Тема персонализации сейчас поднимается на каждой конференции, связанной с торговлей. Ретейлеры, будь то традиционные торговые сети или интернет-магазины, единогласно утверждают, что персонализация – это очень важное для них направление работы, они много экспериментируют и тестируют разные инструменты, несмотря на то, что удовольствие это не из дешевых.

Почему персонализации, а в особенности гиперперсонализации, уделяется столько внимания. Во-первых, она позволяет вместо того, чтобы предлагать всем клиентам одни и те же скидки и рассылки сконцентрироваться на точечных адресных предложениях, которые приносят больший эффект и меньший финансовый урон. Во-вторых, позволяет отстроиться от многочисленных конкурентов и предложить покупателю ровно то, что он хочет. Таким образом помогает ему определиться с выбором, сокращает шопинг по времени, параллельно удлинняя чек. В-третьих, это отличный способ получить больше информации про потребителя и на основании этих данных далее выстраивать свои бизнес-процессы более эффективно.

Что вы можете мне предложить?
Исполнительный директор компании «Цифровые технологии ритейла» Михаил Ланцов связывает важность персонализации для ретейлеров с двумя аспектами. «Торговые сети несут убытки, пытаясь продавать товары со скидкой для всех покупателей, помимо этого потребителю необходимо демонстрировать, что он ценен для торговой сети и создавать ему комфортные условия для покупок, – объясняет Михаил Ланцов, – С помощью персонализированных предложений ретейлеры пытаются решить эти задачи». В AliExpress Россия говорят о том, что персонализация позволяет увеличивать конверсию и улучшать пользовательский опыт. Ведь чем более релевантный товар смотрит и выбирает пользователь, тем больше шанс, что он сделает покупку.

«Персонализация давно перестала быть чем-то необязательным, вторичным. Мы ожидаем, что заходя в приложения для вызова такси, нам подскажут адрес дома или работы, при заказе еды любимый ресторан будет в самом вверху поисковой выдачи, а Instagram будет показывать в ленте в первую очередь фотографии интересных нам блогеров. И даже заглядывая в локальную кофейню около дома, мы ждем, что нас узнают и приготовят чашечку любимого напитка, как обычно, – приводит аналогии Александра Пургина, руководитель группы развития продуктов персонализации и навигации Lamoda, – Если наши ожидания не оправдываются, это бросается в глаза и остается неприятное впечатление, которое в дальнейшем может вылиться в то, что мы выберем другую кофейню или другого доставщика продуктов».

С ретейлом происходит похожий сценарий, игнорирование персонализации может привести к тому, что со временем пользователи привыкнут делать заказы в более удобных местах, где у них уже был позитивный пользовательский опыт, а ни один бизнес не захочет такого допустить. По мнению технического директора KazanExpress Кевина Ханда, персонализация помогает покупателям сделать выбор быстро и качественно среди миллионов товаров, которые представлены на маркетплейсе. Если персонализации нет, пользователю приходится самостоятельно тратить время на поиск нужных товаров. «Задача бизнеса в этом случае – доносить ценность до покупателей как можно быстрее. Чем быстрее и выгоднее для пользователя сервис будет решать проблему, тем более конкурентоспособным он станет», – убежден Кевин Ханда.

Зачем банкам и поисковикам свой e-commerce
Следующий этап персонализации, который призван еще больше предвосхитить ожидания потребителя и повысить эффективность коммуникации с ним, это гиперперсонализация. В чем разница? К примеру, персонализация предполагает, что маркетплейс показывает пользователю товары, которыми он раньше интересовался на этой онлайн-площадке, и похожие товары, которые могут ему понравится. В то время как при гиперперсонализации система учитывает не только поведение пользователя на данном маркетплейсе, но и используют информацию в общем – что он искал в интернете, какими сервисами пользуется, вплоть до кредитной истории.

Как считает Андрей Павленко, CEO компании Scallium (разработчик IT-решений для масштабирования e-commerce проектов) персонализацией на данный момент уже никого не удивишь, но она чаще всего встречается в поверхностном виде, и редко может быть более глубокой, экосистемной (гиперперсонализация). Так, большинство крупных маркетплейсов сейчас умеют работать с персонализированной выдачей товаров на сайте, они анализируют, какие продукты потребитель уже просматривал и покупал, где больше оставался и какие страницы внимательно читал, что сравнивал. Далее на основе этой информации, добавив персональную информацию (гендер, возраст и т.п) показывают ему рекомендованные товары, бандлы (наборы товаров), и сортируют выдачу товаров в витрине. Туда попадает то, что по мнению системы может понравиться пользователю.

Некоторые маркетплейсы пошли дальше, и у них главная страница сайта отличается для каждого конкретного пользователя, делая предложения на основе составленного портрета пользователя.

Как считает Андрей Павленко, это хороший подход, но он тоже имеет ограничение – система заточена только под товары, а не учитывает личность пользователя или клиента, его цели в текущем периоде жизни, географические перемещения, финансовое положение, услуги которыми он пользуется, что он обычно ищет в интернет и его способ тратить деньги. Поэтому, логично, что следующим шагом будет развитие инструментов более глубокой персонализации. Такие системы анализируют более широко интересы пользователя, и даже его финансовые возможности, кредитные истории и финансовую надежность.

Но загвоздка в том, что для реализации такого подхода, недостаточно одного только классического товарного маркетплейса. Для этого e-commerce должен быть частью единой экосистемы, в которую включены, например банк, и телеком оператор с его огромной базой статистических данных о пользователях, агрегатор услуг, или даже все вместе. И все это должно быть в едином канале коммуникации. «Вот одна из причин, почему мы сейчас наблюдаем слияния банков с крупными интернет площадками или поиск телеком-операторами надежного e-com-партнера, – делает вывод Андрей Павленко, – И это все только зарождается. Уже работающих примеров гиперперсонализации в России мы пока не встречали, но из общения с клиентами видим, что запрос есть и рынок к этому движется». По его словам, в качестве хорошего примера использования гиперперсонализации можно назвать китайский WeChat.

Специально для тебя
Опрошенные MarketMedia ретейлеры используют различные инструменты для персонализации продаж. В основе своей, эти решения касаются онлайн-канала. Например, персональная цена, персонализированный каталог, cross-рекомендации и различные персональные рекомендации, программа лояльности, триггерные письма, и даже персонализация продуктов.

Так, у KazanExpress сейчас одна из самых эффективных рекомендаций – это отображение похожих товаров в карточке товара. Чаще всего сценарий следующий: пользователю понравился какой-то товар, и ему подсказывают разновидности похожих товаров, что позволяет точнее определиться с желаемой покупкой. Это увеличивает конверсию. Есть вторая механика, которая тоже показывает хороший результат – рекомендация сопутствующих товаров к тем товарам, которые уже лежат у пользователя в корзине. Она реализована на основе анализа миллионов заказов пользователей. «Мы выявляем комбинации наиболее часто покупаемых вместе товаров и советуем покупателям сразу их приобрести. Эта механика растит средний чек и количество позиций в заказе», – рассказывает Кевин Ханда.

В «СберМегаМаркете» к одним из наиболее эффективных инструментов персонализации относят программу лояльности, триггерные коммуникации (push, email), блоки товарных рекомендаций, а также предиктивные решения, которые позволяют спрогнозировать потребность клиента в той или иной покупке. Так, например, внедрение блоков товарных рекомендаций позволило ретейлеру увеличить конверсию в заказ на 4-8% в зависимости от категории товаров. А триггерные коммуникации дают порядка 50% от оборота всего канала CRM.

У AliExpress базовая персонализация контента для пользователей основывается на интересах пользователя к товарам маркетплейса. Среди инструментов, которые учитывают эти данные, например, адаптивная рекомендательная лента на главной странице и релевантные товары в рекомендациях после покупки. В целом внутри приложения персонализация используется на всех специальных лендингах, в поисковой выдаче, в адаптивных блоках на главной странице, в пушах и рассылках, а также в индивидуальных pop-up с предложениями и скидками. Еще на AliExpress пользователь может настроить необходимый уровень персонализации с помощью широкого набора инструментов – от поисковых фильтров до подписок на конкретные магазины.

Каталог на твой вкус
В Lamoda персонализация тоже используется очень широко и ее развитие Александра Пургина называет одним из приоритетных направлений для компании. Так, клиент Lamoda сталкивается с персонализацией в момент, когда он попадает на сайт или открывает приложение. Пользователь из Москвы, открывающий приложение c телефона на Android и новосибирец с iPhone увидят совершенно разные товары вверху каталога. Еще ретейлер экспериментирует с точечной персонализацией в каталоге, когда выдача товаров подстраивается под предпочтения и комфортный ценовой сегмент каждого пользователя в отдельности. Во время покупки одежды или обуви пользователь видит «похожие товары» с нужными ему размерами. Также есть полка cross-рекомендаций, куда попадают товары, которые обычно покупают «в связке».

Помимо продуктовых составляющих, Lamoda старается персонализировать маркетинговые активности. Например, пользователи получают e-mail-рассылки с персональными скидками и предложениями на одежду того стиля, тех брендов и размеров, которые чаще были в заказах. Если предпочтения человека или размер меняются, контент письма адаптируется и пользователь продолжит получать полезные именно ему предложения.
«Мы много экспериментируем в персонализации, что-то работает чуть лучше, что-то чуть хуже в контексте бизнес-результатов, но у нас были кейсы, когда внедрение персонализации увеличило конверсию на 2%, что для большой компании – значимый вклад», – резюмирует Александра Пургина.

В Lush используется стандартная персонализация сайта: покупателям интернет-магазина доступны подборки товаров в соответствии с их интересами, недавно просмотренные товары, рекомендации по категориям и т.д. Также ретейлер активно использует триггерные письма – на различных этапах просмотра товара на сайте и заказа у Lush есть возможность напомнить о себе, подсказать, что требуется какое-то действие. Помимо этого один раз в месяц постоянные покупатели получают персонализированную рассылку с информацией о популярных товарах месяца. Что касается эффективности, по данным за 10 месяцев 2021 года около 12% онлайн продаж были так или иначе связаны с этими сервисами. «По нашему мнению, вполне достойная цифра. Средний чек по рекомендациям также несколько выше обычного», – делится бренд-менеджер сети магазинов Lush Варвара Афанасьева.

«Аскона» разделяет инструменты для новых и старых пользователей – перестраивает фокус внимания на отдельные элементы сайта между новыми и вернувшимися пользователями. А также дает возможность получить персональную консультацию на сайте по любому товару не выходя из дома, конверсия в покупку после консультации более чем в 5 раз превышает среднюю на сайте, а средний чек оказывается выше в 2,5 раза. Сейчас «Аскона» планирует персонализировать каталог товаров и рекомендательные блоки на базе истории покупок и поведения на сайте и в розничном магазине.

Гиперзатратная гиперперсонализация
«СБЕР ЕАПТЕКА» в этом году запустила рекомендательную систему для показа баннеров, проект находится на пилотной стадии, но компания уже фиксирует увеличение CTR (click-through rate, показатель кликабельности – Ред.) в блоках, где работает система в 8-10 раз. Основная цель – предоставить пользователям персональные рекомендации с учетом всех доступных лекарств на рынке. Важно, чтобы рекомендации учитывали и запросы самого пользователя – самое экономичное лекарство, самое качественное и т.д.

Что касается других инструментов, в «СБЕР ЕАПТЕКА» наблюдают, что целевые коммуникации с микросегментированием и максимальной персонализацией оказываются в разы эффективнее обычных рассылок. «В отличие от массовой рассылки, для целевой мы применяем не менее трех критериев. Если в первом случае доход с одного отправленного пуша составляет 2 рубля, то во втором – 12 рублей, – делится опытом Марина Меньшова, руководитель управления целевого маркетинга и программ лояльности компании «СБЕР ЕАПТЕКА», – Поэтому в 2021 году мы видим ключевую задачу в постоянном повышении доли персонализированных коммуникаций в CRM-маркетинге. Уже сейчас, в том числе благодаря реализации этой цели, выручка от каналов – email-рассылок и пушей – выросла в четыре раза год к году».

В компании признают, что гиперперсонализация – это затратный подход, но у «СБЕР ЕАПТЕКА» есть кейсы, доказывающие ее эффективность. Например, онлайн-ретейлер проводил эксперимент и сравнивали среднюю и глубокую персонализацию для мобильных пушей. В первом случае делали обычную массовую рассылку с привязкой к сезонному авитаминозу, напоминая, что пора купить витамины. Во втором – через строго рассчитанный интервал времени напоминали о покупке конкретных витаминов, исходя из профиля и истории клиента, сужая и конкретизируя выборку. При средней персонализации пуш приносил 10 рублей оборота, а при глубокой – от 13 до 20 рублей с одного сообщения. Если же отправлять пуши без персонализации, например, рекламировать крем от солнца летом, то результат будет всего 2-3 рубля за одно отправленное сообщение.

«Гиперперсонализация зависит от масштаба и специфики бизнеса. Для специализированных площадок – например, для аптечной отрасли – важно учитывать специфику. Массовые рассылки не всегда эффективны, если речь идет о теме товаров для здоровья, – рассуждает Марина Меньшова, – клиенты внимательнее относятся к коммуникациям и, если часто предлагать им ненужные товары, то они перестанут доверять сервису в целом. И наоборот, если персонализировать рассылки и коммуникации, то клиенты будут доверять и делать заказы чаще».

Монетизировать данные о покупателе
Если в виртуальном мире онлайн ретейла существует масса инструментов персонализации пользователя, в офлайне по понятным причинам ситуация с этим обстоит сложнее. Торговые сети пытаются использовать механики онлайн-канала в офлайн-торговле, разрабатывая персональные ценовые предложения. Такое решение призвано повысить уровень лояльности и доходности торговой сети, убрать с полки часть промоактивностей, не влияющих на изменение трафика, но снижающих маржинальность продаж. Еще персональное ценовое предложение позволяет монетизировать информацию о покупателе и зарабатывать на его персональных потребительских предпочтениях, рассказывает Михаил Ланцов.

Работает это так – производитель «печенья» решил зайти в торговую сеть и провести двухнедельную промоакцию. На полке магазина стоит электронный ценник с QR-кодом, покупатель наводит на него свой смартфон и видит свою персональную акционную цену коробки «печенья». После завершения акции, ретейлер может посмотреть на ее результаты, и понять, как различные группы покупателей, покупали «печенье» по разным акционным ценам. Далее торговая сеть продает «печенье» по регулярной цене и видит, что происходит с конверсией (сколько людей, купивших его по скидке, и по какой именно скидке, продолжили приобретать печенье по регулярной цене). В итоге производитель совместно с ретейлером определяет, какая целевая аудитория у товара, как ее привлечь к новому продукту, к новому вкусу и так далее. Так торговая сеть монетизирует информацию о своих покупателях, потому что данные о поведении покупателей стоят денег.

В «М.Видео» тоже используют персонализированные ценовые предложения, так, ретейлер внедрил модель с предложением персональной цены на основе ИИ. Авторизованный пользователь при просмотре товаров видит возможную финальную стоимость покупки с учётом индивидуальной скидки и других акций, а также накопленных бонусов. Для клиентов это возможность совершать более выгодные покупки, для ретейлера шанс узнать больше про предпочтения клиентов. Так как эта механика позволяет увеличить базу авторизованных клиентов, у компании появляется возможность лучше изучать стратегию выбора покупателей и использовать эти данные для улучшения клиентского опыта и оптимизации бизнес-процессов.

По сути далее в дело вступает своего рода автоматизированный категорийный менеджер. В «М.Видео» разработали дата-продукт для автоматизированного планирования ассортимента, доступного в магазинах, алгоритм формирует оптимальный набор моделей на полках, чтобы удовлетворить потребности разных групп клиентов. В результате больше клиентов находят в магазине нужные им товары, растет лояльность, увеличиваются продажи до 3,5% в тестовых категориях.

О чем мечтают ретейлеры
Есть несколько решений, которые опрошенные MarketMedia компании хотели бы реализовать, но пока не имеют такой возможности. Так, в Lamoda обращают внимание, что сегодня пользователь может «проголосовать» за понравившуюся вещь двумя способами: купив ее или поставив ей «лайк», тем самым добавив в избранное. А вот понять, что товар или целый кластер товаров не нравятся пользователю пока нельзя. Решение этой задачи поможет персонализировать предложения и не показывать пользователю товары, которые он не планирует покупать. Lush хотели бы воплотить идею персонализации продуктов. В Великобритании Lush уже экспериментировал с этим, а вот в России таких попыток еще не было. Речь идет про подписку Lush Kitchen – покупатель оплачивает депозит, а затем раз в месяц получает посылки, где часть продуктов и упаковки персонализирована. Например, на косметичке может быть вышито имя покупателя, также его имя может оказаться на этикетке одного из продуктов (например, геля для душа).

У KazanExpress есть давняя идея перестроить главную (посадочную) страницу в зависимости от типа рекламного креатива, с которого покупатель перешел на маркетплейс. Например, в ленте Facebook или Instagram пользователь видит рекламу KazanExpress с электроникой. Допустим, ему эта тема неинтересна, и он пролистывает этот пост. В следующий раз пользователь увидит рекламу с товарами для животных и кликнет на объявление, после чего его перекинет в приложение KazanExpress. А приложение распознает тип креатива, по которому пользователь перешел, и подстроит главную страницу под него, то есть в первую очередь он увидит товары для животных. Лента товаров может быть разбавлена другим ассортиментом, который в том числе интересен похожим на него покупателями. Такой уровень персонализации позволит пользователям видеть эксклюзивность предложения ретейлера, возможно, увеличит конверсию и сможет растить лояльность. Но с таким решением есть сложности – каждое рекламное объявление нужно помечать дополнительными параметрами про категорию товаров в креативе, признает Кевин Ханда.

Что мешает персонализации
Существует несколько проблем, с которыми сталкиваются розничные компании, персонализируя свои продажи и коммуникации с потребителем. Это дороговизна, сложность реализации и реакция потребителей на сбор данных.
Как считает Кирилл Лымарь, руководитель управления цифрового маркетинга «СберМегаМаркет», ключом к успеху любых решений персонализации является объем данных, которые есть у компании. Соответственно, чем больше и подробнее будут данные о клиенте и его поведении, потребностях, мотивах, тем точнее будет результат. А сбор данных всегда сопряжен с трудностями. Потребитель по большей части не готов делиться своей персональной информацией. И многие технологические компании поддерживают это стремление, скрывая большую часть данных о клиентах. «Здесь очевидно наличие противоречия: с одной стороны, покупатель хочет получить точные и персональные предложения, а с другой стороны, он не готов делиться данными для построения таких моделей. Поэтому тот, у кого есть данные и технологии для их использования будет лидером в своем сегменте рынка», – рассуждает Кирилл Лымарь.

В AliExpress обращают внимание, что для персонализации важны автоматизация и технологии машинного обучения, которые требуют больших ресурсов. Михаил Ланцов убежден, что в будущем цены в магазине все больше будут формироваться в зависимости от профиля конкретного покупателя. Но барьером для масштабирования такой технологии становится цена и сложность эксплуатации программного обеспечения, поэтому зачастую разработчики таких решений сдают оборудование сетям в аренду и сами занимаются его эксплуатацией.

О том, что продвинутые решения по персонализации требуют большого количества ресурсов, изменения многих процессов и очень сложны в реализации говорит и Ксения Родионова, эксперт в области запуска e-commerce для ретейла. По ее словам, необходимость объединять большие объемы данных от онлайн и офлайн операций, которые есть в розничных компаниях, делают эту задачу еще сложнее. В то время как эффект от внедрения приходит не сразу и он может быть незначительным, особенно для компании с долей онлайна менее 10% или компаний с низким уровнем идентификации клиента. Гораздо больше эффекта в краткосрочной перспективе принесет промо на всех клиентов.

«Что важно помнить: персонализация – это не только про инструменты, а про знание клиентов. За всеми цепочками должно стоять продуманное понимание: что это за клиент, почему он пришел к нам и как мы можем решить его проблемы. Если этого нет, то за громким словом «персонализация» будет стоять просто баннер на сайте с купоном за подписку, – рассуждает Ксения Родионова, – Я уверена, что персонализация – это не панацея. Сначала можно, например, научиться просто вовремя и точно доставлять товары клиенту».