Jak wykorzystać dane i modele scoringowe do personalizacji doświadczeń w e-commerce?

W dzisiejszym wysoce konkurencyjnym środowisku e-commerce, marki stale walczą o uwagę klientów. Wygranymi w tej bitwie stają się sklepy, które potrafią budować zaangażowanie i lojalność wśród swoich odbiorców. Podstawę silnych relacji z klientami stanowi natomiast personalizacja ich doświadczeń.

Skuteczna personalizacja wymaga jednak stworzenia odpowiedniej strategii danych. W tym artykule dowiesz się więc, jak wykorzystać dane i algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia bogatych profili klientów i dopasowanych do nich ofert.

Znaczenie personalizacji w e-commerce

Konsumenci korzystający z sieci stają się coraz bardziej wymagający. Gdy odwiedzają strony czy aplikacje e-commerce, oczekują ofert i treści dopasowanych do ich indywidualnych potrzeb, preferencji i zachowań zakupowych. Nie chcą tracić czasu na przeglądanie nieistotnych informacji czy produktów. Dotyczy do zwłaszcza najmłodszych pokoleń (Z i Alfa), które zdają sobie sprawę z ogromnej ilości danych, które pozostawiają firmom i oczekują czegoś w zamian.

Powyższe obserwacje znajdują też potwierdzenie w wynikach badań. 63%* klientów regularnie decyduje się na zakupy lub korzysta z usług oferowanych w spersonalizowany sposób, a 45%* klientów chętnie sięga po oferty zawarte w newsletterach, e-mailach lub powiadomieniach.

Właśnie dlatego personalizacja staje się tak ważna – pozwala ona dostarczyć klientom treści i oferty, które są dla nich najbardziej wartościowe i interesujące, zwiększając szanse na finalizację zakupu. Nic więc dziwnego, że 88% ekspertów marketingu lojalnościowego uważa microtargetowanie za dobry sposób na poprawę retencji oraz satysfakcji klientów.

^{* Raport “Epoka nowych doświadczeń”, PZU, 2023
** Global Customer Loyalty Report, Antavo, 2024}

Formy i metody personalizacji doświadczenia

Typową formą personalizacji doświadczenia klientów są rekomendacje produktowe oraz indywidualne oferty promocyjne. Coraz częściej dostosowaniu pod indywidualnego klienta podlegają też “miękkie” elementy oferty jak komunikacja, design czy układ strony.

Wszystkie te elementy są personalizowane na podstawie posiadanej wiedzy o użytkowniku. Wiedza ta budowana jest na podstawie analizy m.in. zachowania na stronie, historii interakcji z marką czy też cech demograficznych (wiek, płeć) i społeczno-ekonomicznych (np. miejsce zamieszkania, dochód). Dane te trafiają do modeli oceny (scoringu) klientów, które prognozują zachowanie klienta (zwykle prawdopodobieństwo zakupu) w odpowiedzi na podaną ofertę.

Rola danych i uczenia maszynowego w personalizacji

Wdrożenie efektywnych modeli oceny klientów wymaga przemyślanej infrastruktury i strategii danych. Podstawę stanowi posiadanie wysokiej jakości danych w swoich hurtowniach i bazach danych, a także korzystanie ze sprawdzonych narzędzi analitycznych wspierających prace analityczne takich jak platformy Data Science i MLOps.

Infrastruktura powinna również umożliwiać zbieranie, przetwarzanie i analizowanie danych klientów w czasie rzeczywistym, tak aby prezentowane oferty mogły być dynamicznie dostosowywane do działań użytkownika.

Alternatywne źródła danych o klientach

Wspomnieliśmy już o kilku podstawowych rodzajach danych, na bazie których firmy mogą budować profile swoich klientów, takich jak zachowania na stronie, historia interakcji czy dane demograficzne. Większość organizacji ma jednak dostęp do znacznie szerszego zakresu informacji o użytkowniku, mimo, że często nie zdają sobie z tego sprawy! Oto kilka nieoczywistych przykładów kategorii danych, do których prawdopodobnie masz dostęp, a które mogą pomóc Ci lepiej zrozumieć swoich klientów.

1. Urządzenie
   
   Dane dot. specyfiki sprzętu, zainstalowanych aplikacji, historii zakupów w aplikacjach, liczby kontaktów czy rodzajów zdjęć mogą być z powodzeniem wykorzystywane w tworzeniu profili klientów, umożliwiając np. szacowanie ich dochodów czy określenie preferencji zakupowych.

2. Lokalizacja
   
   Na podstawie jedynie danych adresowych możliwe jest skuteczne oszacowanie dochodów klienta, ryzyka nadużycia czy też wielu innych zdarzeń istotnych z perspektywy Twojego biznesu (np. prawdopodobieństwa zakupu konkretnych usług czy grup produktów może różnić się w zależności od miejsca zamieszkania.).

3. Social Media
   
   Dane nt. aktywności użytkownika w sieci (m.in. publikowane treści, powiązania z innymi osobami lub firmami, wzmianki w prasie) można wykorzystać do oceny jego preferencji zakupowych oraz dochodów. Informacje te są także przydatne w kontekście oceny wiarygodności danego klienta.

4. Dane przestrzenne
   
   Posiadając informacje na temat adresu zamieszkania swojego klienta posiadasz duże pole manewru w kontekście pozyskania dodatkowych informacji na jego temat. Wystarczy, że do każdego adresu dopiszesz informacje przestrzenne dot. danego budynku (demografia, dochody) oraz najbliższej okolicy (np. liczba punktów POI danego typu (np. supermarketów) w promieniu X km, poziom bezrobocia, liczba przestępstw, zagrożenia naturalne). Wiedza ta z pewnością pozwoli Ci lepiej zrozumieć swoich klientów, ich codzienne życie i potrzeby.

Więcej na temat alternatywnych kategorii danych możesz przeczytać tutaj.

Wyzwania w realizacji efektywnej personalizacji

Mimo że personalizacja jest kluczowym elementem strategii e-commerce, jej wdrożenie i utrzymanie nie jest pozbawione wyzwań. Oto najważniejsze z nich:

Wysokie oczekiwania klientów

• Spersonalizowane interakcje: Zgodnie z badaniami, aż 71% klientów* oczekuje, że marki będą ich znały i rozumiały od "podszewki".
• Niedoskonałości w rekomendacjach: Według klientów, większość oferowanych rekomendacji nie działa poprawnie lub jest nieskuteczna.

Zbieranie i zarządzanie danymi:

• Jakość i spójność danych: Problemy z jakością danych, takie jak błędy, nieaktualne informacje czy brak spójności między różnymi źródłami, mogą prowadzić do błędnych wniosków.
• Zgodność z regulacjami o ochronie danych: W obliczu ograniczeń w zbieraniu i wykorzystywaniu danych osobowych (np. RODO), firmy coraz częściej muszą skupiać się na samodzielnie zebranych danych, znanych jako zero-party data.

Złożoność technologiczna:

• Integracja systemów i narzędzi: Na rynku nie brakuje technologii wspierających rozwiązania do personalizacji doświadczeń natomiast wyzwaniem jest ich integracja oraz zarządzanie nimi.
• Zasoby i kompetencje technologiczne: Efektywna personalizacja wymaga dostępu do zaawansowanych technologii i kompetencji w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego.

^{* Next in Personalization Report, McKinsey, 2021}

Klucz do sukcesu w e-commerce - personalizacja i zrozumienie klienta

W dynamicznym świecie e-commerce, personalizacja i głębokie zrozumienie klienta stały się nie tylko pożądane, ale wręcz niezbędne dla osiągnięcia sukcesu. Aby wykorzystać ich potencjał należy wykorzystać zróżnicowane i wysokiej jakości dane na temat klientów oraz wdrożyć technologie oparte o uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję.

W Algolytics możemy pomóc Ci podnieść jakość posiadanych danych o klientach, a także wzbogacić je o dodatkowe informacje przestrzenne. Dostarczamy także kompleksową platformę analityczną, która wesprze Twoje Zespoły ds. Data Science w tworzeniu, wdrażaniu i zarządzaniu modelami predykcyjnymi. Skontaktuj się z nami TUTAJ, a wspólnie opracujemy strategię, która pomoże Ci spersonalizować doświadczenia klientów Twojego e-sklepu i osiągnąć wymierne korzyści biznesowe.

Autorem tekstu jest Algolytics