Зачем нужна отраслевая персонализация

Posted on by riasevastopol

В 2014-ом все внезапно заговорили про персонализацию. В принципе, было с чего.

Amazon, что постоянно славился предусмотрительностью, начал работату над персональными рекомендациями еще в 1996-ом. Английский Last.fm, один из самых популярных сервисов музыкальных рекомендаций, на сегодня привлек аудиторию в 40 миллионов постоянных визитёров. Netflix, специализирующийся на советах видео, — в 60 миллионов.

У отечественных порталов результаты поскромнее, но однако они говорят о многом. Так, российский Имхонет, рекомендательный сервис “всего и сходу” посещают 10 миллионов человек каждый месяц.

Мы привыкли к персональным рекомендациям и не хорошо воображаем интернет без них: Youtube, ВКонтакте, Facebook, Кинопоиск, Ozon — любой большой контентный сайт либо магазин персонализирует советы, предлагает нам то, что нам понравится.

А всему виной жажда высокой конверсии. Увлекательнее предложение — чаще кликают, чаще берут.

Вебмагазин: персонализация и конверсия

Все в курсе, что конверсия — это часть визитёров, каковые выполнили желаемое вами воздействие. Для магазина конверсионное воздействие — это приобретение, для блога — репост либо комментарий, для фото ногтей в Instagram — полученный лайк.Зачем нужна отраслевая персонализация

Но реализовывать товары в магазине большое количество сложнее, чем собирать лайки в соцсетях. В последнем случае цепочка такая:

Заметил — Лайкнул

В случае если мы допустим, что возможность каждого действия высокая (пускай 80%), то тогда суммарная возможность взять лайк:

Заметил (80%) х Лайкнул (80%) = 64%.

У вас имеется 100 подписчиков — получите 64 лайка.

При покупке же цепочка приблизительно следующая:

Пришел — Отыскал — Изучил — Сравнил — Выбрал — Приобрел

Долгая, правда? Кроме того в случае если у нас идеально-гипотетический магазин в вакууме и возможность успеха на каждом этапе также 80%, то суммарная возможность будет жалких 26%.

И это мы еще не учли, что у сайта возможно устаревший дизайн, сайт возможно неудобным и глючным, а онлайн-консультант может оказаться некомпетентным поленом. Да элементарно — одни привыкли к вертикальному меню, а другие к горизонтальному. Всем не угодишь, у всех персональные предпочтения.

Все эти этапы воздействуют на итоговую возможность приобретения.

В следствии мы имеем те самые заветные 2-3% конверсии и радуемся ей, как дети.

Лечиться будем?

“Вылечить” низкую конверсию, оптимизируя сайт так и эдак — себе дороже. Многие заблуждаются, думая, что заказав дорогущий новый дизайн, они возьмут чудесную пилюлю от всех бед. Дизайн на две трети складывается из контента, а любой магазин — это про контент. Соответственно, придется вдобавок делать лучшие фотографии товаров.

Нанимать копирайтера, дабы он поработал с текстами и описаниями. Контент-менеджера, дабы тот все красиво загрузил в админку. А позже окажется, что у вас низкие продажи вследствие того что менеджер отвечает на письма через сутки — и ему нужно промыть мозги либо выгнать с работы.

В общем, имеет суть заниматься таковой оптимизацией, лишь если вы действительно нацелены поменять все — от внешней стороны до процессов — и у вас для этого имеется большое количество денег и времени.

Имеется второй метод улучшить показатели конверсии, менее радикальный, но не меньше действенный.

Мы добрались до персонализации, наконец

Итак, у магазина имеется конверсия в условных 2%. С ней и необходимо трудиться

Главный механизм для e-commerce — это персонализированные советы. В то время, когда они трудятся, товары, баннерка, акции и все предложения магазина начинают подстраиваться под конкретного пользователя.

Визитёру увлекательна косметика AVON? В советах он возьмёт самые заманчивые предложения бренда. Он пришел выбирать “бюджетную” стиральную машинку? Самые подходящие предложения уже выстроились в ряд.

Ну и без того потом.

Снаружи все легко — рекомендательная совокупность видит, что из себя воображает пользователь, совершает ему качественные персональные советы (а не выдает рекомендации “на все случаи судьбы”). Пользователь обращает на советы внимание, стремительнее определяется с выбором и берёт.

И жили бы они продолжительно и счастливо, если бы не одно громадное НО.

Магазины через чур различные, дабы персонализировать их по одной модели

Трудясь над собственным продуктом для персонализации REES46, мы увидели, что одинаковые методы по-различному трудятся в различных сегментах.

обувь и Одежда

Самый возмутительный пример, как верный и логичный математический метод может оказаться ненужным.

Рекомендательная совокупность знает, что вы любите одни торговые марки и ни при каких обстоятельствах не смотрите другие. Осознаёт, что за одну приобретение вы редко тратите 10 000 рублей. не забывает вашу историю приобретений.

Думает, выдает рекомендацию.

Если бы это был, к примеру, магазин смартфонов, то совет имела возможность бы сработать. Вам бы порекомендовали:

  • телефон Samsung (обожаю данный бренд).

  • не самой новой модели (флагманы для меня дороговаты).

  • ценой 9 900 рублей (вот, хорошая цена).

  • со скидкой на модель с 16GB памяти (постоянно покупал с таким количеством памяти).

  • и вам бы понравилось (да они мои мысли просматривают!).

Но в магазине одежды таких знаний о пользователе не хватает. Что вам смогут порекомендовать по такой же логике:

  • кроссовки Ecco (обожаю данный бренд).

  • прошлогодней коллекции (мода для меня не серьёзна).

  • ценой 9 900 рублей (вот, хорошая цена).

  • белого цвета (постоянно покупал белые).

  • размера 41 (так совершенно верно, мой!).

  • женские (да какого именно черта?!…).

Данных выяснилось не хватает. Обстановки бывают и более комичными — мы любим приводить пример с рекомендациями бюстгальтеров клиентам-мужчинам. По всем параметрам вот эта сиреневая модель легко обязана была понравиться клерку Виталию. Но — ничего не сделаешь, физиология, безжалостная ты стерва.

В следствии имеем как минимум ненужную, а как максимум раздражающую рекомендацию.

И такие особенности имеется фактически в каждой отрасли — они делают типовые рекомендательные механизмы ненужным мусором.

Еще примеры?

FMCG

В магазинах товаров повседневного спроса также собственные правила.

Так как цена каждого товара низка, следует сделать корзину более объемной. Что для этого в большинстве случаев употребляется:

  • напоминания о забытом товаре, в случае если в прошлых корзинах такие товары были (наряду с этим совокупность запоминает, что товар не нужен, и не забывает, что было приобретено вместо рекомендованного);

Пример: вы любой раз берёте кефир. Совокупность не забывает вашу привычку и любой раз будет напоминать приобрести товар, если вы этого еще не сделали. Но, если вы несколько раз подряд берёте вместо кефира ацидофилин (товар-заменитель) — совокупность начнет советовать его.

А если вы вовсе решили отказать от молочной продукции: совокупность и это “осознает”, советы будут вытеснены вторыми, более релевантными.

  • советы товара по личным заинтересованностям — имеются в виду товары, каковые ранее не покупались;

Специфика FMCG-сектора в том, что у клиента формируются устойчивые привычки. Растительное масло X, томаты Y, зубная паста Z — клиенты не думая берут привычные товары, каковые их во всем устраивают. Дабы подтолкнуть их к приобретению новых товаров, включаются отраслевые советы.

  • советы “на увеличение” – в то время, когда вместо товаров, каковые пользователь в большинстве случаев берёт, ему рекомендуются более качественные аналоги.

Моете посуду “Чудо-каплей” за 30 рублей? Может, пора перейти на более качественное и надёжное средство? Совокупность позаботится о том, дабы клиенты “привыкали к хорошему”.

А средний чек будет медлительно, но правильно рос.

  • совет в ценовой категории – самые платёжеспособные клиенты не заметят самые недорогие товары, а наименее платежеспособные — самые дорогие.

И, само собой разумеется используются базисные методы: персонализированные популярные, похожие, сопутствующие, новые товары.

Туризм

Казалось бы, туристическая поездка — это монотовар. Ездите ежегодно в Азию, значит, и сейчас совокупность будет рекомендовать Таиланд с Камбоджей. Какие конкретно тут еще советы?

Все сложнее, отраслевая специфика сильна и тут.

Отраслевые изюминки смогут быть не очевидными на первый взгляд, но в итоге играться решающую роль. Заберём несложной пример с номером в гостинице. Два мужчины с семейным положением и одинаковым достатком, но различного возраста предпочтут различные номера.

Старшее поколение посильнее испытывает недостаток в комфорте, юные людит же чаще едут за чувствами, а не комфортом.

В случае если у визитёра имеется дети и семья — имеется суть порекомендовать ему что-то для отдыха всей семьей. Особый случай: человек едет не просто отдыхать, а у него деловая встреча. При таких условиях совокупность будет советовать гостиницы неподалеку от места конференции.

Тип страны, тип отеля, тип транспорта, цена — это и имеется объект рекомендаций на турпортале.

И без того потом

Отраслевые советы — это единственно вероятные советы. Универсальные, базисные методы, само собой разумеется, есть в праве на существование, но они смогут сработать, а смогут нет. Хуже того, смогут сработать неправильно, вам в убыток.

Исходя из этого мы думаем, что по-настоящему персональный подход к клиенту — это итог персонального подхода к магазину.

Смотрите за обновлениями отечественного блога о персонализации.

Случайные статьи:

1C:Документооборот. Персонализация рабочего места.


Подборка похожих статей:

riasevastopol

More Posts