Почему персонализация — необходимость, а не тренд
автор:
Максим Беликов, коммерческий директор RapidSoft
время чтения:
10 минут
64% покупателей тратят больше, если получают персонализированные предложения, а 72% готовы рекомендовать бренд друзьям, когда нравится программа лояльности. Современные клиенты ожидают индивидуального подхода. Массовые рассылки и универсальные предложения больше не работают. В этой статье разбираем, почему сегментация устарела, на чём строится персонализация, как увеличить средний чек и выстроить долгосрочную лояльность.
Как эволюционировал подход к клиенту: от массового маркетинга к гиперперсонализации
● Индивидуализированный маркетинг
Почему сегментации больше недостаточно?
Ключевые принципы персонализации
Какие данные используют для персонализации
1. Покупательская история и поведение
Что такое персонализация
Персонализация в программе лояльности — это адаптация предложений, бонусов, вознаграждений и коммуникаций под поведение, предпочтения и потребности конкретного клиента. Цель – конверсия в покупки и долгосрочные отношения с клиентом. Чтобы человеку хотелось остаться с брендом, а не убежать к конкуренту с очередной акцией «минус 50% на всё ненужное».
Как эволюционировал подход к клиенту: от массового маркетинга к гиперперсонализации
Когда-то маркетинг напоминал уличного зазывалу с мегафоном: «Выгодное предложение для всех!» Работало? Да. Но времена изменились, теперь вокруг слишком много мегафонов и быть самым громким недостаточно. Важно уметь шепнуть правильное слово конкретному человеку, в нужное время и по делу.
Как эволюционировал маркетинг
● Массовый маркетинг
Все получают одно и то же. Рассылки вроде «Уважаемый клиент!» с одинаковой скидкой на всё подряд. Главное — охват. А понимание клиента? Да кто его тогда вообще спрашивал.
Пример: рекламные листовки в почтовых ящиках с предложением купить ковёр, даже если ты арендатор с паркетом и аллергией.
● Сегментированный маркетинг
Начали делить клиентов по группам: по полу, возрасту, доходу, региону. Прогресс! Женщинам — косметика, мужчинам — машинное масло. Уже лучше, но всё ещё грубо.
Проблема: мама троих детей и 20-летняя студентка из одного города попадают в одну группу, но вряд ли их интересует одно и то же.
● Индивидуализированный маркетинг
Появляется стратегия: а что если изучить, что покупает человек, когда заходит на сайт, чем интересуется?
Бренды анализируют историю покупок, корзину клиента, реакцию на акции. Возникают персонализированные предложения и таргетинг: «Понравились кроссовки? Вот скидка на новую коллекцию».
● Гиперперсонализация
А вот тут становится по-настоящему интересно. Сценарий: проходишь мимо магазина, получаешь push-уведомление: «В любимом супермаркете скидка 30% на гречку, которую вы брали месяц назад. И вообще давно не виделись!» Это не просто знание о потребителе – это знание клиента в моменте.
Технологии позволяют анализировать большие данные (big data), отслеживать поведение в реальном времени, учитывать даже такие штуки, как погода или день недели.
Пример: Банк ВТБ использует поведенческую аналитику, чтобы предлагать клиентам кешбэк в категориях, где они реально тратят деньги, а не в случайных сегментах. Личный кабинет адаптируется под профиль пользователя: если у клиента уже есть продукт, не предлагают дублирующий, а предлагают дополняющий.
Почему сегментации больше недостаточно?
Сегментация — как если бы разделили весь класс на «любят математику» и «не любят», а потом всем дали одинаковое задание. Логично. Но где тут Вася, который любит логические задачи, но терпеть не может геометрию, или Маша, которая включается только после шоколадки?
Поведение потребителя усложнилось, а данных о людях стало больше. Пол и возраст — уже ни о чём. Сегодня нужно учитывать:
- Историю покупок
- Поведение в приложении
- Реакции на прошлые предложения
- Уровень дохода, лайфстайл, даже настроение (если доступно)
Ключевые принципы персонализации
- Знать, кто перед тобой. Не абстрактный мужчина 30–45 лет из Москвы, а человек, который каждое утро покупает кофе без сахара, а по выходным берёт что-то вкусненькое к сериалу.
- Не гадать, а опираться на данные. Не «а вдруг он захочет страховку на яхту», а «он уже 3 раза смотрел ОСАГО, пора сделать предложение».
- Давать пользу, а не раздражать. Хорошая персонализация – это вежливый официант: запомнил, что едите салат без лука, но не лезет с назойливыми вопросами каждые 5 минут.
- Динамичность. Клиенты меняются. Вчера – скидка на энергетики, сегодня – на памперсы. Персонализация должна подстраиваться.
Что персонализируют в системе лояльности?
1. Предложения
Самое очевидное. Зачем предлагать одно и то же, если можно предлагать каждому то, что он действительно покупает или может купить?
Ингосстрах использует данные о ранее оформленных продуктах и интересах, чтобы формировать точечные предложения: например, после покупки КАСКО клиенту предлагают защиту квартиры или здоровья, в зависимости от поведенческого профиля.
2. Скидки и бонусы
Кому-то важен кешбэк, кому-то возможность обменять баллы на товары. Одному клиенту выгоднее дать скидку на любимую категорию, другому — начислить бонусы за посещения.
Как делает Т-Банк: предлагает кешбэк по категориям, которые выбираются на основе клиентских трат. А потом банк собирает фидбэк, чтобы подтянуть алгоритмы и ещё лучше угадывать с категориями кешбэка в следующий раз.
3. Коммуникации
Отправляйте письма, пуши, смс с учётом того, когда человек читает, на что реагирует, в каком канале предпочитает общаться.
ВкусВилл, например, предлагает любимый продукт со скидкой через приложение, когда заходишь в магазин. Это не банальная рассылка — это почти телепатия.
4. Интерфейс
Как именно пользователь взаимодействует, важно не меньше, чем, какой товар ищет. Если у клиента в приложении на первом экране показываются любимые товары, актуальные скидки и персональные купоны – это уже элемент заботы.
Х5 Retail Group, «Пятёрочка», по «Выручай-карте» отображает персональные акции и любимые продукты с учётом истории покупок.
Какие данные используют для персонализации
Умная персонализация начинается с наблюдения. Не с ярлыков «женщина, 30+», а с реального поведения: что человек делает, как думает, чего избегает и к чему тянется. Ниже разбираем, какие типы данных помогают выстроить осмысленные, живые сценарии в программе лояльности.
1. Покупательская история и поведение
Это база. Помогает видеть, что человек покупает и как принимает решения:
- Покупает один и тот же шампунь каждый месяц? Предложим попробовать несмываемый уход этой марки или семейную упаковку.
- Всегда оформляет заказы ночью? Шлём сообщения в этот интервал и предлагаем вечерние подборки».
- Интересуется определённой категорией, но не завершает покупку? Важно не давить, а подбросить сопутствующие варианты. Возможно, клиент ищет что-то более точное или специфичное.
Главная цель — выстроить цепочку: поведение → логичное развитие → ценность.
2. Каналы взаимодействия
Как человек предпочитает получать информацию, не менее важно для адекватного предложения. Правильный канал коммуникации делает сообщение естественным.
- Кто-то активно читает письма и участвует в реферальных акциях через email.
- Кто-то заходит только в мобильное приложение, воспринимает push-уведомления как диалог, а не как надоедливое напоминание.
- А кто-то читает только в мессенджерах. Именно туда можно отправлять напоминание о бонусах, если человек давно не заходил.
3. Данные в моменте: геолокация, погода, активность
Контекст усиливает взаимодействие, если сработать тонко:
- Геолокация: если клиент находится рядом с торговой точкой, можно пригласить зайти, напомнив, что доступен любимый товар или нужная услуга. Например: «Вы рядом с аптекой, где есть витамины, которые искали».
- Погода: при жаре предложить подборку освежающих средств или товаров с доставкой. При холоде – термокружки, пледы, уютные позиции.
- Активность в приложении или на сайте: если клиент долго выбирает товар, но не решается, можно предложить подборку обзоров или сопутствующих товаров, чтобы помочь принять решение.
Такие данные помогают встроиться в день человека.
4. Этичность и прозрачность
Никакой персонализации не будет, если человек чувствует, что его «сканируют». Здесь важно:
- Показывать, какие данные используются, и зачем.
- Быть прозрачным в юридических аспектах использования данных.
- Давать выбор — в каких форматах клиент хочет взаимодействовать, и хочет ли вообще.
- Поддерживать честную коммуникацию: не «мы угадали, что ты хочешь», а «заметили, что интересуешься вот этим, может быть, будет полезно ещё и это».
Такой подход помогает снизить тревожность у клиента и выстроить доверие.
Итого: главные мысли
- Персонализация – это не опция, а базовое ожидание клиента. Массовые предложения перестали работать: люди ждут, что с ними будут говорить лично и по делу.
- Маркетинг перешёл от «для всех» к «для конкретного человека». Побеждают те, кто умеет строить индивидуальные сценарии, а не гнать трафик по шаблону.
- Хорошая персонализация – это логичное продолжение поведения клиента. Не только подставить имя в нужную строчку, а предложить что-то действительно уместное и полезное.
- Всё строится на данных. История покупок, действия в приложении, контекст – эта информация делает предложения точными и наиболее вовлекающими.
- Будущее за персонализацией по умолчанию. Скоро будет казаться странным, если бренд обращается ко всем одинаково. Настройка под клиента – новый стандарт, а не прихоть.
Чтобы автоматизировать процессы, обращайтесь за помощью к специалистам RapidSoft. Разберём текущие показатели, найдём слабые места и поможем усилить программу лояльности.
Читать по теме:
- Как внедрить персонализацию: инструменты, каналы, технологии
- Программа лояльности: как повысить средний чек и увеличить прибыль
- Тренды в программах лояльности: конец 2024 – 2025 годы
