Пользователи стали требовательнее, чем когда-либо: у нас стали очень высокие ожидания к скорости получения информации на сайте, в приложениях, в социальных сетях. И мы не хотим тратить время на усредненное предложение, подходящее всем.

Создавая персонализированный пользовательский опыт, можно получить реакцию даже самых специфических сегментов аудитории – не важно, какой канал коммуникации вы выбираете. Внедряя данные в каждый канал, маркетологи могут дать клиентам тот опыт, которого они хотят, помогут им усилить вовлечение и увеличить шансы усилить бренд. Потребитель персонализированного контента верит, что бренд заинтересован в его потребностях.

По данным исследования Evergage маркетологи чаще всего используют источник перехода (43%), геолокацию (39%), и демографические данные (37%) при создании персонального опыта. А также смотрят на индивидуальное поведение пользователей, включая заказы (36%), клики (33%), просмотренные ранее страницы и контент (32%).

На практике

Сейчас по умолчанию пользователь на сайте видит унифицированный контент. У крупных брендов есть преимущество в виде большого массива данных, которые они могут использовать для генерации предложений. МегаФон уже предлагает пользователям подключить индивидуальные услуги в Личном кабинете. А ВТБ, основываясь на данных о геолокации и действиях пользователя на сайте, собирается показывать пользователям релевантные предложения на своем сайте. Эти функции появятся на сайте банка до конца 2018 года.

Глобально сайт состоит из нескольких из важных элементов: контент, логика взаимодействия с пользователем и сервисы. Если мы ничего не знаем о пользователе, он увидит унифицированный контент, но если нам доступен хотя бы верхний уровень, то можем показать персональное предложение.

С точки зрения нашей задачи контент можно разделить на текст — tone of voice и смысловая часть, графику, форму (размер и расположение виджета) и каждую часть персонифицировать.

Tone of voice

Мы условно делим нашу аудиторию на сегменты, после чего помечаем текст специальным языком разметки с помощью технологии «Далее активная адаптация». Проставленный хештэг включается в зависимости от того, к какой группе относится пользователь. После чего текст меняется, графические элементы и услуги в каталоге перестраиваются под предпочтения пользователя из конкретной группы.

Математически мы с большей вероятностью ожидаем, что пользователю в возрасте 18–25 и в возрасте 45+ будет комфортно получать сообщения от банка в разных tone of voice. Мы можем с помощью нашей технологии определить, какой пользователь зашел на сайт и сразу скорректировать текст: вместо универсального сообщения «Добро пожаловать в наш банк», пользователь из группы до 25 лет, привычный к молодежному стилю общения, увидит сообщение «Привет».

Графика

Есть много способов ее кастомизировать. На виджете, посвященном кредитам, можно менять вижуал. Пользователь из возрастной группы 18–25 увидит девушку с айфоном, т.к. это распространенная цель получения кредита. Пользователь из другой возрастной группы (50+) увидит на том же виджете другую цель, например, дом с садом.

Форма виджета

Если пользователь привык к взаимодействию с информационными системами, ему можно показывать много элементов – иконок, кнопок и т.д. Тем, кто не очень любит погружаться в информационную среду, оставим побольше свободного места и минимум элементов.

Мы выделяем несколько уровней сегментирования для персонализации контента:

1. Cоциально-демографический — студенты, военные, домохозяйки и т.д.
2. Контекст — с каких сайтов пользователь перешел по рекламе.

Технология подразумевает возможность создания неограниченного количества осей персонализации, в том числе автоматически.

Взаимодействие

На основе предположения о том, как часто человек будет использовать тот или иной элемент, мы разместим его в важной зоне сайта, под логотипом, или наоборот – уберем далеко в меню. Таким образом персонифицируем customer journey map и пользовательский путь.

Сервис

Есть набор сценариев, по которым пользователь может действовать на сайте. Это кредит, оплата ЖКХ, перевод денег. В зависимости от привычных пользователю сценариев отображение сервисов и смысловая нагрузка контента будет отличаться. Домохозяйка увидит на максимально привлекающим внимание месте опцию по оплате ЖКХ, а пользователь с кредитами другого банка – форму погашения кредитов.

Источник данных

Сведения для настройки персональных предложений и контента мы собираем из нескольких источников.

1. Социальные сети. После авторизации на сайте через соцсети или личный кабинет пользователя, мы получим данные, которыми человек уже поделился.
2. Технология Segmento и аналогичные на основе больших данных.
3. Cookie matching. В рекламе, размещенной во внешних источниках, мы оставляем cookie-файл. Если человек 2 недели назад смотрел нашу рекламу, то перейдя на сайт, он увидит виджет с ней первым на сайте, что повысит вероятность покупки.
4. Действия пользователя на сайте. У всех пользователей свой паттерн поведения на сайте: кто-то выделяет область текста, которую читает, кто-то двигает мышкой по определенной траектории. Зная принцип поведения пользователя, можно найти наиболее подходящую область для подходящего именно ему предложения.

Уровни персонализации:

1. Стандартная персонализация в зависимости от времени посещения сайта, или разные предложения для уже зарегистрировавшимся пользователям и новым пользователям.
2. Предложение для крупной группы пользователей: домохозяйки, предприниматели, студенты.
3. Более глубокий уровень: молодая мама, жена военного.
4. Предложение для конкретного человека, о котором у нас есть максимум информации, вплоть до предпочтений в кино и книгах. Тогда мы можем разработать такое предложение, которое он сразу закажет, зайдя на сайт. Но здесь надо быть осторожным, чтобы не напугать пользователя.

Как это работает

МегаФон создал персональные предложения на основе cookie matching. Компания собирает данные из детализации: какой тариф у пользователя, сколько гигабайт интернета он расходует на Youtube, соцсети и мессенджеры, сколько минут он разговаривает и в какие регионы чаще всего звонит. На основе этих данных формируется персональные предложения в отдельном разделе Личного кабинета. Это может быть предложение по роумингу, скидка на пакет минут.

Сайт и Личный кабинет связаны по API. Номер телефона пользователя сохраняется в cookie-файле в Личном кабинете. Когда пользователь заходит на главную страницу сайта megafon.ru, сайт отправляет запрос и получает информацию о том, какой cookie-файл соответствует номеру пользователя. Пользователь увидит на сайте ссылку на лендинг, на котором сможет подключить персональное предложение, релевантное для него.

В планах компании приоритезация тарифов на витрине на основе собранных данных. Попав на витрину тарифов, первым пользователь увидит рекомендуем именно для него тариф.

Нужна ли персонализация предложений на вашем сайте

Ключевыми преимуществами персонализации специалисты называют позитивное влияние на отношения клиента и бренда – такие как улучшенный пользовательский опыт (55%), улучшение восприятия бренда (39%), рост уровня конверсии (51%). В первую очередь персонализация даст преимущества менеджеру продукта. Она открывает возможности генерации новых идей для бизнеса, продуктов и сервисов. Используя эту технологию на своем сайте, вы сможете:

• разделить свою аудиторию на важные для вашего бизнеса сегменты;
• повысить CTR;
• создать специальное предложение или тариф под конкретную бизнес-задачу;
• узнать кто ваши клиенты, чего они ожидают и как соответствовать их ожиданиям.