ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ В МАРКЕТИНГЕ: КАК АДАПТИРОВАТЬ КОНТЕНТ ПОД КЛИЕНТА

Как бренды “подслушивают” клиентов, почему все мы получаем разные рассылки, и что объединяет Tesla со Starbucks.

Мы живем в эпоху изобилия выбора: десятки, а то и сотни брендов борются за наше внимание в каждой сфере жизни. Привлечь покупателя становится все сложнее.

Искушенный потребитель ждет индивидуального подхода – не банальной подстановки имени в email или фразы “только для вас”. Ему нужен продуманный механизм, учитывающий поведение, опыт, интересы и реальные потребности. Персонализация перестала быть трендом — она стала необходимостью для построения долгосрочных отношений с аудиторией.

Персонализация — это стратегия, при которой компания адаптирует контент, товары, услуги и коммуникацию под конкретного клиента или сегмент аудитории.

Анализируются покупки, взаимодействие с брендом, поведение на сайте, геолокация, возраст, интересы и стиль жизни. Главная цель — сделать путь между брендом и его текущими / потенциальными потребителями короче и проще. Это соединительный мостик между технологиями и эмпатией.

В 2024 году мы вместе с сервисом “Анкетолог” провели исследование и выяснили, что 40% респондентов перед покупкой смотрят сначала негативные отзывы. И при этом 70% из них только частично доверяют полученной информации.

Но не торопитесь нервничать. В идеальной системе координат отзывы — это соединительный конструкт между вашим продуктом (или командой по его разработке) и клиентами. Работа с жалобами помогает выявить ожидания (прямые и скрытые) и боли, которые невозможно получить из числовых метрик. А вот где становится по-настоящему интересно: анализируя комментарии, можно обнаружить удивительные персональные истории использования продукта.

Например, производители блендеров могли заметить в отзывах, что покупатели используют их технику не только для смузи, но и для измельчения льда для вечеринок, приготовления детского питания и даже смешивания строительных растворов. Эти инсайты лягут в основу целой серии рекламных кампаний “Не просто блендер”.

Получить отзыв – значит, еще найти и топливо для ИИ. Согласно исследованию McKinsey, системы машинного обучения, обученные на реальных откликах клиентов, показывают на 30% более точные прогнозы поведения потребителей. Возьмем Amazon: их алгоритмы анализируют не только оценки, но и эмоциональный подтекст текстовых отзывов. Это помогает им предсказывать возвраты товаров с точностью до 85%.

Если говорить о негативных отзывах, то в вопросе персонализации они не всегда влекут за собой угрозу. Рассматривайте их как точку роста.

Важно не терять диалог с клиентом сразу после ответа. В большинстве случаев клиенты думают, что негативная обратная связь не будет обработана в индивидуальном порядке, поэтому грамотный ответ воспримут с “вау-эффектом”, а первичное негативное впечатление переведено в положение со знаком плюс.

Главное правило — не будьте банальными. Вместо стандартного “извините за доставку” предложите конкретное решение. Например, если клиент жалуется на медленную доставку пиццы, предложите не просто скидку, а VIP-статус с приоритетной доставкой на полгода. Такие решения запоминаются и формируют долгосрочную привязанность.

И еще несколько ярких примеров:

Наиболее простой инструмент – анкета, которую самостоятельно заполняет пользователь при регистрации на ресурсе или в процессе покупки в самом магазине. Чаще всего это инициалы, возраст и пол, геолокация, семейное положение, профессия и др.

Данные можно получать и от самих пользователей с помощью опросов или ответов на специализированные сообщения. Если необходим более глубокий анализ, проводят глубинные интервью с важными / новыми клиентами, но помимо них в выборке могут участвовать и те, кто ранее не совершал никакие покупки.

Можно обратиться к поведенческим факторам, то есть анализу того, что делает пользователь на сайте или в приложении. Для этого используют Яндекс Метрику / Google Analytics, тепловые карты. Это позволяет узнать, какие именно страницы посещает пользователь и как долго задерживается на том или ином блоке, что ищет, покупает, по какому действует сценарию.

CRM-системы помогают провести сегментацию аудитории по заданным критериям, автоматизировать маркетинговые кампании, а также в режиме реального времени проводить адаптацию выбранной стратегии.

Еще один источник — мониторинг соцсетей. Можно получить как открытые данные, которые пользователь разместил сам, так и статистику о реакции на различный контент для дальнейшего анализа предпочтений. Подключение таких сервисов, как Brand Analytics, позволит проследить, что пишут о бренде или нише, какой стиль коммуникации используется, какие боли волнуют аудиторию.

В 2025 году, когда ИИ активно используется в самых разных отраслях, задумались ли вы, что нейросеть теперь даже формирует вашу культуру кофе?