О КОМПАНИИ|МИССИЯ КОМПАНИИ|ПРИНЦИПЫ И ТЕХНОЛОГИИ|ПОРТФОЛИО|КОНТАКТЫ

        Расширенный поиск
                  Статьи     Энциклопедия     Новости     История     Ресурсы

Информация > Корпоративные сайты

Шаг навстречу клиенту

В течение многих лет термин персонализация использовался исключительно в рамках eCommerce. Под ним понимают процесс предоставления клиентам продуктов, страниц или предложений, которые соответствуют их запросам, с целью повышения уровня розничных онлайн продаж в Интернете.

Выделяют три основных типа взаимодействия в персонализации: общая, индивидуальная (например, приветствие возвращающихся клиентов по имени или просто сохранение настроек) или групповая (например, версии сайта для различных сегментов посетителей). Определим персонализацию как сбор и накопление информации при помощи веб-сайтов и интерактивных мультимедийных средств, которые являются уникальными и индивидуализированными для отдельных лиц или групп потребителей. Рост важности персонализации обусловлен, в первую очередь тем, что объем контента на сайтах постоянно растет, количество продуктов на сайтах может доходить до нескольких десятков тысяч единиц, и конечно же, постоянно увеличивается количество клиентов. Выделяют две объективные причины важности персонализации. В первую очередь, потребители ценят рекомендации. Веб-рекомендации представляют собой аналог прямых продаж, когда рядом с покупателем находится продавец-консультант и дает ему советы на счет того, чтобы ему лучше купить, но в данном случае, консультация предоставляется клиенту на расстоянии. Примером такой рекомендации может служить фраза: «Вот кое-что, что может Вас заинтересовать». Большинство покупателей ценят и доверяют подобному подходу, так как в процессе рекомендаций клиенты могут узнать о продуктах, о которых ранее не слышали. Вторая причина, обуславливающая популярность персонализации, – это предыдущий успешный опыт. Наиболее известными примерами подобного опыта являются Amazon.com и Netflix. Ежедневно они собирают посредством определенных инструментов огромные объемы информации о своих клиентах, обрабатывают ее и в конечном итоге это помогает им значительно увеличивать свои прибыли. В случае с Netflix опыт показывает, что покупки, сделанные клиентами на основании рекомендаций, приносят больший результат, чем новые релизы.

Процесс персонализации
Инструменты персонализации схожи с другими и позволяют также стимулировать такие ключевые метрики как доход, уровень конверсии, средний уровень транзакций, время, проведенное на сайте. Процесс персонализации любого инструмента включает три основных элемента:
 
1. Исходные данные: это информация, которая собирается о каждом потребителе. Она может собираться как косвенным образом, т.е. скрыто, путем наблюдений за поведением клиента на сайте (сколько времени он там провел, как он двигался по нему), так и прямым способом, т.е. посредством опроса клиентов по поводу того, что они ищут или чтобы они хотели там видеть. Далее собранная информация обрабатывается с помощью статистических программ с целью выделить определенные общие черты, ассоциации и причинно-следственные связи.

2. Характерный алгоритм: каждый инструмент персонализации имеет свою отдельную формулу для определения того, какие рекомендации будут более уместны в то или ином случае. Самыми распространенными подходами, которые используются в данной области, являются совместное фильтрование и кластерный анализ, хотя в реальности многие продавцы использую самые разнообразные комбинации статистической обработки информации, создавая, таким образом, некую секретную технологию. Некоторые инструменты позволяют продавцам самостоятельно регулировать алгоритмы.  
 
3. Выходные данные: одной из отличительных особенностей инструментов персонализации по сравнению с другими является представление окончательных результатов. Некоторые инструменты изначально предоставляют рекомендации в достаточно простой форме в виде cross-sell (перекрестные продажи) или up-sell (продажи наиболее популярных товаров), в результате чего на странице продукта сразу же появляются соответствующие боксы. В других случаях, возможно применение различных вариантов домашних и других посещаемых страниц в зависимости от того, как компания будет их изменять в рамках различных групп потребителей.

Различные виды персонализации
Существуют различные типы персонализации в зависимости от того, какой информацией оперирует и обладает компания о своих клиентах. Если говорить о сфере электронной коммерции, то примерами персонализации здесь могут быть: приветствие посетителя (например, «Добро пожаловать, Джон Смит»), сохранение корзины покупок (на некоторых сайтах товары в корзине могут храниться до 24 часов, все зависит от возможностей сайта), сохранение данных о счете клиента, электронной почте и т.п. В данном случае, мы говорим о персонализации, которую клиент проводит самостоятельно, т. е. все данные, которые необходимы для такого типа персонализации, вводятся самим клиентом в процесс его первоначальных покупок и потом собираются и хранятся в случае его повторного возвращения на данный сайт. Персонализация по параметрам, которые пользователь самостоятельно вносит в процессе пользования сайтом, является явной персонализацией. Существует и второй вид персонализации – с использованием косвенных параметров пользователя, то есть используется информация, которая не была введена пользователем непосредственно. Примером таких параметров могут быть:
 

 
  • Местонахождение пользователя, которое может быть определено по IP.
  • Время, когда был использован сайт или совершена покупка. Это может помочь при анализе покупательской активности по дням недели, времени суток, сезонности и т.д.
  • Поисковые запросы/ контекст. На самом деле эти параметры являются смесью явных и неявных, так как могут отслеживаться по источнику, откуда пришел пользователь и с каких поисковых запросов, т.е. в основе лежит предыдущий поиск.
  • Поведение. Учитывается предыдущее поведение пользователя. Информация основывается на прошлом. Например, если человек посещает сайты связанные с подготовкой к свадьбе и совершает покупки, то он может быть определен как потенциальный молодожен и в течении некоторого времени ему будут показываться сопутствующие подготовке товары на основе предыдущих покупок и поиска.
  • Социальные параметры. Социальная персонализация основывается на списке друзей различных социальных сетей. И есть вероятность, что пользователя заинтересуют те же группы товаров, что и его друзей.
 
Инструменты
Выделяют три основных направления среди инструментов персонализации на основе собранной информации: сегментация, персонализированные перекрестные продажи и фильтрацию.

Сегментация
Если говорить о сегментации, т.е. выделении групп пользователей, то тут могут применяться различные способы получения информации для выделения таких групп.

Первый способ
Это наиболее распространенный и часто используемый способ осуществления персонализации путем выделения групп, сегментов пользователей по тому, какие сайты они посещали или с каких сайтов они к вам пришли. Если, например, имеется информация о том, что данный пользователь посещал довольно часто сайты туристических фирм, то он автоматически будет отнесен к группе «путешественников». Или, например, если клиент пришел с сайта туристической фирмы, где приобрел путевку на какие-нибудь острова, а ваш сайт занимается продажей одежды, то скорее всего ему в данный момент нужны легкие пляжные летние вещи, и если вы сможете ему сразу это предложить, то велика вероятность того, что он захочет это сразу же купить и еще не раз к вам вернется, так как вы смогли удовлетворить его желание сию минуту.

Второй способ
Подобный способ персонализации основывается на выделение ключевых слов и понятий, которыми оперировал тот или иной пользователь при поиске какого-либо из ваших товаров или услуг. Поэтому далее, когда подобные слова будут использоваться другими пользователями, ваш сайт сможет более качественно, быстро и эффективно удовлетворить их запросы.

Третий способ
Выделение сегментов пользователей осуществляется на основе информации об их предыдущих посещениях вашего сайта: какие товары или продукты их интересовали ранее, на какой стадии процесса покупки они находятся, т.е. только просмотрели товары, не заказав ничего, либо начали заказывать, но не окончили процесс.
 
Персонализированные перекрестные продажи (cross-sell)

Простые перекрестные продажи (cross-sell). Подобного рода инструменты на основании косвенной и иногда прямой информации помещают наиболее подходящие, по их убеждению, варианты в определенные  места на странице. Это один из самых простых, дешевых, легко внедряемых  решений, которые  позволяют автоматизировать процесс коммерческого планирования на веб-сайтах. Самыми активными пользователями подобного рода инструментов являются мелкие и среднего размера компании, занимающиеся онлайн продажами. Среди поставщиков такого вида инструментов персонализации следует назвать Avail Intelligence, Baynote, CleverSet, and Loomia.

Примером применения такого решения может быть сайт SmartBargains.com, который обеспечивает себе cross-sell посредством различных картинок и описаний. В рамках cross-sell покупателям на страницах, посвященных выбранному ими продукту, приводятся дополнительные продукты, которые связанны с исходным. Преимуществом такого подхода является возможность увеличения среднего  уровня заказов и времени пребывания на сайте. Недостаток заключается в том, что эффективность cross-sell напрямую зависит от эффективности представления продуктов.  

Улучшенные перекрестные продажи (cross-sell). Данный инструмент включает в себя все характеристики простых перекрестных продаж, и, кроме того, позволяет размещать предложения и в других частях сайта или компании. Подобные инструменты могут запускать как единые решения для перекрестных продаж в различных частях сайтов, так и создавать абсолютно уникальные решения, исходя из опыта различных пользователя. Ключевым отличием улучшенных перекрестных продаж является динамическое преобразование выходной информации, что представляет собой нечто большее, чем просто размещение боксов на странице.

Интерактивное фильтрование
Сейчас на сайтах предлагается огромное количество продукции, среди которого потребителям порой довольно сложно отыскать то, что им необходимо. Интерактивные фильтры просят пользователей ввести определенную начальную информацию, которая может быть представлена в виде ряда вопросов, между ответами на которые и предпочтениями потребителей проводится соответствие. Отличительной чертой подобного рода инструментов является то, что здесь пользователю необходимо вручную задать некоторую информацию о том, что им нужно, и в соответствие с этими запросами компании предоставляют либо информацию, либо продукт. Компании, типа Zafu.com и Karmaloop.com особенно хорошо используют диалоговые инструменты фильтрования. Zafu задает своим клиентам ряд вопросов, чтобы выявить соответствия между трудно сочетаемыми продуктами. Karmaloop работает с компанией MyBuys предоставляя своим клиентам возможность получать электронную рассылку о продуктах или брендах, которые их могут заинтересовать. Например, Gifts.com использует визуальный подход в процессе фильтрования, т.е. предоставляет своим клиентам ответить на вопросы в виде картинок, чтобы на основании их ответов предложить им возможные варианты подарков.

Выбор инструментов персонализации
Основным критерием оценки персонализации является релевантность предоставляемой информации. Для соответствия этому критерию необходимо учитывать следующее: 
  • Сфокусироваться на простой косвенной персонализации, основанной на одном-двух критериях.
  • Использовать «стабильные» во времени критерии, например местоположение.
  • Исходные данные должны быть надежными и масштабируемыми. Например, для сайта посвященного кинофильмам по IP определяется местоположение, через cookie записывается предыдущий поиск, а затем каждый раз, когда заходишь на сайт показываются какие фильмы идут в кинотеатрах поблизости подобные тем, которые искал.
  • Персонализация должна основываться на пользователях и сценариях их поведения.
  • Не нарушать личное пространство пользователя. (Эксперименты по чтению мыслей пользователя могут вызвать эффект «старшего брата», который следит за тобой). Брать те критерии, источник которых понятен пользователю (IP, стандартные переменные окружения)
  • В случае с тестированием контента – всегда должна оставаться часть трафика, которой предоставляется не персонализированный контент для сравнения результатов.
 

__________________
Версия для печати


ДРУГИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ТЕМЕ

Последние новости   Архив



Энциклопедия

Структура и иерархия корпоративных сайтов

Понятие корпоративного сайта охватывает очень широкий охвата, от Интернет-представительства компании, до Интернет-магазина и публичного ...читать статью


Статьи

Корпоративный сайт

Как сделать так, чтобы Ваш корпоративный сайт приносил прибыль? Относитесь к созданию Вашего виртуального корпоративного сайта также, как и к ...читать статью


История

История успеха: StepUp Commerce

Многие онлайновые потребительские компании используют в своих целях весь Интернет, предлагая экономию средств фирмам, обслуживающим своих клиентов в ...читать статью


Ресурсы

Корпоративные сайты: аудитория, цели, задачи

Сегодня в Интернете существует огромное количество всевозможных сайтов разной тематической направленности, с разным оформлением, разной перейти

Сайт о корпоративных сайтах и интернет-системах

???????@Mail.ru     © 1997—2008 CopSite.ru