Гипер-персонализированный маркетинг: как это сделать правильно, 3 примера, подтверждающие это

Выдающиеся 98% маркетологов согласны с тем, что персонализация помогает улучшить отношения с клиентами, а 74% утверждают, что она оказывает «сильное» или «чрезвычайное» влияние. Однако только 22% потребителей удовлетворены уровнем персонализации, который они получают от брендов.

Прошли те времена, когда имя добавлялось в первую строку электронного письма — этого просто уже недостаточно. Сегодняшние потребители ожидают повышенного уровня персонализации — продукты, коммуникация и маркетинговая тактика явно адаптированы к их индивидуальным предпочтениям.

Так как персонализированное обслуживание быстро стало новой нормой, маркетологи теперь должны перейти к гиперперсонализации в качестве следующего шага.

Что такое гиперперсонализация?

Гиперперсонализация в маркетинге объединяет поведенческие данные и данные в режиме реального времени, извлеченные из нескольких каналов и точек соприкосновения, чтобы бренды могли создать чрезвычайно индивидуальную маркетинговую стратегию. Это позволяет им адаптировать продукты, услуги и рекламный контент к каждому потребителю для максимальной релевантности и потенциала конверсии:

Это демонстрирует разницу между персонализацией и гипер -персонализацией, но давайте поместим это в контекст для более глубокого понимания.

Персонализация против гиперперсонализации

Гиперперсонализация выводит персонализацию на новый уровень за счет использования передовых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и устройства с поддержкой Интернета вещей, для предоставления более актуальных предложений и возможностей каждому пользователю.

В то время как традиционная персонализация может включать в себя рекламу имени клиента, местоположения или истории покупок, гиперперсонализация также учитывает просмотр, покупку и другие поведенческие данные в реальном времени, чтобы отточить то, что потребитель хочет или в чем нуждается. Это более сложный, сложный и полезный метод, чем традиционный, потому что он выходит за рамки базовых данных о клиентах.

Например, персонализация может включать рекламу зимнего снаряжения для потребителей, которые приобрели аналогичное снаряжение в Интернете годом ранее. Гипер-персонализация, с другой стороны, может включать рекламу того же зимнего снаряжения с оптимизированной рекламой, основанной на точном месте и времени покупки, способе оплаты, использованных купонах, активности в социальных сетях и многом другом.

Принимая во внимание все дополнительные данные, гипер-персонализированная кампания может стать более актуальной и привлекать потенциальных клиентов.

Другим примером персонализации может быть отправка электронного письма пользователю с его именем в строке темы. Хотя это хорошая практика, она не настолько продвинута, как гиперперсонализированная кампания.

Допустим, в пятницу вечером пользователь потратил 20 минут на поиск черных брюк на вашем веб-сайте или в мобильном приложении и ушел, не купив. Гипер-персонализированная кампания отправит этому пользователю электронное письмо или уведомление в приложении в пятницу вечером, рекламируя предстоящую распродажу черных брюк определенного бренда. Вы понимаете, насколько этот тип кампании будет намного эффективнее, чем просто персонализированная тема электронной почты?

Чтобы узнать больше о персонализации цифровой рекламы, включая примеры использования персонализации маркетинга на каждом этапе воронки, загрузите новое Руководство по персонализации:

Как рекламодатели могут использовать гиперперсонализацию в кампаниях?

Есть 6 основных компонентов, которые рекламодатели и маркетологи должны учитывать в своей стратегии:

1. Сбор данных

Самый первый шаг — собрать данные правильного типа, потому что ваша персонализация настолько хороша, насколько хороши ваши данные.

Чем качественнее данные вы собираете, тем больше сегментации вы можете добавить и тем более персонализированными вы можете делать свои предложения. Это также гарантирует, что их увидят нужные глаза, и в результате эти люди с большей вероятностью совершат покупку.

2. Индивидуальное предложение

Почти 79% потребителей, вероятно, будут взаимодействовать с предложением бренда только в том случае, если оно напрямую связано с их предыдущим взаимодействием с брендом. Поэтому рекомендуется начать с простой персонализации — возраста или пола — а затем постепенно добавлять новые сегменты в зависимости от того, кто постоянно покупает определенные продукты или когда они покупают.

Например, если у вас есть группа постоянных клиентов, которые всегда покупают в апреле и октябре, начните отправлять им гипер-персонализированные сообщения, адаптированные к их предыдущим моделям покупок, с конкретными продуктами в марте и сентябре.

3. Персонализированные сообщения

Для наиболее подходящего обмена сообщениями вы можете использовать расширенное программное обеспечение для персонализированного маркетинга. Это идеально подходит для отправки контекстных электронных писем, в том числе:

• Контент, который меняется в зависимости от того, когда и где открывается электронное письмо
• Динамическое изменение артикулов, когда товара нет в наличии
• Ценообразование в режиме реального времени
• Продукты, которые кто-то просматривал ранее

4. Различные каналы

Объединение огромного количества потребительских данных с многоканальным маркетингом делает гиперперсонализацию еще более эффективной, помогая вам создавать индивидуальные отношения с пользователями. Электронная почта, веб-сайты, социальные сети и смартфоны предлагают различные уровни настройки и персонализации, которыми вы можете воспользоваться.

5. Идеальное время

Попытка выполнить процесс вручную может быть затруднена, поскольку необходимо просеять горы данных и создать бесчисленное количество сообщений. Однако есть несколько вариантов, как упростить этот процесс.

Помимо использования автоматизированной маркетинговой команды или платформы, вы также можете использовать прогнозную аналитику, которая поможет вам лучше определить оптимальное время для доставки конкретных сообщений и получения желаемых ответов.

6. Последовательное тестирование

Многовариантное тестирование может значительно упростить выявление наиболее убедительных элементов вашего сообщения. Более того, помимо простого A/B-тестирования вы также можете оценить комбинированный эффект нескольких элементов одновременно (заголовки, изображения, текст и т. д.), чтобы определить, какие комбинации работают лучше всего.

Измеряйте результаты ваших первоначальных персонализированных кампаний — и даже ваших гипер-персонализированных кампаний — и на основе результатов начните отправлять еще более точные сообщения.

Вот взгляд на то, как некоторые широко известные бренды перешли от традиционной персонализации к более гиперподходу.

3 примера гиперперсонализации

Ведущие бренды, такие как Amazon, Starbucks и Spotify, начали использовать предиктивную персонализацию, где искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают работу их индивидуальных механизмов рекомендаций:

Давайте посмотрим, как это делает каждый бренд.

Амазонка

Более 35% конверсий Amazon основаны на их системе рекомендаций, потому что они создают уникальные, гиперперсонализированные впечатления для каждого потребителя.

Это индивидуальное электронное письмо было отправлено пользователю, который искал оливково-зеленые кроссовки, но закрыл поиск, не купив:

В то время как многие «обычно» персонализированные электронные письма будут включать имя человека, это идет намного дальше, поскольку Amazon имеет доступ к огромному количеству точек данных, включая (но не ограничиваясь):

• ФИО
• Поисковый запрос
• Среднее время, потраченное на поиск
• История прошлых покупок
• Привязанность к бренду
• Привычки просмотра категорий
• Время прошлых покупок
• Средняя сумма расходов

Алгоритм механизма рекомендаций платформы называется «совместная фильтрация между элементами» и предлагает продукты на основе 4 точек данных:

• Предыдущая история покупок
• Товары в корзине
• Предметы оценены и понравились
• Товары, которые понравились и были куплены другими похожими клиентами

Используя всю эту информацию, Amazon может создать профиль пользователя и создать высококонтекстное электронное письмо с акцентом на оливково-зеленые туфли Puma (обувь Puma была куплена ранее) для этого покупателя.

Старбакс

Starbucks активизировала свою игру по персонализации с помощью ИИ, используя данные в реальном времени для отправки пользователям более 400 000 вариантов гиперперсонализированных сообщений (предложений еды и напитков). Каждое предложение уникально для каждого пользователя в зависимости от его прошлой активности в приложении:

Компания также привлекает участников программы лояльности персонализированными играми по электронной почте и на мобильных устройствах, информирует пользователей мобильных приложений о ближайших магазинах, которые принимают опцию «Мобильный заказ и оплата»:

Результаты этой кампании Starbucks включают:

• 3 повышение эффективности маркетинговой кампании
• Двукратное увеличение погашения электронной почты
• 3-кратное увеличение дополнительных расходов за счет погашения предложений
• 24% от общего числа транзакций приходятся на мобильное приложение

Спотифай

Spotify реализует гиперперсонализацию в своих маркетинговых кампаниях с функцией Discover Weekly. Эта функция учитывает индивидуальный выбор музыки, перекрестно анализирует его с предпочтениями других людей, которые слушали те же песни, а затем создает персонализированный плейлист для каждого пользователя:

У бренда также есть функция Live Concert, которая отправляет электронные письма о живых выступлениях с их любимыми артистами, а также возможность купить билеты. Эта функция также персонализируется на основе индивидуальных музыкальных предпочтений:

Переход от персонализации к гиперперсонализации

Гиперперсонализация — это следующий важный этап в развитии цифрового маркетинга, поскольку клиенты все чаще ожидают индивидуального опыта и тщательно подобранных предложений.

Важно отметить, что абсолютного определения гиперперсонализации не существует, и оно варьируется от бренда к бренду. Просто оцените свои текущие кампании по персонализации, рассмотрите данные, которые не используются, и определите возможности для сбора этих данных. Это позволит вам предоставлять гиперперсонализированный опыт, именно то, что ваши клиенты хотят и ожидают от вас.

Узнайте больше в руководстве по персонализации цифровой рекламы здесь.