Доклад Кира Жестковой о персонализированном маркетинге подчеркивает важность использования технологий для создания индивидуализированных предложений для клиентов, что может увеличить эффективность маркетинговых кампаний. Рассматриваются различные уровни персонализации, источники данных и примеры успешного применения персонализации в ozon.ru. Ключевыми аспектами являются управление данными, оптимизация процессов и соблюдение границ личного пространства клиентов.

1. «Как создать
персонализированный
маркетинг?»
Кира Жесткова
Head of Email Channel, OZON.ru
kzhestkova@ozon.ru
facebook.com/kira.zhestkova

2. Немного
про
нас
1. OZON.ru
–
самый
популярный
в
рунете
онлайн-­‐
мегамаркет*
2. Год
основания
-­‐
1998
3. Более
6
000
000
зарегистрированных
пользователей
4. В
холдинге
5
компаний:
OZON.ru,
О-­‐Курьер,
OZON.travel,
Sapato.ru
и
eSoluZons
* Источник: опрос Фонда «Общественное мнение» в сентябре 2011 г.

3. Хотите
что-­‐то
спросить
у
OZON.ru?
J
15
лет!
В
конце
доклада
отвечу
на
3
вопроса!

4. Какая
персонализация
«захватывает»?

5. Про
что
поговорим
1.
С
персонализацией
или
без
?
2.
Кто
и
как
использует
персонализацию
?
3.
Что
нужно
персонализировать
?
4.
Чего
все
это
стоит?

6. Про
эффективность
персонализации
+ 300%
- 97%
* Источник: эксперименты OZON.ru

7. Успехи
западных
маркетологов
* Источник: MarketingSherpa.com

8. Понятие
«Персонализация»
Из
«Википедии»:
«Personaliza4on
involves
using
technology
to
accommodate
the
differences
between
individuals»
«Personaliza4on
technology
enables
the
dynamic
inserZon,
customizaZon
or
suggesZon
of
content
in
any
format
that
is
relevant
to
the
individual
user,
based
on
the
user’s
implicit
behavior
and
preferences,
and
explicitly
given
details»

9. Понятие
«Персонализация»
«Использование
данных,
которые
мы
знаем
о
клиенте,
и
информационных
технологий
в
целях
обеспечения
клиента
предложением
–
актуальным,
ценным
и
релевантным
его
интересам
в
данный
момент
времени.»

10. Избыток
данных
–
головная
боль
A)
Мало
данных
Б)
Много
данных
à Как
собрать?
à Как
использовать?
à Где
хранить
?

11. Истинная
ценность
данных
«Big
Data»
«Smart
Data»
• Бизнес-­‐эффект
не
• Есть
влияние
на
ROI
очевиден
• Более
1
источника
данных
• Данные
вне
контекста
(CRM
+
MarkeZng
Numbers)
* ClickZ.com

12. Уровни
персонализации
1.
Говорю,
когда
хочу
2.
Говорю,
когда
хочет
клиент
à Массовые
рекламные
рассылки
с
à Триггеры
персонализацией
à Рекомендации
на
основе
à Разовые
тестовые
кампании
недавних
действий
клиента
à Рекомендации
на
основе
истории
покупок

13. Персонализация
товарного
предложения
OZON.ru
Уведомление
о
появлении
новых
товаров,
удовлетворяющих
условиям
поиска
клиента.

14. Персонализация
товарного
предложения
RevolveClothing.com
Уведомление
о
появлении
новых
товаров
от
избранных
клиентом
брендов

15. Таргетинг
на
интересы
клиента
OZON.ru
Промо-­‐рассылка,
таргетированная
на
читательниц
определенных
книг

16. Уведомления
клиентов
по
запросу
OZON.ru
Автоматическое
уведомление
о
поступлении
товара
на
склад

17. Таргетирование
на
данные
профиля
клиента
Санкт-­‐Петербург
Москва
Дальние
регионы
OZON.ru
ГЕО-­‐таргетирование
баннера
в
Email-­‐рассылке

18. Рекомендации
на
сайте
OZON.ru
Персональные
рекомендации
на
основе
истории
просмотров

19. Рекомендации
на
сайте
OZON.ru
Рекомендации
к
товарам
в
корзине

20. Как
выбрать
нужный
путь?
Выбрать
нескольких
Ручной
A/B
сегментов
тест
(Test
/
Control)
Идея!
Результаты
Автоматизация
Оптимизация

21. Экономия
на
всем,
кроме
счастья
клиентов!
à Управление
ассортиментом
à Скорость
доставки
à Social-­‐контент
(отзывы)
à Больше
200
тестов
одновременно
à Персонализированный
Customer
Support

22. «Smart
Data»
на
каждом
этапе
пути
клиента
Мысль
о
Решение
о
Повторные
Счастье
!
покупке
покупке
покупки
Интересы
Отзывы
Рекомендации
Доставка,
возврат
и
посетителя
покупателей
на
сайте
и
в
быстрые
ответы
CRM
Email

23. «Smart
Data»
для
«Customer
Support»
1.
2.
…
3
сек
…
Amazon
знает
о
нас
все!
И
знает,
как
использовать
эти
данные.

24. Экономить
время
клиента
«Я
всегда
заполняю
кучу
информации
о
себе.
Вы
показываете
мне
море
рекламы
по
моим
интересам
…»

25. Экономить
время
клиента
«…
Но
почему
вы
не
используете
эту
информацию,
когда
я
обращаюсь
к
вам
за
помощью?»

26. Идеи
персонализации
в
Email-­‐коммуникациях
1.
“Boarding
Path”
2.
“Scoring”
3.
Реактивация

27. «Boarding
Path»
Как
клиент
зарегистрировался?
Б)
Просмотр
А)
Pop
Over
с
В)
Пришел
от
Г)
В
процессе
товаров
à
подпиской
партнеров
покупки
Регистрация
Разные
предложения
в
«Welcome»-­‐письме
Max
ROI

28. «Scoring»
клиентов
B)
Для
управления
А)
Для
оптимизации
частотой
и
типами
прибыльности
контакта
à
Лояльные
VIP-­‐клиенты
à
«Суперзвезды»
(клики
в
3х
письмах
за
1
неделю,
2
обзора
товара
за
месяц,
Like
на
Facebook,
заполнил
1
опрос
за
2
месяца)
à Охотники
за
скидками
à «Обыватели»
à Проблемные
(открыли
4
письма
за
месяц,
кликнули
в
2х,
каждый
день
заходят
на
сайт)
à «Белоснежки»
(открывали
письма
2
месяца
назад,
последний
заказ
–
3
месяца
назад)

29. Реактивация
«спящих»
клиентов
Как
клиент
вел
себя
до
того,
как
«уснуть»?
Б)
В
каком
канале
А)
Каков
LTV?
был
наиболее
активен?
Б)
Какие
товары
В)
Как
отличается
просматривали?
поведение
Покупали?
«пробужденных»?

30. Какие
бывают
данные?
Демография
(Возраст,
пол,
местонахождение,
профессия)
Транзакции
Предпочтения
(история
покупок,
(Подписки,
рекомендации,
возвраты,
использование
форматы
отображения,
бонусов)
время
и
частота,
персонализация)
Просмотры
(посещения,
просмотры
Поведение
в
соц.
страниц,
пути,
длительность
сессии)
сетях
(LIKEs,followers,
друзья,
обновления)
Мобильная
активность
(SMS,
геолокация,
чек-­‐ины,
Enterprise
Data
геймификация)
Поведение
в
(CRM,
финансы,
ERP)
Email
(Открытия,
клики,
bounces,
жалобы)

31. А
какие
данные
нужно
использовать?
à
71%
маркетологов
хотели
бы
использовать
предиктивный
анализ
à
45%
заинтересованы
в
хранении
и
использовании
обратной
связи
от
клиентов

32. Что
используем
мы
Данные
Канал
История
История
Финансовые
профиля
привлечения
просмотров
покупок
показатели
Персональные
Персональные
предложения
рекомендации
товаров
Поведение
Поведение
Обращения
Результаты
Social
на
сайте
в
Email
в
CRM
опросов
Управление
частотой
контактов

33. Как
собирать,
хранить
и
использовать
3
типа
инструментов:
1. Сбор
и
хранение
хранилище
+
платформа
2. Анализ
инструменты
+
люди
3. Использование
люди+платформа

34. Виды
маркетинговых
платформ
* Источник: Forrester Research, Inc.

35. Внедрить
будет
сложно!
(но
можно)
IT
Закупки
Маркетинг
Чем
больше,
старее,
сложнее
à
тем
сложнее
изменить
что-­‐то
в
IT-­‐инфраструктуре

36. Как
правильно
использовать
персонализацию
1. Сотрудникам
–
правильные
инструменты
2. Информировать
клиента,
о
том,
что
мы
знаем
о
нем
3. Дать
клиенту
чувство
контроля

37. Не
превратиться
в
«Большого
Брата»!
New
York
Times,
«How
Companies
Learn
Your
Secrets»
hŸp://www.nyZmes.com/2012/02/19/magazine/shoppinghabits.html?pagewanted=all&_r=1&

38. Но
и
не
забывать
про
личность!
Обращайтесь
к
клиенту
как
к
живому
человеку
–
с
лицом,
характером
и
привычками.

39. Спасибо!
Кира
Жесткова
Head
of
Email
Channel,
OZON.ru
kzhestkova@ozon.ru
facebook.com/kira.zhestkova