Оливки в номер: как экосистемы следят за нами и зачем они это делают
Если вы переживаете по поводу своей приватности, лучше не читайте этот текст: хороших новостей для вас нет.
Каждый видит то, что ему нужно
Хотим мы того или нет, но главным трендом в интернете является персонализация. Когда вы заходите на сайт, например, интернет-магазина, вы получаете один контент. А ваш сосед, друг или родственник — другой. На сайтах медиа тоже есть динамический контент. Вы видите рекламные объявления, которые расположены вокруг моей колонки? Отлично! А другой читатель этого текста в этот же момент видит иные объявления.
Если вы и ваш коллега наберете одни и те же слова в поисковой строке Google или «Яндекса», результаты вы получите тоже разные. Потому что поисковый сервер знает, что на самом деле интересует вас, а что — вашего коллегу. Это и есть персонализация.
Клиент, я тебя знаю!
Еще три года назад маркетологи пользовались куда менее точными инструментами — они сегментировали аудиторию по таким параметрам, как пол, возраст, уровень доходов, география проживания и т.д. Теперь к списку этих характеристик добавляется масса других.
Экосистемы, в которые входят несколько сервисов — банк, служба доставки, такси, — знают кем работает клиент, где он бывает, куда ездит, сколько у него денег на счете и т.д. Первыми в России такие экосистемы начали строить Сбербанк и «Яндекс», за ними потянулись другие банки и IT-компании.
Профиль клиента в данном случае составляется не на основе опросов, а с помощью так называемой технологической сегментации: вызывая такси или заказывая пиццу, клиент оставляет «цифровые следы», которые фиксирует и анализирует экосистема. Искусственному интеллекту в данном случае не нужно вас ни о чем расспрашивать — он без опросов представляет вашу поведенческую модель.
Две коробки в одной
На основании этого знания экосистема может сделать персональное предложение каждому клиенту, который есть в ее базе. Например, отель, если он знает, что вы в 19:00 достаете бутылку вина из мини-бара, может отправить в 18:55 push-уведомление: «Не принести ли вам оливок из нашего ресторана?»
Также служба приема может спросить при заселении, не принести ли вам фрукты в номер, и на ваш недоуменный взгляд ответить, что вы уже останавливались в другом отеле этой сети и этого было достаточно, чтобы изучить ваши вкусы.
Для изучения вкусов используются разные инструменты, например готовые коробочные платформы Customer Relationship Management — они фиксируют ваше поведение. Другие коробочные сервисы, такие как Mindbox или Retailrocket, автоматизируют рассылки, коммуникации в мессенджерах. Уже есть недорогие решения, соединяющие один сервис с другим.
В будущем число таких интеграционных решений будет нарастать по простой причине: в них заинтересованы компании. А компании заинтересованы в них потому, что такие персонализированные сервисы, в сравнении со старой доброй сегментацией, помогают увеличить конверсию на 30%.
Стиральная машина преследует меня
Однако есть одно «но». Персонализированный маркетинг работает только тогда, когда у нас достаточное количество информации о клиентах. Если мы знаем, что клиент каждый вечер в номере в 19:00 берет вино из мини-бара, мы можем предложить ему оливки. Если не знаем — нам ему предложить нечего!
Сама идея «знать своего клиента» не нова: любой пекарь, например, в эпоху Возрождения знал предпочтения жителей своего квартала. Однако одно дело — знать вкусы своих соседей, и другое — миллионов пользователей, живущих в разных городах. Такая масштабная задача стала возможна только с появлением цифровых технологий.
Искусственный интеллект, отслеживая действия пользователей, рейтингует предпочтения: если вы три раза набрали в поисковой строке «гладильный комбайн» и пять раз «стиральная машина», то «робот» сделает вывод, что стиральная машина интересует вас больше. Ее вы и увидите в рекламных объявлениях, когда в следующий раз зайдете в Facebook. Никто из вас сейчас не видит стиральную машину в объявлениях, обрамляющих этот текст?
Сегментация умерла!
Когда вы увидите в социальной сети, в динамической рекламе на сайтах СМИ продукты и сервисы, которые вы обсуждали по e-mail, искали в Google и «Яндексе», лайкали в Instagram, отметьте мысленно: «Точно: классическая сегментация умерла!»
Сегментация не нужна, если экосистема знает вас персонально. Зачем строить сегменты и микросегменты, если можно сделать персональное предложение каждому человеку?
Facebook, Instagram и WhatsApp входят в одну экосистему, которая умеет отслеживать ваши интересы не хуже Сбербанка или «Яндекса». Google умеет не меньше Facebook. Гиганты могут позволить себе многое, а что может в этом направлении сделать малый или средний бизнес? Советы следующие:
- Начните с малого. Купите недорогое коробочное решение. Разработчиков называть не буду, чтобы меня не заподозрили в скрытой рекламе.
- Поэкспериментируйте с продуктами и определите тот товар или сервис, который по вашему мнению больше всего подходит для персонализированного маркетинга.
- Поэкспериментируйте с каналами. E-mail, социальная сеть или сервис push-уведомлений в каждом конкретном случае могут давать разную конверсию. Найдите свой канал.
- Поразмышляйте над воронкой. Встраивайте персонализированный маркетинг на разных этапах воронки продаж.
- Зафиксируйте результаты ваших экспериментов: как они повлияли на конверсию, на средний чек?
Эти тесты не потребуют от вас много денег, но они дадут вам очень ценный опыт, который поможет вам опередить конкурентов, когда начнется массовый переход компаний на технологии персонализированного маркетинга. Конкуренты будут только думать о персональных настройках для каждого клиента, а вы уже приступите к масштабированию успешных результатов ваших экспериментов.
Мнение автора может не совпадать с точкой зрения редакции