3. Что вы можете знать о пользователе
Имя Возраст История поведения на сайте
Семейное положение Почтовый клиент
Состав семьи История покупок
История поведения в интернете
История откликов на коммуникации
Географическое положение
Пол Интересы Телефон
Емейл-адрес Размер дохода
Уровень жизни (квартира, машина, кредиты)
6. Имя: но не всеми
«Спарк» никак не обращается к СМС-подписчику.
«Напоминаем: не забудьте проверить
свой баланс до 1 мая! Спасибо!»
И не учитывает реальное состояние баланса
абонента.
7. Статус: не очень принято
спрашивать, а зря
Digital.ru в теме письма предупреждает частных лиц,
что его открывать не следует.
8. Гео: IP-адрес вам в помощь
При загрузке страницы Sapato.ru определяет
географическое положение пользователя по IP-адресу
и показывает геотаргетированный баннер.
9. Гео: IP-адрес вам в помощь
Американский IP-адрес заставил Sapato.ru показать
дефолтный вариант баннера.
10. Пол & интересы:
палка о двух концах
Heverest.ru
предлагает
пользователю с
именем Мария
преимущественно
мужскую одежду.
И это не перед 23
февраля.
11. Пол & интересы:
палка о двух концах
Mascotte.ru забывает о том, что пол подписчика
нельзя автоматически переносить на его интересы –
женщины порой закупают обувь и для своих мужей.
12. Вычисляемые данные:
не так сложно, как может показаться
Groupon.com
рассчитывает
расстояния от
адресов
пользователя до
мест применения
купонов и
отбирает для
него
близлежащие
варианты.
14. Группы данных по методу сбора
• То, что можно узнать автоматически (гео,
история поведения, история заказов).
• То, о чем нужно спросить пользователя (имя,
телефон, соцдем, интересы).
• То, что можно купить/получить у других
(интересы, расширенный соцдем).
15. Спросить у пользователя:
когда и как?
• Сбор данных в процессе или по факту
регистрации.
• Приглашение заполнить профиль в welcome-
письме или followups-серии.
• Специальные кампании по расширению профиля.
Важно: не просто спрашивать, но давать возможность
управлять личными данными и влиять через них на
коммуникацию.
19. Получить/купить у других:
у кого?
• Вход через аккаунты в соцсетях.
• Data Enhance (расширение профиля пользователя
за счет покупки дополнительной информации о
нем у сторонних компаний, при этом емейл-адрес
выступает в качестве идентификатора).
• Демография (пол, возраст) – результативность до 70%.
• География (страна, город, адрес) – результативность до 30%.
• Характеристики стиля и качества жизни (наличие машины, дома
и т.п.).
• История поведения в интернете (посещенные сайты,
совершенные действия).
20. Вход через аккаунт в соцсети
Предлагая пользователю войти через аккаунт в
соцсети, LovePlanet.ru рассчитывает получить
часть данных автоматически.
21. Где и зачем
использовать полученные данные?
• Для персонализации сообщения при общении
через любые каналы коммуникации: емейл-
маркетинг, социальные сети, баннеры, СМС и др.
Кстати: реакция на канал – это тоже часть профиля
пользователя (коммуникации в каком канале дают
лучший отклик пользователя).
Важно: реакция на один канал дает старт инициации
другого (кликнул по ссылке в письме – жди звонка со
спецпредложением).
23. Персонализация
• Сегментировать аудиторию и готовить разные
сообщения для разных сегментов.
• Внедрять динамический контент, адаптируя
общее для всех сообщение под конкретного
пользователя.
• Анализировать данные, выявлять закономерности
и «предсказывать» поведение пользователей с
аналогичными характеристиками.
25. Сегментация & data mining.
Опыт Firstmark Credit Union
Внедрение профессиональной платформы
автоматизации емейл-маркетинга позволило кредитной
компании сегментировать пользователей по различным
параметрам и выявлять закономерности в поведении
подписчиков с похожими характеристиками.
26. Сегментация & data mining.
Опыт Firstmark Credit Union
В сентябре 2011 г. компания выслала
письмо всем подписчикам из Сан
Антонио, предложив получить наличные
к празднику.
Пользователи, откликнувшиеся на
предложение, были сегментированы по
возрасту и кредитному статусу.
Были выявлены сегменты:
• возрастные группы 21-30, 31-45,
46-60;
• долговые статусы: нет долга,
долг с балансом меньше $1000.
Конвертация в заказчики оказалась
выше на 852% среди тех, на ком висел
остаток долга. А внутри этого
сегмента наиболее высокую
конвертацию показала возрастная
группа 21-30.
27. Сегментация & data mining.
Опыт Firstmark Credit Union
Полученные данные были использованы при проведении
других камапний.
Итоговые результаты от внедрения профессиональной
платформы:
• средний CTR увеличился на 192%;
• средняя Revenue per Email увеличилась на 205%.
Источник: http://www.marketingsherpa.com
29. Осторожно: личное пространство!
• Не демонстрируйте пользователю всю степень
ваших знаний о нем – не будьте большим братом.
• Не слишком навязывайтесь. Предложили что-то
лично-ориентированное – посмотрите на реакцию,
прежде чем повторять.
• Не делитесь личными данными пользователей.
• Для аутсорсинговых работ привлекайте надежных
партнеров.
30. Подстелите соломинку – все уже
знают, где можно упасть!
• Разместите на сайте раздел про политику
конфиденциальности (и соблюдайте все, что там
напишете).
• Спрашивайте согласие пользователей на
коммуникации.