A boltod minden látogatója más. Az egyik futócipőt böngész. A másik ajándékötletet keres. A harmadik tegnap hagyta ott a kosarát, és emlékeztető kell neki, hogy visszajöjjön. Mégis a legtöbb webshop mindenkit egyformán kezel: ugyanazt a kezdőlapot, ugyanazokat a termékajánlókat és ugyanazt a pénztári élményt mutatja mindenkinek.
A webshop személyre szabása ezen változtat. Az AI-alapú személyre szabás megtanulja, mit akar az egyes látogató, még mielőtt ő maga tudná, és valós időben igazítja hozzá a boltodat. Nem bonyolult szabályokkal, amelyeket kézzel kell megírnod. Nem találgatással. Hanem olyan algoritmusokkal, amelyek vevők millió interakcióját figyelik, és megjósolják, mi győz meg egy adott embert.
Ez a cikk bemutatja, hogyan működik a személyre szabás, mely stratégiák mozdítják meg ténylegesen a bevételt, hol buknak el a legtöbb márkák, és hogyan építs olyan személyre szabást, amely megmarad.
Mi a webshop személyre szabása, és hogyan működik?
A webshop személyre szabása azt jelenti, hogy minden vevőnek a boltod másik változatát mutatod aszerint, kicsoda, mit tett eddig, és mit vásárolna valószínűleg.
Személyre szabás nélkül mindenki ugyanazt az élményt kapja. A termékoldalak ugyanazokat a fotókat mutatják ugyanabban a sorrendben. A kezdőlapokon ugyanazok a sikertermékek szerepelnek. Az e-mailek az egész listádra ugyanazzal az ajánlattal mennek ki.
Személyre szabással egy New York-i első látogatónak más termékeket mutatsz, mint egy kaliforniai visszatérő vevőnek. A visszatérő vevőnek megjeleníted a böngészési előzményeit, az újnak nem. Azt ajánlod, amire kattintott, nem azt, ami mindenki másnak népszerű. Az elhagyott kosárról 4 óra múlva küldesz e-mailt annak, aki majdnem fizetett, a visszatérő vevőnek viszont inkább nem, hanem kiegészítő terméket ajánlasz neki.
Az AI ezt nagy léptékben lehetővé teszi. AI nélkül ezernyi szabályt kellene magadnak megírnod. („Ha a vevő háromszor vett cipőt, mutass cipőkiegészítőket.” „Ha a vevő kedden mobilról jött, mutass mobilra optimalizált kategóriákat.”) Az AI figyeli a vevői viselkedést, és magától megtanulja a mintákat. Olyan összefüggéseket talál, amelyeket neked eszedbe sem jutna kódolni.
Az eredmény az, hogy mindenki úgy érzi, a boltod kifejezetten neki épült.
Miért hoz több bevételt a személyre szabás
A személyre szabás azért működik, mert eltávolítja a súrlódást aközött, amit a vevő akar, és amit a boltod mutat neki.
Vegyük a termékajánlókat. Ha véletlenszerű tételeket mutatsz, a látogatók többsége átugorja őket. Ha olyan tételeket mutatsz, amelyek hasonlítanak ahhoz, amit éppen néz, néhányan vásárolnak. Ha azt mutatod, amit a hasonló látogatók vettek, és amit ez a konkrét látogató már megnézett, rákattintott és megvett, a konverzió újra nő. Az adatok minden rétege relevánsabbá és konvertálóbbá teszi az ajánlót.
A számok igazolják. A teljes személyre szabást bevezető boltok 20-35% bevételnövekedést látnak. A személyre szabott termékajánlók 26%-kal magasabb konverziós arányt hoznak. A személyre szabott e-mailek 6-szor magasabb tranzakciós arányt érnek el az általános kampányoknál. Azoknak a vevőknek, akik személyre szabott termékjavaslatokat látnak, 50%-kal magasabb az átlagos rendelési értékük, mint azoknak, akik nem.
Ez nem elmélet. Minden százalékpont olyan vevőktől jön, akik már az oldaladon voltak, de nem vásároltak a teljes lehetőségük szerint. Az alap az, hogy érted, hogyan viselkednek a látogatók a boltodban. Nézd meg, hogyan mutatja meg az analitika a látogatók viselkedését, hogy tudd, mit szabj személyre.
Hol buknak el a legtöbb személyre szabási törekvések
A személyre szabási projektek hatvannyolc százaléka nem azért bukik el, mert az algoritmusok rosszak, hanem mert rossz az adat, amelyet etetnek velük.
Az AI-nak tiszta adat kell a működéshez. Ha a vevőadatbázisodban duplikátumok, hiányzó e-mail-címek vagy pontatlan vásárlási előzmények vannak, az AI rossz előrejelzéseket ad. Ha nem követed, mely termékeket nézték meg a vevők, mely szakaszoknál időztek, és mely e-maileket nyitották meg, az AI-nak nincs miből tanulnia.
Ezért érdemes a legtöbb boltnak várnia, mielőtt drága AI-eszközt vásárol. Előbb rendezd az adataidat. Győződj meg róla, hogy pontosan rögzíted a vevői viselkedést. Hozz létre egységes vevőprofilokat, hogy az AI tudja: a „kata@email.com” és a „kata_92@gmail.com” ugyanaz a személy. Gondoskodj róla, hogy a termékadatbázisod tiszta, a kategóriáid pedig következetesek legyenek.
A legtöbb márkának 90+ napnyi tiszta adat kell, mielőtt az AI-alapú személyre szabás eredményt kezd hozni. Ha ennél korábban ugrasz bele, a megtérülés csalódás lesz.
A működő AI személyre szabási stratégiák
Nem minden személyre szabási stratégia hoz egyforma megtérülést. Ezekre összpontosíts először. A személyre szabás akkor működik a legjobban, ha a fogyasztói pszichológia megértésén alapul. Nézd meg, hogyan alakítja a pszichológia a vásárlási döntéseket, hogy a személyre szabásod a megfelelő pontokat célozza.
Termékajánlók
Az ajánlók hozzák a legnagyobb megtérülést minden személyre szabási módszer közül. A bolt teljes bevételének 12-18%-át adják, és beállításuk szinte semmibe sem kerül.
Az AI ajánlómotorok úgy működnek, hogy olyan termékeket mutatnak, amelyeket az aktuális látogatóhoz hasonló vevők vásároltak. Vagy olyan termékeket, amelyeket azok a látogatók végül megvettek, akik ugyanazokat a tételeket nézték. Vagy olyan tételeket, amelyek kiegészítik azt, ami már a kosárban van.
A hely számít. A kezdőlapon az ajánlók jók. A termékoldalon az ajánlók jobban konvertálnak. A kosárban, a pénztár előtt az ajánlók konvertálnak a legjobban. Ha a vevők akkor látnak ajánlókat, amikor azt döntik el, vásárolnak-e, megkapod azt az eladást, amely a küszöbön billegett.
Kezdd egy helyen (általában a termékoldalon). Mérd 30 napig. Aztán adj hozzá továbbiakat.
Személyre szabott e-mail-folyamatok
Az e-mail az a terület, ahol a személyre szabás a leggyorsabban térül meg. A személyre szabott, automatizált e-mail-folyamatok az e-mailes bevétel 41%-át adják az összes elküldött e-mail mindössze 5,3%-ából. Az egy címzettre jutó bevétel 18-szor magasabb, mint az általános kampányoknál.
A leghatékonyabb folyamatok:
Böngészés-elhagyási e-mailek. Valaki 10+ percet nézett futócipőket. Vásárlás gomb nélkül kilépett. 4-6 órával később e-mailt kap, amely emlékezteti arra a konkrét termékre, kedvezménykóddal, ha alacsony a készlet. Ezeknek az e-maileknek a 18-25%-ára kattintanak.
Kosárelhagyási e-mailek. Valaki betett tételeket, de nem fizetett. 4 órával később egy e-mailben látja ezeket a tételeket. Ha már volt vevőd, mutass neki hűségkedvezményt. Ha új, ajánlj ingyenes szállítást. 15-22% vásárol, ha a megfelelő időben, a megfelelő ösztönzéssel küldöd. Többet olvashatsz arról, hogyan hozd vissza az elhagyott kosarakat a megfelelő üzenettel és időzítéssel.
Vásárlás utáni sorozatok. Miután valaki vásárolt, küldj neki köszönetet. Aztán 2 hét múlva küldj újraaktiváló e-mailt kiegészítő tételekkel, amelyeket nem vett meg. Aztán a vásárlás után 30 nappal kérj értékelést. A sorozat minden e-mailje arra van szabva, amit az adott vevő ténylegesen vásárolt.
Kezdőlap és kategóriák személyre szabása
A kezdőlapod értékes terület. Egyes látogatók vásárlásra készek. Mások csak ötleteket böngésznek. Egyesek már vettek tőled. Mások egy akciós hirdetésen át érkeztek, és kedvezményt várnak.
A személyre szabott kezdőlapok a visszatérő látogatóknak megmutatják a böngészési előzményeket (hogy ott folytathassák, ahol abbahagyták), az újaknak viszont a sikertermékeket és a bemutatkozást. Az árérzékeny vásárlóknak a kiárusítást és az akciókat emelik ki, a gyakori vevőknek viszont a prémium termékeket és az újdonságokat.
A hatás finom, de mérhető. A visszatérő vevők átugorják a bevezető részeket, és egyenesen ahhoz mennek, amit keresnek. Az új vevők nem érzik magukat elveszve. A konverzió mindkét oldalon nő.
Dinamikus keresés és szűrés
Sok bolt mindenkinek ugyanazokat a keresési találatokat és szűrési lehetőségeket mutatja. Az AI-val személyre szabott keresés megtanulja, mely szűrőket és rendezési lehetőségeket használja ténylegesen az egyes látogató, és legközelebb ezeket a listában feljebb teszi neki.
Ha valaki mindig először ár szerint szűr, az ár kerül a lista elejére. Ha egy másik vásárló mindig szín szerint finomít, nála a szín jön először. Kis változtatás. Nagy hatás arra, milyen gyorsan találják meg az emberek, amit akarnak.
Hogyan vezesd be a személyre szabást a boltodban
Az út attól függ, melyik platformot használod, és mennyi adatod van már.
Auditáld a jelenlegi adataidat
Mielőtt bármilyen eszközt vásárolnál, válaszolj ezekre a kérdésekre:
Tudod, mely termékeket nézte meg az egyes vevő? Követed, mikor nézett, de nem vásárolt? Tudod, mely e-maileket nyitotta meg, és melyeket hagyta figyelmen kívül? Meg tudsz feleltetni egy vevőt eszközök között (ugyanaz a személy asztali gépen és mobilon)? Van már 3+ hónapnyi következetes követésed?
Ha bármelyikre nemmel válaszoltál, ott kezdd. Állíts be eseménykövetést a weboldaladon. Győződj meg róla, hogy az e-mail platformod naplózza a megnyitásokat és a kattintásokat. Javítsd ki a vevőadatbázisodat, hogy ne legyenek duplikátumok.
Kezdd az e-maillel
Az e-mail a legkönnyebb belépési pont a személyre szabásba. Már megvannak az e-mail-címek. A legtöbb e-mail platformban van beépített automatizálás. Fejlesztő felvétele nélkül beállíthatsz kosárelhagyási e-maileket, böngészés-elhagyási e-maileket és vásárlás utáni sorozatokat.
Futtasd ezeket 60 napig, és mérd az eredményeket. Ha működnek (és szinte mindig működnek), lesz bizonyítékod arra, hogy érdemes többet költeni fejlettebb személyre szabási eszközökre. Tanuld meg, hogyan A/B teszteld a személyre szabásodat, hogy tudd, mely stratégiák mozdítják meg ténylegesen a bevételt a te vevőidnél.
Adj hozzá termékajánlókat
Ha az e-mail működik, adj AI-ajánlókat a termékoldalaidhoz, a kezdőlapodhoz és a kosárhoz. Kezdd egy szakasszal. Mérd 30 napig. Ha nő az egy látogatóra jutó bevétel, adj hozzá egy másikat.
A legtöbb webshoprendszerben van beépített ajánlóeszköz, vagy könnyen illeszthető partnerek vannak hozzá. A termékmegtekintések és a vásárlási előzmények követése megkönnyíti, hogy adatot adj az ajánlómotoroknak.
Térj át a fejlett személyre szabásra
Miután nyereséget láttál az e-mailtől és az ajánlóktól, fontold meg a teljes oldalra kiterjedő személyre szabást. Itt módosítod a kezdőlapot, a kategóriaoldalakat és a keresési találatokat a különböző látogatói szegmenseknek.
Ehhez vagy a személyre szabásra épített platform kell, vagy egyedi integráció a meglévő rendszeredhez. Számolj 2-3 hónappal és 4-6 hónapnyi tiszta adattal, mielőtt elkezdesz.
A gyakori személyre szabási hibák, amelyeket kerülj
Túl sokáig tart az indulás. Sok csapat hónapokat tölt a tökéletes személyre szabási rendszer felépítésével, mielőtt élesbe menne. Inkább 30 nap alatt indíts egy egyszerű változatot. Gyorsabban tanulsz, és gyorsabban indul a bevétel.
Túl sokat szabsz személyre. Egyes márkák mindent megváltoztatnak aszerint, ki a látogató. Más elrendezés. Más termékkatalógus. Más árak. Ez összezavarja az embereket. Maradj az egyszerűnél: a megfelelő termékeket mutasd, a megfelelő időben, a megfelelő üzenettel. Az alapélmény maradjon ugyanaz.
Megfeledkezel a nem vásárlókról. A legtöbb személyre szabás a visszatérő vevőkre és a böngészőkre összpontosít. De az új látogatók gyakran a legnagyobb élettartam-értékkel bírnak, ha meggyőzöd őket. Ne hagyd figyelmen kívül őket. Mutasd meg nekik, miért érdemes a márkádat választani.
Elindítod, és elfelejted. A személyre szabás nem „beállítom és elfelejtem” dolog. Az algoritmusok romlanak, ahogy a vevői viselkedés változik. Havonta nézd át a teljesítményt. Negyedévente adj hozzá új szegmenseket. Tesztelj új ajánlásokat, amikor új termékeket veszel fel.
Hogyan segít a WEMASY a személyre szabásban
A WEMASY weboldalépítőben felépítheted a boltod oldalait.
Kezdheted kicsiben: egy jól összerakott kezdőlap és átgondolt termékoldalak már alapot adnak ahhoz, hogy később személyre szabj.
Kezdd ingyen, a fizetős csomagokat pedig 7 napig kipróbálhatod.
GYIK
Mennyi idő alatt térül meg a személyre szabás?
A legtöbb márka mérhető megtérülést lát az e-mail-automatizálás és az alapvető ajánlók bevezetése után 30-60 napon belül. A teljes oldalra kiterjedő személyre szabás tovább tart, jellemzően 4-6 hónapig, mert több adatot és bonyolultabb beállítást igényel. Kezdd kicsiben, mérj korán, és bővíts, ha látod az eredményeket.
Nem ijeszti meg a személyre szabás a vevőimet?
A személyre szabás kellemetlenné válik, ha túl agresszív, vagy nyilvánvalóan megfigyelésen alapul. Személyre szabott ajánló valamiről, amit megnéztek? Az hasznosnak tűnik. Olyan termék említése e-mailben, amelyet hetekkel korábban néztek meg? Az relevánsnak tűnik. Követni őket webhelyeken át, és olyan dolgokról mutatni hirdetést, amelyekről csak suttogtak? Az tolakodó. Maradj azon belül, amit a vevő a boltodban tett viselkedése alapján elvárna. Tudják, hogy a boltod figyeli ott a viselkedésüket.
Kell nekem AI, vagy elég az egyszerű szabály?
Az egyszerű szabályok egyszerű esetekben működnek. Ha a vevő cipőt vett, mutass cipőkiegészítőket. Ha a vevő elhagyta a kosarat, írj neki e-mailt. De az AI jobb a szabályoknál, mert olyan mintákat talál, amelyekre emberek nem gondolnának. A szabályok nem tudják megjósolni, hogy aki hétfőn futócipőt nézett, pénteken pedig sportórát, valószínűleg fitneszkarkötőt fog venni. Az AI ezt észreveszi. Kezdd szabályokkal, ha gyors sikereket szeretnél. Térj át az AI-ra, ha már tiszta adatod és bevált személyre szabási alapjaid vannak.
Milyen adatot kell tulajdonképpen gyűjtenem?
Szükséged lesz arra, hogy mely termékeket nézte meg az egyes vevő és mikor, mit vásárolt, mely e-maileket nyitotta meg, mely linkekre kattintott, és alapvető adatokra, például helyre, ha ez fontos a termékeid szempontjából. Nem kell más webhelyeken végzett böngészési előzményt, hang- vagy csevegésátiratot, vagy a boltodon kívüli bármit gyűjtened, hacsak a vevő nem járul hozzá. Kezdd a megtekintési és vásárlási adatokkal. Utána jöhet az e-mail-aktivitás. Ez általában elég a hatékony ajánlókhoz és az automatizált folyamatokhoz.
Versenyezhetnek a kis boltok a nagy márkákkal a személyre szabásban?
Igen. A kis boltoknak valójában előnyük van: gyorsabban tesztelhetsz és finomíthatsz. Valószínűleg név szerint ismered a vevőidet. Először emberi szinten szabhatsz személyre (személyre szóló köszönőlevél, kézzel írt cetli a csomagban), és utána jöhetnek az AI-ajánlók. A legjobb személyre szabási sikerek közül sok olyan kis márkáktól jön, amelyek megszállottan foglalkoznak a vevői élménnyel, nem a legnagyobb költségvetésű nagy szereplőktől.
Honnan tudom, hogy a személyre szabás tényleg működik?
Kövesd ezeket a mutatókat a személyre szabás bevezetése előtt és után: átlagos rendelési érték, konverziós arány, e-mail átkattintási arány és az egy látogatóra jutó bevétel. A legtöbb e-mailes személyre szabás 30 napon belül mutat eredményt. A termékajánlók 30-60 nap alatt mutatnak egyértelmű hatást. A teljes oldalra kiterjedő személyre szabásnak adj 90+ napot. Ha egy mutató 60 nap után sem javul, ne feltételezd, hogy a személyre szabás megbukott. Általában azt jelenti, hogy az adat még nem tiszta, vagy a stratégia nem a megfelelő viselkedést célozza. Auditálj és igazíts, mielőtt feladnád.