Рекомендательные системы, бигдата и анализ конверсии: как бизнесу добиваться счастья клиента?
На прошедшей в Москве конференции Яндекса по маркетингу рассматривались инструменты, которые уже сегодня могут быть полезны бизнесу – независимо от того, интернет-магазин это или b2b-сектор. Обсуждались модные большие данные (BigData) и способы их применения компаниями, рекомендательные системы прямо на страницах сайта и в офлайне, улучшение конверсии, философские проблемы любви потребителей и даже вопрос «могут ли роботы заменить контакт-центр». Специально для marketing.by мы сформулировали основные выводы конференции, на которые стоит обратить внимание и белорусским компаниям. Если вы очень опытный специалист в сфере маркетинга (и не только онлайн) и успели поработать в различных сферах – вы вряд ли откроете для себя что-то новое, но, возможно, освежите в памяти знания и получите подтверждение собственным открытиям.
Итак.
«Гигиенический минимум» остается прежним, независимо от развития технологий: это как чистка зубов каждое утро – идете ли вы сегодня на работу или у вас выходной. Например, для интернет-магазинов (которым была посвящена основная часть докладов конференции) таким гигиеническим минимумом являются все те же классические требования: карточка товара с хорошими фотографиями, детальным описанием и сопутствующими ссылками, понятный каталог и категории, фильтры для поиска товара, удобная корзина и процесс заказа и так далее. Если всего этого нет, то следующая стадия развития магазина (персональные рекомендации, дополнительные продажи и даже роботы вместо контакт-центра) просто бессмысленна.
Воронкой конверсии маркетинг не заканчивается. На самом деле, с прохождением воронки настоящая работа только начинается: как покупателя обслужат, получит ли он желаемое вовремя, какой дополнительный сервис ему предоставят, смогут ли угадать или даже подсказать его последующие желания или решить возникшие трудности. Как показывает опыт многих компаний, сегодня это зачастую важнее, чем все остальное в вашем маркетинге.
Ошибочно мнение, что персональные рекомендации возможны только с помощью сложных алгоритмов и бигдаты. У очень крупных компаний есть и сами данные, и возможности для инвестиций в развитие алгоритмов, а преимущество небольших компаний в том, что они могут индивидуально подходить практически к каждому клиенту. Как и в работе с любыми инструментами, важно тщательно обдумать, что у вас есть, что вы можете использовать, а главное – как и зачем. Например, стартап по изучению английского языка по скайпу SkyEng в работе с каждым учеником опирается в том числе и на информацию о клиенте из социальных сетей: таким простым способом преподаватель может подобрать именно те темы и словари, которые больше интересуют клиента. И это только один из примеров – на самом деле, возможностей неограниченное количество.
Важно понимать не только, что и когда предложить клиенту, но и когда НЕ предлагать. Рекомендательные системы – удобный инструмент и для компании, и для ее клиента. Но как говорится, главное – не переборщить. Количество, объем, форма и место предоставления рекомендаций должны подчиняться здравому смыслу. Например, их не должно быть слишком много. Они должны быть максимально корректными и уважительными. Из примера компании Билайн: вряд ли клиент положительно отнесется к рекомендации «не забудьте позвонить бабушке как обычно в субботу» – скорее вас заподозрят в нарушении личных границ. Либо если в течение дня каждые полчаса будут приходить смски и всплывающие окна с рекомендациями и советами, клиент не то, что не обрадуется, а скорее задумается о переходе к менее настойчивому конкуренту.
Большие данные – это не точная наука и не панацея. «Даже то, какого вы пола, это вероятностное событие», – несколько раз прозвучало на конференции. Алгоритмы тоже могут ошибаться в конкретных случаях именно в силу особенностей их работы. И да, они не могут знать вообще все: даже самые лучшие из них постоянно требуют улучшений. А самое забавное, что в итоге человек (даже сам создатель алгоритма) не в силах понять, почему система этому конкретному клиенту порекомендовала именно этот продукт. Таков уж закон технологий. Кстати, маркетологи тоже не могут знать все о клиенте.
Не все виды рекомендаций одинаково эффективно работают в разных отраслях. Покупая бытовую технику и электронику, пользователи сначала выбирают товар, читая отзывы и обзоры, а только потом идут в интернет-магазины за конкретной моделью. В других сегментах скорее работает обратный принцип: например, сначала выбирают магазин модной одежды, а уже в нем ищут подходящие товары. Результаты одного из исследований показывают: именно поэтому в интернет-магазинах бытовой техники и электроники не работает такой вид рекомендаций как «Новинки».
Первый звонок – важный «крючок» для работы с клиентами. Как показало одно из исследований, если человек остался доволен первым звонком – высока вероятность, что он останется лояльным клиентом и в будущем неоднократно обратится именно в эту компанию. Если же первый звонок пользователя не удовлетворил – клиент скорее всего больше не вернется. Поэтому важно не только анализировать статистику сайта, но и настроить систему работы со звонками.
И о счастье. Один из докладов конференции так и назывался: «Совет да любовь». Иван Ямщиков, представитель Яндекса, рассказал о том, как компании могут переходить от понятия «лояльность пользователей» к понятию «счастье пользователя». Рецепт, конечно, непрост, ведь порой сам человек не знает, что ему сейчас нужно. И даже на прямой вопрос об этом клиент может попросту не ответить. Что же порекомендовал докладчик? Важно «подружить» алгоритмы и человека таким образом, чтобы приходить к людям с тем, что им нужно, и тогда, когда им нужно. Например, если пользователь проводит на странице больше времени, чем в среднем основная масса посетителей – можно предлагать ему помощь или делать конкретные предложения. Даже если подходящий товар для рекомендации выбран один – необходимо предлагать клиенту варианты, чтобы у человека оставалась возможность выбора. Улучшения в вашей рекомендательной системе никогда не должны останавливаться, потому что улучшения – это цикл: вводим новые параметры или условия, проверяем их работоспособность, снова улучшаем, вводим и так далее.
Какой же самый главный вывод мы сделали по итогам конференции? Работа с клиентами требует постоянного развития и улучшения: меняются условия жизни людей, появляются новые требования к магазинам и продаваемым товарам, развиваются технологии, позволяющие улучшать работу и предоставляемый сервис. Этот процесс требует большого внимания со стороны бизнеса: улучшения сервисов, непрерывной аналитики и, конечно, любви к клиентам.
