Úskalí personalizace (nejen) e-mailů a jak na ni jít správně

Mraky dat od internetových uživatelů přímo svádí k jejich využití – a jedním z nich je právě využití k personalizaci e-mailů, marketingových sdělení nebo třeba zásilek z e-shopu. 

Proč personalizovat?

Samozřejmě, že když obchodník zná vaše jméno a třeba minulé preference, zákazníka to potěší a navážeme osobnější vztah. Jak se ale může personalizace dat promítnout do tvrdých dat výkonu vašeho e-shopu?

• Více konverzí

• Delší doba strávená na stránce, více prohlédnutých stránek

• Více opakovaných nákupů/vracejících se zákazníků – vyšší loajalita

• Vyšší open-rate obchodních e-mailů

• Vyšší CTR u reklamních ploch

Personalizovat můžete ve všech fázích nákupního rozhodování, ale musíte počítat s tím, že to znamená také více práce pro vás – chce to pokročilou práci s daty, více různých kreativ a textů, naprogramovaní pravidel automatizované personalizace a hlavně důkladné testování, aby to nedopadlo jako v našem perexu.

SEE

Když vás někdo osloví jménem, rozhodně to upoutá vaši pozornost. Někteří z nás se dokonce leknou. Vyzkoušejte to při rozesílce obchodních sdělení pomocí A/B testu – pošlete polovinu rozesílky s křestním jménem v předmětu a 2. s běžným předmětem bez oslovení.

A co takhle personalizovaný banner? Už dnes můžete automaticky zobrazovat bannery podle lokality, kde se zákazník nachází („Víte, že UPC má pokrytí už i u vás v Dolní Kalné?“). V Číně a Japonsku již testují personalizované OOH plochy, které oslovují kolemjdoucí na základě jejich vzhledu nebo chůze. Minority Report hadr.

THINK

Ve fázi THINK máme patrně nejméně příležitostí k personalizaci, protože často probíhá interakce s uživatelem a naším obsahem na cizím prostoru – na různých magazínech nebo srovnávačích. Nabízí se proto možnost přípravy různých kreativ reklamních bannerů, proužků nebo brandingu sekce pro různá publika webů 3. stran, kam směřujeme své propagační aktivity.

Naštěstí už v této fázi se nám často lidé přihlašují do newsletterů, takže můžeme připravit personalizovaný úvodní e-mail a potenciálního zákazníka přesvědčit, že odběr má smysl – práci si ušetříme, když máme formulář pro odběr na každé stránce webu a víme, na které se nám uživatel „upsal“ (bylo to na kategorii e-shopu „cyklistické helmy“ – patrně to bude cyklista a na 99 % ho zajímá výhradně takto tematicky zaměřený obsah).

DO

Zde probíhá personalizace přímo na našem webu a máme zde nejvíce možností si vyhrát – ať už jde řazení zboží podle chování zákazníka (nebo segmentu, kam spadá) v minulosti, různé „recommendovací“ nástroje pro nabídku zboží souvisejícího, nebo zobrazování článků, které by mohly být pro zákazníka nejatraktivnější. Personalizovat můžete i celý layout webu, nebo grafiku (červená pro ženy/modrá pro muže). Dobré je číhat na zákazníka v košíku a doporučit mu např. větší, a tudíž výhodnější balení. Je také fajn nabídnout mu přednostně výdejní místa poblíž jeho lokace.

CARE

Nejvíc si s personalizací vyhrajeme ve fázi Care, protože už bychom zákazníka měli znát jako své boty. Můžeme mu tak doručit personalizované:

• Dárky k svátku nebo k narozeninám.

• Připomenutí, že končí platnost předplatného, a přímo pro daného člověka máme výhodnou nabídku prodloužení.

• Upozornění např. od e-shopu s psími granulemi, že podle posledního nákupu už granule musí docházet a jedním kliknutím dokoupí další várku (dá se využít u plen, kojeneckého mléka, hygienických potřeb a dalších položek, kde se kupují pravidelné zásoby).

Nepotřebujeme drahé nástroje, stačí data z prohlížeče

Tomáš Kapler z Etnetera Activate ve své přednášce na E-shop Summit 2017 ukazoval několik stupňů personalizace webu a dalších kanálů od nejjednodušších po náročnější.

Pro základní personalizaci vám postačí data z prohlížeče:

• Lokace

• Jazyk

• Odkud uživatel přišel a proč

• Typ prohlížeče

• Typ sítě

• Je tu poprvé, nebo poněkolikáté

Pomocí těchto údajů můžete začít s nenápadnou personalizací po příchodu na web:

• Nabídnout registraci do newsletteru jen nepřihlášeným.

• Nabídnout voucher jen nově příchozím.

• Nabídnout výhodu jen těm, kteří přišli z konkrétní kampaně.

Pro pokročilou personalizaci použijte statistická data o uživatelích (typicky získaná z registrací nebo soutěží) – základní demografie a snadno spočitatelné charakteristiky jako počet návštěv nebo celková útrata:

Tady se ke slovu dostává už v úvodu vzpomínané „lidské oslovení“.

• Rozlišujte tykání a vykání.

• Využijte automatické skloňování jmen.

• Neptejte se na pohlaví, pokud nemusíte (teď nám v tom trochu dělají nepořádek velmi kreativní maminky ?, ale Foxentry umí podle jména i domyslet pohlaví).

• Použijte chytrý e-mailing nebo nástroj, který to umí (lze i ručně).

• !!! Nabídněte uživateli možnost si oslovení změnit !!!

V této fázi využijte již výše zmíněný svátek nebo datum narození pro zaslání milého blahopřání nebo personalizované nabídky. Ve formuláři se můžete zeptat i na preferovaný počet a rozestup rozesílek (příliš mnoho e-mailů je nejčastější důvod odhlášení nebo nahlášení jako SPAM).

Reagujte na životní cyklus zákazníka a rozdělte si databázi pro personalizaci na segmenty a druhy personalizovaného obsahu nebo trigger e-maily:

Segmentace podle angažovanosti se Tomášovi dle přednášky osvědčila nejvíc – open-rate se zvedl 3x.

Reagujte na akce zákazníka – na tzv. události – zkuste odchytit odcházející uživatele (pomůže např. appka QuitSnap), upozorněte na opuštěný košík a zkuste nabídnout východisko. Nabídněte zvláštní obsah na základě historie zákazníka (nový, věrný), už teď tak pravděpodobně doporučujete související zboží, nebo „mohlo by se vám líbit“. Na událost navažte trigger e-maily podle konkrétní akce zákazníka.

Teď se dostáváme k nejvyšší úrovni personalizace na základě machine learningu a big data. Tomáš ze své zkušenosti popisuje, že je potřeba nějaký čas na vytrénovaní automatického nástroje – zhruba jeden nákupní cyklus zákazníka. Můžete využít placenou službu, nebo proniknout do některého z open source programů, jako je např. Prediction IO. Personalizuje se na základě obsahu (content-based), na základě chování uživatele (user-based), ale i díky ručně zadaným datům – např. personalizovaný obsah pro nový model iPhone. Nástroj pak na základě chování vytváří nové segmenty, umí třeba i upravit řazení filtrů, kategorií a další větší proměny webu podle preferencí konkrétního uživatele. „Toto řešení už si žádá ovšem velké množství dat, dostatečný obrat, vhodné produkty a hlavně zkušenosti,“ uzavírá svou přednášku Tomáš.

Nevýhody personalizace podle UX mága Honzy Kvasničky

• Může odradit návštěvníka, pokud nevyhodnocujete správně data.

• Přeplácání e­‐shopu.

• Nadměrné využívání pop-up oken.

• Agresivnější vnímání nabídky – hodně záleží na dobrém copy.

• Implementace není vůbec jednoduchá, nejčastěji se pokazí snahy o personalizaci výpisu dle velikosti nebo značky.

Personalizujete na svém e-shopu? Povedly se vám přitom nějaké přešlapy, nebo jste naopak personalizací zákazníky potěšili? Pochlubte se.