Як не загубитися серед десятків брендів, що щодня комунікують із користувачем? Як створити повідомлення, яке не просто відкриють, а дочитають, клікнуть і зроблять дію? Відповідь одна — персоналізація.
На вебінарі «Збір даних, сегментація та персоналізація в Email-розсилках і чат-ботах», який відбувся цього тижня, ми разом зі спікерами Олексієм Кузнецовим (спеціаліст із чат-ботів в Netpeak) і Мартою Ланяк (Retention Marketing Specialist at Netpeak) обговорили:
- як персоналізація трансформує підхід до маркетингових комунікацій;
- які дані потрібні для створення справді індивідуального досвіду;
- як збирати, обробляти та використовувати ці дані;
- чим відрізняється персоналізація в email-розсилках і чат-ботах;
- приклади для різних ніш.
Персоналізація — більше не тренд, а вимога часу
Користувачі щодня отримують десятки листів, повідомлень, сповіщень. І щоб виділитися, недостатньо просто написати: «Привіт, Іване!».
Справжня персоналізація — це контекстна, своєчасна, і релевантна комунікація, яка відповідає поточним інтересам користувача.
«Персоналізація — це коли контент створюється з урахуванням історії поведінки, сегменту, інтересів та цілей конкретного клієнта. Це значно більше, ніж просто ім’я в темі листа», — зазначила Марта Ланяк.
Згідно зі статистикою, персоналізовані листи показують:
- до 50% більше відкриттів;
- до 6 разів більше переходів;
- та до 10 разів вищу конверсію, порівняно з масовими розсилками.
Які саме дані потрібні для персоналізації?
Під час вебінару спікери поділили всі типи даних, які можна й потрібно використовувати для персоналізації, на три умовні групи:
- Явні дані (explicit data):
Дані, які користувач сам залишає:
- Ім’я, стать, вік, місто.
- Відповіді на питання у формі підписки.
- Обрані категорії товарів чи інтереси.
- Приховані дані (implicit data):
Збираються автоматично:
- Історія покупок.
- Кліки в email-розсилках.
- Дії на сайті або в чат-боті.
- Контекстні дані:
- Час останньої активності.
- Канал, з якого користувач прийшов.
- Поточне місцезнаходження, якщо це доречно.
Як збирати дані: ненав’язливо і ефективно
Один з найцікавіших блоків вебінару стосувався практичних підходів до збору даних.
В email-маркетингу:
- Створення мультистеп-анкет при підписці (наприклад: “Що вас цікавить?” –> “Чи ви вже купували раніше?”).
- Опитування в листах із додатковими бонусами або подарунками.
- Поведінкова аналітика (які листи відкривають, за якими посиланнями переходять).
У чат-ботах:
Олексій Кузнецов навів приклади інтерактивних сценаріїв у чат-ботах, де дані збираються м’яко й навіть непомітно для користувача:
- Через гейміфіковані квізи.
- Формат “вибери категорію, яка тобі цікава”.
- Боти, які пропонують персональні добірки або відповідають на питання за сценарієм (а ви паралельно зберігаєте відповіді в CRM).
«У чат-ботах головне — не задавати одразу десять питань. Це має виглядати як звичайне живе спілкування, а не опитування», — поділився лайфхаком Олексій.
Сегментація — міст між даними і персоналізацією
Зібрані дані самі по собі — це лише потенціал. Щоб реалізувати його, необхідна сегментація.
Типові приклади сегментів:
- Нові підписники (які ще нічого не купили).
- Повторні покупці.
- Клієнти, які давно не проявляли активності.
- Аудиторія, яка цікавиться певною категорією товарів або послуг.
Сегментуючи базу, ви можете налаштовувати:
- Автоматичні серії листів під певний сегмент.
- Тригерні повідомлення (наприклад, нагадування про залишений товар у кошику).
- Персональні акції (наприклад, знижка на день народження або на річницю першої покупки).
Email vs Чат-боти: коли і що працює краще?
На вебінарі ми розібрали ключові відмінності між персоналізацією в email-розсилках і чат-ботах:
|
Параметр
|
Email
|
Чат-бот
|
|
Формат
|
Статичний, детальний
|
Інтерактивний, діалоговий
|
|
Ідеальний для
|
Глибоких серій, аналітики, розповідей
|
Швидкої реакції, обробки запитів
|
|
Збір даних
|
Через форми, посилання, кліки
|
Через відповіді, кнопки, сценарії
|
|
Частота комунікації
|
1–3 рази на тиждень
|
1–2 рази на день (якщо актуально)
|
|
Відкриття
|
Нижчі, але стабільні
|
Вищі, особливо при першому контакті
|
Приклади персоналізації для різних ніш
E-commerce:
- Рекомендації товарів на основі переглядів.
- Автоматичні листи після покупки з перехресними пропозиціями.
Освітні платформи:
- Email-серії на основі рівня знань (початковий, середній, просунутий).
- Боти для допомоги з вибором курсу або теми.
Послуги:
- Персональні нагадування (наприклад, запис до лікаря чи майстра).
- Пропозиції на основі останнього замовлення.
B2B:
- Розсилки з кейсами, які відповідають профілю компанії.
- Чат-бот, який допомагає знайти потрібний сервіс за 3–4 питання.
Висновки: як почати з персоналізації вже зараз
- Почніть збирати більше даних — навіть базова сегментація вже дає результати.
- Оптимізуйте форми підписки: додавайте варіативність, уточнюючі питання.
- Побудуйте перші сегменти за активністю та інтересами.
- Налаштуйте тригерні серії для найважливіших точок контакту.
- Інтегруйте чат-боти, які не тільки спілкуються, а й допомагають збирати й обробляти дані.
«Дані + автоматизація + людиноцентричний підхід = персоналізація, яка приносить конверсії», — підсумовує Марта Ланяк.