Персоналізація

Персоналізація, в цифровий маркетинг і контекст продукту – це практика адаптації контенту, макета, рекомендацій або повідомлень до окремих користувачів або визначених сегментів користувачів на основі таких даних, як поведінка, демографічні показники, місцезнаходження, джерело переходу або попередні взаємодії, з метою підвищення релевантності взаємодії та тим самим збільшення залученості або конверсії. Персоналізація варіюється від простих підходів на основі правил, таких як показ різних банерів на головній сторінці відвідувачам, які вперше заходять на сайт, або тим, хто повернувся, до складних систем на основі машинного навчання, які генерують індивідуалізовані рекомендації щодо продуктів або динамічно змінюють порядок вмісту сторінки в режимі реального часу на основі передбачуваного наміру.

Обґрунтування персоналізації ґрунтується на спостереженні, що один універсальний досвід рідко однаково добре обслуговує різноманітну аудиторію; цільова сторінка, оптимізована для відвідувача, який вперше відвідує сайт і чутливий до ціни, може використовувати інші пріоритети повідомлень, ніж та, що оптимізована для постійного клієнта, який оцінює преміум-рівень. Дослідження в галузі електронної комерції та SaaS зазвичай показують, що повідомлення або пропозиції, орієнтовані на певний сегмент, можуть значно перевершувати універсальний контент, хоча величина значно варіюється залежно від того, наскільки відмінними є базові сегменти та скільки релевантних даних доступно для керування логікою персоналізації. Персоналізація зазвичай вимірюється не як окремий показник, а за допомогою порівняльного тестування, вивчення коефіцієнта конверсії, залученості або середньої вартості замовлення для персоналізованого досвіду порівняно з неперсоналізованою контрольною групою протягом визначеного тестового періоду, зазвичай від двох до чотирьох тижнів, щоб врахувати тижневі цикли поведінки.

Впровадження персоналізації зазвичай вимагає трьох компонентів: рівня даних, здатного ідентифікувати відповідні атрибути або поведінку користувача, чи то за допомогою даних власних джерел, сигналів поведінки на сайті, чи інтеграції CRM; рівня правил або моделювання, який визначає, який варіант контенту має бачити певний користувач; та механізм доставки, часто платформу персоналізації на основі тегів або нативну функціональність CMS, яка відображає правильний варіант без помітної затримки. Типові випадки використання персоналізації включають географічний контент, такий як відображення тематичних досліджень у місцевій валюті або регіоні, поведінкові тригери, такі як показ пропозиції про намір виходу користувачам, які додали товари до кошика без покупки, та логіку повернення відвідувачів, яка змінює повідомлення на основі того, які сторінки користувач переглядав раніше.

Частою помилкою є те, що більша персоналізація автоматично дає кращі результати; на практиці надмірна сегментація без достатньої кількості трафіку на сегмент призводить до недостатньо потужних порівнянь, які не можуть досягти статистичної достовірності, а персоналізація на основі розріджених або ненадійних сигналів даних може дати помилкові результати, показуючи нерелевантний або навіть відштовхуючий контент, який шкодить довірі, а не зміцнює її. Існує також добре задокументована суперечність між персоналізацією та очікуваннями щодо конфіденційності, особливо після обмежень на рівні браузера щодо сторонніх файлів cookie та таких правил, як GDPR, які підштовхнули цю галузь до стратегій використання даних власних розробників та контекстної персоналізації, що менше покладаються на міжсайтове відстеження. Ще однією пасткою є ставлення до персоналізації як до ініціативи «встановив і забув», а не до перевірки кожного правила шляхом контрольованого тестування, оскільки припущення про те, що віддає перевагу певний сегмент, часто є неправильними при звірці з фактичними даними.

У рамках консалтингових проектів з питань CRO та зростання персоналізація зазвичай впроваджується лише після вирішення фундаментальних проблем конверсії, які впливають на всіх користувачів, оскільки персоналізація принципово слабкої сторінки множить зусилля, не збільшуючи результатів. Консультанти зазвичай починають з визначення сегментів зі суттєво відмінною поведінкою або намірами, використовуючи існуючі аналітичні дані, потім розробляють та тестують невелику кількість правил персоналізації з високою достовірністю, замість того, щоб намагатися впровадити широку персоналізацію на всьому сайті одночасно, перевіряючи поступовий вплив кожного правила, перш ніж розширювати програму далі.

Типовим прикладом є інтернет-магазин із чітко вираженими сегментами нових та постійних відвідувачів, які поводяться дуже по-різному: новим відвідувачам зазвичай потрібна широка навігація за категоріями та контент, що зміцнює довіру, тоді як постійні відвідувачі, особливо ті, хто раніше переглядав певні товари, як правило, краще реагують на головну сторінку, яка відображає нещодавно переглянуті товари або пов’язані з ними рекомендації, ніж на загальні рекламні банери. Тестування цього правила персоналізації на основі одного сегмента на статичній головній сторінці, зберігаючи всі інші елементи незмінними, є поширеним способом перевірки виправданості інвестицій у необхідну інфраструктуру даних та логіку правил перед розширенням персоналізації на додаткові сегменти, такі як географічне розташування або рівень історії покупок.