В условиях высокой конкуренции персонализированный подход помогает компаниям выделиться, улучшить клиентский опыт и увеличить конверсию. Немалую роль в этом играют технологии. AI, Big Data, CRM-системы собирают и анализируют данные о потребителях, в том числе информацию о поведении, предпочтениях, взаимодействиях клиентов. На основе результатов подобного анализа и создаются персональные рекомендации. В России тренд на персонализацию прослеживается в сфере e-commerce (Ozon, Wildberries) и банковском секторе (Сбербанк).
Данные как основа персонализации
Крупный бизнес накапливает огромные объемы данных. Технология Big Data в маркетинге осуществляет анализ, разбивая аудиторию на сегменты по параметрам (геолокация, пол, возраст, история покупок).
При формировании сегментов используются не только общие характеристики (например, возраст 30-40 лет), но и дополнительные параметры – уровень дохода, привычки, предпочтения, стиль жизни. Так как данные постоянно обновляются сегментация аудитории является динамичной. Простой пример – индивидуальные рекомендации киносервисов, которые постоянно обновляются и зависят от характера просмотренных фильмов.
Технологии AI (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) также анализируют информацию о клиентах, включая, как текущие действия пользователя (покупки, просмотры), так и историю взаимодействий. При этом учитываются десятки, а то и сотни параметров (время суток, погода, активность пользователя в соцсетях). Анализ пользовательского поведения позволяет выдать наиболее релевантные рекомендации. Например, алгоритм предсказывает, что клиент может купить авокадо, на основании того, что в его предыдущих заказах доминировали продукты здорового питания.
Ужесточение правил конфиденциальности привели к тому, что компании постепенно отходят от модели third-party, переходя на first-party. Это, по сути, первичная информация, которую компания собирает сама. Она может включать историю покупок, взаимодействие с сайтом или приложением, подписки, данные программы лояльности. First-party данные характеризует высокая точность, надежность, соответствие требованиям конфиденциальности. Такой подход подразумевает активную работу с клиентскими базами, использование CRM-систем, сбор информации через подписки, опросы или программы лояльности. При этом большую роль играет защита персональных данных.
Персонализация в digital-рекламе
Искусственный интеллект в маркетинге изменил подходы к digital-рекламе (контекстная, медийная, нативная), сделав ее более точной. Обрабатывая огромные массивы данных, сегментируя аудиторию и адаптируя рекламу в зависимости от поведения потребителя, ИИ создает гиперперсонализированные рекламные сообщения. Предиктивная аналитика позволяет предугадать ожидания пользователя и отправить ему нужную рекламу в нужное время.
Омниканальный маркетинг подразумевает выстраивание стратегии взаимодействия сразу через несколько каналов. Современные бренды создают единое пространство, включающее соцсети, сайты, мобильные приложения. При этом предлагаемый контент полностью адаптирован под устройство (платформу) пользователя. Системы автоматизации отслеживают путь пользователя и опираясь на эти данные выстраивают взаимодействие. Но главное, вне зависимости от точки контакта (пользователь пришел через сайт, мобильное приложение или из соцсетей) клиент получает одинаково качественное обслуживание.
Также к новым реалиям digital-маркетинга можно отнести отказ от cookies. Во-первых, крупные платформы (Google, Apple) постепенно ограничивают использование сторонних cookies. Во-вторых, бренды фокусируются на first-party данных, собирая их напрямую. Ключевым аспектом сбора информации в условиях усиления конфиденциальности становится пользовательское соглашение. Компании рассказывают, зачем они собирают данные. Подобная прозрачность повышает доверие и лояльность клиентов.
Контент и персонализация
Анализ данных о клиентах (возраст, пол, локация, поведение, предпочтения) помогает выделить группы с разными интересами. Исследование прошлых реакций пользователей позволяет спрогнозировать, какие материалы будут популярны у той или иной группы. По тому же принципу определяется время публикаций, а также формат контента. Все это влияет на эффективность рекламных и маркетинговых кампаний.
Сегодня ИИ не только автоматически создает тексты, видео или изображения. Учитывая предпочтения аудитории, технологии AI определяют тональность и язык целевых сообщений, предоставляя потребителю персонализированный контент, понятный и интересный конкретно ему. Ярким примером являются компании Netflix, Amazon, Nike. Последняя, анализируя активность своих клиентов через фирменное приложение, предлагает даже персональные тренинг-программы.
Вызовы и перспективы
Персонализация маркетинга получила новые перспективы благодаря инновационным технологиям. AR, и VR помогают создавать новый пользовательский опыт, например примерку одежды в виртуальном режиме, тестирование средств для макияжа, визуализацию интерьера дома.
Прогресс не стоит на месте. В ближайшие годы персонализация станет обыденной реальностью для многих компаний вне зависимости от их масштаба. Малому и среднему бизнесу стоит задуматься об адаптации к этому тренду уже сейчас.
Использование инструментов аналитики, таргетированная реклама, автоматизация маркетинговых кампаний – все это поможет отстоять свои позиции в условиях острой конкуренции и со временем даже масштабировать бизнес.
