Персоналізація від Netflix та Spotify: як бізнесу в Україні перейняти досвід

Розуміти потреби свого клієнта — зовсім не новий підхід для бізнесу. Компанії й раніше вивчали поведінку споживачів, проводили опитування та експериментували. Але останні роки цей процес вийшов на зовсім інший рівень завдяки розвитку інновацій. Тепер технології дозволяють аналізувати величезний масив інформації та одночасно надавати мільйонам людей пропозиції, релевантні саме для них. Це зробило персоналізацію одним з найважливіших трендів сучасного бізнесу. І ось цьому підтвердження:

• 91% споживачів стверджує, що вони частіше купують у брендів, які пропонують дійсно потрібні їм товари та послуги.
• 90% споживачів готові ділитися своїми особистими даними, якщо вони отримають вигідніші пропозиції.
• 56% онлайн-покупців скоріш повернуться до сайту, який рекомендує їм товари.
• 88% маркетологів у США помітили значне зростання результатів бізнесу завдяки персоналізованим рекламним кампаніям.
• На 38% зростає дохід від продукту, якщо клієнти отримують персоналізовану рекламу на основі їхньої активності на сайті компанії.

Такі успіхи у персоналізації підштовхують компанії до експериментів та інвестування у все нові технології. Наприклад, компанія Kimetric пропонує ритейлу розумні відеокамери, що розпізнають вік чи стать покупців у магазині та показують релевантну для них відеорекламу. Водночас британський онлайн-супермаркет Very має понад мільйон варіантів стартових сторінок свого сайту, адаптованих для різних покупців. Цікаво, що у розрахунок беруть не лише досвід взаємодії клієнта з сайтом, а й такі показники, як погода у його регіоні.

Одну з найвідоміших на сьогодні кампаній з персоналізації створила Coca-Cola. Компанія зрозуміла, що більш ніж половина підлітків та молоді в Австралії ніколи не куштувала кока-колу. Щоб це виправити, Coca-Cola запустила маркетингову кампанію «Поділися колою». Її суть полягала у тому, щоб надрукувати 150 найпопулярніших імен на банках з напоєм, наприклад, «Майк» чи «Нікі». Це мало неабиякий успіх: кампанія стала вірусною і досягла своїх маркетингових цілей протягом перших трьох місяців. Трафік у Facebook зріс на 870%. Клієнти почали масово шукати колу з їхнім ім’ям на банці. Coca-Cola не винайшла велосипед: вони просто змінили етикетку свого продукту, не використовуючи жодні інші алгоритми чи дані. Утім, вони зробили досвід свого клієнта унікальним та веселим. Успішний проєкт поширили й на інші країни, зокрема, Україну, а саму кампанію вдосконалили. Споживачам також запропонували самостійно створити собі будь-який напис на банці. Для цього у Києві та інших містах розміщували спеціальні автомати з напоями, де споживачі могли самостійно ввести ім’я або фразу, яку вони хочуть надрукувати на банці. Кілька секунд — і їхня пляшка з унікальною назвою вже була в руках.

Персоналізація стрімінгових сервісів, таких як Netflix, базується на роботі з технологіями штучного інтелекту та машинного навчання. З початку свого існування Netflix тестував безліч ідей з персоналізації свого контенту. Вони вивчали, як рейтинги впливають на вибір фільму користувачами, аналізували вік та стать глядача, склад акторів у фільмах, тривалість перегляду контенту тощо. Усе це дало компанії успішний алгоритм підбору контенту для глядача, який є беззаперечною технологічною перевагою над конкурентами.

Персоналізація Netflix будується покроково. Спочатку користувачеві пропонують обрати свої смаки із запропонованих. Це лише невелике зерно інформації, необхідне платформі для генерації першої підбірки рекомендації. Далі технології починають вивчення звичок та вподобань людини, щоб потім показувати унікальну, створену лише для неї, підбірку контенту.

Платформа може навіть показувати людям релевантні виключно для них трейлери та обкладинки фільмів. Наприклад, для любителів романтичних фільмів у трейлері буде акцент на харизматичних акторів й любовну історію, а для шанувальників бойовиків — більше стрілянини та екшн-сцен. Зокрема, компанія пропонує створювати для кожного члена родини свій обліковий запис, щоб діти та батьки, чоловік та дружина бачили лише свої підбірки фільмів чи передач.

У 2017 році Netflix замінив рейтинг фільмів з зірочками на «відсотковий збіг»: зараз глядачеві показують наскільки відсотків фільм відповідає його смакам. Так, імовірність, що конкретній людині сподобається серіал «Офіс», складає 80%.

У 2021 році компанія пішла на ще один експеримент: розробники створили ефект телевізора, коли глядачу не потрібно обирати собі фільм чи серіал. Netflix додали функцію, яку генеральний директор компанії Рід Гастінгс жартома назвав «Мені пощастить». Тепер у профілі користувачів з’явилася кнопка «Відтворити щось», яка вмикає глядачеві випадковий фільм, який йому може сподобатися.

Свій шлях трансформації Amazon почав у 2010 році, коли запустив віджет «Що купляють клієнти». Ідея була простою: якщо один покупець цікавиться товаром, який вже купила інша людина зі схожими смаками, то першому можна порадити речі, придбані другим користувачем. Цей продукт дав неабиякий успіх: за даними компанії, уже у 2013 приблизно 35% продажів приходило саме через персоналізовані рекомендації. Зокрема, 56% таких покупців ставали їхніми постійними клієнтами.

Зараз Amazon є яскравим прикладом бренду, який створює гіперперсоналізований досвід. Компанія вивчає історію замовлень клієнта, цікаві йому товари, тип його пристрою, погоду, геопозицію, його раніші пошуки та вподобані магазини. Коли покупець отримує маркетингову розсилку на електронну пошту та переходить за посиланням, система спрямовує його на сайт Amazon. Те, що людина побачить там, на 100% підібрано саме для неї: окрема головна сторінка, категорії товарів, реклама тощо. Завдяки цьому досвід покупок стає для клієнта інтуїтивно зрозумілим та легким. Це економить його час та збільшує прихильність до бренду.

Amazon навіть під час пандемії у 2020 році збільшив свій прибуток на 84%. Покупці постійно обирають його серед інших ритейлерів, зокрема і через систему низьких цін. Компанія постійно пропонує клієнтам вигідні пропозиції завдяки технологіям: Amazon аналізує дані користувачів, моделі покупок, сайти конкурентів та пропонує знижки на найпопулярніші товари. Через це вартість товарів у Amazon може змінюватися понад два мільйони разів на день.

У вересні 2021 року кількість активних користувачів за місяць Spotify сягнула 381 мільйона. А це означає, що компанія у режимі реального часу персоналізує 381 мільйон акаунтів завдяки технології машинного навчання. Spotify вивчає історію прослуховування користувача, музичні вподобання, тривалість гри пісні та реакцію людини на різні рекомендації. На основі цього і формується персоналізований обліковий запис кожного з 381 мільйона користувачів.

Кампанія «Only You» є одним з прикладів, як Spotify адаптує свій продукт під індивідуальні вподобання. Щоб відзначити унікальність смаків кожної людини, компанія створила функцію «Лише ти» у своєму мобільному додатку. Тепер будь-хто може дізнатися, як саме він слухає аудіоконтент і що робить його неповторним. Наприклад, Spotify покаже, які аудіотреки ви полюбляєте слухати лише вночі, а які — зранку. Або ж додаток зробить вам музичну подорож у часі, щоб показати зміну ваших улюблених пісень по роках.

Зокрема, Spotify нещодавно запустив нову персоналізовану функцію «Blend» або ж «Суміш». Вона дозволяє об’єднатися кільком людям і створити спільний для них список відтворення. Треба лише запросити друга за допомогою повідомлення або електронного листа. Щойно запрошення буде прийнято, Spotify автоматично створить новий плейлист, наповнений піснями з рекомендацій обох користувачів. У компанії впевнені, що це дозволить людям легше ділитися улюбленою музикою одне з одним.

Необов’язково бути гігантом світового ринку, щоб створити унікальну пропозицію для кожного зі своїх клієнтів. Бізнесу будь-якого масштабу в Україні доступна персоналізація завдяки технологіям на основі Big Data від Київстару.

Київстар має майже 26 мільйонів користувачів мобільного зв’язку та інтернету, що є найбільшою базою абонентів в Україні. Спеціалісти компанії постійно аналізують трафік споживання телеком-послуг. Це величезний масив анонімізованих даних, робота з яким дала змогу створити ефективні інструменти для маркетингу.

Разом з Big Data від Київстару маркетологи компаній можуть:

1. Точно визначати цільову аудиторію та її потреби завдяки побудові портрету ідеального клієнта.
2. Розширити базу клієнтів завдяки роботі з look-alike-аудиторією — це ваші потенційні покупці, які схожі на наявну цільову аудиторію або портрет ідеального клієнта за певними критеріями.
3. Ефективно будувати таргетинг і комунікацію з клієнтами завдяки інтелектуальній платформі ADWISOR. Вона дозволяє самостійно створювати SMS-розсилки за допомогою понад 40 Big Data-параметрів, серед яких вік, стать, геолокація, інтереси тощо.
4. Знаходити краще місце для зовнішньої реклами та точок продажу завдяки геоаналітиці та heatmap від Київстару.

Наприклад, ви володієте мережею дитячих магазинів у Львові. Щоб персоналізувати свою пропозицію, ви можете разом з Київстар визначити, хто найчастіше купує у вас іграшки, з якого району міста ці люди, чи заходять до вас клієнти з інших міст України. Це дозволить вам краще продумати свій бренд та запропонувати, наприклад, сувенірні іграшки саме для туристів.

Для своїх постійних клієнтів ви можете зробити персоналізовану пропозицію завдяки інтелектуальній платформі ADWISOR. Наприклад, оберіть дорослих від 23 до 40 років, які мають дітей, та розіграйте між ними коляску або абонементи у дитячу кімнату розваг. Повідомлення від вас отримають лише ті споживачі, що дійсно зацікавлені у вашому розіграші. Як результат, клієнти залишаться задоволені, а ваш прибуток — зросте. Усе це можливо завдяки Київстару.