3 príklady efektívnej personalizácie v ecommerce

Úvod

Personalizácia je trend. Prieskum medzi marketérmi od Hubspotu v USA zo začiatku roka 2021 hovorí, že 88 % z nich evidovalo pozitívny efekt na výsledky pri aplikovaní personalizácie v marketingovej komunikácií. V tom istom prieskume 61 % marketérov súhlasilo s tým, že personalizácia im všeobecne pomáha pri poskytovaní lepšieho UX.

Na druhej strane prieskumy zákazníkov potvrdzujú to, že zákazníci si personalizované skúsenosti s firmami doslova vyžadujú. Podľa prieskumu Accenture z roku 2018 až 91 % online zákazníkov preferuje nakupovať od firiem, ktoré poskytujú personalizovanú reklamu alebo komunikáciu.

Personalizácia je dôležitý faktor pri retencii zákazníkov. Štúdia od CDP firmy Segment z roku 2017 hovorí, že až v 44 % môže personalizácia pozitívne ovplyvniť, či zákazník v danom eshope znova nakúpi. Personalizované kampane môžu tiež zvyšovať priemernú hodnotu nákupu zákazníka. V tom istom prieskume až 40 % zákazníkov priznalo, že si kúpili niečo drahšie od predajcu, ktorý mal personalizovanú „customer experience“.

Na efektívnu personalizáciu sú dôležité užívateľské dáta. Digitálni giganti ako Amazon, Facebook či Google boli na začiatku 21. storočia priekopníkmi v personalizovaní svojich služieb a produktov. Personalizované digitálne služby ako Facebook News Feed, Google Reklamy alebo Amazon Recommended Products sa výraznou mierou podieľali na ich úspechoch a udržaní existujúcich zákazníkov. 

Napriek tomu, že personalizácia sa stala koncom minulého desaťročia výrazným „buzzword-om“ v ecommerce kruhoch, stále veľa firiem aplikuje personalizáciu nerozumne a neefektívne. 

Existuje veľa emailových kampaní, ktoré sú „personalizované“ nanajvýš krstným menom a priezviskom. Poznáme veľa webových stránok, ktoré personalizujú maximálne na základe IP-adresy. Technicky to síce môžeme nazvať personalizáciou, ale neposkytuje to zákazníkom žiadnu pridanú hodnotu. Moje meno a to, kde sa momentálne nachádzam, predsa viem aj sám.

Personalizácia je technicky náročná. Vyžaduje si interné uchopenie dátového potenciálu a problémov zákazníkov daného eshopu. Firmy, ktoré personalizáciu využívajú efektívne, investovali do dátových systémov ako CDP a ľudí, ktorí tieto dáta interne alebo externe manažujú.

Úspešné implementácie personalizácie sú náročné aj preto, že ich úspech je výrazne ovplyvnený vlastnosťami daného eshopu: Aký je veľký? Aký predáva sortiment? Má výraznú variáciu v cenách? Aké dáta zbiera o svojich zákazníkoch? 

V poslednom rade je dôležité poznamenať, že personalizačné stratégie sú pokročilou ecommerce taktikou. Pozitívne ROI pre ecommerce firmy pri investíciách do personalizácie začína asi od 10 miliónov eur obratu ročne.

Čo je efektívna personalizácia?

Efektívna personalizácia sa skladá z dvoch aspektov:

1. Účelné rozdelenie zákazníkov na základe užívateľských dát (správanie, charakter).
2. Pridávanie hodnoty zákazníkovi prostredníctvom komunikácie.

Ako sme uviedli vyššie, pripomínať zákazníkom ich meno nebude mať výrazný vplyv na efekt kampane. Kedysi bola personalizácia pre marketérov limitovaná na posielanie „targetovaných kupónov“ v katalógoch cez poštu, ale v digitálnom svete sa dnes potenciál personalizácie rozšíril na všetky „touchpoints“ interakcie so spoločnosťami a značkami. Kupóny, emaily, sms-ky, web, platené reklamy, offline interakcie na pobočke, cez call centrum a pod. môžu byť personalizované.

Typická personalizácia je implementovaná na úrovni segmentov. To sa dosiahne tým, že zákazníci sú rozdelení do skupín podľa konkrétnej logiky alebo algoritmu. Napr. ak rozdelíme zákazníkov podľa veku, podľa toho, či už nakúpili a pod. Jednoducho delíme celok zákazníkov na rôzne segmenty.

Menej často je personalizácia implementovaná na úrovni 1:1, teda pre každého užívateľa je iná. Príkladom môže byť napr. zobrazovanie naposledy videných produktov na stránke.

Odkiaľ prišla personalizácia? 

Koncept personalizácie ako efektívny nástroj marketérov je starší ako internet. Marketéri a organizační výskumníci v ešte analógovom svete veľkoobchodných reťazcov ako napr. americké CostCo či britské Tesco využívali prvé „personalizované“ marketingové kampane ako ich poznáme dnes.

Táto personalizácia bola možná vďaka novému významnému pokroku v dátovej analytike, ktorou bola obyčajná členská klub karta. Klub karty umožnili firmám ako Tesco a CostCo stimulovať zákazníkov k tomu, aby pri každom svojom nákupe „pípli“ aj svoju členskú kartu, za ktorú dostávali zľavy na vybrané produkty.

To zlepšilo udržanie si existujúcich zákazníkov, ale tiež vytvorilo ich prvú CRM databázu. Vyznamný počet transakcií bol zrazu prepojený v čase (kedy) aj priestore (ktorý obchod) na úrovni zákazníka (ID členskej karty).

Na základe transakčných dát a informácií, ktoré zákazník vyplnil pri registrácii (adresa, meno, dátum narodenia, vek, pohlavie), sa tak ešte pred dobou internetu vytvárala personalizácia na úrovni segmentov ako vek či socio-ekonomické predpoklady a z nákupov sa tiež dalo vyčítať, či máte domáce zviera, záhradu alebo dokonca aj to, či vaša rodina očakáva dieťa.

Namiesto emailov to síce bola ešte obyčajná pošta, ale už vtedy boli spoločnosti schopné A/B-testovať efekt takejto segmentácie a prinášalo to výsledky. Amazon si ekvivalent tejto dátovej štruktúry musel vybudovať sám.

Dnes už ecommerce spoločnosti všade vo svete používajú na tieto dátové a personalizačné potreby CDP-čka (Customer Data Platform). Tie im umožňujú zbierať a analyzovať užívateľské dáta na ich platformách a unifikovať dáta o správaní jedného užívateľa na rôznych zariadeniach alebo touchpointoch. Následne je potrebné tieto dáta integrovať so softvérom, ktorý automatizuje marketing. A práve to je jednou z hlavných výhod Exponea, pretože má plnohodnotné CDP integrované s plnohodnotnou omnichannel (email, web, etc.) marketingovou automatizáciou. 

Prvý príklad: Automatický vypočet efektu zľavy pre zákazníka

Veľa eshopov v rámci automatizovaného scenára „opustený nákupný košík“ ponúka zákazníkom zľavu. Často príde až na druhý alebo tretí pokus a zákazník dostane zľavu iba na svoj prvý nákup. Obyčajne má takáto zľava hodnotu 5 až 15 %. 

Pri takomto scenári je efektívne personalizovať hodnotu danej zľavy v opustenom košíku pre daného zákazníka. Tým, že počas pridania produktu do košíka sa zatrackuje aj cena, pomocou posledného „cart_update“ eventu v CDP databáze konkrétneho užívateľa sa dá vypočítať, akú hodnotu táto zľava predstavuje pre tento nákupný košík.

V tomto príklade efektívnej personalizácie ide o to, že v „subject line“ emaili sa automaticky vypočíta hodnota zľavy. Tento príklad bol A/B-testovaný a porovnaný s emailami v rovnakom období, ktoré mali rovnaký štýl aj text, až na to, že promovali 10% zľavu. Tá polovica zákazníkov, ktorá dostala personalizovaný výpočet, urobila v konečnom dôsledku dvakrát viac nákupov ako tá, ktorá mala zobrazenú statickú 10% zľavu.

Druhý príklad: Personalizácia emailovej kampane podľa veľkosti chodidla zákazníka

Vo svete fashion ecommerce je celkom bežné posielať emailové kampane o výpredajových zľavách. Najmä vtedy, ak predávate topánky. Predaj topánok je ovplyvnený sezónami, takže ročne mávajú aj niekoľko výpredajov. 

Častým problémom pre zákazníkov, ktorí si otvoria takýto email, je, že sa im nejaký produkt zapáči na landing page konkrétnej kampane, kliknú naň a zistia, že nie je dostupný v ich veľkosti. To často vedie k rýchlemu odchodu zákazníka zo stránky.

V tomto príklade efektívnej personalizácie ide o prispôsobenie takýchto výpredajových kampaní. Na základe poslednej transakcie zákazníkov je možne vyčítať ich veľkosť chodidla, teda v prípade nákupu topánok. Podobný princíp je však možný aj pri veľkostiach iných módnych produktov.

Namiesto promovania toho istého výpredaja celej emailovej databáze táto personalizácia rozčlení zákazníkov na segmenty podľa veľkosti chodidiel. A tak môžete všeobecný headline v znení „Až 60% zľava v našom letnom výpredaji!“ personalizovať na „Až 60% zľava na vašu veľkosť 42!“. 

Takýto email by sa mal prekliknúť na landing pages, ktoré sú už predfiltrované na výpredaje a dané veľkosti. Niektoré takéto kampane sa obohacujú aj informáciou o tom, koľko rôznych produktov je ešte dostupných vo výpredaji. Takáto personalizácia priamo rieši problémy a požiadavky zákazníkov, ktorí zareagujú na kampaň.

Tento typ personalizácie bol testovaný medzi zákazníkmi 50/50. Polovica ľudí dostala obyčajný email bez personalizovanej veľkosti. Tá druhá polovica s personalizovanou verziou emailu, urobila o 50 % viac nákupov.

Je to podobné ako v obchode, kde vás obchodník už dobre pozná, pretože ste tam nakupovali predtým alebo dokonca nakupujete pravidelne. A tak si pamätá vašu veľkosť a môže vám zabezpečiť skvelý servis.

Tretí príklad: Personalizovaný emailový program podľa veku dietaťa 

Nemecká značka Babywalz personalizuje zaujimavým spôsobom. Predáva najmä produkty pre začínajúcich rodičov a všetky potreby pre deti do 4 rokov. Babywalz si pýta od zákazníkov dátum narodenia a pohlavie dieťaťa. Tým pádom vie, v akej fáze sa rodičia nachádzajú (od 9 mesiacov pred až po 48 mesiacov po narodení). 

Babywalz používa vek dieťaťa na viacúčelovo efektívnu personalizáciu vo svojom marketingu. Je to napríklad 30-stupňový emailový program, ktorý rozposiela emaily na základe toho, v akom štádiu tehotenstva a rodičovstva sa rodiny nachádzajú. V týchto emailoch spoločnosť posiela tipy a odporúčania iných rodičov. Takýto typ personalizácie poskytuje viac ako len marketing. Vzdeláva a poskytuje časovo citlivé a užitočné informácie.

Dáta zákazníkov, ktorí zdieľali vek svojho dietaťa, sa dajú použiť aj na analytiku správania rodičov v rôznych štádiách tehotenstva a rodičovstva. Napr. rodičia pár týždňov pred narodením dieťaťa vyhľadávajú trikrát viac oblečenia a jedla ako v iných štádiách. Pripravujú sa na príchod potomka. Takéto insighty sa dajú následne využiť pri webovej a emailovej personalizácií.

Všetky uvedené príklady personalizácie spájajú dve veci. Jasne definovaná myšlienka, k čomu táto informácia poslúži. A korešpondujúce dáta, ktoré má firma k dispozícií.