Персонализация в ритейле: как её использовать для роста продаж

В ритейле покупатели всё чаще ожидают индивидуального подхода: от персональных рекомендаций до специальных предложений, которые учитывают их интересы. Поведение клиентов изменилось, они стали более требовательными, ценят удобство и готовы покупать бренды, которые предлагают особые условия и скидки.

Но как бизнесу найти нужные данные и использовать их для повышения продаж? Это требует от предпринимателей внедрения новых технологий, чтобы собирать и анализировать информацию. В статье разберём, какие показатели важны для индивидуальной настройки продаж, как их получить и превратить в эффективные маркетинговые стратегии. Дадим практические рекомендации, которые помогут внедрить инструменты персонализации в маркетинге.

Персонализация в ритейле — это когда магазины и сайты подстраивают свои предложения под интересы и поведение конкретного человека или группы людей. Если вчера пользователь смотрел в онлайн-магазине сапоги, сегодня сайт покажет подходящие модели. Это ускоряет поиск нужных товаров и делает покупки удобнее.

Этот процесс включает:

1. Анализ поведения: сайт отслеживает, какие товары смотрел человек, что положил в корзину, какие страницы посещал.
2. Рекомендации: на основе предпочтений сайт предлагает товары.
3. Коммуникацию: после посещения сайта пользователь получает письма или уведомления с предложениями сопутствующих товаров или напоминаниями о незавершенных покупках.

Индивидуальное отношение улучшает взаимодействие с клиентом, увеличивает вероятность покупки и делает шоппинг более удобным и эффективным.

Чтобы понять, что нравится аудитории, компании анализируют её поведение: что покупают, на что обращают внимание в интернете и в магазинах. Основные источники информации — это история покупок, активность на сайте и в соцсетях.

С увеличением числа магазинов и онлайн-платформ, конкуренция в торговле становится всё сильнее. Персонализация помогает давать индивидуальные рекомендации и контент, что делает такой опыт уникальным и неповторимым. Опора на данные о предыдущих покупках помогает предлагать товары, которые действительно соответствуют интересам и потребностям человека.

Индивидуализация не только улучшает клиентский опыт, но и напрямую влияет на увеличение продаж.

Сеть магазинов SuperStep, специализирующаяся на продаже обуви и аксессуаров, внедрила специальные электронные чеки для повышения лояльности покупателей и увеличения продаж. Благодаря промокодам в чеках и напоминаниям о них через VK 5% пользователей воспользовались скидками.

16% покупателей стали указывать информацию о себе в программе лояльности, а 6% оставляли отзывы, что помогло улучшить сервис. Уникальность чеков также увеличила вовлечённость молодой аудитории через подписки и установку мобильного приложения. Внедрение заняло всего 8 дней.

Современные покупатели хотят, чтобы их понимали и предлагали именно то, что им нужно. Например, в магазине заметили, что клиент несколько раз интересовался наушниками, но не покупал их. Система отправила ему персонализированное предложение со скидкой на модель, которая ему понравилась. Молодой человек оценил заботу и не только купил наушники, но и оставил положительный отзыв, что повысило лояльность к бренду.

Для эффективного индивидуального подхода важно собирать и анализировать разную информацию, которая помогает понять целевую аудиторию.

Основные категории данных для персонализации включают:


Чем больше показателей собираете и качественнее их анализируете, тем точнее сможете предугадывать потребности людей и предлагать им индивидуальные решения.

Вот несколько примеров использования информации:

Создание особенных предложений по предпочтениям

Анализ истории покупок показывает товары, которые соответствуют предпочтениям клиентов. Если человек часто покупает спортивную одежду, магазин может предложить ему новые модели кроссовок.

Настройка таргетированной рекламы

Информация о возрасте, поле и предпочтениях покупателя может быть использована для показа таргетированной рекламы в социальных сетях.

Программы лояльности

Персонализированные программы лояльности учитывают индивидуальные предпочтения человека. Можно предлагать бонусы или скидки на товары, которые чаще всего покупают, или создавать специальные предложения.

Сегментация и отправка уникальных акций каждому сегменту

Можно разделить аудиторию на группы: по возрасту, полу и интересам, а затем отправлять каждой специальные акции и предложения.

Электронные чеки и инструменты, такие как Upmetric, играют важную роль в персонализации в ритейле, так как содержат информацию о покупках, предпочтениях и частоте посещений. Анализ е-чеков подсвечивает популярные товары, сезонные тренды и индивидуальные предпочтения.

Если клиент регулярно покупает сухофрукты и продукты для здорового питания, можно предложить ему персональные скидки или рекомендации на основе его истории покупок.

Вот несколько способов объединения электронных чеков и персонализации:

Возможность добавления индивидуальных промокодов, акций и опросов в чеки

Онлайн-чеки могут содержать не только информацию о покупке, но и специальные промокоды, скидки, бонусы, специальные предложения, которые человек может использовать при следующей покупке. Также в чеки можно включать опросы для сбора обратной связи.

Персонализация онлайн-рекламы

Информация из е-чеков помогает создавать интересные рекламные кампании в интернете. Данные о покупках могут быть использованы для показа релевантных баннеров или объявлений в поисковых системах и социальных сетях.

Шаг. 1. Поставить цель.

Следует выяснить, для каких целей будет применяться персонализация: для повышения конверсии сайта, создания новых продуктов или чего-то другого.

Шаг. 2. Наладить процесс сбора информации.

Интегрировать электронные чеки в существующие бизнес-процессы: подключить систему онлайн-касс, которые автоматически фиксируют каждую покупку и передают показатели в CRM или аналитическую платформу.

Шаг. 2. Использовать сторонние сервисы для обработки и анализа данных

Чтобы эффективно обрабатывать большие объёмы, можно использовать сервисы, такие как Upmetric. Такие платформы помогают автоматизировать сбор, обработку и анализ информации, а также предоставляют готовые инструменты для сегментации аудитории и создания индивидуальных предложений.

Шаг.3. Анализировать собранную информацию. Составить портрет и путь клиента.

После сбора данных важно выявить ключевые паттерны поведения покупателя. Можно определить, какие товары чаще покупают вместе, какие категории популярны у определённых групп, или как часто покупатели повторно что-то приобретают.
Чёткий портрет клиента поможет понять его поведение. Также нужно установить, в каких точках потребитель вступает в контакт с брендом, чтобы организовать в них взаимодействие.

Шаг. 4. Тестировать и оптимизировать

Разработайте индивидуальные предложения: скидки, рекомендации товаров или специальные акции. Затем протестируйте их на небольшой группе, чтобы оценить эффективность. По результатам тестов оптимизируйте предложения и масштабируйте на всю аудиторию.

Персонализация — это мощный инструмент для повышения лояльности аудитории и увеличения продаж. Но неправильное использование данных или слишком навязчивый подход могут привести к обратному эффекту: отпискам, негативным комментариям и отсутствию продаж.

Разберём основные ошибки персонализации, которые допускают предприниматели:

Ошибка №1. Отсутствие сегментации аудитории.

Инструмент должен базироваться на разделении аудитории на группы с общими характеристиками.

Ошибка №2. Чрезмерная активность.

Слишком навязчивый подход может вызвать у человека чувство дискомфорта. Важно соблюдать баланс: ненавязчивость и учёт только той информации, которую добровольно предоставили.

Ошибка №3. Универсальные шаблоны вместо индивидуальных решений.

Такой подход выглядит поверхностно и может подорвать доверие.

Ошибка №4. Игнорирование этапов клиентского пути.

Персонализация должна учитывать, на каком этапе находится пользователь. Новым покупателям лучше предлагать простые и понятные акции, чтобы заинтересовать их. Постоянным клиентам нужны предложения, которые учитывают их историю покупок и предпочтения.

Ошибка №5. Игнорирование обратной связи.

Если человек выражает недовольство или изменяет информацию о себе, важно оперативно реагировать и корректировать подходы.

Ошибка №6. Недостоверные или устаревшие данные для персонализации.

Для предотвращения таких ситуаций:

• Собирайте информацию в реальном времени. Используйте системы, которые автоматически фиксируют изменения в поведении целевой аудитории, например, обновляют историю покупок или предпочтения.
• Анализируйте активность клиентов: отслеживайте, какие товары просматривают, добавляют в корзину или покупают сейчас, а не полагайтесь только на старый опыт.
• Очищайте базы данных: удаляйте устаревшую информацию, которая больше не отражает интересы покупателей.
• Проводите опросы: периодически спрашивайте о предпочтениях, чтобы убедиться или опровергнуть гипотезы.

Только с актуальными сведениями работа будет эффективной и не вызовет негативной реакции.

Сбор и обработка данных требуют строгого соблюдения законодательства о конфиденциальности. Если персонализация осуществляется без согласия клиента, или информация используется некорректно, это может привести к юридическим последствиям и потере доверия.

Вопросы персональных данных регулируются законом №152-ФЗ.

Человек должен быть проинформирован о том, как его данные собираются и используются, а также иметь возможность отказаться от этого.

Персонализация в ритейле помогает предлагать покупателю то, что ему действительно нужно. Это может дать конкурентное преимущество и обеспечить рост бизнеса.

Сервис Upmetric позволяет анализировать статистику из электронных чеков и создавать индивидуальные предложения, что делает бизнес более ориентированным на покупателя.