Персонализация в ретейле: как компании увеличивают продажи с помощью индивидуального подхода

Конкуренция на рынке ретейла приводит к развитию персонализации. Торговые компании адаптируют услуги, коммуникации, продукты под предпочтения, поведение и характеристики конкретного пользователя. Причём реакция потребителей усиливает этот тренд. Почти две трети покупателей 76% предпочитают компании, которые предлагают персонализированный сервис, а 82% готовы делиться данными для индивидуального обслуживания.

Мировой рынок гиперперсонализации (высокоточный, динамичный и контекстно-зависимый подход к взаимодействию с клиентами, который выходит за рамки традиционной персонализации) по итогам 2024 года оценивается в 21,8 млрд долларов. К 2028 году его объём вырастет почти вдвое и превысит 42 млрд долларов.

Развитие персонализации в ретейле

Стратегия индивидуального подхода к покупателю начала развиваться в России с 2015 года, то есть этот тренд долгоиграющий, обращает внимание партнёр консалтинговой компании One Story Ольга Сумишевская. Но понимания только лишь базового профиля клиента — пола, истории покупок — уже давно недостаточно, говорит эксперт.

С развитием информационных технологий возможностей для персонализации становится всё больше. Для предложения наиболее актуального продукта ретейлеры прибегают к искусственному интеллекту (AI). Его используют 9 из 10 (92%) компаний для улучшения взаимодействия с целевой аудиторией, увеличения чека и продаж.

Алгоритмы AI оперативно собирают и обрабатывают большой объём данных о клиенте: учитывают как предпочтения и привычки, так и настроения в реальном времени, например, действия пользователя на онлайн-платформах или погоду. Основные источники данных — история покупок, активность на сайтах и в приложениях, участие в программах лояльности, отзывы и оценки, демографические данные, геолокация, время. 

Среди инструментов, которые помогают создать индивидуальное предложение для клиента, — целевая реклама, рекомендации, рассылки электронных писем, бонусные системы. 

Виды персонализации: опыт российских ретейлеров

Один из распространённых видов персонализации в интернете — индивидуальные рекомендации. Клиентам можно как предлагать товары из традиционной корзины, так и знакомить их с новыми продуктами. AI анализирует просмотры страниц, товаров, в том числе отложенных, тенденции покупок и другие факторы. По разным оценкам, компании, которые применяют такую систему, зарабатывают на 10–30% больше остальных, говорится в материалах McKinsey.

Например, алгоритм рекомендаций есть у одного из крупнейших российских маркетплейсов Ozon. Механизм работает в несколько этапов: 

1. сбор информации о пользователе и товарах, которые могут ему теоретически подойти;
2. отбор 2000–4000 релевантных товаров;
3. оценка товаров по ряду параметров (каждый продукт получает баллы от 0 до 1);
4. сортировка вариантов и рассылка предложений для покупателя.

При подготовке рекомендаций учитываются разные подходы, в том числе контентные методы — свойства товара (цвет, размер, описание), последовательные алгоритмы, то есть в каком порядке просматривались товары, и другие. Похожие механизмы используют и другие онлайн-магазины.

Сеть «Лента» формирует персональные предложения для покупателей в мобильном приложении на основе рекомендаций моделей машинного обучения (10 индивидуальных предложений, обновляются каждую неделю), рассказала директор по маркетингу торговой сети «Гипер Лента» Галина Кардаева. Комплекс рекомендательных моделей постоянно считает прогнозные скоры доходности от покупок в категориях для каждого клиента («локомотивные» по выручке категории), на основании которых формируются категорийные предложения, уточнила она. 

Так как модели работают со всей клиентской базой и по большой номенклатуре категорий, на каждого покупателя в один момент времени формируется множество конкурирующих за окно контакта предложений, говорит Кардаева. Для оптимизации компания внедрила надстройку «Орекстратор» в функционал campaign management, которая решает эту оптимизационную задачу для каждого клиента, подчеркнула она.

В компании также планируют внедрить модели персонализации каналов — для оптимизации затрат и диалога с клиентом в удобном ему канале, и персонализации бенефитов офферов, а именно размера скидки и бонусных баллов, добавила Кардаева. 

Для создания персонального предложения участники рынка используют геолокационные данные. Такой подход называется геоперсонализация. С его помощью компании могут определять, где на тот момент времени находится клиент и предложить то, что может быть необходимо в этом месте. Активно такую практику, к примеру, применяет «Купер». Сервис доставки еды проводит рекламные акции и подбирает продукты для клиента в зависимости от района или региона его проживания.

Компании создают персонализированные программы лояльности, которые предлагают индивидуальные бонусы и вознаграждения. Они основаны на предпочтениях отдельного клиента. К примеру, держатели карты X5 Клуба от X5 Group могут выбирать любимые категории товаров и получать за их покупку до 20% кешбэка, а также предложения партнеров на конкретные продукты в магазинах группы. Различные бонусы, скидки и кэшбэк своим клиентам предлагает и ретейлер «Магнит» на основе покупок каждого по карте лояльности сети.

Почему персонализированный подход востребован 

Участники рынка продолжат делать упор на персонализацию, так как покупатели «голосуют кошельком» и их лояльность легко потерять, говорит Сумишевская. Для удержания клиента компании важно понимать его ценности и контактировать с ним на каждом возможном этапе, подчеркнула эксперт.

На фоне растущей конкуренции на рынке и ограниченности темпов роста общего объёма рынка ценность удержания каждого клиента будет активно расти, соглашается Кардаева. Она ожидает, что персонализация в ретейле будет проходить эволюционный путь, схожий с тем, который проходила сфера мобильной связи: от PAYG (pay as you go, оплаты по мере потребления) к пакетам сервисов с абонентской платой, причём с персонализированными условиями подписки на основе клиентских предпочтений. Подписка решает задачу регуляризации доходности клиентов и привязки их к конкретной сети.

На востребованность персонализации указывают расходы на неё со стороны бизнеса. Согласно исследованию BCG ретейлеры в среднем тратят на эти цели 0,7% доходов, а лидеры отрасли — 0,9%. При этом на 2023 год почти 69% крупнейших компаний увеличивали свои инвестиции в персонализацию.

Чек-лист. Как внедрить персонализацию в ретейле

1. Определите цели персонализации. Нужно чётко понять, чего хотите добиться: увеличить средний чек, повысить долю повторных покупок, усилить клиентскую лояльность, сократить отток или улучшить конверсию.

2. Соберите и объедините данные о клиентах. Это информация о покупках — как онлайн, так и офлайн, поведении пользователей на сайте и в мобильном приложении, а также история обращений в клиентский сервис, сведения из программ лояльности, социально-демографические характеристики. Все эти данные следует интегрировать в единую систему, например, CRM, ERP или CDP.

3. Сегментируйте клиентов. Это можно сделать по разным признакам: по частоте и объёму покупок (например, через RFM-анализ), по интересам и предпочтениям, по стадии жизненного цикла (новый клиент, активный, спящий) или по каналам, через которые клиент предпочитает взаимодействовать — email, push-уведомления, мессенджеры или визиты в магазин.

4. Разработайте сценарии персонализации. Это могут быть персональные рекомендации товаров, индивидуальные скидки и купоны, email-рассылки с учётом интересов клиента, напоминания о продуктах, аналогичных тем, что уже были куплены. А также — персонализированный контент на сайте и в приложении. Даже простое обращение по имени и учёт каналов, в которых покупаетель предпочитает общение, повышает вовлечённость.

5. Настройте омниканальную коммуникацию. Клиентский опыт должен быть согласован во всех точках контакта: на сайте, в email-рассылках, SMS, push-сообщениях, социальных сетях и физических магазинах. Важно, чтобы клиент мог продолжить с того места, где остановился, независимо от канала — например, увидеть товары из брошенной корзины и в приложении, и на сайте.

6. Используйте технологии и инструменты. Нужна платформа клиентских данных — для их хранения и обработки, а также AI — для построения рекомендательных моделей. Другие инструменты — это латформы для email- и push-маркетинга, персонализированные поисковые модули и блоки рекомендаций, а также BI-инструменты для анализа эффективности.

7. Обеспечьте соблюдение закона о персональных данных (ФЗ-152). Необходимо получить согласие на обработку данных и обеспечить прозрачную политику конфиденциальности.

8. Тестируйте и оптимизируйте. A/B-тестирование помогает определить, какие предложения работают лучше, как изменяются ключевые показатели (такие как LTV — сумму, которую клиент платит компании за её товары или услуги за всё время взаимодействия, конверсия и средний чек), а также — насколько клиенты вовлечены в коммуникации и какова их обратная связь. Сегменты и сценарии следует регулярно обновлять и адаптировать.

9. Обучите персонал. Продавцы должны понимать, как использовать клиентские данные в работе, маркетологи — как создавать и запускать персонализированные кампании, а топ-менеджмент — как измерять отдачу от персонализации и управлять этими процессами стратегически.

10. Оцените результаты и масштабируйте. Рассчитайте окупаемость персонализированных коммуникаций, сравните каналы по эффективности. После этого можно принимать решение о тиражировании удачных сервисов на новые регионы, магазины или продуктовые категории и постепенно повышать уровень персонализации: от базовой (по сегментам) к поведенческой и предиктивной.

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.