Персонализацию в e-commerce принято восхвалять как прекрасный способ выстраивания прочных и длительных отношений с клиентами.

Но давайте посмотрим правде в глаза: персонализация — это просто еще один инструмент, помогающий компаниям увеличивать продажи через оптимизацию рекомендаций и пользовательского

Случайные рекомендации: благо или проблема?

Когда я делаю покупки онлайн, мне часто предлагают самые неожиданные товары. Недавно я добавил в корзину на одном из маркетплейсов джемпер (конечно, исключительно в исследовательских целях), и мне тут же порекомендовали еще джемперы, брюки — логично... странные носки.. какой-то согреватель для ног... и детский телескоп — что это вообще такое?

Меня лично не задевают такие нерелевантные рекомендации по двум причинам. Во-первых, я рад, что не возникнет искушению добавить в заказ больше вещей — все-таки стараюсь минимизировать потребление. Во-вторых, я доволен, что у маркеплейса недостаточно информации обо мне, чтобы рекомендовать действительно интересные товары.

Потребители жаждут персонализации

Современный маркетинг утверждает, что потребители не просто хотят, а ожидают и жаждут персонализированного опыта во всех цифровых сервисах. 

66% потребителей говорят, что не персонализированный контент может оттолкнуть их от покупки. 

91% с большей вероятностью будут покупать у брендов, предлагающих релевантные рекомендации. 

56% клиентов охотнее возвращаются на сайты с персонализированными товарными рекомендациями, а 74% испытывают разочарование, когда контент не персонализирован.

Более того, исследование Gartner показало, что клиенты, считающие электронные письма компаний нерелевантными и раздражающими, отписываются (48%) или прекращают сотрудничество с брендом (14%).

Почему люди готовы делиться личными данными?

Большинство из нас воспринимает это как компромисс. Мы позволяем сайту или компании использовать наши данные в обмен на следующие преимущества:

Экономия времени и сил

В мире так много товаров, что поиск нужной вещи может занять вечность и истощить морально. Естественно, когда рекомендации, результаты поиска и предложения подстраиваются под ваши вкусы, это значительно облегчает жизнь.

Чувство признания и понимания

Несмотря на обилие экранов и искусственного интеллекта в нашей жизни, мы остаемся людьми, жаждущими общения. Когда крупные компании отправляют нам персонализированные сообщения с нашим именем и рекомендуют товары, которые нам действительно нравятся, мы с радостью принимаем это, порой забывая, что для них мы просто номер в CRM-системе, где весь этот персонализированный контент автоматизирован ради увеличения продаж.

Проблема приватности данных

Некоторые компании идут дальше, утверждая, что в гипер конкурентном мире персонализации по поверхностным данным недостаточно. Они стремятся собирать всю доступную информацию о том, как клиент взаимодействует с брендом по всем каналам, что мотивирует его к покупке и что им движет.

Звучит немного пугающе, не правда ли? Корпорации, изучающие нашу сущность, чтобы заставить нас потреблять больше? К сожалению, это происходит уже десятками лет, и технологии сбора и использования данных только совершенствуются.

Если говорить о мобильных приложениях, то даже базовые данные, которые они собирают — тип устройства, уровень заряда батареи, тип подключения к интернету и геолокация — уже позволяют делать интересные выводы. Думаю, многие слышали историю о том, как сервисы такси повышают цену, если у пользователя почти разряжен телефон.

Но если заглянуть чуть дальше, в «серую зону» сбора данных, можно получить гораздо больше:
Режим дня — информация из календаря и будильников поможет понять, когда пользователь бодрствует, когда работает и в какие моменты он наиболее восприимчив к рекламе.
Социальная активность — доступ к адресной книге может намекнуть на то, кому пользователь собирается сделать подарок или с кем чаще всего общается.
Физическая активность — шагомер, геолокация и акселерометр позволяют определить, насколько человек подвижен, много ли путешествует и какой образ жизни ведет.

Стоимость данных

«Наша способность собирать данные намного превосходит способность их осмысливать». Как отмечает отчет Gartner, в последние годы бренды электронной коммерции стали настоящими центрами сбора данных. Проблема в том, что огромные объемы данных остаются хаотичными и неточными.

Более того, чем больше данных вы собираете, тем больше ответственности берете на себя. К счастью, сегодня существуют законы и нормативные акты, обязывающие компании защищать информацию о клиентах. Хранение данных, особенно когда они просто лежат на сервере, имеет высокую стоимость.

Персонализация как бизнес-стратегия

В современной жесткой конкуренции множество компаний борются за деньги одних и тех же клиентов. Чтобы привлечь покупателей, компании должны предложить что-то исключительное. Согласно Shopify, «персонализация — ключ к тому, чтобы выделиться на рынке».

И зачем компании хотят выделиться на рынке? Правильно, чтобы заработать больше денег! Персонализация:

• Стимулирует продажи и повышает конверсию
• Увеличивает среднюю стоимость заказа
• Способствует повторным покупкам
• Снижает количество брошенных корзин

Время переосмыслить подход к персонализации

Персонализация — это инструмент, и как любой инструмент, его влияние может быть как положительным, так и отрицательным, в зависимости от того, какого результата мы хотим достичь. Пока цель персонализации — «заставить пользователей покупать больше”.

Построение доверия через контроль и прозрачность

1. Приоритет данных „нулевой стороны“ — информации, которой клиент сознательно и активно делится с бизнесом
2. Сбор данных по принципу opt-in — пользователи сами выбирают, какими данными делиться
3. Четкое объяснение преимуществ обмена данными
4. Сбор только необходимых данных

Примеры персонализации для интернет-магазина

Рекомендации и индивидуальные предложения:

1. Рекомендации товаров на основе истории покупок.
2. Рекомендации на основе просмотренных товаров.
3. Персонализированные email-рассылки.
4. Индивидуальные скидки и промокоды.
5. Персонализированный кабинет пользователя с рекомендациями.
6. Персонализация акций и распродаж.
7. Персонализированное уведомление о скидках на интересующие товары.
8. Персонализированные напоминания о брошенной корзине.
9. Рекомендации кросс-сейл и апсейл при оформлении заказа.
10. Программы лояльности с индивидуальными бонусами.

Изменение контента:

1. Персонализация главной страницы с актуальными баннерами и товарами.
2. Сегментированный контент (разные коллекции, акции в зависимости от предпочтений).
3. Локализация контента (язык, валюта, условия доставки).
4. Контент на основе времени суток (например, товары для завтрака утром).
5. Динамические баннеры с подстройкой под интересы пользователя.
6. Демонстрация товаров в выбранной цветовой гамме.
7. Фотографии товаров с учетом сезона (зимняя или летняя коллекция).
8. Товары с учетом стиля пользователя (минимализм, классика и т. д.).
9. Фотографии с примерами использования товара (в интерьере, на модели).
10. Фото товаров, загруженные другими пользователями, на основе отзывов.

Интерактивные и визуальные персонализации:

1. Умный поиск с подсказками на основе истории запросов.
2. Фотографии товаров с возможностью менять цвет или конфигурацию.
3. Подбор фото с учетом геолокации (актуальные товары для региона).
4. Интерактивные фото товаров (например, анимация „360 градусов“).
5. Пользовательская галерея товаров, сортированная по популярности у аудитории.

Данные и аналитика:

1. Уведомления о наличии товара, интересующего пользователя.
2. Динамическое ценообразование в зависимости от активности клиента.
3. Контент на основе демографических данных (возраст, пол).
4. Контент на основе просмотров конкурентов (через ретаргетинг).
5. Автоматические push-уведомления об изменении статуса заказа или акциях.

Эти примеры можно реализовать с помощью встроенных инструментов CMS, таких как модули персонализации, CRM-маркетинг, умный фильтр, а также через интеграции с внешними сервисами (например, аналитики или рекомендаций).

Заключение

Важно не забывать что персонализация контента может быть как добром, так и злом. Плохие рекомендации никому не нужны. Поэтому внедрять ее нужно аккуратно, не забывая собирать статистику.