12.10.2025

11

Персоналізація клієнтського досвіду в омніканальному середовищі

Клієнт завжди правий – дещо застаріла істина. Нова – клієнт завжди хоче особливого ставлення. Всі ми звикли до певного рівня сервісу не лише при здійсненні покупки, але й коли знічев’я скролимо стрічку магазинів.

Ніхто не любить чекати. Ніхто не хоче морочитися зі складними реєстраційними формами. Кожен контакт бренду з клієнтом має бути швидким, легким і теплим.

Тож персоналізований підхід у комунікації – це вже не тренд, а один з базових елементів багатоканального маркетингу.

Як дати кожному клієнту особливе ставлення при кожному контакті та що і як можна автоматизувати у такій масштабній задачі – розбираємо у цій статті.

Персоналізація клієнтського досвіду: що це таке?

Клієнти (теперішні і потенційні) очікують, що бренд за замовчуванням буде враховувати  їхні інтереси, говорити  «однією мовою», реагувати  миттєво скрізь: у застосунку, месенджерах чи соцмережах.

За даними Zoom 80% клієнтів вважають, що їхній досвід взаємодії з брендом є таким ж важливим, як і сам продукт чи послуга.

Персоналізація у маркетингу – це адаптація діалогу, контенту й пропозицій під конкретного клієнта на основі наявних даних про його попередню поведінку, покупки, інтереси тачи демографічні характеристики.

Що саме можна персоналізувати?

1. Ім’я клієнта та особисте звернення. Приклад: «Олексію, для вас – знижка на наступну заправку», а не «Шановний покупцю…».
2. Зміст пропозиції. Показувати на сайті чи надіслати в розсилці продукти, які відповідають інтересам користувача. Для цього треба зібрати інформацію про те, що людина вже купувала, що вона шукала на сайті, демографічні дані. Приклад: після купівлі дитячого ліжечка – пропозиція матраца або текстилю.
3. Час і канал доставки. Відправляти рекламні пропозиції у зручний для людини час (на основі минулої активності, часового пояса), через її улюблений канал (Viber, SMS, мобільний пуш).
4. Географічна та мовна локалізація. Показ акцій, доступних в місті чи країні перебування клієнта.Мова контенту –відповідно до уподобань та попередніх взаємодій з менеджером.
5. Динамічний контент в розсилках та на сайті. Система автоматично підтягує релевантні товари / контент. Приклад: добірка фільмів або товарів змінюється для кожного користувача.
6. Стадія воронки чи життєвого циклу клієнта. Приклад: новий клієнт отримає welcome-лист із поясненнями; хто давно не купував – промокод із фразою «Сумуємо за вами!».
7. Контент за поведінкою. Якщо клієнт клікав по товарах зі знижками – показати йому більше акційних пропозицій.

Персоналізовані теми листів підвищують open rate на 26 % – такі результати дослідження Campaign Monitor

Важливо: актуальність даних про користувача – це база для якісної персоналізації. Помилка в імені чи застарілі дані (наприклад, про місце проживання) викличуть у людини роздратування замість відчуття комфорту та особливого сервісу.

Технології для персоналізації в омніканальному середовищі

Маркетингова персоналізація базується на застосуванні сучасних технологій, що дозволяють швидко і влучно адаптувати контент, продукти та комунікацію під кожного користувача.

Розглянемо найпопулярніші технології, які бізнеси використовують  для персоналізації в розсилках та налаштуванні адаптивного контенту.

Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання

Останнім часом набирає обертів персоналізація на основі алгоритмів штучного інтелекту.  ШІ використовують для аналізу даних про користувача та автоматичної адаптації контенту, пропозицій або сервісів під його індивідуальні потреби в режимі реального часу.

ШІ за допомогою машинного навчання та обробки природної мови (NLP), якою людина звертається до неї, створює динамічні моделі користувачів і передбачає, що саме буде для них актуальним у цей момент.

ШІ-персоналізація ґрунтується на аналізі великих обсягів даних (Big Data), зокрема:

• історії переглядів і покупок;
• демографічної інформації;
• поведінки на сайті чи в застосунку;
• часу доби, геолокації, типу пристрою користувача тощо.

Які бренди використовують: Amazon – для персоналізованих рекомендацій, Booking – для динамічного ціноутворення, Spotify та Netflix – пропонують контент за принципом попередніх уподобань.

Customer Data Platforms (CDP)

CDP – це програмне забезпечення, яке збирає, уніфікує та зберігає дані про клієнтів з різних джерел у єдиний профіль. Головна мета — надати маркетологам актуальний портрет кожного клієнта для персоналізованої взаємодії в реальному часі.

Як це працює: система збирає та об’єднує дані про користувача з різних каналів: сайту, CRM-ки, email, соцмереж. Дані з різних джерел стандартизуються, дублюючі дані видаляються та система формує «портрет» з унікальними ідентифікаторами (email, телефон, cookie, ID пристрою).

Які дані може використовувати система: демографію, історію покупок, відвідування сайту, кліки, сесії, дані з соцмереж або сторонніх платформ, відкриття листів та реакцію на надсилання тригерних смс.

CDP-шки інтегруються з:

• CRM для персоналізації;
• сайтами;
• мобільними застосунками;
• e-commerce платформами (Shopify, Magento);
• соціальними мережами;
• кол-центрами та чатами.

Навіщо бізнесу використовувати CDP? Це дає можливість швидко створювати актуальні сегменти та запускати персоналізовані кампанії, прораховувати сценарії поведінки та легко налаштовувати персоналізацію в розсилках смс-повідомлень та емейлів.

А ще CDP дає чіткий контроль над даними, чим спрощує відповідність стандартам використання персональних даних GDPR та інших правил.

Data Management Platforms (DMP)

Data Management Platform (DMP) – це технологічна платформа для збору, обробки та активації анонімізованих даних (cookie ID, IP-адреси, device ID) з різних джерел. Основне призначення – сегментація аудиторій та запуск ретаргетованої реклами в цифрових кампаніях.

Як це працює: DMP опрацьовує інформацію з cookie, рекламних мереж, мобільних додатків, сайтів й email‑переглядів — без PII (особистих ідентифікаційних даних).

Використовується для, наприклад, створення look-like аудиторій – користувачів із поведінкою, схожою на вже існуючий сегмент. Ці дані передаються у рекламні мережі для показу таргетованої реклами потенційним клієнтам.

Predictive Analytics (Прогнозна аналітика)

Це технологія для прогнозування майбутніх дій користувача: прорахунок імовірності покупки, ризику відтоку, наступного кроку користувача. На відміну від описової аналітики (що сталося?) чи діагностичної (чому сталося?), прогнозна аналітика відповідає на питання: «що може статися далі?».

Для чого використовують прогнозну аналітику?

• Для прогнозування поведінки клієнтів: імовірна покупка, відтік, відгук на акції.
• Для пріоритезації потенційних покупців.
• Для формування персоналізованих рекомендацій товарів в e-commerce або контенту в медіа.
• Для прогнозування продажів та оптимізації кампаній.
• Найчастіше використовується для автоматизації  ухвалення рішень, наприклад, кого таргетувати рекламною кампанією.

Recommendation Engines (Рекомендаційні системи)

Це системи, які аналізують поведінку користувачів, історію покупок, пошукові запити, кліки та інші дані, щоб прогнозувати, які товари, послуги або контент найімовірніше зацікавлять конкретного користувача. Вони є ключовим інструментом персоналізації у діджитал-маркетингу.

На базі рекомендаційних систем працюють адаптивні банери, товари дня, CTA, які змінюються в момент перегляду сторінки.

Існують три основні типи рекомендаційних систем:

1. Для колаборативної фільтрації: такі системи виявляють схожих користувачів і радять товари, які мають їм сподобатись на основі поведінки інших клієнтів. Це ті самі рекомендації на кшталт:  «Інші користувачі, також обрали...».
2. Для фільтрації на основі контенту: такі системи пропонують товари, схожі на ті, що користувач уже переглядав або купував.
3. Гібридні моделі рекомендаційних систем поєднують обидва підходи для більшої точності. Саме їх використовують лідери ринку.

Що дають бізнесу рекомендаційні системи (РС) ?

РС збільшують конверсії та середній чек. За даними Axios (2017), Netflix підтвердив, що 80 % переглядів контенту користувачами платформи здійснені через рекомендовані системи, тобто персоналізовані стрічки контенту.

РС знижують навантаження на користувача та допомагають уникати так званого «паралічу вибору» в онлайн-магазинах тисячами товарів. Релевантні пропозиції підтримують у користувача відчуття цінності від взаємодії з брендом.

Які відомі бренди використовують рекомендаційні системи? Amazon, Rozetka, ASOS, Netflix, Spotify, YouTube, Adobe Target, Bloomreach.

Як інтегрувати? Через CDP або CRM. Дані зібрані в Customer Data Platform можуть бути базою для рекомендаційних модулів. Є також сервіси, які пропонують готові рішення: Recombee, Dynamic Yield, Algolia.

Системи оперативної взаємодії

Це системи, що персоналізують контент для користувача в режимі реального часу: миттєво адаптують пропозиції та інтерфейс, виходячи з поточної поведінки користувача на сайті чи в додатку.

Як це працює: такі системи дозволяють створювати сегменти, які оновлюються під час поточної сесії, реагуючи на поведінкові сигнали, наприклад: перехід до розділу дорогих товарів, покидання кошика тощо.

Як CRM допомагають у персоналізації?

CRM-системи (Customer Relationship Management) давно вийшли за межі простої бази контактів і стали базою персоналізованого маркетингу. Вони акумулюють дані про клієнта (його поведінку, покупки, взаємодії, демографію тощо).

Це дозволяє маркетологу швидко створювати сегменти перед тим, як запустити смс-кампанію, чи виокремити тригери: автоматичні розсилки на дні народження, покинутий кошик, повторну покупку тощо.

CRM використовують, щоб надсилати персоналізовані повідомлення через e-mail, SMS, push.

Популярні CRM для персоналізації розсилок:

• Helper CRM
• KeepinCRM
• HubSpot
• Klaviyo

Платформа AlphaSMS інтегрується з різними CRM-системами та використовується для швидкої відправки СМС через CRM, наприклад, про статус замовлення, нагадувань про запис чи рекламних пропозицій.

Ключові висновки

Персоналізація – це про те, щоб показати людині саме той контент, продукт або пропозицію, яка максимально відповідає її поточному інтересу чи контексту.

Щоб забезпечити якісну персоналізацію контенту на різних каналах в режимі реального часу, підключайте системи управління контентом (CMS), залучайте технології на основі ШІ. Це дозволить тримати під контролем великий обсяг даних.

Для якісної персоналізації потрібні надійні дані: демографія, історія покупок, поведінка на сайті, геолокація, переходи за посиланнями у смс-розсилках тощо.

Найкращі результати дає персоналізація, яка враховує поведінку людини на різних каналах одночасно. Наприклад, якщо людина перейшла за посиланням у Вайбері, але не купила –  налаштуйте показ цього ж товару при відвідуванні сайту чи за кілька днів надішліть  підбірку найгарячіших пропозицій на емейл.

Не переборщіть. Якщо використати особисті дані надто «в лоба» – це може викликати дискомфорт у клієнта.

Якісна персоналізація – це в першу чергу екосистема рішень, які працюють у зв’язці: дані, моделі поведінки, оптимізація контенту під користувача.

Маркетингові дослідження показують, що люди цінують персоналізований підхід у комунікації, але хочуть, аби він був ненав’язливим – «непомітним».

Тестуйте різну інтенсивність персоналізації та шукайте свій ідеальний ритм зближення з кожним клієнтом!

Поділися статтею з друзями: