Većina platformi za e-poštu obećava personalizaciju, ali evo skrivene istine koju ne spominju: 95% -97%* prometa na vašoj stranici nikad je ne doživi. Anonimni korisnici koji posjećuju vašu stranicu vide iste općenite najprodavanije proizvode kao i svi ostali. Personalizirane preporuke dobiva samo 3-5% ljudi koji se prijave.
*Prema nedavnim istraživanjima, prosječni udio anonimnog prometa povećao se na 97%
Platforme za marketinšku automatizaciju nude personalizaciju, ali vas zatvaraju u segmente. Izrađujete pravila. Gradite tijekove rada. Šaljete različite e-poruke različitim primateljima na temelju povijesti kupnje, ponašanja pri pregledavanju ili proizvoljnih pravila koja bi trebala otkriti namjeru. Rezultat? Mjeseci podešavanja, deseci segmenata i e-poruke koje djeluju personalizirano zato što su usmjerene određenim skupinama, a ne zato što su uistinu osobne.
To nije pogreška u izvedbi — te su platforme jednostavno tako osmišljene 🤷
Idealan proces u Klaviyu: dinamička personalizacija
Što kad bi personalizacija mogla biti doista jednostavna? Što kad bi svaka e-poruka, bez obzira na status pretplatnika, sadržavala ponude predviđene upravo za tu osobu i ažurirane u stvarnom vremenu između slanja i otvaranja poruke? Što kad bi vaš sustav razlikovao „što su nedavno kupili” od „što će vjerojatno htjeti sljedeće”?
Idealan proces jednostavan je u teoriji, ali u praksi mijenja sve: ostavite Klaviyo kao platformu za slanje. Povežite ga s vanjskim mehanizmom za donošenje odluka temeljenim na strojnome učenju koji obrađuje sav promet na stranici, trenira nepristrane modele i napaja dinamičke blokove sadržaja predviđanjima u stvarnom vremenu. Povežite taj mehanizam izravno sa sustavima za upravljanje zalihama i cijenama. Tako će se vaše e-poruke prilagođavati na temelju aktualnih signala namjere i mogućnosti, a ne pravila ili povijesnih obrazaca.
To nije pusta želja. To je arhitektura koju možete implementirati već danas. Ali ne samo uz Klaviyo. Pogledajmo kako bi taj proces mogao izgledati.
Slanje e-poruka bez segmentacije, uz individualno ciljanje
Umjesto da unaprijed dijelite primatelje u segmente, šaljete e-poruke cijeloj bazi pretplatnika bez čvrsto definiranih segmenata. Verzija poruke za svakog primatelja dinamički se personalizira u trenutku njezina otvaranja, a ne prije slanja. Vanjska usluga umjetne inteligencije presreće isporuku e-poruke i u stvarnom vremenu stvara jedinstveno iskustvo za svakog korisnika, umjesto da primjenjuje Klaviyov pristup temeljen na unaprijed pripremljenim segmentima.
Time se uklanjaju ograničenja krute segmentacije: ne morate unaprijed odlučiti „ova će osoba dobiti e-poruku A, a ona e-poruku B”. Sustav se prilagođava u hodu na temelju onoga što saznaje o svakom pretplatniku u trenucima prije otvaranja poruke.
Ažuriranje sadržaja uživo i u stvarnom vremenu
E-poruka ostaje „aktivna” između slanja i otvaranja. Usluga Quarticon Living Emails neprestano osvježava preporuke proizvoda za svakog primatelja zasebno, kao i cijene, stanje zaliha i dostupnost u stvarnom vremenu. Kad kupac otvori e-poruku, vidi trenutačno stanje zaliha i cijene, a ne zastarjele podatke od trenutka kad je poruka stavljena u red za slanje.
Za to je potreban sloj dinamičkog sadržaja koji Klaviyo sam ne može pružiti. Taj se sloj zove Quarticon Living Emails.
Prediktivna analitika za svakog korisnika umjesto strategija utemeljenih na pravilima
Umjesto logike utemeljene na pravilima (npr. „ako je kupac kupio proizvod iz kategorije X, preporuči mu proizvod Y”), model strojnog učenja predviđa najbolji sljedeći potez za svakog pretplatnika. Model koristi:
- Predviđanje unakrsne prodaje: koje će dodatne proizvode vjerojatno kupiti ovaj konkretni korisnik?
- Predviđanje prodaje skupljih proizvoda: koja bi alternativa veće vrijednosti odgovarala budžetu i preferencijama ovog kupca?
- Personalizirane preporuke: koji proizvodi odgovaraju jedinstvenim signalima povezanima s pregledavanjem, kupnjama i interesima te osobe?
Te se prognoze treniraju na temelju 100% prometa na vašoj stranici, uključujući anonimne posjetitelje, registrirane korisnike i osobe koje pregledavaju stranicu, a ne samo 3-5% registriranih računa. Time se uklanja pristranost modela i omogućuje prepoznavanje obrazaca ponašanja među cijelom publikom.
Svaki korisnik dobiva strategiju prilagođenu predviđenim namjerama, a ne generičko pravilo primijenjeno na cijeli segment.
Usredotočite se na sljedeću najbolju ponudu, a ne na posljednji pregledani proizvod
Umjesto da uzimate u obzir kada je kupac posljednji put nešto kupio, predvidite što bi trebao vidjeti sljedeće na temelju svojeg putovanja i predviđenog ponašanja. Umjesto da preporučuje još jedne hlače nekoliko mjeseci nakon kupnje, model postavlja pitanja:
- Koja je trenutačna namjera te osobe za kupnju?
- Koji će joj proizvod donijeti najveću vrijednost upravo sada?
- Na što će vjerojatno kliknuti, što kupiti ili što će je zainteresirati tijekom sljedeće interakcije?
Za to su potrebni prediktivni modeli koji gledaju unaprijed, a ne unatrag u povijest kupnji. Sustav se usredotočuje na sljedeću najbolju ponudu, odnosno na ono što će potaknuti kupca na sljedeću radnju, umjesto da naglašava njegovu posljednju aktivnost.
Kako bi izgledala personalizacija 1:1 u Klaviyu
Optimizacija vremena slanja može povećati angažman tako što će poruku isporučiti u trenutku kada je vjerojatnije da će primatelj provjeriti svoju pristiglu poštu. Za mnoge je robne marke to korisno rješenje.
Prava personalizacija 1:1 uz Klaviyo + Quarticon Living Emails znači da se sadržaj poruke mijenja ovisno o konkretnoj osobi. Može pomoći timovima da prijeđu s općenitih pravila na odabir proizvoda koji uzima u obzir ponašanje kupaca i poslovni kontekst. Mogućnosti uključuju, među ostalim:
- Individualno rangiranje proizvoda: svaki kupac trebao bi vidjeti proizvode prilagođene njegovu ponašanju pri pregledavanju i kupnji
- Prijedlozi unakrsne i dodatne prodaje: preporučuju se komplementarni proizvodi ili artikli koje bi kupac mogao biti spreman ponovno kupiti
- Aktualne preporuke: odabir proizvoda osvježava se u skladu s promjenama u aktivnosti kupaca (npr. proizvodima koje su u međuvremenu tražili), dostupnosti proizvoda ili drugim važnim podacima.
- Kontrola kataloga: proizvodi koji nisu dostupni, povučeni iz prodaje ili iz drugih razloga neprikladni isključuju se.
- Living Emails – ažurirane cijene, stanje zaliha i preporučeni proizvodi u trenutku otvaranja e-poruke, a ne njezina slanja.
Te mogućnosti omogućuju bolje iskorištavanje svakog mjesta za proizvod u poruci, osobito kod trgovaca s velikim katalozima ili kupaca s vrlo različitim interesima.
Zašto je to važno za vašu trgovinu
Sljedeća faza personalizacije jest sustav koji svaku poslanu poruku prilagođava konkretnoj osobi bez potrebe za stvaranjem labirinta segmenata. Za svakog će pretplatnika sustav predvidjeti sljedeću najbolju ponudu, unakrsnu prodaju ili prodaju skupljeg proizvoda, umjesto da samo ponovno prikaže posljednji pregledani proizvod, a zatim će te prognoze iskoristiti za prilagodbu poruke.
Klaviyo sam ne omogućuje pravu personalizaciju u stvarnom vremenu na razini pojedinačnog korisnika, ali povezivanje s uslugom Living Emails tvrtke Quarticon može premostiti taj jaz.
Tako će tehnologija za e-poštu podržavati ažuriranja uživo, a dostupnost proizvoda, cijene i preporuke osvježavat će se između slanja i otvaranja poruke. Model će učiti na temelju što šireg toka podataka o ponašanju kupaca, uključujući anonimni promet, ako to dopuštaju pravila o privoli i identitetu, umjesto da se oslanja isključivo na malu skupinu registriranih korisnika.
Upravo su to Quarticon Living Emails, poznati po tome što oživljavaju e-poruke u svakom alatu za slanje i omogućuju pravu personalizaciju 1:1. Dodajte ih već danas u svoj Klaviyo.
