Ako razmišljate o korištenju Klaviyua u svojoj strategiji e-mail marketinga, vjerojatno ćete često čuti o „slanju personaliziranih poruka 1:1 u optimalno vrijeme” i „personalizaciji u velikom opsegu”.
Zvuči obećavajuće. Upućuje na potpuno individualizirani marketing, e-poruke prilagođene ponašanju, interesima i namjerama svakog kupca. Ipak, važno je razumjeti bitnu razliku. Klaviyo je odličan za personalizaciju utemeljenu na pravilima, poput kampanja za napuštene košarice i slanja poruka pokrenutog određenim ponašanjem.
No nedostaje mu istinska prediktivna inteligencija, odnosno sposobnost predviđanja najbolje sljedeće ponude za svakog kupca prije nego što i sam shvati da je želi. A ako želite povećati prihod pravim ponudama, ta je razlika važna.
Bihevioralni okidači nasuprot prediktivnoj personalizaciji
„Personalizacija 1:1″ može značiti različite stvari. U jednom slučaju svaki kupac prima e-poruku u vrijeme kada će najvjerojatnije reagirati. U drugom se sadržaj poruke mijenja kako bi odražavao proizvode, ponašanje ili sklonosti određene osobe.
Klaviyo dobro optimizira vrijeme slanja. Bihevioralna personalizacija (ono što Klaviyo radi) temelji se na okidačima definiranima pravilima, poput „napuštene košarice” ili „pregleda ovog proizvoda”. Poruka poslana u pravo vrijeme i dalje može djelovati generički ako svaki primatelj vidi iste proizvode i ponudu. Značajnija personalizacija mijenja sam sadržaj.
Personalizacija u Klaviyu ima šest glavnih ograničenja koja onemogućuju isporuku uistinu dinamičnih preporuka prilagođenih pojedincima, u e-porukama, ali ponajprije na samoj stranici.
6 slabih strana personalizacije u Klaviyu
Zastarjele preporuke utemeljene na kupnjama
Funkcija „Sljedeći najbolji proizvod” u Klaviyu temelji se na posljednjoj kupnji kupca, zbog čega preporuka vrlo brzo zastarijeva.
To može biti korisno za nadopunu zaliha ili kupnje koje se odvijaju određenim redoslijedom, no postoji rizik da se proizvodi preporučuju na temelju davnih kupnji, primjerice da se predlažu nove hlače nekoliko mjeseci nakon što ih je netko kupio samo jednom. Takav pristup ne uzima u obzir promjene u namjerama kupnje ni interese kupaca koji se s vremenom mijenjaju.
„Najnovije” ne znači uvijek i doista aktualno
U preporukama „nedavno pregledanih” proizvoda Klaviyo uzima u obzir i vrijeme proteklo od pregleda i učestalost pregleda, pa se stariji proizvodi koji su često pregledavani mogu naći iznad proizvoda koji je pregledan samo jednom, ali kasnije.
To znači da se proizvod koji je netko više puta pregledavao prije nekoliko tjedana može pojaviti prije onoga koji je upravo pregledao. Osim toga, razdoblje analize fiksno je i iznosi 90 dana. To je strogo ograničenje koje se ne prilagođava individualnim obrascima kupnje.
Kolaborativno filtriranje zanemaruje individualne namjere
Preporuke temeljene na „proizvodima koji bi se kupcu mogli svidjeti” koriste kolaborativno filtriranje, no modeli se treniraju isključivo na podacima registriranih korisnika, koji čine tek dio ukupnog prometa na web-stranici.
To uzrokuje ozbiljnu pristranost: naučeni obrasci odražavaju samo 3-5% posjetitelja koji su otvorili račun, a ne cijelu skupinu posjetitelja koji razgledavaju, neodlučnih osoba i anonimnih korisnika. Ovaj pristrani skup podataka za treniranje iskrivljuje ono što model smatra „sličnim” ponašanjem kupaca.
Sporo treniranje
Zbog te pristranosti modelu treba znatno više podataka i vremena da je prevlada. Modelima kolaborativnog filtriranja treniranima na nepotpunim korisničkim podacima treba oko 20 puta više vremena da nauče korisne obrasce nego modelima treniranima na cjelokupnom spektru prometa.
Sustav mora uložiti više truda kako bi izdvojio signale iz pristranog i premalog skupa podataka. U međuvremenu, preporuke i dalje ne odražavaju najnovije interese određene osobe, već se temelje na povijesnoj sličnosti kupnji unutar pristrane skupine, umjesto da uzimaju u obzir trenutačne namjere svake osobe ili njezino ponašanje tijekom pregledavanja web-stranice u stvarnom vremenu.
Opće zadane postavke za nove ili slabo aktivne kupce
Kupci s malom poviješću kupnji dobivaju zajedničke, nepersonalizirane zadane preporuke umjesto prijedloga prilagođenih njihovim potrebama. Zbog toga mnogi kupci s oskudnom poviješću kupnji dobivaju iste općenite preporuke, čime se u potpunosti gubi smisao takve personalizacije.
Radi samo za registrirane korisnike
Klaviyov mehanizam za personalizaciju radi samo u e-porukama. Ne obuhvaća web-stranicu. To je važan nedostatak jer 95-97% prometa na web-stranici ostaje anonimno i korisnici nisu prijavljeni dok je pregledavaju, pa vide općenit, nepersonaliziran sadržaj: zadane najprodavanije proizvode u kategorijama, ručno odabrane preporuke proizvoda i predloške izgleda stranica.
Personalizirano iskustvo na web-stranici dobiva samo 3-5% posjetitelja koji ostanu prijavljeni tijekom sesije. Svi ostali, odnosno velika većina potencijalnih kupaca, koriste web-stranicu koja svima izgleda jednako i ne pokušava prilagoditi preporuke, ponude ni sadržaj njihovu individualnom ponašanju ili namjerama.
Zaključak
Prednost Klaviyua jest personalizacija utemeljena na pravilima i okidačima. Kampanje za napuštene košarice, poruke nakon kupnje i bihevioralni segmenti dobro funkcioniraju. Međutim, istinska personalizacija 1:1 u velikom opsegu zahtijeva prediktivne modele: sustave koji predviđaju što će svakom kupcu sljedeće trebati, umjesto da samo reagiraju na njegove dosadašnje radnje.
Tvrtke bi trebale imati na umu tu razliku kada žele nadići segmentaciju i okrenuti se individualiziranijem marketingu. Naša je preporuka sljedeća:
– za personalizaciju na web-stranici treba koristiti isključivo mehanizme za preporuku proizvoda koji obuhvaćaju 100% prometa, a ne samo 3-5%
– za personalizaciju e-poruka vrijedi razmotriti dodatni, samostalni sloj personalizacije Quarticona: Living Emails, koji besprijekorno surađuje s Klaviyom, čak i bez ikakve integracije.
