წარმოიდგინეთ სცენარი, როდესაც თქვენს საყვარელ ყავის მაღაზიაში შედიხართ. ბარისტა მოგესალმებათ სახელით, გეკითხებათ, გსურთ თუ არა თქვენი ჩვეული შეკვეთა და გაძლევთ ვაუჩერს უფასო სასმლისთვის. თავს განსაკუთრებულად გრძნობთ. ახლა განიხილეთ ეს გამოცდილება მილიონობით მომხმარებლისთვის, მაგრამ არა ფიზიკურ მაღაზიაში, არამედ ონლაინ. ეს არის პერსონალიზებული მარკეტინგის არსი, რომელიც მონაცემთა ანალიტიკის შედეგია.

მსოფლიოში, სადაც მომხმარებლები რეკლამებისა და არაპერსონალური შეტყობინებების განუსაზღვრელ რაოდენობას ეცნობიან, ყოველთვის გამოირჩევიან ისეთი ბიზნესები, რომლებიც დროსა და რესურსებს ხარჯავენ აუდიტორიების შესასწავლად. მონაცემთა ანალიტიკის გამოყენებით, კომპანიებს შეუძლიათ მარკეტინგული კამპანიები შექმნან, რომლებიც ისეთივე პერსონალიზებული და სასიამოვნო იქნება, როგორც დილით, თქვენს საყვარელს ყავის ბარში ბარისტას მისალმება.

პრობლემა: one-size-fits-all- აღარ არის სწორი მიდგომა.

ოდესღაც, ბიზნესი ეყრდნობოდა მასობრივ მარკეტინგს - ყველას ერთსა და იმავე ენაზე ესაუბრებოდნენ. მომხმარებლებმა დაიწყეს ისეთი შეტყობინებების იგნორირება, რომლებიც მათთვის რელევანტური არ არის. სწორედ აქ თავს იჩენს მონაცემთა ანალიტიკა. მომხმარებელთა მონაცემების შეგროვებითა და ანალიზით, ბიზნესს შეუძლია აღმოაჩინოს შეხედულებები, რომლებიც ეხმარება მათ, შექმნან ისეთი შეტყობინებები, რომლებიც მორგებულია ინდივიდუალურ პრეფერენციებზე, ქცევებსა და საჭიროებებზე.

გამოსავალი: მონაცემთა პერსონალიზაცია.

ნაბიჯი 1: იცოდე შენი მომხმარებელი

პერსონალიზებული მარკეტინგის პირველი ნაბიჯი არის იმის გაგება, თუ ვინ არიან თქვენი მომხმარებლები. ეს სცილდება ძირითად დემოგრაფიულ მონაცემებს, როგორიცაა ასაკი და გეოგრაფიული მდებარეობა. ეს არის იმის ცოდნა, თუ რა უყვართ, რა სჭირდებათ და როგორ იქცევიან.

მაგალითად, Spotify-მ უბრალოდ ის კი არ იცის, რომ მუსიკის მოყვარული ხართ. მან იცის, რომ ორშაბათს დილით როკის ხასიათზე ხართ, ჯაზს კვირაობით უსმენთ და ვარჯიშის დროს კი პოპს ანიჭებთ უპირატესობას. თქვენი მუსიკალური გემოვნების ანალიზით, Spotify ქმნის პერსონალიზებულ ფლეილისტებს, როგორებიცაა Discover Weekly და Release Radar, რომლებშიც იგრძნობა, რომ ისინი მხოლოდ თქვენთვისაა შექმნილი.

ნაბიჯი 2: სეგმენტირება და დაპყრობა

ყველა მომხმარებელი არ არის ერთნაირი და ასეთი მიდგომა, ხელიდან გაშვებული შესაძლებლობაა. მონაცემთა ანალიტიკა საშუალებას აძლევს ბიზნესს, დააჯგუფოს მომხმარებლები სეგმენტებად, საერთო მახასიათებლების მიხედვით. მაგალითად:

• ხშირმა მყიდველებმა შესაძლოა ექსკლუზიური შეთავაზებები მიიღონ ლოიალობისთვის;

• კალათაში პროდუქტების დამტოვებლებმა შეიძლება მოტივაცია მიიღონ ფასდაკლების კოდით შეძენის დასასრულებლად;

• პირველად სტუმრებს შეიძლება განსაკუთრებული შეთავაზება გაუკეთოთ, რათა წაახალისოთ მეორე ვიზიტისთვის.

მაგალითად, Sephora, მისი Beauty Insider პროგრამა იყენებს მომხმარებლის მონაცემებს მათი სეგმენტაციისთვის შესყიდვების ისტორიისა და პრეფერენციების მიხედვით. მომხმარებელმა, რომელიც ხშირად ყიდულობს კანის მოვლის საშუალებებს, შესაძლოა მიიღოს პერსონალიზებული რეკომენდაციები ახალი შრატების ან დამატენიანებლების შესახებ, ხოლო მაკიაჟის მოყვარულმა შეიძლება მიიღოს შეტყობინებები ტუჩსაცხის უახლესი ფერების შესახებ. ეს მორგებული მიდგომა დაეხმარა Sephora-ს შეექმნა ლოიალური მომხმარებლების ბაზა, რომლებიც ახორციელებენ განმეორებით შესყიდვებს.

ნაბიჯი 3: მომავლის პროგნოზირება

პროგნოზირებად ანალიტიკას პერსონალიზაცია შემდეგ ეტაპზე გადაჰყავს. წარსული ქცევის ანალიზით, ბიზნესს შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს, თუ როგორ მოიქცევა მომხმარებელი შემდეგ. მაგალითად, Starbucks-ი თავის მობილურ აპლიკაციას იყენებს, რათა თვალი ადევნოს მომხმარებელთა პრეფერენციებს და შესყიდვების ისტორიას. მაგალითად, თუ თქვენ ყოველ სამშაბათს, კარამელის მაკიატოს ყიდულობთ, Starbucks-მა შესაძლოა გამოგიგზავნოთ პერსონალიზებული შეთავაზება ამ სასმლისთვის, ორშაბათს საღამოს - სწორედ იმ დროს, რომ გავლენა იქონიოს თქვენს შემდეგ ვიზიტზე.

უპირატესობები: რატომ აქვს პერსონალიზაციას მნიშვნელობა

1. მომხმარებელი გრძნობს თავს განსაკუთრებულად: პერსონალიზებული მარკეტინგით მომხმარებლები თავს გრძნობენ უნიკალურად, რაც ხელს უწყობს უფრო მჭიდრო კავშირს ბრენდთან;

2. ქმედებების მოტივაცია: მორგებული შეტყობინებები და შეთავაზებები უფრო მეტად გარდაიქმნება ბიზნესისთვის სასურველ ქმედებებად;

3. ეს აყალიბებს ლოიალობას: როდესაც მომხმარებლები გრძნობენ თავს დაფასებულად, ისინი უფრო მეტად დარჩებიან ბრენდის ერთგულები, და რეკომენდაციასაც გაუწევენ.

გამოწვევები

ცხადია, არცერთი ამბავი არ არის გამოწვევების გარეშე. პერსონალიზებული მარკეტინგი მოითხოვს დელიკატურ ბალანსს. კლიენტებს სურთ შესაბამისობა, მაგრამ ისინი ასევე აფასებენ კონფიდენციალურობას. თუ როგორ აგროვებენ და იყენებენ მონაცემებს, ამ საკითხში ბიზნესი უნდა იყოს გამჭვირვალე. ასევე, როგორ უზრუნველყოფენ შესაბამისობას რეგულაციებთან.

გარდა ამისა, უხარისხო მონაცემებმა შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი პერსონალიზაცია. წარმოიდგინეთ, რომ მიიღოთ შეთავაზება ბავშვთა პროდუქტებზე, როდესაც არ გყავთ შვილები. ამიტომ, ბიზნესებმა პრიორიტეტი უნდა მიანიჭონ მონაცემთა სიზუსტეს.

როგორ უნდა დაიწყოთ პერსონალიზაცია

1. შეაგროვეთ სწორი მონაცემები: დაიწყეთ მომხმარებლის ქცევის, უპირატესობებისა და დემოგრაფიული მონაცემების შეგროვებით. ამაში დაგეხმარებათ ხელსაწყოები როგორებიცაა: Google Analytics და CRM სისტემები;

2. დაიწყეთ თქვენი აუდიტორიის სეგმენტირება: დააჯგუფეთ მომხმარებლები საერთო მახასიათებლების მიხედვით, რათა თქვენი შეტყობინებები მეტად მორგებული იყოს;

3. გამოცადეთ და ისწავლეთ: დაიწყეთ პერსონალიზება მცირე დოზით, პროდუქტების რეკომენდაციებით, შემდეგ გააფართოვეთ შედეგების მიხედვით.

4. პატივი ეცით კონფიდენციალურობას: მონაცემების შეგროვებასა და გამოყენებისას იყავით გამჭვირვალე და ყოველთვის პრიორიტეტი მიანიჭეთ მომხმარებლის ნდობას.

Takeaway: პერსონალიზაცია არის მომავალი

მსოფლიოში, სადაც მომხმარებლები გადატვირთულნი არიან არჩევანით, პერსონალიზებული მარკეტინგი არის გამორჩეულობის გასაღები. ეს არ არის მხოლოდ გაყიდვა - ეს არის ურთიერთობა მომხმარებლებთან და ბოლოს, სწორედ ეს არის მარკეტინგი.

ასე რომ, შემდეგ ჯერზე, როდესაც მიიღებთ რეკომენდაციას, რომელიც გეჩვენებათ, რომ ის მხოლოდ თქვენთვისაა შექმნილი, გახსოვდეთ: ეს არ ხდება შემთხვევით, ეს არის მონაცემების ანალიტიკის შედეგი და ის ცვლის ჩვენ მიერ საყვარელ ბრენდებთან ურთიერთობას.