W dzisiejszym świecie e-commerce, personalizacja stała się nie tylko pożądaną cechą, ale wręcz koniecznością. Wszyscy chcemy czuć, że dostajemy dokładnie to, czego szukamy, a doświadczenia, które się z tym wiążą, kierowane są indywidualnie do nas. Dlaczego? 

Zacznijmy od danych, liczb i faktów, które pokazują zmiany w społeczeństwie. Badanie McKinsey wskazuje, że:

• firmy, które stosują personalizację, generują o 40% wyższe przychody od innych. 

• 71% konsumentów oczekuje personalizacji od marek, u których robią zakupy.

Według badania przeprowadzonego z kolei przez Accenture:

• 91% konsumentów jest bardziej skłonnych do zakupów tam, gdzie marki oferują spersonalizowane oferty i rekomendacje.

• 83% konsumentów jest skłonna udostępnić swoje dane w zamian za spersonalizowane doświadczenia.

Kluczem do dostosowania treści do potrzeb klienta jest zrozumienie ich profilu i preferencji. Musimy wiedzieć jak to zrobić. I tu pojawiają się techniki segmentacji i profilowania klientów, które mogą pomóc sklepom internetowym w dostarczaniu spersonalizowanych komunikatów.

Segmentacja polega na podziale klientów na grupy na podstawie różnych kryteriów, takich jak demografia, zachowania zakupowe, preferencje produktów itp. Profilowanie z kolei dąży do tworzenia szczegółowych profili klientów, które zawierają informacje na temat ich preferencji, zainteresowań, historii zakupów itp. Jako właściciele sklepów internetowych lub e-commerce managerowie powinniśmy zadbać o oba obszary. 

Standardowa personalizacja kojarzy nam się z komunikacją choćby mailową, ale możemy wykorzystać ją już na naszej witrynie podczas prezentacji produktów. Wiele sklepów wciąż o tym zapomina.

Dlaczego personalizacja w e-commerce jest tak ważna?

Kiedy klient widzi treści, które odpowiadają jego preferencjom, jest bardziej prawdopodobne, że pozostanie na stronie dłużej i dokona zakupu. Dodatkowo dostosowywanie rekomendacji produktów, treści i ofert do indywidualnych potrzeb klientów sprawia, że są one dla nich bardziej atrakcyjne. Klienci często czują się też bardziej docenieni i zrozumiani przez markę dzięki personalizacji, co może prowadzić do większej lojalności i powtarzalności zakupów. A sklepy internetowe gromadząc ogromne ilości danych o swoich klientach, dzięki personalizacji efektywniej je wykorzystują, aby dostarczać najbardziej atrakcyjne doświadczenia.

To wszystko sprawia, że personalizacja stała się już koniecznością, bo nauczyły nas jej inne aplikacje i systemy. W sklepie internetowym szukamy podobnych doświadczeń, jakie znamy z mediów społecznościowych, marketplace’ów czy zainstalowanych aplikacji.

Jak sklepy internetowe mogą wykorzystać personalizację, czyli ramki rekomendacji na stronie

Jednym ze sposobów personalizacji już na stronie www są ramki rekomendacji w sklepie internetowym dostępne z poziomu platformy e-commerce. Kiedy przychodzisz do sklepu stacjonarnego z wątpliwościami, zawsze możesz liczyć na opiekę sprzedawcy. Specjalista ds. e-commerce musi przewidzieć potrzeby użytkownika i zaprojektować na nie odpowiedzi z wyprzedzeniem.

Ramki rekomendacji działają dzięki analizie danych klientów i ich zachowań zakupowych. System generuje wówczas rekomendacje produktów, które są najbardziej odpowiednie dla danego klienta.

Istnieją różne techniki, które mogą być wykorzystane w algorytmach ramek rekomendacji, takie jak:

• Filtrowanie kolaboracyjne: polega na analizie zachowań i preferencji wielu użytkowników, aby znaleźć podobieństwa między nimi. Na przykład, jeśli użytkownik A i użytkownik B kupili te same produkty w przeszłości, system może zarekomendować użytkownikowi A produkt, który kupił użytkownik B, ale którego użytkownik A jeszcze nie kupił.

• Filtrowanie na podstawie treści: polega na analizie atrybutów produktów. Na przykład, jeśli użytkownik często kupuje książki z przepisami, system może zarekomendować mu inne książki o gotowaniu, a nie o budowie maszyn.

• Hybrydowe systemy rekomendacji: łączą różne techniki.

Jakie ramki rekomendacji możemy mieć w naszym sklepie?

Najczęściej na platformach e-commerce pojawiają się trzy rodzaje rekomendacji:

• rekomendacje spersonalizowane — tworzone na podstawie listy produktów, kategorii i asortymentu konkretnych producentów oglądanych przez klienta w sklepie. W zależności od wagi wybranych akcji użytkownika algorytm określa, które produkty będą najatrakcyjniejsze dla odbiorcy. 

• rekomendacje zakupowe — jeśli korzystasz ze Spotify i słuchasz playlist tworzonych specjalnie dla ciebie, to doskonale je znasz. Algorytm aplikacji szuka użytkowników o podobnym profilu i wzajemnie poleca im utwory. Na tej samej zasadzie działają rekomendacje zakupowe, dzięki czemu klientom są polecane produkty, które z dużym prawdopodobieństwem im się spodobają.

• rekomendacje powiązane — polecenia produktów, które są połączone z tymi, które klienci kupili lub oglądali wcześniej.

Przykłady personalizowanych rekomendacji w sklepie internetowym

• Bestsellery

Silnik rekomendacji wykorzystuje ślad, jaki każdy klient pozostawia w sklepie internetowym. Liczba wyświetleń, sprzedaży i opinii decyduje o tym, które produkty będą wyświetlane jako bestsellery. Na podstawie indywidualnych historii przeglądanych kategorii, produktów oraz zamówień, tworzone są osobiste listy rekomendacji dla każdego potencjalnego klienta. Lista bestsellerów może być generowana na podstawie: liczby sprzedanych sztuk, liczby zamówień czy wartości zamówień. Są one następnie wyświetlane na karcie produktu lub w innych miejscach na stronie. Mogą być też z powodzeniem wykorzystywane w e-mail marketingu, reklamie czy przy tworzeniu ofert specjalnych.

• Polecamy również lub Podobne produkty

Funkcja „Polecamy również” to najlepszy sposób na zaprezentowanie szerszej gamy produktów dostępnych w naszym sklepie internetowym. Mamy możliwość pokazania ich wariantów czy modeli. W przypadku sprzętu, który występuje w wielu opcjach (jak rowery), użytkownik może szukać czegoś specjalnego dla siebie, dlatego będzie przeglądał produkty o podobnych parametrach, ale np. innego producenta. Warto pokazać mu polecane modele i zaangażować do dalszej eksploracji sklepu. Dłuższa wizyta w witrynie może skończyć się bowiem zakupem.

• Wybrane dla Ciebie

Na podstawie ostatnio przeglądanych produktów sklep gromadzi i wyświetla podobne modele. Przykład? Jeżeli użytkownik przeglądała klapki, japonki oraz kapelusze, w sekcji „Wybrane dla Ciebie” silnik rekomendacji wygeneruje podobne produkty. System zapamiętuje te wyniki i jeżeli użytkownik wróci na stronę, otrzyma podobny zestaw produktów, żeby zwięszyć prawdopodobieństwo dodania ich do koszyka i zakończenia transakcji.

• Klienci, którzy… kupili, obejrzeli, polecają!

To bardzo ważna sekcja, bo pozwala na użycie social proof (społecznego dowodu słuszności). To z kolei pomaga dosprzedawać produkty komplementarne (cross-selling), a klientów wyręcza z poszukiwań lub inspiruje do dalszych zakupów. Funkcja zastępuje w pewnym stopniu sprzedawcę ze sklepu stacjonarnego, który rozmową zachęca do kontynuacji zakupów. 

• Popularne produkty w kategorii

To ciekawe rozwiązanie stosowane m.in. w Amazonie. Pozwala pójść użytkownikowi na skróty, zwalnia go z konieczności wyszukiwania najlepszych opcji oraz pozwala kierować się doświadczeniem innych kupujących. Często przyczynia się do zwiększenia wartości koszyka zakupowego, jeśli oferta jest właściwie spersonalizowana.

A co z wyszukiwarką produktów w sklepie internetowym?

Klienci korzystający z wyszukiwarki w sklepie są bardziej skłonni do konwersji niż inni użytkownicy stron internetowych. A niestety średnio nawet ¼ wszystkich wyszukiwań na stronie kończy się wynikiem “zero dopasowań”. Niektóre wyszukiwarki nie są w stanie przetworzyć takiego języka. 

Wybierz więc taką, która dzięki zaawansowanym algorytmom wyszukiwania i dopasowania, dostarcza wynik zgodny z intencjami użytkownika oraz daje możliwość popełniania błędów. Taka wyszukiwarka pozwala na szybsze przeszukiwanie bazy produktów, posiada funkcję autouzupełniania oraz podpowiedzi. Trudne nazwy produktów, obsługa na mobile lub pośpiech mogą sprawić, że użytkownik wpisze błędny tekst. Smart Search oprócz korekty, uwzględnia w wyszukiwaniu odmiany słów, obsługuje podobieństwo wyrazów, automatycznie podpowiada oraz poprawia błędy ortograficzne w wyszukiwaniach. Nie odnosi się bezpośrednio do personalizacji, ale dzięki budowaniu lepszych doświadczeń użytkownika pomaga mu poczuć się odpowiednio zaopiekowanym.

Jak personalizowana komunikacja w e-commerce może przyczynić się do sukcesu?

Wiemy już, że personalizację możemy włączyć do naszej strategii także na etapie prezentacji produktów w naszym sklepie internetowym. Co zrobić jednak na kolejnym etapie? Możemy stosować ją w komunikacji innymi kanałami, jak np. newslettery, mailingi, wiadomości sms czy push. To ważne, bo:

• Personalizacja zaczyna się od zrozumienia odbiorcy. To oznacza zbieranie danych o klientach, takich jak ich zainteresowania, historie zakupów, demografia i zachowania na stronie. Te informacje mogą być następnie wykorzystane do tworzenia spersonalizowanych wiadomości, które są bardziej trafne i angażujące dla każdego indywidualnego odbiorcy.

• Dzięki zebranym danym, odbiorcy komunikatów mogą być podzieleni na różne segmenty na podstawie wspólnych cech lub zachowań. Każdy segment może otrzymać wiadomości dostosowane do ich specyficznych potrzeb i zainteresowań, co zwiększa prawdopodobieństwo interakcji.

• Personalizacja nie kończy się na liniach tematycznych. Treść samego newslettera czy wiadomości może być również dostosowana do indywidualnych odbiorców i obejmować np. personalizowane oferty produktów, artykuły związane z zainteresowaniami odbiorcy czy odpowiednie tutoriale.

• Dzięki technologii marketing automation, proces personalizacji może być zautomatyzowany, co pozwala na skalowanie personalizowanych kampanii i osiąganie lepszych wyników przy mniejszym nakładzie pracy.

• Po wysłaniu spersonalizowanych wiadomości każdym kanałem, ważne jest śledzenie ich skuteczności i analizowanie wyników. Te dane mogą być następnie wykorzystane do dalszej optymalizacji i ulepszania przyszłych kampanii.

Budowanie lojalności klientów to długotrwały proces, ale jest kluczowy dla sukcesu sklepu internetowego. Może odbywać się poprzez dostarczanie spersonalizowanych doświadczeń na każdym etapie lejka sprzedażowego i tylko od nas zależy jaką strategię przyjmiemy. Musimy pamiętać, że obecny klient jest wymagający i szuka jak najprostszej drogi zaspokojenia swoich potrzeb. Warto więc wziąć to pod uwagę.