Cesta do hlubin zákazníka aneb využijte customizaci a personalizaci – I. část

Napříč naším seriálem se neustále točíme okolo témat jako je pochopení zákazníka, proniknutí do jeho mysli a odhadnutí potřeb, přizpůsobení se novým požadavkům a nárokům, zrychlení jeho reakceschopnosti. Ve zkratce děláme všechno pro našeho zákazníka.

Je ale na čase začít úročit získané vědomosti a ponořit se hlouběji do reálných postupů, kterými tyto poznatky přetvoříme v úspěch, respektive uspokojení našich klientů.

Jedinečnost jako základ

Chceme totiž každého zákazníka oslovovat jako individuum, vzbudit v něm pocit jedinečnosti, že v daný okamžik daným kanálem komunikujeme právě s touto jednou konkrétní osobou – chceme se mu přizpůsobit, chceme personalizovat a „customizovat“.

Dříve než se ale vrhneme do detailu a začneme si povídat co a jak, je na místě si popsat základní pojmy a co se za těmito „buzzwordy“ skrývá.

1. Personalizace

Nejde o nic jiného než o jednoduché rozpoznání daného uživatele, jeho zařazení do určitého segmentu a následnou reakci na tuto skutečnost.

Prostě klasické marketingové persony, které nám popisují životní příběhy tak, abychom byli schopni lépe uchopit motivaci a myšlenkové pochody našich zákazníků.

Jakmile máme našeho uživatele identifikovaného a zařazeného do některé ze škatulek, případně v ideálním světě víme i to, že k nám přišel na web náš věrný klient Jakub Skočdopole, rozený Liberečák, co má dvě děti, je devět let ženatý a jezdí do práce svou novou Škodou Kodiaq, můžeme s těmito informacemi dále pracovat a nabízejí se dvě cesty.

2. Customizace

První z nich je obecná „customizace“, neboli přizpůsobení obsahu právě danému uživateli. Například Jakubovi bychom na webu hned doporučovali Velikonoční slevu na zimní pneumatiky pro jeho Škodovku, jelikož třetí vlnu zimy už vážně nečekal.

Druhou cestou je tzv. „behavioural (re)marketing“, který vyhodnocuje komplexní chování napříč internetem (tam, kam dosáhnou potřebné sledovací nástroje) a umožňuje uzpůsobit zobrazený obsah nejen na základě dat, která si zjistíme o uživateli sami, ale i z toho co dělal jinde po webu.

Opět na příkladu Jakuba se může jednat o to, že před týdnem brouzdal na stránkách Hornbachu, aby si rozmyslel jak začne s přestavbou zahradního domku. Po pár dnech mu na jeho Facebooku vyskočí sponzorovaná nabídka (možná, že už kvůli aféře Cambridge Analytika ne, pozn. red.) na výhodné okenice ve slevě, které by mu přesně pasovaly.

První kroky personalizace

Pojďme se ale podívat blíže na personalizaci. Tu můžeme v principu uchopit dvěma způsoby (resp. třemi, ale třetí cesta je hybridní, čili kombinace předchozích dvou) a to jako explicitní nebo implicitní.

Toto rozdělení je vhodné udělat již na začátku, jelikož má značný dopad do nákladů na samotnou implementaci. Hned určitě pochopíte proč.

a) Explicitní personalizace využívá primárně dat o aktuálních zájmech a potřebách, které nám poskytuje přímo (explicitně) samotný uživatel,

b) Implicitní se snaží na základě souboru dat, která o uživateli máme, implikovat, co by pro něj mohlo být relevantní a zajímavé.

V základním pojetí explicitní personalizace můžeme uvažovat o nastavení průchodu webem podle uživatelských preferencí – zákazníka nemusíme nutně vůbec znát a pouze mu přizpůsobit jeho customer journey na základě jeho potřeb, či segmentu, do kterého se sám chce zařadit.

Jako příklad explicitní personalizace na základě potřeb je možné se podívat například na web pojišťovny AIG. Na její domovské stránce je jasně vidět pod hlavním reklamním sdělením základní rozcestník (viz schéma níže), který definuje nejčastější potřeby a naviguje uživatele co nejblíže k vyřešení problému, který měl když na web přicházel.

GRAFIKA: Ukázka rozcestníku pojišťovny AIG

Takovouto informaci samozřejmě můžeme za splnění několika předpokladů uložit do cookie (je zapotřebí být ale v souladu se směrnicí GDPR – viz např. náš nedávný článek) a příště již i tento první krok zkusit přeskočit.

Můžete samozřejmě zvolit cestu segmentace dle uživatelů, jako je možné vidět třeba na webu pojišťovny Concordia (ano, pojišťovny jsou v tomto ohledu vděčnými zdroji příkladů) – zde návštěvník webu neuvádí v prvním kroku svůj problém, ale definuje jeho stávající životní situaci (v horním menu vybírá ze sekci jako Wellness, přes Health, Financial Planning, atd.), které se následný obsah přizpůsobí.

GRAFIKA: Ukázka rozcestníku pojišťovny Concordia

Stejně jako v předchozím případě pak ideálně tento údaj ukládáme do cookie a pracujeme s ním při dalších návštěvách.

Záleží jen na rozpočtu

Zpracováváním informací o minulém chování se dostáváme na úroveň implicitní personalizace.

U tohoto přístupu máme naprosto nepřeberné množství možností, jak jej pojmout a prakticky jediným limitujícím faktorem je velikost rozpočtu, který můžete personalizaci věnovat. Respektive jak máte spočítanou návratnost, co má personalizace přinést vám a vašim zákazníkům.

Implicitní personalizace je tím silnější, čím více dat o zákaznících máte. V základních rozměrech se může jednat o jednoduchá doporučení ve stylu „mohlo by se vám také líbit“ v okamžiku, kdy si vybíráte produkty na e-shopu.

Nebo zvolení jazykové mutace webu dle nastavení prohlížeče uživatele. Případně úprava obsahu podle toho, zda na web přichází uživatel po přímému zadání adresy do prohlížeče, nebo prostřednictvím nějaké placené reklamní kampaně.

Čím víc víte, tím lépe

Implicitní personalizace je také „jednoduchá“ v okamžiku, kdy pracujeme s přihlášeným uživatelem a ideálně o něm víme i více informací než jen e-mail a jméno, jako je třeba historie nákupů, portfolio smluv, bonita, splátková morálka a další.

Zajímavé to ale začíná být v těch opravdu komplexních případech, kde se můžeme bavit o úpravě nabídky dle předchozího chování na portálu. Potom můžete vytvořit dynamické produktové portfolio (nabídky ušité na míru).

Nebo se můžete snažit identifikovat i nepřihlášeného uživatele díky informacím z reklamních nástrojů nebo na základě jeho minulého chování na daném přístroji.

Veřejným tajemstvím je, že v tomto směru kralují letecké společnosti – zkuste si například začít zamlouvat tu nejlevnější možnou letenku v akci do destinace kam byste teoreticky chtěli. Vyskočte během procesu sjednávání, ukončete daný web a podívejte se za 15 minut kolik stojí letenky na tom samém portálu…

Co je potřeba měřit, nastavit a vyhodnocovat

Při přípravě personalizace je vždy v první řadě potřeba definovat, které metriky (např. počet objednávek) má vlastně daná aktivita ovlivňovat a zlepšovat.

Ideální je už ve fázi přípravy měření vycházet z předem definovaných personalizačních scénářů, které ve zkratce říkají na základě čeho budeme personalizovat, co budeme personalizovat a s jakým cílem.

Na konkrétním příkladu to pak může být výstupem toto – personalizace bude probíhat na základě cílení (targeting) segmentů v kampaních a personalizovat budeme bannerové plochy na dedikované cílové stránky (landing page) s cílem zvýšit počet objednávek z kampaně.

V kontextu příkladové customer journey je pak třeba měřit a porovnávat metriky hodnotící kvalitu a relevanci návštěvnosti (míra opuštění stránek, počet shlédnutých stránek atd.), míra prokliku (CTR – click-through rate) bannerových ploch na cílové stránce a hlavně konverzní poměr pro finální konverzi (objednávku).

Návratnost nutná

V takovém případě se nesnažíme snížit míru opouštění stránek (poměr okamžitého odchodu ze stránky bez další interakce) nebo zlepšit míru prokliku na interní plochy stránky (oboje funguje pouze jako dílčí metriky, které se snažíme personalizací ovlivnit).

Skutečným cílem personalizace totiž je právě až zvýšení návratnosti kampaní. Samotný personalizační scénář (jak již název napovídá) v ideálním případě vychází z definice osob (person), které web navštěvují a zohledňuje jejich (již popsané) potřeby.

Poměrně častou chybou, která se objevuje při vyhodnocení více souběžných personalizačních aktivit, je porovnávání personalizovaných variant pouze proti sobě.

Nezapomínat na původní variantu

Tedy vyhodnocení, který scénář vede k největšímu nárůstu sledované metriky oproti ostatním, bez ohledu na výkon původní výchozí varianty (bez personalizace).

Princip je stejný jako u A/B testování, kdy chceme na web dostat nový prvek, který by měl zlepšit jeho fungování a testujeme ho ve dvou variantách, aniž bychom porovnávali s původní stránkou bez nového prvku.

Tzn. zjistíme vítěznou variantu prvku (např. zelené tlačítko funguje lépe než červené), ale reálně se může stát, že stránka bez tlačítka vlastně fungovala ještě lépe.

Kde to vázne?

Výše uvedený postup popisuje takovou metodu pokus-omyl, kde zkoušíme nové přístupy a testujeme, jaký dopad reálně budou mít a zda ten dopad je vlastně chtěný.

Samozřejmě při vhodném uchopení a po jisté zkušenosti jsme schopni riziko neúspěchu minimalizovat, například i přes správné předchozí otestování na užším vzorku uživatelů (viz naše uživatelské testování a pochopení zákazníka).

Bezmyšlenkovitými pokusy ale můžete naprosto zbytečně utrácet finanční prostředky bez jakýchkoli výsledků, a i z toho může pramenit velká nespokojenost při prvním koketování s personalizací, což pak může zapříčinit neochotu personalizovat dále a intenzivněji.

Ve druhé části o personalizaci a customizaci si popíšeme, jak realitsiky nastavit očekávání a na několika konkrétních případech si ukážeme konkrétní dopady jejich použití.

PARTNEREM SERIÁLU O DIGITÁLNÍ TRANSFORMACI JE SPOLEČNOST