Персонализированный маркетинг: что, когда, зачем

Персонализированный маркетинг
Статьи
Автор: Юлия Федотова
«Шеф-редактор блога GetGoodRank, веб-аналитик, блоггер.
Знания - сила. Знать своего клиента - быть на шаг впереди конкурентов. Рассказываем, зачем персонализировать маркетинг, какие доступные инструменты для этого имеются уже сейчас, и какого эффекта можно ожидать для продвижения и продаж»

Персонализированный маркетинг — это способ коммуникации бренда и клиента, основанный на построении общения и продаж с учетом интересов, потребностей, целей клиента (это нетрадиционное определение). Личный маркетинг повышает доверие и лояльность, увеличивает конверсию и продажи, получает реальный фидбек от клиента.

Персонализированный маркетинг: зачем собирать данные?

Чтобы создать предложение, от которого клиент не сможет отказаться, вам надо знать, кто ваш клиент, что он делает, о чем мечтает, чего боится, где работает, а где хотел бы работать, где живет и т. д.

Получить массив данных о каждом клиенте вручную невозможно. Автоматизация — наше все. Автоматизация не только упрощает сбор данных и персонализацию отношений с клиентом. Зная больше о клиенте, вы оптимизируете предложение, увеличиваете темп восприятия предложения/бренда, ускоряете процесс принятия решения и совершения покупки.

Компании, персонализирующие подход к клиентам, увеличивают продажи в среднем на 19%.

73% потребителей в США предпочитают бренды, которые используют их личные данные, чтобы обеспечить более релевантный потребительский опыт.

Как персонализировать маркетинг?

Персонализированный маркетинг — это не обращение по имени. Для персонализации недостаточно знать возраст и местоположение клиента. Без большого массива личных данных разработать личный подход к клиенту просто невозможно.

Кто ваш клиент?

Учитывая демографические и поведенческие данные пользователя, вы получаете четкий ответ — кто есть кто в вашей целевой аудитории, какой контент станет максимально эффективным для каждой группы потребителей, какие потребности у пользователей. Это дает больше достоверных данных для прогнозирования, чтобы каждый новый клиент уже на входе получал релевантное предложение.

Пример демографических данных:

  • должность: маркетолог
  • местоположение: Иваново
  • сфера деятельности: информационные технологии
  • размер компании: до 100 человек

Пример поведенческих данных:

  • провел пять минут в категории каталога
  • открыл три письма
  • загрузил два документа
  • кликнул ссылку в публикации социальной сети
  • сделал 1 покупку за последние 3 месяца

Как получить данные о клиенте?

Лендинг-пейдж — на посадочные страницы пользователи чаще попадают, кликнув по баннеру, объявлению, ссылке в социальной сети. Лендинги предлагают конкретный товар товара/услуги и мотивируют оставить личные данные.

Лид-формы — дополнительный инструмент лидогенерации, побуждающий клиента самостоятельно предоставить личные данные. Удачные лид-формы превращают анонимного посетителя в идентифицированного клиента. Неудачные лид-формы создают конверсионные трения и часто становятся преградой на пути пользователя к цели, а то и вовсе причиной отказа.

анализ сайтаЭффективные лид-формы: 15 ошибок, убивающих конверсию

Составление портрета пользователя и дополнение личных данных — это необходимо для получения более глубокой информации о пользователе, его привычках, настроении. К примеру, чтобы получить недостающие данные о клиенте, можно предлагать пользователям разные поля лид-форм, обменять дополнительную информацию на бонусы и скидки (провести опрос через Google Forms).

Всегда объясняйте, зачем это нужно. Запрашивайте информацию опционально. Если пользователь отказывается от заполнения дополнительной анкеты, у него должна оставаться возможность завершить действие (покупку, регистрацию). Иначе можно навсегда потерять клиента.

Сервисы автоматизации сбора и стандартизации данных — мы не будем рекомендовать какой-то конкретный продукт, они разные и соответствуют разным целям каждого бизнеса. Стандартизация и автоматизация данных исключает ручной ввод и человеческую ошибку, заполняет пробелы в пользовательском профиле, поддерживает информацию в актуальном состоянии, собирает и обрабатывает данные из множества источников. Ручной способ сбора и актуализации базы данных дороже во всех отношениях: времени, сил и финансов.

Системы аналитики сайта частично решают проблему. Так, Яндекс.Метрика предоставляет следующие данные о посетителях:

География

персонализированнй маркетинг география клиентов

Пол

персонализированный маркетинг пол

Возраст

персонализированный маркетинг возраст

Это обобщенная информация, однако она уже дает полезные инсайты, по которым можно исправить маркетинговую стратегию.

Как использовать данные о клиентах для маркетинга?

Для повышения эффективности писем

Личные данные используются для составления триггерных писем, предлагающих пользователю правильный контент в правильное время, чтобы они могли шаг за шагом становиться ближе к решению или покупке.

Для повышения релевантности предложения клиентам

Сегментируйте клиентскую базу по должности, местоположению, возрасту, социальному статусу и т. д. Это позволит создавать максимально релевантные сообщения для каждого сегмента, четко соответствующие целям и потребностям потребителей в конкретный момент времени.

Для повышения эффективности контента

Получив больше данных о клиенте, вы точно узнаете, что, когда и где ему показать, чтобы покупка/конверсия состоялась.

Как использовать данные для продаж?

Эффективный come-back

Зная, что делает пользователь в каждую минуту пребывания на сайте: загружает документ, просматривает страницу с ценами, заполняет форму и т. д., вы составите правильное сообщение, исходя из результата взаимодействия. Клиент посмотрел, но не купил, начал заполнять форму, но не завершил либо заполнил только обязательные поля.

персонализированный маркетинг возврат клиента

Или так:

персонализированный маркетинг возврат клиента

Четкое попадание в нужды клиента

Делайте продажи в наиболее удобном формате, в нужное время, в нужном месте. Следите, когда подписчики открывают письма, когда и где кликают, какие ссылки получают больше кликов, какой контент интереснее, в какое время чаще посещают сайт, а в какое добавляют товар и оплачивают корзину. Эти данные помогут сформировать релевантное предложение и составить правильные сценариев холодных звонков.

Тогда это будет не:

«Здравствуйте, это компания Рога и Копыта, хотим предложить вам стулья»

(хотя клиент был в разделе климатической техники), а:

«Здравствуйте, Юлия, жарко, лето, давайте мы вам кондиционер привезем и установим. Для вас мы подобрали 3 модели: А за Х денег, В за 1,5Х денег, С за 3Х денег. Рекомендуем присмотреться к В-модели. Она в наличии.»

Поведенческие данные демонстрируют интерес клиента. Если клиент просматривал товары, но не совершил покупку, вы сможете оперативно сообщите в личном контакте о том, что сейчас на этот товар скидка, выгодное предложение (к кондиционеру обогреватель в подарок).

Мы рассмотрели основные причины, зачем собирать данные. Сейчас покажем цифры:

  • Персонализированные письма открывают на 14% чаще, а конверсия из таких писем возрастает на 10%.
  • 57% пользователей согласны предоставить личные данные, если это позволит улучшить сервис и предложение.
  • 77% пользователей станут доверять бизнесу больше, если узнают, как используются пользовательские данные для улучшения потребительского опыта.
  • 92% пользователей обеспокоены безопасностью личных данных онлайн.
  • 71% пользователей боятся, что компания использует предоставленные данные не по назначению (сливает другим компаниям).

Сегодня персонализированный маркетинг — это весомое и выгодное преимущество: вы не только выделяетесь на фоне конкурентов, но и получаете бесценные знания о клиенте.

Добавить комментарий

Войти с помощью: 

Статьи по теме

решение о покупке
Статьи
Как последовательность влияет на решение о покупке
Вы тщательно подбираете ассортимент на сайт, улучшаете навигацию, упрощаете шаблон, иск...
ранжирование в Google
Статьи
Ранжирование в Google — RankBrain
В прошлом году Google запустил в процесс ранжирования RankBrain — искусственный интелле...