Настройка таргетинга: персонализация против контекста

В этой статье вы узнаете как оптимизировать торговые предложения с помощью персонализации (использование данных о пользователе) и контекста (использование данных о ситуации пользователя). Настройка таргетинга по какому принципу более эффективна?

Суть персонализации и контекста на простом примере:

Работа с контекстом:

«О, идет дождь! Вам нужен зонт?»

Персонализированное предложение:

«Мистер Джонс, вы промокли! Вам нужен зонт?»

Какой из подходов выбрать? Это зависит от того, чем вы располагаете — личной информацией о пользователе или данными о его текущей ситуации.

4 вида персонализации

Триггеры

Это некие условия. Например, посетитель после подписки больше не увидит на сайте призыв к действию. Однако, уравнение «если пользователь делает … , то … » редко позволяет идентифицировать личность.

Поведенческий таргетинг

Посетители с похожими параметрами получают одинаковые сообщения, предназначенные для этой целевой группы. Информация о поведении пользователей должна быть максимально детализированной. 

Лидер поведенческой персонализации — «Amazon». Вы смотрите определенные товары, вам показывают релевантные предложения. Анализируя сочетание продуктов, которые вы смотрели, алгоритм «Amazon» показывает то, что может вас заинтересовать.

Пользователь cам задает персонализацию

Пользователь указывает предпочтения в настройках при регистрации. 

Персонализация на основе личных данных

Источник информации для сегментации клиентов — корпоративная CRM. Например, компания может использовать для оптимизации контента на сайте данные, которые собирают его сотрудники в оффлайне. 

Работа с контекстом

В отличие от персонализации, контекст не учитывает данные пользователя. Здесь важна ситуация, в которой он оказался. 

Некоторые розничные магазины меняют контент с изменением погоды. «Top Shop» делает это явно, а «Blacks» интегрировал с сайтом сервис «Погода онлайн», и сообщает, какие товары сегодня актуальны.

Пример:

Cервис доставки еды решил увеличить эффективность кампании в Google AdWords. Цель — привлечь клиентов со слабым интересом и скромным бюджетом.

Когда люди готовы спонтанно заказать еду на дом?  Ответ очевиден — во время дождя. Было принято решение написать уникальный скрипт. Он включал рекламную кампанию, когда в городе шел дождь, и отключал ее, когда выходило солнце.  

В первый же дождливый день конверсия поднялась с 11 до 31%! При этом конверсия в заказ через корзину составила 3,45%, что считается высоким показателем при демографическом таргетинге.

Как избежать негатива?

Использование личных данных — это риск негатива.  Есть шутка о том, как таргетинг узнал о беременности несовершеннолетней раньше, чем ее отец.

Когда дело доходит до частной жизни, потребители намного чувствительнее к личной информации, чем к любой другой. 

Пример:

Друг вам рассказал, что господин Икс любит играть в теннис. Если вы подойдете к господину Икс и сразу скажете: «Я слышал, вы любите играть в теннис», это может вызвать у него отторжение. Лучше спросить мистера Икс о том, любит ли он спорт.

С точки зрения конфиденциальности, работа с контекстом более безопасна: она не полагается на личную информацию.