Branża e-commerce żyje trendami. Co sezon pojawia się nowy „must have” – technologia, strategia lub model działania, bez których podobno nie ma szans na utrzymanie się na rynku. W ostatnich latach słowem-kluczem stała się hiperpersonalizacja, mylona często z powszechną już dziś, automatyczną segmentacją kupujących. Jak zatem w pogoni za trendami nie zgubić głowy – i klienta?

Personalizacja jest w ostatnich latach jednym z najczęściej przywoływanych haseł w branży e-commerce. Presja rynkowa, rosnące oczekiwania konsumentów i rozwój narzędzi opartych na sztucznej inteligencji sprawiają, że trudno wyobrazić sobie sklep internetowy, który świadomie rezygnuje z tej strategii. Czy zatem sprzedawca, który nie wdrożył personalizacji opartej na AI, jest z góry skazany na porażkę? Odpowiedź jest bardziej złożona niż sugeruje to większość white paperów i raportów.

Personalizacja bez wątpienia działa – pod warunkiem jednak, że jest oparta na rzetelnych danych i realnej znajomości klienta. Problem zaczyna się tam, gdzie wdrożenie technologii staje się celem samym w sobie, a nie narzędziem do budowania wartości – komentuje Roman Dušek, Head of Product w Luigi’s Box.

Źródła danych

Większość sklepów internetowych opiera się przede wszystkim na danych first-party zbieranych bezpośrednio na własnej platformie lub w aplikacji. Historia zakupów, przeglądane produkty, odwiedzane kategorie, zapytania wpisywane w wyszukiwarce, produkty dodawane do koszyka i porzucane – to wszystko sygnały behawioralne zbierane bezpośrednio na własnej stronie. Dane te pomagają sklepom lepiej zrozumieć intencje użytkowników, ich preferencje oraz wzorce zakupowe.

Sklepy coraz częściej sięgają również po zewnętrzne narzędzia i platformy SaaS do obsługi wyszukiwań, rekomendacji czy marketing automation. Warto jednak podkreślić, że to dane behawioralne sklepu zasilają algorytmy – zewnętrzna technologia dostarcza jedynie infrastrukturę.

Tu pojawia się swoista pułapka poznawcza. Wiele z tego, co w e-commerce nazywamy »personalizacją«, to w istocie automatyczna segmentacja użytkowników. Systemy grupują osoby o podobnych wzorcach zachowań – na przykład zainteresowane bieganiem, wrażliwe cenowo lub kupujące regularnie – i dostosowują dla nich ranking produktów czy komunikację. To wartościowe, ale nie jest tym samym co personalizacja jeden-do-jednego. Ta wymaga czegoś więcej: czasu, relacji i danych, które narastają wraz z każdą kolejną interakcją klienta ze sklepem. Bez takiej długoterminowej relacji większość systemów opiera się głównie na sygnałach behawioralnych i modelach statystycznych – zauważa ekspert Luigi’s Box.

Hiperpersonalizacja – czyli co?

Różnica między personalizacją (automatyczną segmentacją), a hiperpersonalizacją polega przede wszystkim na poziomie dopasowania doświadczenia do użytkownika oraz na ilości i szczegółowości wykorzystywanych danych.

Personalizacja opiera się zazwyczaj na ogólnych informacjach o zachowaniu użytkownika lub jego przynależności do określonej grupy. Na tej podstawie serwis dopasowuje treści, rekomendacje lub ofertę do szerszych preferencji klienta – np. wyświetla produkty z kategorii, które dana osoba najczęściej przegląda, albo rekomenduje popularne artykuły powiązane z jej wcześniejszymi zakupami czy zainteresowaniami.

Hiperpersonalizacja idzie o krok dalej i wykorzystuje znacznie bardziej szczegółowe dane – takie jak konkretne wyszukiwania, historia zakupów, preferencje produktowe czy aktualny kontekst użytkownika. Dzięki temu system może tworzyć bardzo precyzyjne rekomendacje dopasowane nie do grupy klientów, lecz do jednej, konkretnej osoby. To doświadczenie dopasowane do konkretnej osoby i jej aktualnych potrzeb.

Różnica jest fundamentalna: personalizacja dopasowuje doświadczenie do grupy podobnych użytkowników, hiperpersonalizacja – do konkretnej osoby i jej aktualnych potrzeb. Ta druga wymaga jednak znacznie bogatszego profilu klienta. I tu dochodzimy do pytania, które branża często pomija. A mianowicie:

Co z użytkownikiem niezalogowanym?

Znaczna część ruchu w większości sklepów internetowych pochodzi od użytkowników anonimowych – tych, którzy nie założyli konta, nie są zalogowani i nie wyrazili zgody na powiązanie swoich działań z konkretną tożsamością. Co można zrobić z ich danymi?

W modelu anonimowym sklep może korzystać z sygnałów z bieżącej sesji: co użytkownik wpisuje w wyszukiwarce, jakie produkty przegląda, ile czasu spędza na danej stronie, co dodaje do koszyka. Na tej podstawie możliwe jest krótkoterminowe dopasowanie kontekstowe – system „domyśla się” intencji zakupowej i stara się wyświetlać bardziej trafne wyniki tu i teraz.

„Tu widzimy doskonale, że hiperpersonalizacja bez trwałej relacji z klientem jest możliwa tylko w ograniczonym stopniu, jeśli w ogóle. Bez historii zakupów, bez profilu, bez danych narastających w czasie, nawet najbardziej zaawansowany algorytm działa po omacku. Sesja trwa kilka minut. Relacja z klientem – latami” – zauważa Roman Dušek. „W praktyce temat jest jeszcze bardziej złożony, ponieważ regulacje dotyczące prywatności oraz mechanizmy zgody użytkownika wprowadzają dodatkowe zasady dotyczące tego, jakie dane można zbierać i w jaki sposób można je wykorzystywać”.

Od zbierania danych do partnerstwa z klientem

W dyskusjach o e-commerce pojawia się coraz częściej kolejne pytanie: kto powinien kontrolować dane? Przez lata dominował model, w którym to sklep decydował, jakie informacje zbierać, jak je przetwarzać i w jakim celu wykorzystywać. Klient był biernym uczestnikiem tego procesu. To się zmienia. Dziś sklepy coraz częściej stosują model oparty na wzajemności: klient, który zdecyduje się udostępnić więcej danych o sobie i swoich preferencjach, w zamian otrzymuje lepsze, bardziej trafne doświadczenie zakupowe. Jeśli sklep zna rozmiar buta użytkownika, nie musi on przekopywać się przez strony wyników pełne niedostępnych w jego rozmiarze modeli. Oszczędza czas, kupuje sprawniej. Szczególnie widoczne jest to w modelach aplikacyjnych: gdy klient korzysta z aplikacji mobilnej sklepu, konto użytkownika i trwały profil są normą, a nie wyjątkiem. Personalizacja oparta na bogatym profilu staje się tam standardem, nie przewagą.

„Pytanie jednak, czy ta tendencja zmierza dalej – ku oddaniu klientowi realnej kontroli nad własnym profilem, preferencjami i decyzją o tym, co chce, żeby sklep o nim wiedział. Wiele wskazuje na to, że sklepy, które zbudują taki model – przejrzysty, oparty na zaufaniu i świadomej zgodzie – zyskają nie tylko lojalność, ale i dane lepszej jakości” – podkreśla ekspert Luigi’s Box.

Danych nie zastąpi relacja, ale relacja może zastąpić dane

Hiperpersonalizacja nie jest modnym „widzimisię”. Jest jednak trendem, do którego łatwo podejść powierzchownie. Sklepy, które chcą budować długoterminową wartość, powinny zacząć od pytania: jak dobrze znamy naszych klientów, co powinniśmy o nich wiedzieć i co – dzięki tej wiedzy – możemy im zaproponować?

Dane first-party, zbierane uczciwie i z wyraźną zgodą, są dziś bardziej wartościowe niż kiedykolwiek wcześniej. Nie dlatego, że jest ich dużo – ale dlatego, że za nimi stoją prawdziwe relacje. Stąd sklepy internetowe stają przed dużym wyzwaniem budowania własnej, ugruntowanej strategii danych. Długoterminową przewagę konkurencyjną zbudują te podmioty, które postawią na jakość – zarówno w relacji z klientem, jak i gromadzonych danych – podsumowuje Roman Dušek, Head of Product w Luigi’s Box.

źródło: informacjebranzowe.pl

Najnowsze aktualności