АРБ-Консалтинг  >  Корпоративный блог  >  Интернет-маркетинг  >  Почему попытки персонализации сайтов проваливаются?

Почему попытки персонализации сайтов проваливаются?

02/05/2017г.

Циники могут сказать, что каждый Новый год дает людям новый старт для старых привычек. И, несмотря на все инновационные технологии и ноу-хау, кажется, что некоторые цифровые компании ничем не отличаются от людей, которые постоянно не достигают своих целей.

Последние лет восемь каждый новый год называют «годом персонализации», когда речь идет о сфере цифрового маркетинга. Поскольку у цифровых компаний много разных типов пользователей с разным опытом и запросами, «персонализация» сегодня является частью ответа на вопрос на миллион долларов: как нам предсказать поведение клиентов и тем самым улучшить их впечатления от посещения сайта? Все компании отрасли тратят бесконечные ресурсы в попытке ответить на этот вопрос, так как он может дать компании конкурентное преимущество и тем самым увеличить прибыль. Но большинство раз за разом терпит неудачу.

Что они делают не так?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно в первую очередь понять, почему цифровая персонализация важна. Главная исходная посылка состоит в том, что если мы можем определить модели поведения отдельных групп клиентов, мы сможем предсказать, как будут вести себя другие клиенты. Но это легче сказать, чем сделать. Некоторые маркетологи уверены, что это так же просто, как предсказать, что человек, собравшийся в тренажерный зал, захочет купить новые кроссовки и модный спортивный костюм. Поэтому все, что вам нужно, это новая технология обработки данных, много-много этих самых данных и специалисты по их обработке. И вы сможете делать прогнозы. Суровая правда заключается в том, что это рецепт катастрофы.

У нас и так слишком много данных, но мало психологического анализа

Количество данных сегодня не является проблемой – совсем наоборот. Данные у нас есть: поведение пользователей (клики, просмотры страниц), активность в соцсетях (лайки, чем они поделились), интересующие товары (категория, цена), контекстная информация (время, погода, устройство) и многое другое. Проблема заключается в том, что все эти данные не говорят нам, почему наши клиенты купили (или нет) наш продукт в Интернете. Мы тратим слишком много времени на изучение того, что делают клиенты, но мало времени посвящаем попыткам понять, почему они это делают.

Например, давайте предположим, что наш анализ данных поведения потребителей в магазине одежды показывает, что средняя стоимость заказа значительно выше в дневное время, чем вечером. На основе этих данных напрашивается вывод, что люди охотнее тратят деньги днем, и с этим ничего не поделаешь. Тем не менее, мы можем предложить альтернативное объяснение. А что если клиентов, пришедших утром, встречал энергичный, дружелюбный, улыбающийся продавец, и его теплое отношение изменило покупательское поведение?

Чтобы рассматривать данные таким образом, нужно глубокое понимание того, как люди думают и ведут себя. Другими словами, стоит рассмотреть вопрос о найме психолога.

Психология помогает нам строить более точные толкования ситуаций. Например, исследования показали, что когда мы читаем сообщения в своих смартфонах, мы выбираем более эмоциональный контент, чем тот, что мы могли бы прочесть на наших компьютерах. Это можно объяснить тем фактом, что мы воспринимаем наши смартфоны как продолжение себя, мы доверяем им самые интимные подробности нашей жизни. В то время как настольные компьютеры воспринимаются гораздо более самостоятельными и даже чужими, не говоря уже о том, что они не путешествуют с нами постоянно.

Поведение больше, чем сумма его составляющих

Когда речь идет о человеческом поведении, ученые иногда могут сравнить людей с «черным ящиком». Фактически поведение человека может быть понято только при изучении внешних данных. Как написал Yuval Noah Harari в своей статье “Big Data, Google and the End of Free Will”: «Экстремальные сторонники Мировоззрения Данных воспринимают всю Вселенную как поток данных, организмы рассматривают практически как биохимические алгоритмы, и космическим предназначением человечества считают создание всеобъемлющей системы обработки данных».

Такой подход не работает в ежедневных межличностных коммуникациях. Исследования показывают, что сегодня ежедневные взаимодействия основаны почти полностью на невербальной коммуникации. Он также не годится для понимания онлайн поведения. Вместо этого мы должны принять во внимание процессы, лежащие в основе принятия решений клиентами. Анализ данных должен проводиться на основе экспертного знания и психологической теории вместо подхода «а давайте попробуем и посмотрим».

Один из специалистов по изучению данных наших крупнейших розничных клиентов сказал мне, что обнаружил явную причину, от которой зависит конверсия посетителей. Он заметил, что покупатели не пользовались фильтром веб-сайта для отбора товара, в то время как посетители, которые ничего не купили, его использовали. Он собирался сообщить этот вывод своему менеджеру и рекомендовать ему убрать фильтр с сайта, но я заметил существенную ошибку. Известно, что для конверсии посетителей в покупатели может потребоваться несколько итераций (заходов на сайт). В своем анализе он не отделил новых посетителей (которые нуждались в фильтре, чтобы найти нужный товар) от вернувшихся посетителей, которые уже собрали всю необходимую для принятия решения информацию и были готовы к покупке.

Психологические модели могут помочь нам лучше понять какое значение играют для принятия решений о покупке известные проблемы иррациональности и эмоций, когнитивные искажения или экологические веяния. Люди могут быть убеждены, что их покупательские привычки являются результатом рационального процесса мышления, но на самом деле многие решения о покупке делаются импульсивно, когда что-то задевает нашу лимбическую (эмоциональную) систему.

Перестаньте говорить о коэффициенте конверсии, рассматривайте циклы конверсии

Мы должны начать думать о конверсии как о продолжительном во времени процессе, а не как об однократном действии или событии, как принято среди веб-аналитиков и специалистов по изучению данных. Путь от первоначального взаимодействия с брендом до кассового аппарата долог и обычно требует нескольких точек касания для конверсии пользователя. Поэтому пора прекратить говорить о коэффициенте конверсии и начать говорить о циклах конверсии.

«Цикл конверсии» может быть определен как непрерывный процесс от первого взаимодействия с продуктом или брендом до покупки. Этот процесс может включать в себя несколько итераций, а также заходы с различных устройств или офлайн и онлайн посещения. Конверсия, в конце концов, является результатом запутанного процесса принятия решений, и посещение сайта лишь небольшая часть этого процесса. Думайте об этом как об айсберге: над водой виден результат того, что скрывается под ней. Следующая задача заключается в определении, в какой точке цикла конверсии находится клиент. Когда мы знаем это, мы можем эффективнее влиять на его поведение.

Сегментируя «новых» и «вернувшихся» клиентов, мы можем видеть, в какой точке цикла находятся клиенты, и предложить им разную информацию. Новым посетителям мы можем предоставить более подробную информацию, помощь, бестселлеры и популярные отзывы, в то время как вернувшимся посетителям, которые уже знают, что они хотят, мы можем предложить скидку, чтобы повысить мотивацию для покупки, или использовать методы манипуляции, такие как «количество ограничено» или «специальное предложение».

Не только данные, но и психологические модели поведения клиентов могут помочь определить их намерения. Можно перевести эти модели поведения клиента в продвинутые показатели, чтобы понять, где посетитель находится в цикле конверсии. Алгоритмы могут связать действия посетителя, атрибуты и контекст (такие как тип страницы), чтобы определить его намерения.

Мы считаем, что в ближайшее время бизнес получит возможность использовать все эти знания, чтобы в режиме реального времени реагировать на потребности каждого человека, на каждой стадии цикла конверсии. Все это будет гарантировать, что «персонализация» сайтов станет реальностью, а не просто одной из старых привычек.

Автор: Liraz Margalit

Источник



Опубликовал в рубрике «Интернет-маркетинг»



Добавить комментарий

 Челябинск: +7 (351) 245-03-03  Екатеринбург: +7 (343) 381-99-60    Москва: +7 (495) 983-59-93    

Наверх