пользователь перемещается по вашему магазину, чтобы максимизировать шансы на покупку. Наиболее часто используемая часть для настройки - это ваша целевая страница и категории навигации. Основываясь на навигационной структуре ваших продуктов и категорий, вы можете принять правильное решение о персонализации навигации.

Пример использования. Человек А приходит в ваш магазин во время сеанса и просматривает рубашки с белыми воротничками, но не покупает их. В этом случае вы ясно видите, что пользователь хотел купить продукт, но не купил его. В таком случае, когда человек А посетит ваш магазин на следующем сеансе, вы можете переместить категорию рубашек в верхнюю часть, разместить баннерную рекламу рубашек с белым воротником на целевой странице или, возможно, предложить ему скидку на рубашки с белым воротником.

Используемые элементы взаимодействия с пользователем: история просмотров и история покупок.

Лучше всего использовать: навигация, приоритетные категории, размещение рекламных баннеров, раздел рекомендаций на целевой странице.

Вывод: навигационная персонализация должна быть очень тонкой. Это не должно сильно влиять на общий UX вашего магазина.

2. Прогностические рекомендации

В прогнозных рекомендациях вы предоставляете персонализацию на основе поведения других похожих пользователей. Эта система учитывает исторические и комбинаторные данные большого количества пользователей. Amazon эффективно использует эту персонализацию, показывая, что «покупатели, купившие этот товар, также купили его». Такая персонализация вызывает у пользователей чувство социального доказательства на пути к покупке.

Вариант использования: если группа пользователей купила элемент A, а затем купила элемент B, вероятно, что новый пользователь, просматривающий элемент A, также купит элемент B.

Используемые элементы взаимодействия с пользователем: история покупок.

Лучше всего использовать: рекомендации по продуктам, рассылки по электронной почте.

Вывод. Прогнозные рекомендации работают только в крупных магазинах, поскольку у вас достаточно исторических данных и данных о поведении пользователей, чтобы обеспечить актуальность этих рекомендаций.

3. Сторонние данные

Для персонализации, помимо внутренних данных о поведении пользователей, которые вы собираете в своем магазине, вы также можете использовать некоторые сторонние данные из внешних ресурсов. Эти данные могут включать информацию о погоде, местонахождении покупателя, типе устройства, информацию из социальных сетей пользователя и т. Д. Вы также можете покупать сторонние данные у внешних поставщиков.

Пример использования. Если ваш магазин находится в стране с разными погодными условиями и в разных местах, вы можете настроить рекламное изображение баннера целевой страницы, показывающее одежду, наиболее подходящую для местоположения пользователя. Итак, если человек A просматривает из города, в котором идет снег, на целевой странице будет отображаться реклама шерстяного пальто, а для человека B, который просматривает из города, где идет дождь, на целевой странице будет показана реклама резиновых сапог. .

Используемые сторонние данные: информация о местонахождении пользователя и погоде.

Лучше всего использовать: предложения и сообщения целевой страницы, купоны в персонализированных электронных письмах, раздел рекомендаций по продуктам на целевой странице.

Вывод: убедитесь, что интеграция со сторонними данными не снижает производительность вашего сайта.

4. Сегментация базы данных

Каждый магазин ведет базу данных своих пользователей. Когда дело доходит до персонализации, сегментация играет ключевую роль. Ответ очевиден: все пользователи в вашей базе данных не одинаковы, и для бизнеса очень сложно создавать уникальные предложения и сообщения для отдельного пользователя. С другой стороны, не имеет значения посылать одно и то же сообщение или предложение для всей базы данных. Но вы всегда можете создавать разные фрагменты в своей базе данных на основе некоторых похожих атрибутов пользователей внутри этого фрагмента. Это похоже на группировку.

Вы также можете создавать подсегменты из ваших сегментов. Это помогает вам смешивать и сопоставлять подсегменты по мере необходимости для ваших кампаний и программ лояльности. Правильная сегментация также помогает повторно взаимодействовать с пользователями с помощью различных средств.

Пример использования: вы хотите создать специальное предложение со скидкой 30% при общей покупке на сумму более 400 долларов США. Теперь это предложение может быть актуальным не для всех пользователей. Таким образом, с предварительно сегментированными списками, основанными на средней стоимости заказа за последние 6 месяцев, вы можете легко настроить таргетинг на пользователей, которые могут использовать эту скидку при следующей покупке.

Используемая сегментация: пользователи, у которых средняя стоимость заказа составляет 500 долларов США за последние 6 покупок.

Лучше всего использовать: темы электронной почты, списки рассылки, персонализированные сообщения, программы лояльности, персонализированные предложения и купоны.

Вывод: в первую очередь определите параметры сегментации в соответствии с вашей стратегией и бизнес-целями, чтобы эффективно использовать их в дальнейшем.

5. На основе конкретных данных клиента

Этот тип персонализации является наиболее эффективным и поддерживает «сегмент одного». Это происходит из отслеживания поведения отдельных пользователей в вашем магазине. Список атрибутов отслеживания поведения пользователей может быть огромным, но все еще не полностью обнаружен и не используется в отрасли. Некоторые из наиболее часто используемых атрибутов: история просмотров, история покупок, список желаний / лайков, количество заказов, средняя стоимость заказа, дни с момента последней транзакции, дни с последнего посещения, товары, добавленные в корзину, просмотренные товары, отказ от корзины и т. д.

Пример использования. Возможно, вы столкнулись с проблемами при возвращении пользователей в свой магазин. Например, человек А в последний раз посещал ваш магазин 15 дней назад и добавил 2 товара в свою корзину, но так и не купил их. Теперь, используя данные о поведении человека А, вы можете отправить ему персонализированное уведомление по электронной почте или в приложение с напоминанием о товарах, добавленных в его корзину. Здесь вы можете добавить похожие продукты в электронное письмо или могут быть предложения, связанные с этими продуктами.
Использованные элементы поведения пользователя: количество дней с момента последнего посещения, товары, добавленные в корзину.

Лучше всего использовать: уведомления приложений, персонализированные электронные письма, сообщения о брошенных корзинах.

Вывод. Главное здесь - разумно использовать различные комбинации данных о поведении пользователей для различных сценариев использования.

Вывод:

Возможности творческого использования персонализации безграничны. Вы можете смешивать и сопоставлять элементы взаимодействия с пользователем, сторонние данные и сегменты для решения ваших уникальных вариантов использования. Вы также можете найти и попробовать новые среды.

Мы уверены, что вы так или иначе можете его использовать. Но ключевым моментом является получение максимальной отдачи от персонализации, и вы всегда можете положиться на мощь автоматизации и технологий, чтобы гарантировать актуальность и конверсию.

Просто запомните 2 совета, чтобы добиться успеха в персонализации:

  • Понять каждого пользователя
  • Быть полезным пользователю

Надеюсь, этот пост окажется для вас полезным. Сообщите нам, какие стратегии персонализации вы используете, в комментариях ниже.

Примечание. Этот блог впервые появился в Artifacia Blog. В блоге Artifacia мы пишем о функциях наших продуктов, сценариях использования для бизнеса и обновлениях компании.

Artifacia - это платформа визуальных открытий для брендов и ритейлеров. Мы помогаем им создавать и предоставлять пользователям прекрасные возможности для открытий.