Согласно данным Accenture, 75% потребителей будут с большей вероятностью покупать у продавцов, которые знают их имя, рекомендуют варианты на базе прошлых покупок или знают историю их покупок. А исследование Salesforce показало, что у 65% покупателей есть ожидание, что компании должны подстраиваться под их изменяющиеся потребности и предпочтения. Именно за такую подстройку отвечает персонализированная реклама, которая способна предложить потенциальным покупателям уникальный контент и предложения, актуальные именно для них.
Это тот случай, когда потребитель при виде рекламы думает: «Вот это да! Это именно
то, что мне нужно».

По сути, персонализированная реклама – это создание персонального предложения
для потенциального покупателя и его показ тогда, когда оно ему релевантно. У такого сообщения гораздо выше шансы на успех, так как оно интересно пользователю
и отвечает его потребностям в моменте.

Персонализированная реклама позволяет сэкономить бюджет, повысить конверсии
и лояльность покупателей. Персонализированные маркетинговые тактики на 40% выгодней для бизнеса, чем стандартные подходы (данные McKinsey за 2021 год).

В этой статье мы рассмотрим какие виды персонализированной рекламы доступны маркетологам на данный момент, примеры успешных кейсов и важность корректного сбора данных пользователей для ее эффективности. Мы также подробно остановимся
на инновациях в рекламе и новых технологиях, которые активно внедряются
в персонализацию сейчас.

Персонализация рекламы все больше «нормализируется» и превращается из инновационного подхода в данность рынка, которую активно требуют потребители. Данные уже упомянутого исследования McKinsey показывают, что 71% покупателей ожидают персонализированного подхода, и 76% расстраиваются, если такого подхода нет.

Персонализация контента и рекламы не только улучшает эффективность рекламы и конверсии в продажи, но и повышает уровень лояльности и удержания клиентов, а также привлекает новых покупателей через рекомендации существующих:

• 78% покупателей более склонны рекомендовать ту компанию, которая персонализирует свои предложения, при этом 78% более склонны совершить повторную покупку.
• Опрос Twilio Segment (2024) показал, что клиенты будут поддерживать бренд, который персонализирует свои предложения.

Стоит ли удивляться, что 89% людей, занимающих ведущие позиции в бизнесе, ожидают, что персонализация будет являться одним из самых важных составляющих успеха в ближайшие 3 года?

Давайте рассмотрим виды персонализации, которые доступны маркетологам на данный момент. Эти подходы можно использовать по отдельности или комбинировать
для достижения лучшего эффекта.

Данная реклама основывается на данных о предыдущем поведении пользователей, интеракциях с продуктом и истории покупок.

«Например, «Яндекс-музыка» ежегодно подводит итоги года. Пользователи могут посмотреть свою персональную статистику прослушиваний и узнать, треки каких исполнителей они чаще всего включали в прошедшем году. Также сервис открывает доступ к личному плейлисту, в котором собраны самые прослушиваемые композиции». (Источник: «Специально для вас» — как работает персонализация в маркетинге, Бизнес-секреты)

Данная реклама подстраивает сообщение на базе контекста, в котором находится пользователь в данный момент. Это может быть географическое положение, время дня, погода и другие факторы.

В данном случае персонализированная реклама учитывает демографические данные
о пользователях. Это могут быть возраст, пол, должность, семейное положение, доход, уровень образования и т.д.

В данном случае персонализированная реклама учитывает демографические данные
Данная персонализация является самым инновационным методом создания уникальной рекламы. Уже упомянутый опрос Twilio Segment показал, что 86% людей, занимающих ведущие позиции в бизнесе, ожидают перехода от реактивной к предиктивной персонализации в их индустрии. Под реактивной подразумевается ситуация,
когда пользователь сам инициирует персонализацию (например, предоставляя свои личные данные). Предиктивная персонализация предвосхищает потребности потребителя и предоставляет индивидуализированное предложение сама.
Возможно, ваш покупатель недавно купил машину (тогда реклама с предложением
о страховке будет весьма актуальна), или его история покупок показывает,
что он предпочитает покупать предметы одежды в определенном цвете
(реклама покажет соответствующие предложения).

Для этого персонализированная реклама опирается на алгоритмы машинного обучения и возможности искусственного интеллекта (ИИ), предиктивную аналитику и большие данные (Big Data), а также другие инновации (типа чат-ботов). Давайте остановимся
на этом подробнее.

Ключевые технологические инновации, которые активно используются и внедряются
в персонализацию контента и рекламы это:

• Предиктивная аналитика и Big Data
• ИИ и машинное обучение
• Чат-боты и виртуальные помощники

Предиктивная аналитика использует статистические методы и алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных и прогнозирования будущих тенденций.
Чем больше у вас данных – тем лучше ваша предиктивная аналитика, поэтому она часто связана со сбором и хранением больших данных. Предиктивная аналитика может прогнозировать поведение клиентов на основе предыдущих действий, выдавать гипотезы и сценарии развития событий, давать предложения об улучшении клиентского опыта и многое другое.

Например, Lamoda запустила персонализированный каталог на основе ИИ и предиктивной аналитики. Он предсказывает, какие товары будут интересны пользователям и демонстрирует их первыми. «Для персонализации ИИ анализирует, какими брендами, цветами и стилями интересовался конкретный клиент, в каком ценовом диапазоне совершались покупки и другие факторы». (Источник: AdIndex)

Искусственный интеллект позволяет анализировать большие объемы данных о поведении пользователей, их предпочтениях и покупательских привычках. С его помощью можно сегментировать аудиторию для таргетированных рекламных кампаний: выявлять группы пользователей с похожими интересами и характеристиками — это могут быть самые узкие сегменты для очень точной персонализации.

Аналитика на основе ИИ также может адаптировать контент: автоматизировать создание рекламных материалов, подстраивая их под интересы конкретных групп аудитории. Алгоритмы ИИ могут предсказать, когда лучше запускать рекламные компании (на основе исторических данных), а также могут помочь в оптимизации бюджета, предоставляя информацию о том, какие каналы и форматы рекламы будут наиболее эффективными.

Приведем в пример кейс российского бренда «Полисорб», который запустил таргетированную рекламу на основе ИИ и значительно повысил ключевые показатели:

«[Мы] выделили три ключевых сегмента ЦА: клиенты бренда, покупатели конкурентов — других компаний-производителей сорбентов, пользователи продукции, дублирующей «Полисорб». Точно определить аудиторию помогли данные о покупках, которые люди уже совершали в прошлом. Кроме того, команда выявила промежутки времени, когда продажи «Полисорба» стабильно росли: праздники и периоды сезонных заболеваний (лето — ротавирусные инфекции, осень — ОРВИ). Вовремя запущенная видеореклама на правильную аудиторию повысила досматриваемость рекламных роликов и увеличила доходимость на сайт до 55%. Общий CTR по итогам июля достиг 0,8%».

Источник: «Специально для вас» — как работает персонализация в маркетинге, Бизнес-секреты

Чат-боты и виртуальные помощники также активно внедряются в персонализированный маркетинг. Данные решения, интегрированные в различные платформы, обеспечивают постоянное интерактивное взаимодействие с потенциальными клиентами. Они могут использовать данные о пользователях для создания персонализированных ответов и предложений, что повышает уровень вовлеченности. Чат-боты также способны собирать данные о предпочтениях и поведении аудитории, которые затем могут использоваться для персонализации контента и рекламы, а также улучшения рекламных кампаний в общем.

Маркетологи могут адаптировать различные аспекты рекламных кампаний под узкие сегменты аудитории и настраивать персонализированный таргетинг:

• Изображения. К примеру, аудитория может быть разбита на сегменты по демографии и каждая увидит рекламное изображение с человеком из своей группы (женщины, мужчины, пенсионеры и т.д.)

• Текст рекламного сообщения. Тексты также могут быть персонализированы под конкретные сегменты аудитории, чтобы получить больший отклик и конверсии.

• Лендинги. Различные сегменты аудитории могут быть перенаправлены на различные посадочные страницы, которые отвечают их потребностям. Например, ваш потенциальный клиент искал конкретный товар через поиск – персонализированная реклама перенаправит его на страницу интернет-магазина именно с этой категорией товаров.

• Ретаргетинг и персонализация на основе товаров в корзине. Реклама отталкивается от предыдущих интеракций пользователя с вашим сайтом, приложением и т.д. Например, если он уже просматривал определенную категорию товаров на вашем сайте или оставил определенный продукт в корзине, он увидит рекламу именно этих товаров. Задача данной рекламы – вернуть пользователя и мотивировать его завершить покупку. Чем выгоден этот тип рекламы – он таргетирует высоко-заинтересованную аудиторию, а значит шансы на конверсию у нее выше.

• Омниканальный подход. В данном случае персонализированная реклама использует данные о пользователях из различных источников и способна выстроить уникальную «бесшовную» коммуникацию через все возможные каналы коммуникации с клиентами – например, веб-сайт, посадочную страницу, приложение, SMS и электронную почту.

Приведем успешный пример ретаргетинга с помощью персонализированной рекламы от ресторанной компании italy & co. c помощью омниканальной платформы Mindbox. Персонализированная реклама показывала индивидуализированные предложения клиентам в оттоке и стимулировала их на повторную покупку или запускала look-alike-таргетинг по наиболее ценным клиентам. Результат: сокращение стоимости лида в 2,5 раза и увеличение конверсий на 41%.

«Реклама italy & co. на тех, кто не заказывал больше 10 дней, состоит из трех этапов: напоминание о том, что давно не заказывали, и предложение блюда в подарок → стандартная акция на доставку → креатив на бронирование столика».
Источник: Персонализация рекламы — эффективные способы привлечь клиентов, Mindbox Журнал

Другой пример от Mindbox и российского бренда экологичных товаров Synergetic, который таргетирует новых клиентов в социальной сети с помощью индивидуальной рекламы:

«Для этого они запускают во «ВКонтакте» рекламу с подборкой товаров недели для своих новых клиентов. При этом аудитория рекламы обновляется автоматически, чтобы показывать ее только тем, кто не совершал покупок, и не тратить бюджет на тех, кто купил».

Персонализированная реклама настраивается там же, где и обычная — через рекламные кабинеты («Яндекс. Директ», Google Ads, myTarget и другие). Но построение рекламных кампаний данного типа отлично от стандартной рекламы. Маркетолог работает с более узкими сегментами аудитории, и для этого системе нужно еще больше данных о пользователях. Поэтому сбор, хранение и обработка данных о пользователях критичны для качественной персонализации. Это могут быть данные из самих рекламных кабинетов. Это также могут быть те данные, которые есть у компании (к примеру, данные с веб-сайта) – они попадают в рекламный кабинет через счетчики аналитики «Яндекс.Метрики» или Google Analytics. Ее также можно добавить в свой рекламный кабинет из CRM (Customer Relationship Management – системы управления взаимодействия с клиентами) или CDP (Customer Data Platform – платформы клиентских данных).
Согласно опросу Twilio Segment, 72% компаний используют именно CDP для персонализации, при этом часто также полагаясь на хранилища данных (48% опрошенных).

Развитие технологий сбора данных и увеличение их объема означает, что компании также должны быть очень хорошо осведомлены о правах пользователей в этой сфере
и соответствующем законодательстве в странах, где они оперируют.

Некорректный сбор и анализ данных о пользователях ставит под угрозу их личную жизнь. Ведь информация об их предпочтениях и поведении может быть использована как
во благо, так и во вред. В этом контексте важным аспектом является то, как компании обрабатывают и защищают собранные данные. Потребители всё чаще беспокоятся
о том, как именно используется их информация, и кто к ней получает доступ.

В Российской Федерации существует ряд нормативных актов, регулирующих защиту персональных данных, среди которых Закон о персональных данных (152-ФЗ) и Закон о внесении изменений в Федеральный закон «О персональных данных», вступивший в силу в 2020 году. Эти законы предназначены для обеспечения безопасности данных пользователей, устанавливая требования к их сбору, обработке и хранению.

Несмотря на наличие нормативных актов, на практике бывают случаи, когда компании недостаточно соблюдают правила конфиденциальности и используют данные пользователей без должного информирования и согласия, что приводит к нарушениям прав потребителей.

Многие пользователи не понимают, какие данные собираются и как они используются. В результате неинформированность может приводить к тому, что потребители не в состоянии принять обоснованное решение о предоставлении своих данных.

Доверие потребителей становится ключевым фактором в отношениях между брендами и их аудиторией. Без доверия сложно ожидать долгосрочных взаимоотношений, поэтому все больше компаний ставят акцент на прозрачности своих действий. Потребители хотят знать, кем и как используются их данные, и какие меры принимаются для их защиты.

Некоторые компании начинают внедрять более прозрачные практики работы
с данными, включая явное получение согласия пользователей на обработку их личной информации и предоставление информации о том, как именно будут использованы их данные.

Обеспечение прозрачности и доверия может выражаться через:

• Официальный юридический документ с правилами обработки данных пользователей, размещенном на веб-сайте компании. Сюда входят четкие пояснения о сборе, обработке и использовании данных, а также их удалении по запросу пользователя.
• Возможность для пользователей управлять своими данными, которые находятся в руках компании, и выбирать, какие из них они готовы предоставить.

Рекламные площадки дают пользователям возможность отключить сбор данных для персонализированной рекламы.

Персонализация контента и рекламы требует тщательного и ответственного подхода к данным пользователей. Важно помнить, что доверие остается одним из ключевых факторов успеха в работе с клиентами, и соблюдение конфиденциальности является неотъемлемой частью этого процесса.

Персонализация рекламы становится неотъемлемой частью современных маркетинговых стратегий, и её значение будет только расти в ближайшие годы. В данной статье мы подробно рассмотрели основные аспекты индивидуальной рекламы и технологии, которые помогут вашему бизнесу эффективно взаимодействовать с клиентами и подстраиваться под их нужды.

Основные моменты статьи:

1) Актуальность персонализации. 71% покупателей требуют персонализированного подхода, а 76% расстраиваются при его отсутствии.

2) Преимущества для бизнеса. Персонализированные маркетинговые стратегии эффективнее стандартных на 40% и способствуют повышению конверсий и лояльности клиентов.

3) Виды персонализации:

• Поведение пользователей
• Контекстуальная реклама
• Демографическая адаптация
• Предиктивная аналитика

4) Ключевые технологические инновации в персонализированной рекламе: использование ИИ, машинного обучения и аналитики больших данных, предиктивной аналитики, чат-ботов и виртуальных помощников.

5) Необходимость сбора и защиты данных. Эффективная персонализация требует надежного и этичного подхода к сбору данных, что также включает соблюдение законодательства и норм конфиденциальности.

Будущее персонализации рекламы будет обусловлено развитием технологий и их использованием для того, чтобы знать о предпочтениях пользователей как можно лучше. Индивидуализированный подход к каждому клиенту станет стандартом – компании, игнорирующие его, рискуют потерять конкурентное преимущество.

Рекомендации для бизнеса:

1) Инвестируйте в технологии. Платформы и инструменты для предиктивной аналитики и машинного обучения помогут лучше понять потребности вашей аудитории.

2) Уделяйте внимание безопасности данных. Обеспечьте защиту и конфиденциальность данных пользователей, что повысит доверие к вашему бренду.

3) Слушайте клиента. Используйте обратную связь для дальнейшей оптимизации предложений и адаптации рекламных кампаний.

4) Обучайте сотрудников. Главные аспекты персонализации должны быть поняты и реализованы вашей маркетинговой командой.

5) Ищите креативные решения. Мониторьте рынок технологий персонализации, чтобы внедрять инновационные решения первыми и сохранять конкурентное преимущество.

Следуя этим рекомендациям, ваш бизнес сможет успешно перейти на новый уровень персонализации рекламы, эффективно взаимодействуя с клиентами и удерживая их внимание в условиях растущей конкуренции.