Как ритейлеры зарабатывают на гиперперсонализации общения с клиентами

Глобальный тренд последних лет – это гиперперсонализированный подход к коммуникации на основе глубокой работы с клиентскими данными. Такие корпорации как Amazon, Nike, Spotify инвестируют огромные средства в это направление.

Этот подход позволяет в режиме реального времени создавать для пользователя то предложение, которое ему нужно в настоящий момент, эффективно работать с собственной аудиторией.

Гиперперсонализация: в чем ценность?

Гиперперсонализированный подход напрямую влияет на показатели продаж, удовлетворенность и лояльность потребителей. По данным исследования BCG и Google, при использовании этого метода вероятность добавления дополнительных товаров в корзину на 110% выше.

«При гиперперсонализированном подходе мы делаем предложения для клиентов с учетом времени суток, сезона и жизненных событий, таких как беременность, свадьба, покупка машины, рождение ребенка, заведение питомца и так далее», – пояснила Наталья Притыковская, руководитель направления рекомендательных систем «СберМаркета».

С ней согласился и Андрей Осокин, директор по маркетингу «Детского мира», отметив, что в настоящее время идет борьба за покупателя. И сегодня, когда лояльность покупателей к брендам минимальна, фокус строится на удержании внимания пользователя в нужный момент.

«Удержание лояльных клиентов дорожает с каждым годом, а технологии, которые позволяют заниматься гиперперсонализацией при помощи машинного обучения, сегодня доступны не только крупным, но и средним компаниям. Например, в продуктовом ритейле при помощи такого подхода можно увеличить выручку от маркетинговой кампании на треть», – подчеркнула Наталья Толкачева, руководитель направления Retail, департамента управления Customer Experience в компании SAP.


 
Эксперты отметили, что очень важно контролировать «нагрев» аудитории в период коммуникаций: отправлять не 25 push-уведомлений в день, а два, но своевременно. Это достигается не только за счет качества контента, но и автоматизации инструментов коммуникации.

Данных о покупателе много: а можно ли их эффективно использовать?

В основе гиперперсонализации лежит использование единого профиля покупателя, когда сбор данных из множества источников сосредоточен вокруг клиента, а не каналов коммуникаций.Самый первый вопрос, который возникает у компаний – как  идентифицировать пользователя во всех каналах продаж, а также очистить  данные для наполнения его профиля и дальнейшего использования в коммуникациях. 

По словам Натальи Толкачевой, у компаний возникает три барьера на пути к гиперперсонализированному подходу:

● качество данных. Какие собранные данные о клиенте возможно использовать, где они находятся и можно ли их интегрировать в едином профиле покупателя.

● ИТ-технологии и системы. Наличие IT решений, которые в реальном времени могут эффективно обрабатывать огромное количество различных данных о клиенте и своевременно их активировать, т.е. создавать гиперперсонализированную коммуникацию. В компаниях, как правило, данные о клиентах разрознены, они собираются в разные IT системы, что в конечном итоге создает разрывы в клиентском опыте.

● time to market. Вопрос скорости внедрения и оперативной IT разработки. В частности, решение SAP Emarsys, которое по оценке исследовательской компании Gartner входит в число топ-лидеров решений для персонализации, имеет более 90 уже настроенных цепочек для быстрой активации сценариев коммуникации.

---

Читайте также:  Гиперперсонализация: как data fusion поможет ритейлерам предугадывать потребности клиентов

---

Это единая платформа, с которой можно запускать сценарии гиперперсонализации коммуникаций во всех каналах для омниканальных ритейлеров. Система также позволяет следить, как реализация тех или иных механик и сценариев коммуникаций влияет на финальный бизнес-результат.

По словам Андрея Осокина, сегодня процесс структурного подхода к данным первостепенен. Очень важно выстроить культуру данных с наличием в штате как минимум одного дата-сайентиста. Крупный ритейл превращается в медийные площадки с огромным количеством пользователей. Например, The New York Times насчитывает 40 млн читателей, а у всемирно известной сети кофеен Starbucks пользователей в десятки, если не сотни, раз больше, привел пример эксперт.

Также участники конференции отметили, что один из трендов последних лет – это обмен данными (дата-шеринг) и он активно набирает обороты. 

«Если несколько лет назад рынок был закрыт, и никто из компаний не готов был делиться данными, то теперь розничные компании обогащают свои данные за счет данных других бизнесов, например, сотовых операторов или банков. То есть происходит принятие данных извне внутрь своего бизнеса и обогащение их для дальнейшего использования», – отметил Андрей Осокин.


 
На конференции свои кейсы по автоматизации и гипереперсонализации подробно рассказали Кристина Обухова, руководитель директ-коммуникаций компании Geekbrains и Наталья Притыковская, руководитель направления рекомендательных систем «СберМаркет». 

Кристина Обухова рассказала, что Geekbrains при коммуникации с клиентами использует такие инструменты как welcome-серии, бесплатные мероприятия и полезный пользовательский контент, который размещается на сайте, истории о профессиях от первого лица. При этом компания планирует отказаться от стратегии больших скидок на свои образовательные программы.


Также на мероприятии спикеры обсудили эффективные инструменты коммуникации с клиентами: оптимальную частоту взаимодействия при использовании разнообразных инструментов коммуникации (e-mail рассылки, товарные рекомендации, SMS рассылки или мобильные push-уведомления, мобильные in-app уведомления и др.), а также на чем необходимо сфокусироваться в общении с покупателями в 2022 году.

Полную версию конференции можно посмотреть здесь.