Типичные ошибки персонализированного маркетинга в e-commerce
Даже если интернет-магазин предложит клиенту весь свой огромный ассортимент, этого будет недостаточно для удачного заказа.
Задачу подбора необходимых клиенту товаров решает персонализация: никто не расскажет лучше, что нужно покупателю, чем он сам. С ее помощью сайты анализируют действия пользователя и динамически формируют под него выдаваемый контент. Иными словами, персонализированный маркетинг подстраивается под желания клиента, вычисляет, чего ему не хватает.
Если эту технологию правильно использовать, можно увеличить финансовые показатели компаний. Неправильное применение в лучшем случае не приведет ни к чему, а в худшем — принесет бизнесу убытки.
Чтобы оценить результат внедрения той или иной механики в вопросе персонализации маркетинга, обычно используют А/Б-тестирование.
К примеру, на каком-то сайте есть кнопка белого цвета. За день на нее кликают 20 раз. Команда, которая хочет увеличить количество кликов на кнопку, выдвигает гипотезу: если изменить ее цвет, то число нажатий изменится. Чтобы проверить, необходимо провести эксперимент. Для этого все посетители сайта делятся на три равные группы: одной из них показывают ту же кнопку, но красного цвета (состояние А), второй — зеленого (состояние Б), для третьей она остается белого цвета. В ходе эксперимента, допустим, выясняется, что на красную кнопку нажали на четыре раза меньше, чем на белую, а на зеленую — на десять раз больше. Таким образом происходит сравнение разных механик (необязательно двух) с контрольной группой или между собой.
Чтобы оценить, как цвет влияет на нажатия на кнопку, сравнивают их количество, но в каждом отдельном случае нужно смотреть на релевантные, подходящие метрики. В e-commerce такими являются средний чек, выручка на покупателя и конверсия. Также не стоит забывать о достоверности: результаты А/Б-теста следует проверять на статистическую значимость, а выборка респондентов должна быть достаточно большой и случайно подобранной, чтобы минимизировать влияние индивидуальных различий пользователей на результат. Если все эти условия соблюдены, то можно заниматься улучшением показателей. Чтобы успешно выполнить эту задачу, нужно постараться избежать нескольких распространенных ошибок.
1. Отсутствие тестирования
Иногда использование общепринятых алгоритмов может не помочь, а навредить магазину. Даже если какая-то практика считается стандартной на рынке, необходимо продолжать оценивать ее эффективность в каждом конкретном случае.