Голос Базара

Чего хочет современный потребитель? Качественная продукция, во-первых. Отличное обслуживание клиентов, конечно. Но есть одна вещь, одно слово, которое разворачивается в десятки более мелких действий и потенциально может изменить качество обслуживания клиентов и вашу прибыль — персонализация. Но с контекстуализацией вы можете поднять это на другой уровень.

Людям нужен комфортный опыт совершения покупок, соответствующий их предпочтениям, потребностям и поведению. И если бренды оправдают эти ожидания, они будут вознаграждены лояльностью и доходом, даже во времена роста инфляции и экономической неопределенности.

По данным Salesforce, 65% потребителей говорят, что останутся лояльными к компаниям, если те предложат более персонализированный опыт. А в недавнем отчете Twilio Segment 80% бизнес-лидеров заявили, что потребители тратят больше (в среднем 38%), когда их опыт персонализирован.

Тем не менее, многие бренды все еще с трудом справляются с этой задачей. Исследование Salesforce также показало, что наибольшее разочарование потребителей варьируется от отсутствия связи (40%) до предложения продуктов, которые им не интересны (33%).

Так как же вы можете эффективно ответить на призыв к созданию персонализированного пути к клиенту, который принесет пользу и вам, и вашей клиентской базе? Как доставить нужное сообщение в нужное место и в нужное время? С контекстуализацией.

Главы:

1. Что такое контекстуализация?
2. Роль цифрового языка тела
3. Проблемы конфиденциальности и собственные данные
4. Стратегии контекстуализации в действии
5. Персонализируйте весь путь клиента с помощью решения для контекстуализации

Что такое контекстуализация?

Контекстуализация — это практика плавной интеграции возможностей электронной коммерции в повседневную жизнь покупателей, независимо от того, на каком канале они находятся или на каком этапе процесса покупки. Благодаря контекстуализации ваши покупатели могут находить и покупать продукты в том контексте, в котором они их находят, будь то в приложении, социальной платформе, электронной почте или где бы они ни находились. На практике это может быть голосовая команда на Amazon Echo, ссылка «купить сейчас» в Instagram или на странице продукта.

Этот гиперперсонализированный процесс предоставляет вашим клиентам (и потенциальным клиентам) незабываемые впечатления от покупок, которые побуждают их совершать больше покупок.

Но в то время как персонализация опирается на информацию от клиентов, которую вы ранее собрали, контекстуализация предвидит поведение покупателя и реагирует на основе этого прогноза. Это похоже на цифровую версию чтения языка тела друга или члена семьи.

Роль цифрового языка тела

Вспомните свой последний разговор с другом за кофе. Скорее всего, слова были лишь частью того, как вы общались и понимали друг друга. Невысказанный элемент языка тела также сыграл решающую роль. Наклон головы, нахмуренные брови или расслабленная поза — эти невербальные сигналы часто говорят нам больше, чем одни слова.

Даже если мы не осознаем этого, мы инстинктивно читаем, интерпретируем эти сигналы и реагируем на них, корректируя свой подход, тон и даже наши слова. Эта тихая обратная связь помогает нам понять, как построить взаимопонимание, когда двигаться вперед, а когда отступить.

В электронной коммерции вам не нужны физические движения или выражения лица, которые могли бы вас направлять. Вместо этого у вас есть цифровой язык тела, виртуальный аналог, который не менее красноречив. На протяжении всего пути клиента каждое действие посетителя — от страниц, на которых он задерживается, до продуктов, которые он увеличивает, до обзоров, которые он читает, — является формой цифрового языка тела. Эти контекстуальные сигналы богаты информацией и отражают молчаливые сигналы, на которые мы полагаемся в личном общении.

Точно так же, как улыбка или хмурый взгляд в обычном магазине выдают чувства покупателя, цифровые действия передают аналогичные сообщения. Быстрая серия щелчков может указывать на волнение или срочность, а длительное бездействие может указывать на замешательство или незаинтересованность. Интерпретация цифрового языка тела — это то, что позволяет брендам понимать и предвидеть потребности и предпочтения своих клиентов, а также создавать более персонализированный, интуитивный и приносящий удовлетворение путь к покупкам.

Как анализировать и реагировать на цифровой язык тела

Покупатели оставляют после себя ценный след в виде цифровых хлебных крошек, но вам необходимо их расшифровать и реагировать соответствующим образом. Лучше всего это достигается с помощью программного обеспечения машинного обучения — инструментов, которые собирают огромный массив пользовательских данных и выявляют закономерности в поведении, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.

Например, можно мгновенно распознать колебание покупателя при оформлении заказа, на которое указывают более медленные движения мыши. Затем технология может мгновенно отреагировать, отображая обнадеживающее сообщение о качестве продукта, богатых отзывах или ограниченном по времени скидочном предложении.

Одним из существенных преимуществ машинного обучения является его способность анализировать поведение без необходимости входа пользователя в систему. Независимо от того, является ли покупатель новым посетителем или постоянным клиентом, вы можете почерпнуть ценную информацию из его взаимодействия на вашем сайте. Но 97–98% трафика веб-сайта является анонимным, а это означает, что персонализация, основанная только на предыдущих данных о потребителях, может не обеспечить контекстуальный опыт почти для всех посетителей сайта.

И в отличие от традиционной аналитики, которая требует времени для обработки и интерпретации данных, машинное обучение работает в режиме реального времени. Эта оперативность жизненно важна в контексте цифровых покупок, где задержка в несколько минут может означать разницу между завершенной продажей и брошенной корзиной.

Проблемы конфиденциальности и собственные данные

К настоящему моменту вы поняли, что цифровой язык тела — это, по сути, данные о клиентах, и действия на его основе (то есть персонализация процесса покупок) неизбежно включают сбор этих данных. Учитывая, что прекращение использования сторонних файлов cookie должно стать окончательным к концу 2024 года, как вы это сделаете безопасным и совместимым способом? Вот тут-то и приходят на помощь первичные данные.

Первичные данные — это информация, полученная непосредственно от ваших клиентов в результате взаимодействия с вашим брендом, будь то переходы на веб-сайт, транзакции или поиск продуктов. В отличие от сторонних данных, эта информация принадлежит только вашему бренду и предоставляется непосредственно вашими клиентами, а это означает, что вам не нужно полагаться на агрегаторы данных или сторонние домены. А поскольку эту информацию вы получаете непосредственно из источника, она также более надежна, чем данные третьих лиц.

Ключевым понятием, когда речь идет о первичных данных, является согласие . Это означает, что для соблюдения требований вам необходимо явное разрешение клиентов на сбор информации о том, как они с вами взаимодействуют. Вероятно, вы уже видели это в работе, когда веб-сайты запрашивают у вас разрешение на сохранение собственных файлов cookie в вашем браузере, а также дают вам возможность включить или отключить сбор данных.

Чтобы посетители веб-сайта согласились на участие, будьте прозрачны и дайте понять, что это беспроигрышная ситуация. Расскажите им, какие данные вы собираете и почему. 67% покупателей готовы предоставлять данные о своем поведении, чтобы позволить брендам улучшить качество их обслуживания, поэтому объясните, что, приняв предложение, их информация будет использована именно для этой цели.

Стратегии контекстуализации в действии

У вас есть разрешение ваших клиентов свободно собирать их данные. Теперь пришло время сотворить волшебство и использовать информацию, чтобы персонализировать каждое взаимодействие так, как душе угодно.

Отображение соответствующих рекомендаций по продукту

Что, если бы вы могли зайти в магазин, где каждый товар, выставленный на витрине, был выбран специально для вас? Цвета соответствуют вашему вкусу, размеры подходящие, и кажется, что каждый предмет соответствует вашим уникальным предпочтениям. Скорее всего, вы задержитесь на некоторое время и потратите гораздо больше денег, чем если бы вы столкнулись с кучей обычных предметов, которые вам пришлось бы перебирать, пока что-то не выделилось бы. Ту же логику можно применить и к сценарию электронной коммерции.

Используя такие данные, как история просмотров, модели покупок и поисковые запросы, вы можете создавать персонализированные предложения продуктов, которые найдут отклик у каждого покупателя. Например, если покупатель часто просматривает снаряжение для активного отдыха, показ новейшего туристического снаряжения или одежды для походов повысит качество его покупок.

Типы рекомендаций по продуктам, которые вы можете отображать на основе данных о клиентах, включают:

• Похожие товары. Предлагайте товары, похожие на те, что просматривает покупатель в данный момент, например, показывайте кроссовки разных стилей покупателю, просматривающему определенные кроссовки.

• Ранее просмотренные товары: напоминайте клиентам о товарах, которые они просматривали раньше, что может быть особенно эффективным в подталкивании их к покупке.

• Перекрестные продажи: предлагайте товары, которые дополняют текущий выбор клиента, например, рекомендуйте чехол для телефона покупателю, покупающему смартфон.

• Рекомендации по допродаже: предлагайте премиальные или обновленные версии продуктов, которые интересуют клиента.

• Рекомендации на основе местоположения. Адаптация предложений на основе местоположения клиента может значительно повысить релевантность. Например, предлагать легкую одежду покупателям из более теплого климата или зимнее снаряжение покупателям из более холодных регионов.

Интернет-магазин Vinted предлагает товары на основе ранее купленных покупателем товаров.

Персонализация элементов сайта

Веб-сайты динамичны и богаты элементами, которые можно адаптировать с помощью динамически обновляемого контента, который находит отклик у каждого покупателя. С того момента, как клиент попадает на вашу страницу, вы можете сделать так, чтобы макет, контент и предложения соответствовали его интересам и поведению.

Одним из эффективных подходов является признание и обслуживание постоянных клиентов. Это может быть так же просто, как отображение скидок и подчеркивание популярности товаров, которые они просмотрели, но не купили во время последнего посещения. Подобная функция не только экономит время покупателя, но и демонстрирует, что ваш бренд ценит его интерес и время.

Другие ключевые области веб-сайта могут динамически адаптироваться к предпочтениям и поведению посетителей. Это включает в себя:

• Баннеры на главной странице: адаптируйте их для демонстрации продуктов или предложений, соответствующих прошлым взаимодействиям посетителя. Если они впервые посетители, выделите свои самые продаваемые или рекомендуемые продукты, чтобы дать им представление о том, что предлагает ваш бренд.

• Страницы продуктов: корректируйте описания и изображения продуктов в зависимости от того, к чему посетитель проявлял интерес ранее.

• Категории продуктов: настройте порядок отображения категорий или выделите определенные на основе истории просмотров пользователя или популярности продуктов в этой категории.

• Страница оформления заказа или корзины покупок: персонализируйте эти страницы, добавляя в последнюю минуту дополнения на основе товаров в корзине, или дайте покупателю почувствовать себя хорошо от своего выбора, подчеркнув, сколько денег он экономит.

Amazon призывает клиентов выбирать с того места, где они остановились, и отображает наиболее релевантные категории продуктов на основе предыдущего поведения на веб-сайте.

Включение динамического ценообразования

Динамическое ценообразование предполагает корректировку цен на основе таких факторов, как спрос, цены конкурентов и уровень запасов. Например, в периоды высокого спроса, например, в период отпусков, цены могут немного увеличиться. В контексте персонализации динамическое ценообразование означает использование истории покупок и уровня вовлеченности клиента для адаптации цен в реальном времени.

Данные о прошлых покупках дают представление о предпочтениях и привычках ваших клиентов. Например, если клиент часто покупает продукцию высокого класса, он может быть более восприимчив к предложениям премиум-класса по несколько более высоким ценам.

И наоборот, клиенты, которые обычно ищут специальные предложения или статьи бюджета, могут быть более чувствительны к ценам, и предложение им продуктов по конкурентоспособным ценам может увеличить вероятность повторных покупок.

Привлечение клиентов является еще одним важным фактором динамического ценообразования. Клиенты, которые регулярно взаимодействуют с вашим сайтом — будь то частые посещения, подписка на рассылку новостей или постоянный просмотр — проявляют более высокий уровень интереса к вашим продуктам. Такое взаимодействие может стать сигналом к ​​предложению персонализированных скидок или предложений, побуждая их перейти от просмотра к покупке.

Важно сохранять прозрачность, чтобы вы могли сохранить доверие и предотвратить потенциальное недовольство. Клиенты должны знать, что цены могут варьироваться в зависимости от нескольких факторов, включая спрос, сезонность и их покупательское поведение.

Принятие триггерного обмена сообщениями

Триггерные сообщения — это автоматические ответы на определенные действия, предпринимаемые клиентами при просмотре вашего веб-сайта. Хотя обычно они заранее устанавливаются командами электронной коммерции, а не используют язык тела diigtla, они все равно улучшат качество покупок.

Независимо от того, добавляет ли кто-то товар в корзину, проводит время на определенной странице продукта или даже показывает признаки того, что покидает веб-сайт, каждое действие может вызвать специальное сообщение, которое побуждает его двигаться вперед в своем путешествии.

Триггерные сообщения могут выглядеть так:

• Приветственные сообщения: отправляются сразу после новой подписки или создания учетной записи. Они задают тон отношениям с клиентами (и часто включают скидки для новых посетителей).

• Напоминания о брошенной корзине: ориентируйтесь на клиентов, которые добавили товары в корзину, но не завершили покупку, мягко подталкивая их вернуться. Обычно они появляются, когда клиент собирается покинуть сайт, но также могут появляться, когда кто-то возвращается.

• Последующие действия после покупки: сообщения, в которых выражается благодарность клиенту, предоставляется информация о доставке или предлагаются сопутствующие товары после завершения покупки.

• Специальные скидки: если покупатель задерживается на странице продукта, во всплывающем окне может отображаться код скидки, пакетное предложение или аналогичная стратегия, поощряющая покупку.

• Сообщения, чувствительные ко времени/низкому запасу: эти оповещения информируют клиентов об ограниченных по времени предложениях или уведомляют их, когда товар, к которому они проявили интерес, заканчивается на складе или если похоже, что посетитель собирается покинуть страницу.

Когда дело доходит до триггерных сообщений, время имеет значение. Их следует отправлять, когда взаимодействие с клиентом еще актуально, чтобы сообщение было актуальным и имело больший эффект.

Модный бренд Cider использует триггерные сообщения, чтобы предлагать специальные скидки, когда посетители впервые заходят на определенные страницы товаров.

Персонализируйте весь путь клиента с помощью решения для контекстуализации

Технология контекстуализации Bazaarvoice на основе искусственного интеллекта создает основу для нового уровня улучшения качества онлайн-покупок и взаимодействия с клиентами. Решение предлагает беспрецедентную информацию о поведении покупателей, позволяя доставлять точно рассчитанный по времени релевантный контент, который соответствует уникальному пути каждого покупателя.

Хотите узнать больше? Свяжитесь с нами здесь.