Персонализацией в маркетинге называется способность бизнеса предлагать клиенту актуальные товары, услуги или контент, которые основываются на его индивидуальных потребностях.
Проще всего понять концепцию персонализации на примере из реальной жизни. Представьте, что вы обожаете пиццу с ананасами…
Ещё в 2018 году компании SheerID и Kelton Global провели опрос, который показал, что более двух третей американских интернет-пользователей относятся к персонализированным офферам серьёзнее, чем к массовым рекламным рассылкам. При этом 94% респондентов не хотели бы упустить возможность воспользоваться уникальным «закрытым» предложением.
За последние четыре года роль персонализированного маркетинга в глазах потребителей только выросла. Это касается и мобильного маркетинга. Люди устали от шаблонного взаимодействия с приложениями, нерелевантного контента и однотипных уведомлений. Они хотят пользоваться приложениями, которые нацелены на удовлетворение их индивидуальных потребностей.
Идея персонализации в мобайле заключается в том, чтобы отказаться от широкого «универсального» подхода ко всей аудитории и начать предлагать каждому пользователю приложения опыт, отвечающий его конкретным запросам.
Персонализация в мобайле может проявляться в виде push-уведомлений, рекомендаций, офферов со скидкой и т.д. Для её реализации обычно применяются следующие техники:
Ключевая технология персонализированного маркетинга сегодня — предиктивная аналитика, основанная на машинном обучении. Обе эти сферы стремительно развиваются, становятся эффективнее и переплетаются с CRM-технологиями (Customer Relationship Management — «управление отношениями с клиентами»). Поэтому можно ожидать, что распространение и уровень персонализации, в том числе в мобайле, в ближайшие годы продолжат значительно возрастать.
Существует множество причин, по которым всем владельцам мобильных приложений стоит задуматься о внедрении персонализации. По сравнению со стандартными офферами персонализированные предложения позволяют быстрее достигать поставленных целей. Например, повышать лояльность аудитории, удержание, конверсию или LTV.
Это подтверждает в том числе один из последних экспериментов MyTracker. На протяжении трёх месяцев мы тестировали модель персонализации Personalize в игровом проекте Hustle Castle. В итоге, сегмент игроков, получавший персонализированные предложения, показал прирост среднего дохода ARPU на 23%.
Более подробно рассмотрим влияние мобильной персонализации на несколько ключевых метрик.
Персонализация может стать для пользователя одной из причин, по которым он не захочет игнорировать или покидать ваш продукт. Чем лучше вы удовлетворяете конкретные потребности клиента, тем выше его лояльность к вашему бренду.
В адаптированное к вашим потребностям приложение хочется регулярно возвращаться ради выгодных предложений, полезных рекомендаций и скидок. Так, исследование Marketo показало, что 79% пользователей пользуются предложениями только в том случае, если они персонализированы и учитывают их предыдущее взаимодействие с брендом.
Более того, 33% клиентов покидают тот или иной бизнес именно из-за плохой или отсутствующей персонализации. При этом, по данным Evergage, на 2019 год было персонализировано только 28% всех мобильных приложений.
В таких условиях индивидуальные офферы — это преимущество, которое может помочь выделиться на перенасыщенном рынке, сократить отток существующей аудитории к конкурентам и тем самым улучшить удержание.
Если вы хотите сохранить лояльность пользователей, то сосредоточьтесь на персонализации прямо сейчас.
Результаты опросов показывают, что персонализированный маркетинг — сегодняшнее ожидание №1 среди пользователей мобильных приложений.
Персонализация офферов в корне меняет весь пользовательский опыт в приложении. При получении индивидуального оффера 41% респондентов начинают искать продукты, на которые они могли бы его применить. А 72% пользователей в принципе взаимодействуют только с персонализированными сообщениями.
Кроме того, людям нравится чувствовать заботу (даже когда речь идёт всего лишь о программном обеспечении). Персонализированная коммуникация создаёт у пользователя иллюзию «живого человека» по ту сторону экрана — и это стимулирует вовлечённость.
Персонализированный маркетинг в мобайле может помочь значительно повысить коэффициент конверсии. Например, вы можете делать клиентам предложения на основании их истории поиска, предлагать индивидуальные скидки или добавить функцию покупки любимого товара в один клик.
Пользователь, получивший персонализированное предложение любого типа, с большей вероятностью, в итоге, приобретёт товар или услугу. Не зря 93% компаний заявляют, что внедрение расширенной персонализации повлекло за собой рост дохода.
Персонализированный маркетинг не всегда подразумевает формирование предложений лично под каждого пользователя. Существуют и более общие решения, которые также можно использовать в мобайле.
Рассмотрим пять базовых уровней персонализации предложений Начнём с наиболее широкого.
Самый широкий тип специальных предложений - это те предложения, которые охватывают всю аудиторию или большую её часть и обычно распространяются на весь ассортимент товаров или услуг.
Это нулевой уровень персонализации. Для его настройки не нужны специальные инструменты. Достаточно, например, разослать всем игрокам скидочные промокоды на покупку любых игровых предметов до конца недели.
Предложения в рамках программ лояльности обычно распространяются только на постоянных клиентов и сужены, например, до конкретного бренда в e-commerce или класса предметов в играх.
На этом уровне персонализации можно предлагать участникам программы лояльности два товара по цене одного или, например, повышенный кешбэк баллами.
Если владелец бизнеса формирует оффер для определённого целевого сегмента своей аудитории, то такое предложение называют таргетированным. При этом сегментировать пользователей можно на основе множества факторов — от демографических данных до истории покупок.
Например, вы можете предложить специальную цену на годовой «премиум» пользователям, которые ранее уже покупали месячные подписки.
Персонализированные предложения также нацелены на определённые части аудитории, но отличаются от таргетированных предложений более тонкой сегментацией. Это наиболее востребованный уровень персонализации в сегодняшнем мобильном маркетинге.
Идея состоит в том, чтобы делить пользователей на маленькие группы с учётом их пола, возраста, местоположения, модели устройства и других актуальных для вас критериев. А затем подбирать подходящие для каждого сегмента офферы.
Например, вы можете предлагать повышенный кешбэк не всем постоянным клиентам, а только недавним именинникам.
Высший уровень персонализации. В идеале — уникальное предложение для каждого клиента, основанное на его личных данных и предыдущих действиях.
Хорошие примеры: основанный на предпочтениях пользователя, автоматически сформированный плейлист или индивидуально подобранный звуковой фон для работы и отдыха.
Добиться идеального попадания в цель на уровне отдельных клиентов позволяют специальные техники Прежде всего — использование машинного обучения и данных из CRM-систем.
Результаты независимых исследований, описанные выше, однозначно говорят о том, что пользователи ждут персонализации от мобильных приложений.
Но что именно вы можете им предложить? Для начала стоит присмотреться к нескольким популярным видам офферов.
За вопросом «Что персонализировать?» неминуемо следует вопрос «Как это делать?» Рассмотрим четыре самых популярных способа персонализации и примеры их использования в мобайле.
Довольно сложная, но очень эффективная стратегия — начинать персонализацию с сегментации аудитории на основе личной информации, демографии и поведения.
Мало обратиться к пользователю по имени — data-driven подход требует от владельца приложения сбора огромного количества данных, в том числе анализ всех пользовательских событий: просмотров контента, реакций на уведомления, покупок. Чем больше информации вам удастся накопить, тем эффективнее можно будет настроить персонализацию.
Формируйте офферы на основании последовательности действий пользователя.
Если пользователь давно не пользовался приложением, отправьте ему напоминание. Главное — не забудьте персонализировать его. Например можно опираться на интересы конкретного пользователя.
Если клиент собирался совершить покупку, но в последний момент передумал, вы можете попробовать предложить ему персонализированную скидку и побудить вернуться в магазин.
Разные группы пользователей хотят взаимодействовать с вами по-разному: только внутри приложения, через push-уведомления, email-рассылки или мессенджеры.
Предпочитаемый пользователем канал многое говорит об информации, которую он привык и настроен потреблять. Используйте это знание и создавайте уникальный контент для каждого канала!
Например, в чат-боте клиенты могут искать ответы на вопросы о работе вашего продукта, от рассылок ждать актуальных подборок, а от push-уведомлений — пользы «здесь и сейчас».
Определение пользовательской геопозиции — это не только локализация по региону, корректный язык и цены, адаптированные под уровень платёжеспособности аудитории. Информация о местоположении пользователя и о его предпочтениях даёт возможность делать уникальные предложения с высокой конверсией.
По данным Localytics, 34% пользователей мобильных приложений считают специальные предложения на основе их местоположения наиболее полезными. Более того, 9 из 10 маркетологов подтверждают, что маркетинг на основе геопозиции клиента приводит к увеличению продаж.
Да, эта стратегия подходит не для всех типов приложений. Но если возможность есть, попробуйте отправить пользователю промокод на скидку в соседнем магазине, рекомендацию ресторана поблизости или предупреждение о надвигающемся дожде.
Если роль индивидуального подхода к клиентам так высока, тогда почему большинство владельцев бизнеса (в мобайле и за его пределами) до сих пор находятся на ранней или нулевой стадии внедрения персонализации?
Основная причина: в процессе становления персонализированного маркетинга компании, как правило, сталкиваются с несколькими серьёзными проблемами.
Согласно исследованию McKinsey & Company о персонализации пользовательского опыта в ритейле, более двух третей владельцев компаний считают необходимость собирать, хранить и обрабатывать информацию самой большой сложностью персонализации.
Во-первых, бизнесу не хватает ресурсов для внедрения, настройки и регулярного обслуживания необходимых технологий. 67% участников опроса McKinsey & Company признаются в нехватке инструментов персонализации.
Во-вторых, у компаний часто недостаточно экспертизы. Около половины респондентов, как отмечают McKinsey & Company, говорят о недостатке опыта в аналитике и работе с Big Data. При этом 41% не может найти надёжного партнёра, которому можно было бы делегировать эти задачи.
Персонализация в мобайле подразумевает, что каждое взаимодействие клиента с приложением вносит вклад в улучшение дальнейшего пользовательского опыта. Вы собираете данные, чтобы затем предлагать человеку более релевантный контент, товары и услуги, адаптированные к его потребностям.
Но что происходит, если эти данные оказываются неполными, неточными, устаревшими или, ещё хуже, полностью ошибочными? Несовершенства системы сбора и обработки данных могут разрушить уникальный опыт, который вы пытаетесь дать своим клиентам.
Представьте, что пользователь, у которого нет животных, по ошибке зашёл на страницу с товарами для питомцев. Если ваши офферы слепо опираются на историю взаимодействий, то какое-то время человек будет получать неактуальные предложения купить миску и лежанку, а это может раздражать.
В процессе персонализации приложения вы ближе знакомитесь с клиентами, понимаете, что для них важно, что им нравится, и стараетесь под них подстроиться. При этом необходимо балансировать между чрезмерной и недостаточной персонализацией.
Иногда разрабатывать индивидуальные предложения для каждого пользователя невыгодно или попросту невозможно — и вы выбираете персонализацию на основе сегментов. Проблема в том, что более низкий уровень персонализации (ориентированный на более широкую аудиторию) приводит к снижению точности попадания.
Представьте, что вы заметили некоторую закономерность: за пользовательским событием A (например, входом в систему) в вашем приложении чаще всего следует событие B (например, повторение прошлого заказа). Описанный путь выбирает треть пользователей — другие варианты гораздо менее популярны.
Система персонализации вполне обоснованно может начать предлагать повторить предыдущий заказ всем пользователям, завершившим вход. Только для двух третей пользователей это будет совершенно неактуально. Ведь ваше условно персонализированное предложение, по факту, основано на действиях меньшинства.
Бывает и наоборот: из-за актуальной для всей аудитории маркетинговой кампании, проведённой на небольшом сегменте, можно потерять потенциальную прибыль. Например, вам может казаться, что в оформлении годовой подписки заинтересованы только новые клиенты, а в реальности пользователи, у которых уже есть премиум, готовы заранее продлить её по выгодной цене.
Кроме того, персонализированные офферы могут снизить эффективность реферального маркетинга. Когда пользователь получает индивидуальный скидочный промокод, он просто не может им ни с кем поделиться (в отличие от массового предложения «скидка 25% на всё»).
Как правило, люди настроены делиться своими данными в обмен на персонализацию. Так, по данным Salesforce, 57% потребителей готовы обменивать личную информацию на индивидуальные офферы. А исследование Statista показало, что 48% респондентов нормально относятся к использованию их истории покупок для создания персонализированных предложений.
Тем не менее, важно уделять должное внимание безопасности пользовательских данных. Будьте предельно честны с людьми в вопросах сбора и использования личной информации.
Как избежать типовых проблем и быстро и с минимальными потерями внедрить персонализацию в мобильное приложение?
После первого успешного эксперимента можно начинать масштабировать персонализацию на разные сегменты аудитории и части приложения.
Сегодня многие пользователи мобайла ждут от приложений не только широкой функциональности и удобного интерфейса, но и, хотят видеть персонализированный контент, чувствовать себя услышанными и окружёнными заботой.
Персонализация предложений под каждого конкретного клиента позволяет добиться высокой вовлечённости, удержания и лояльности к бренду. Это одна из причин сфокусироваться на персонализации пользовательского опыта прямо сейчас.
Персонализация — всегда непростая задача, требующая большого количества времени и усилий. Высокоуровневая персонализация с индивидуальным подходом к каждому пользователю в принципе невозможна без внедрения ML-моделей и CRM-систем. Читайте о ML-моделях персонализации в мобайле в нашей статье.
К счастью, такие инструменты, как MyTracker Personalize предлагают готовые решения в области мобильной персонализации без необходимости подключать специалистов по машинному обучению, оплачивать дорогостоящие хранилища, заниматься обработкой данных, обучением ML-моделей и ручным тестированием. Узнайте, как игра Hustle Castle смогла увеличить ARPU сегмента игроков на 23% c помощью MyTracker Personalize в нашем кейсе.
