Персонализация и малый бизнес

Меня тут попросили дать комментарий для одного издания по поводу персонализации в маркетинге и того, как российскому малому бизнесу ее использовать. Напишу свои мысли и здесь:

1. Действительно, вопрос необходимости персонализации больше не вопрос. И представители бизнеса и потребители по результатам любых исследований говорят о необходимости такой персонализации. Цифры в разных исследованиях варьируются, но тренд очевиден. Интересно, что потребители готовы делиться своими данными, чтобы получать персонализированные предложения.

2. Таким образом, главный вопрос — это не «нужна персонализация или нет», а как именно персонализацию использовать для конкретного бизнеса.

3. До недавнего времени персонализация сводилась в основном к:

• В самом простом варианте обратиться к клиенту по имени (в email рассылках, например), отправить ему поздравление на день рождения и т.д.
• В более сложном — показать релевантные клиенту предложения и товары (в тех же рассылках или на сайте). 

Что тут самое важное: такая персонализация работает на основе заданных правил, а также объединяет потребителей в сегменты. Это выглядит как «если покупатель ранее покупал детские товары, давайте поместим его в сегмент заинтересованных в детских товарах покупателей, и в рассылке пришлем ему детские товары».
Такая персонализация достаточно легка в реализации технически, ее может делать даже микробизнес.

Но такая классическая персонализация:

• Не очень-то персональная: потребители объединяются в сегменты, и предложение делается для сегмента, а не конкретного потребителя.
• Работает на основе заранее заданных правил и, как правило, не в реальном времени: нужно вытащить данные из базы (например, покупки с привязкой к покупателю), проанализировать, разделить на сегменты, сделать рассылки.

4. Так вот самое интересное, что сейчас есть тренд на гиперперсонализацию. В таком случае используется машинное обучение, чтобы в реальном времени делать действительно индивидуальное предложение для потребителя с использованием гораздо большего объема данных, причем не только о самом потребителе, но и других потребителях, сезоне, изменениях предпочтений, погоде, схожести с другими потребителями — да чем угодно!

 Чем такая гиперперсонализация отличается от классической персонализации:

• Работает не на основе заданных правил, а с помощью механизмов машинного обучения/искусственного интеллекта, когда система постоянно обучается на основе новых поступающих данных.
• Используется уникальная для конкретного потребителя комбинация данных, и, соответственно, предложение также становится уникальным. По аналогии с примером выше сегмент начинает состоять из одного человека.
• Это может происходить в реальном времени: покупатель ходит по интернет-магазину или онлайн кинотеатру или в музыкальном стриминговом сервисе, а выдача постоянно подстраивается под него, исходя из новых данных.
• Может происходить даже адаптация интерфейса.

Понятно, что такая гиперперсонализация будет работать эффективнее классической, так как будет точнее отвечать потребностям конкретного потребителя, а также учитывать даже ту информацию, которую он сам о себе не знает, например, схожесть его поведения с поведением другим потребителей.

А в чем сложности:

• Это несравнимо сложнее в реализации, потому что теперь нужно не просто выгрузить данные и как-то их проанализировать, а нужно писать модели для машинного обучения, нужны соответствующие дорогие специалисты и пр.
• Требуются очень серьезные вычислительные мощности.

А как же российскому малому бизнесу использовать персонализацию?

А никак, не забивайте себе голову 🙂 Если серьезно, то, к сожалению, 95% малых компаний пока до этого не доросли, да им и не надо. Поэтому:

1. Думать в первую очередь о качестве сервиса. Российский рынок все еще не столь конкурентен. То есть у нас просто слабее конкуренция, и пока что нам важнее просто хорошо делать свою работу, а не выдумывать сложности. У нас можно коммерческого предложения неделями ждать, а на запрос с сайта вообще крайне велика вероятность, что никто не ответит. В общем, сначала отличный базовый сервис и только потом усложнения в виде персонализации и других механик.

2. Сделать основной вывод, что потребители любят, когда их любят. Персонализация — это про внимание: «Я учитываю твои интересы и делаю тебе персональное предложение». Соответственно, надо делать то, что конкретный бизнес может себе позволить: обращаться в письмах по имени, не делать рассылки на 8 марта мужчинам, учитывать историю заказов при следующих предложениях. Это все не требует каких-то сложных алгоритмов и вообще часто не требует технической реализации.

3. Если базовый сервис уже в порядке и действительно пора идти дальше, то ищите SaaS решения, применимые для конкретной сферы. Например, есть недорогие и даже бесплатные решения, чтобы реализовать персональные рекомендации в интернет-магазинах (в частности, мы использовали на нескольких проектах Retail Rocket, но есть и другие). Они очень просты в интеграции и использовании. Самим, конечно, никаких кастомных решений разработок делать не надо.