Современный пользователь интернета достаточно опытен и избалован предложениями, поэтому предъявляет повышенные требования к любому посещаемому им сайту. Запросы, особенно высокочастотные, приводят из поисковых систем слишком широкий контингент пользователей. И человек, который сразу же не находит необходимого, гарантировано переходит к просмотру сайтов конкурентов. Подогнать сайт под запросы любого человека невозможно, слишком разными бывают предпочтения. При этом, кроме удобства пользования, любой потенциальный клиент хочет не разыскивать информацию, просматривая множество страниц, а получить ее как можно быстрее. К тому же, каким бы образом не был устроен ваш сайт, он обращается не к конкретному человеку, а ко всем сразу. И адаптировать его для каждого невозможно. Избежать подобной ситуации поможет персонализация сайта.
Что следует понимать под персонализацией? Это комплекс технических и маркетинговых мер, который направлен на адаптацию сайта под каждого конкретного посетителя.
Персонализированный сайт заранее просчитывает ожидания каждого потенциального клиента и предлагает то, что может заинтересовать именно его.
Конечные цели персонализации: повышение продаж с сайта, повышение конверсий, повышение звонков после посещения сайта.
При этом анализируется и используется множество информации о пользователей:
Методы, используемые при персонификации, делятся на 2 категории и основываются на правилах или алгоритмах.
Под правилами понимается практика, использующая исторические, поведенческие, географические и другие данные. Так, к примеру, если посетителей из Краснодара и Якутска интересует одежда, то уместно предлагать для них различные сегменты. А если клиент из Санкт-Петербурга желает воспользоваться обратной связью, то ему предлагается телефон или адрес именно этого города. То есть вы получаете обращение с конкретным пользователем, а не с неким обезличенным объектом.
Алгоритмы помогают проявить точность для разработки моделей предсказания при мониторинге поведения посетителей. Такой метод позволяет соединять информацию о большом числе клиентов для разработки наиболее эффективной рекламы, предлагаемой каждому посетителю.
То есть, если первый метод действует на основании заранее просчитываемых правил, то второй изучает и анализирует поступающие данные, а затем изучает их и использует в своей работе.
В итоге каждый, кто начинает применять персонификацию, получает значительное улучшение работы с онлайн-посетителями и наглядно ощутимое повышение конверсии.
Например, сайт туристической компании. Пользователь, вводит в Яндекс поисковый запросу «Туры в Турцию», кликает на сайт, который находится в ТОП 10 Яндекса (за что туристическая компания платит не малые деньги), переходит на их сайт, что пользователь видит:
Что следует понимать под персонализацией? Это комплекс технических и маркетинговых мер, который направлен на адаптацию сайта под каждого конкретного посетителя.
Персонализированный сайт заранее просчитывает ожидания каждого потенциального клиента и предлагает то, что может заинтересовать именно его.
Конечные цели персонализации: повышение продаж с сайта, повышение конверсий, повышение звонков после посещения сайта.
При этом анализируется и используется множество информации о пользователей:
- ключевые слова, по которым был совершен переход;
- география: страна, регион, город;
- действия посетителя на сайте;
- просмотр страниц;
- проявленный интерес;
- действия на сайте;
- сфера поиска;
- новый ли это посетитель или вернувшийся;
- приобретенные товары и многое другое.
Методы, используемые при персонификации, делятся на 2 категории и основываются на правилах или алгоритмах.
Под правилами понимается практика, использующая исторические, поведенческие, географические и другие данные. Так, к примеру, если посетителей из Краснодара и Якутска интересует одежда, то уместно предлагать для них различные сегменты. А если клиент из Санкт-Петербурга желает воспользоваться обратной связью, то ему предлагается телефон или адрес именно этого города. То есть вы получаете обращение с конкретным пользователем, а не с неким обезличенным объектом.
Алгоритмы помогают проявить точность для разработки моделей предсказания при мониторинге поведения посетителей. Такой метод позволяет соединять информацию о большом числе клиентов для разработки наиболее эффективной рекламы, предлагаемой каждому посетителю.
То есть, если первый метод действует на основании заранее просчитываемых правил, то второй изучает и анализирует поступающие данные, а затем изучает их и использует в своей работе.
В итоге каждый, кто начинает применять персонификацию, получает значительное улучшение работы с онлайн-посетителями и наглядно ощутимое повышение конверсии.
Например, сайт туристической компании. Пользователь, вводит в Яндекс поисковый запросу «Туры в Турцию», кликает на сайт, который находится в ТОП 10 Яндекса (за что туристическая компания платит не малые деньги), переходит на их сайт, что пользователь видит:
Т.е. чтобы пользователю найти интересующий его тур ему нужно затратить довольно серьезные усилия, попутно отсортировав все лишнее (туры в Канаду, США, Германию и т.п.). Возможно, кто-то скажет, есть вариант, что ищет Турцию, а уедет в США. Однако, заглянув в любую систему веб-аналитики, например, в Google Analytics, сразу этот вариант отпадает. Зато видно, что попадая на такие страницы по запросам типа: «туры в Турцию», «туры в Египет» и др., большой показатель отказов, маленький уровень конверсии. В лучшем случае, посетители начинают обращаться к онлайн-консультанту, либо звонить по специально отведенному телефонному номеру, который мы привязали для анализа.
Теперь рассмотрим другой вариант, что мы сделали с сайтом, используя технологии персонализации: система аналитики знает, что в предыдущие периоды данный пользователь уже совершал покупку тура в нашей компании, кроме того, знаем, что пользователь из Москвы, женат, доход выше среднего, имеет 2х детей, любит пляжный отдых.
Всю эту, а также многую другую информацию, мы можем использовать с целью персонализации нашего сайта для повышения эффективности его работы.
В итоге можно добиться следующего варианта: пользователь набирает в поисковой строчке Яндекса ключевую фразу: «туры в Турцию», система под него подстраивает сайт.
Теперь рассмотрим другой вариант, что мы сделали с сайтом, используя технологии персонализации: система аналитики знает, что в предыдущие периоды данный пользователь уже совершал покупку тура в нашей компании, кроме того, знаем, что пользователь из Москвы, женат, доход выше среднего, имеет 2х детей, любит пляжный отдых.
Всю эту, а также многую другую информацию, мы можем использовать с целью персонализации нашего сайта для повышения эффективности его работы.
В итоге можно добиться следующего варианта: пользователь набирает в поисковой строчке Яндекса ключевую фразу: «туры в Турцию», система под него подстраивает сайт.
Что мы видим. Баннер слева изменился, т.к. система узнала пользователя, предложив ему скидку 10% на семейный отдых в Турции с двумя детьми. Изменился и баннер со спецпредложениями. Ну а главное, выборка туров уже автоматически делается из турецких семейных туров с двумя детьми. Конечно, он может изменить фильтрацию, если, например, он решил поехать в тур с любовницей, однако основной вариант система ему предложит другой.
Практика показывает, что персонализация улучшает конверсии почти любой организации.