Материал раздела Основной

Гиперперсонализация: как Nike и Amazon угадывают желания покупателей

Новый этап в ретейле — гиперперсонализация. Лидеры разрешают пользователям самим разрабатывать дизайн товаров, подстраивают под них выдачу и дают рекомендации на основе их стиля. Андрей Тыщенко (Dynamic Yield) — о том, как это помогает повышать продажи

Покупатели постковидного периода ожидают от ретейлеров, что они предскажут их желания и выполнят их. Поэтому традиционные подходы к дифференциации в розничной торговле — предоставление уникального ассортимента, постоянные корректировки цен на товары или услуги в зависимости от потребностей, тенденций и веяний рынка, а также рекламные акции — теряют эффективность.

Им на смену приходит даже не просто персонализированный, а гиперперсонализированный подход. Конкурентам трудно его скопировать, потому что он строится на базе конфиденциальных данных клиентов компании. При правильно выбранной стратегии такой подход позволяет ретейлерам получить лояльную и растущую аудиторию. Согласно данным опроса Epsilon и GBH Insights, подавляющее большинство респондентов (80%) ожидают от розничных продавцов персонализации товаров и услуг. Ее даже называют «фактором гигиены»: покупатели воспринимают ее как должное.

Рассмотрим технологии, которые уже сегодня помогают ретейлерам создать уникальный клиентский опыт.

Динамическая аллокация

Пользователи воспринимали «Ситилинк» как дискаунтер компьютерной техники. Это мешало его полноценному превращению в мультикатегорийного ретейлера.
Чтобы увеличить продажи в «некомпьютерных категориях», «Ситилинк» решил использовать ИТ-алгоритмы персонализации. Маркетинговая команда проанализировала, какие страницы товаров посещают разные пользователи и какой путь проходят до совершения покупки. Всех покупателей разделили на сегменты: «домохозяйки», «гики», «бизнесмены» и т.д. После чего специальная платформа, в основе которой лежат алгоритмы так называемой динамической аллокации, и алгоритмы под названием «контекстные бандиты» стали относить каждого покупателя к определенному сегменту и в режиме реального времени формировать для него персональное предложение, то есть подстраивать весь контент главной страницы — баннеры, меню, рекомендованные товары и категории — под него. Например, «домохозяйкам» алгоритмы машинного обучения показывают на главной странице подборку категорий, контента и предложений на тему «Красота и здоровье»; «гикам» — миксы из товаров: компьютерная техника, смартфоны и аксессуары к ним. Для каждого сегмента главная страница сайта меняет свой облик и содержит топ категорий релевантных товаров.

Внедрение динамической аллокации увеличило долю совершенных покупок на 2,5%, а выручку ретейлера — на 12,1%. Лучше всего кампания сработала для «гиков» — показатель кликабельности (CTR) виджета вырос на 28,4%; для «домохозяек» прирост по CTR составил 7,1%, а для «бизнесменов» — 13%.

Телекоммуникационный гигант Orange проанализировал покупки пользователей и предположил, что они присматривают новые смартфоны по цене, схожей с ценой своего предыдущего устройства.