Анализируй это: зачем маркетологу становиться психологом?

Подстроив цифровое пространство целиком под пользователя, можно эффективно влиять на его поведение, то есть побуждать к покупке.

Проблема в том, что достичь идеальной персонализации так же сложно, как и найти священный Грааль.

Все пользователи разные, у каждого свои потребности и запросы. При этом нам навязывают идею «на миллион долларов» о персонализации. Якобы, благодаря ей, мы сможем предугадывать поведение потребителя и в нужный момент предлагать то, что он хочет. В попытках переплюнуть конкурентов и увеличить доходы, компании вкладывают в персонализацию космические суммы.

Но, по большей части, это пустая трата времени и денег.

Идея в том, что можно поделить потребителей на условные группы по общим признакам, и по ним предугадывать их поведение, очень соблазнительна. Но найти быстрое решение в больших данных и куче цифр невозможно. Компании, которые пытаются это сделать, загоняют себя в угол.

У компаний полно информации о своих клиентах. Есть данные о поведении потребителя (переходы по ссылкам, просмотры страниц), события в соцсетях (лайки, репосты), сведения о покупках (категории, цены), контекстуальная информация (время суток, погода, устройство) и многое другое.

Но, несмотря на наличие всех этих сведений мы, по правде говоря, не знаем, почему именно потребители покупают (не покупают) наши товары. Мы легко можем выяснить, ЧТО делает потребитель, но не знаем, ПОЧЕМУ он это делает.

Например: магазин здорового питания проводит анализ поведения потребителя, в ходе которого выясняется, что летом люди тратят больше денег в их заведении, чем зимой. Вывод: люди больше склонны покупать полезную еду летом.

Но, делая такой вывод, мы игнорируем некоторые потенциально важные факторы. Летом наступает купальный сезон, поэтому люди начинают больше заниматься физической активностью, и, уже, поэтому чаще задумываются о покупке здоровой пищи.

Чтобы понять потребителя, система сбора данных сама должна думать как потребитель. Здесь речь идёт не только о персонализации, но и о работе психолога, которого желательно иметь в своей команде.

Аналитики склонны к заблуждению о том, что изучить и понять поведение человека можно по каким-то внешним данным. Люди – не роботы. Мы устроены гораздо сложнее, у нас есть интеллект, нами движут эмоции. Исследователи, которые об этом забывают и полагаются только на сухие цифры, обманывают сами себя.

Благодаря компьютерной обработке данных можно открыть новые интересные способы поиска клиентов. Машина может видеть то, что недоступно нам. Но она не способна, по крайней мере, пока, заглянуть вглубь человеческой души.

Задумайтесь над таким популярным сравнением: компьютер может работать даже в эпицентре бури, но в самом компьютере бурь не бывает.

Почему это важно? Потому, что человек принимает решения, руководствуясь не цифровыми алгоритмами, а эмоциями и интуицией. Если не принять этот факт, то по-настоящему понять поведение потребителя не получится.

Анализ данных должен производиться на основе практических и теоретических знаний по психологии, а не «методом тыка». Маркетологам нужно смотреть шире и помнить, что единого ключа к решению всех проблем здесь нет.

Процесс покупки состоит из множества остановок и стартов. Традиционно, специалисты рассматривают покупку, как разовое действие, ограниченное во времени.

Это крайне недальновидный подход.

С момента первого появления продукта до оформления заказа обычно проходит много времени, и потребитель проходит несколько этапов, прежде чем его купить. Необходимо переключить своё внимание с коэффициента привлечения на цикл привлечения.

Цикл привлечения может состоять из множества посещений магазинов и их онлайн-версий, причём сначала пользователь может просмотреть ассортимент с телефона, а потом захотеть разлядеть его более тщательно на домашнем компьютере. Всё это – цепь взаимосвязанных решений, которые принимаются под влиянием множества различных факторов: цена, стиль, финансовое положение, эмоциональное состояние, мнение родственников и т.д.

Чтобы трезво оценить масштаб всех данных, связанных с поведением потребителя, нужно понять, что одно единственное посещение сайта – это капля в море факторов, влияющих на принятие клиентом решения о покупке.

Но, научившись определять, на каком этапе в цикле привлечения находится клиент, компания получит реальную возможность влиять на его поведение.

Легко убеждать себя, будто модели поведения и данных существуют только в рамках какого-то определённого масштаба. Если вы хотите найти информационную «золотую жилу», которая позволит различать клиентов между собой, нужно раскапывать более глубокие слои данных.

Например, однажды я разговаривал с аналитиком одной из крупнейших компаний среди наших клиентов, и он мне сказал, что хочет убрать фильтры поиска с их сайта. Почему? Потому, что, по результатам анализа, те, кто заходили на сайт просто посмотреть, использовали фильтры довольно часто, а те, кто реально делал у них покупки, этой функцией не пользовались.

Но я решил копнуть глубже. Оказалось, что реальные покупатели – это те самые люди, которые пользовались фильтрами при первом посещении и ушли с сайта, ничего не купив. Но они вернулись позже, точно зная, что им нужно, нашли это без помощи фильтров и купили.

Пользуйтесь психологией, как лопатой: под слоем статистики лежат человеческие проблемы и эмоции.

Чтобы вести клиента к покупкам, нужно уметь под слоем цифр разглядеть его сложную многомерную душу. Это и есть та самая персонализация, тот самый святой Грааль – видеть в клиентах живых людей.