Знай клиента своего: персонализируем сайт с помощью Big Data

Представьте себе такую ситуацию: Вы наконец-то запустили свой сайт. Что делать дальше? Расслабиться и надеяться, что Ваш Landing Page впредь будет стабильно приносить Вам продажи сам по себе? Подобный подход, когда работа с потенциальным покупателем ограничивается созданием веб-страницы и дальнейшим поддержанием ее работоспособности, может привести только к одному итогу — поражению в конкурентной борьбе. Как же сделать Ваш продукт более привлекательным и, главное, как найти тех людей, которых он может заинтересовать? Сегодня мы поговорим об одном из способов добиться этого — сборе и анализе «больших данных».

Какие преимущества можно получить, используя Big Data?

Основное предназначение обрабатывания любых сведений о целевой аудитории компании или продукта — это персонализация предложения. Она позволяет строить осмысленную, ценную коммуникацию между тем, кто продает, и теми, кто покупает. Обезличенные рекламные послания приносят значительно меньшую отдачу, чем они же, но созданные с учетом социального положения клиента и его интересов. Например, если кто-то просматривал товары, добавил что-то в корзину, но не купил — можно послать ему письмо с персонифицированным оффером (скажем, со специальной скидкой).

Также на основе статинформации о действиях посетителей на сайте можно скорректировать предусмотренные Вами сценарии пользовательского поведения (о них мы недавно писали), сделать страничку более user-friendly. Это, кстати, залог успешной отладки — в противном случае Вы будете руководствоваться лишь своими умозрительными соображениями о том, что удобно, а что — нет.

Что собирать?

Понятно, что нет смысла в обработке всех доступных данных, не задумываясь, будет ли от их анализа прок или нет. Что же стоит анализировать? VIA подготовило для Вас список ключевых категорий, которым мы рекомендуем уделить внимание:

Социодемографические показатели (пол, возраст, семейное положение, есть ли дети и так далее). Это самая базовая информация о Вашей клиентуре, однако ее можно применить для первичного таргетирования. Заметим, что одной только ее для создания эффективного персонализированного месседжа явно недостаточно (не надо в соцсетях рекламировать всем поголовно незамужним женщинам от 18 до 35 свадебные платья, ну не надо, это плохой таргетинг).
Адрес. Геотаргетирование — наше все. Позволяет адаптировать контент под разные регионы и даже районы. Например, сразу рассчитать актуальную цену с учетом доставки в зависимости от того, находится ли посетитель за МКАД или в его пределах. Или показать «магазины рядом», где можно приобрести Ваш товар.
История покупок. Золотая жила для любого хорошего маркетолога. Как часто человек заказывает Вашу продукцию? Происходит ли это в определенные дни недели, к примеру, на выходных? Участвует ли он в акциях? Реагирует ли на спецпредложения? Все это позволит Вам обратиться к клиенту именно тогда, когда он будет заинтересован в покупке и предложить ему то, что ему нравится. А он, в свою очередь, поймет, что не безразличен Вам!
Поведение на сайте: откуда перешел, на каких позициях задержался, пользовался ли фильтрами или смотрел все подряд. Эти материалы дадут Вам возможность выявить наиболее действенные каналы и площадки для рекламы, подобрать понравившиеся конкретному покупателю продукты, предлагать воспользоваться удобными ему сервисами и многие другие.
Присутствие в социальных сетях, членство в сообществах, подписки. Это новый уровень персонификации — ориентация на интересы отдельного лица. Требует внушительных затрат, но и эффект от нее потрясает.

Как обрабатывать?

Здесь Ваши возможности многочисленны. Современному бизнесу доступны разнообразные средства: от обычных счетчиков и систем аналитики наподобие Яндекс.Метрики, до специализированных механизмов, заточенных под работу с громадным объемом разнопрофильных статданных. В рамках этой статьи подробно рассказать о каждом из них просто невозможно, поэтому здесь остановимся лишь на самых практичных:

Системы управления базами данных. Такие программы выпускают различные IT-корпорации, от Oracle до Microsoft. С их помощью можно не только хранить и систематизировать собранное, но и наглядно представлять результаты и на их основе формулировать тренды.
Специальные алгоритмы (такие как CleverDATA). Они применяются для определения подходящих коммуникационных каналов и построения аналитических прогнозных моделей для маркетинговых кампаний.
Готовые узконаправленные решения. Управляют закупками RTB-рекламы, показом товарных рекомендаций, персонализируют содержимое веб-страниц, рассылок и контекстной рекламы.

Big Data — гибкий и весьма полезный инструмент, к которому могут обратиться как крупные игроки, так и небольшие фирмы. Залог успеха — правильно определять цели и подобрать соответствующие Вашим запросам и бюджету варианты.