3 эффективных способа конвертировать трафик в прибыль

Как динамический контент помогает компаниям выигрывать борьбу за внимание пользователя? Почему люди все реже ищут в поисковой строке и как это использовать? Каким образом динамические триггеры повышают эффективность email-маркетолога — рассказывают эксперты компании Digital Contact.

Обеспечение стабильного притока посетителей на сайт, безусловно, одна из ключевых задач на пути к успеху в сфере онлайн-продаж. Но трафик необходимо конвертировать в покупки. Наиболее эффективно это можно реализовать с помощью применения машинного обучения (Machine Learning, ML) в маркетинге.

В этой статье мы выделим 3 эффективных способа превратить посетителя в покупателя:

- Динамический контент на сайте и в рассылках

- Персонализированные товарные рекомендации

- Динамические триггеры

Для достижения максимального результата они должны работать в тесной связке. Именно так это происходит, к примеру, в современных платформах автоматизации маркетинга.

Вы, скорее всего, уже слышали и читали, как технологии машинного обучения с применением искусственного интеллекта улучшают показатели бизнеса. Давайте рассмотрим каждый из перечисленных выше способов подробнее.

Первый: динамический контент

Сервис с динамическим контентом, учитывая уникальные предпочтения посетителя, позволяет мгновенно построить и показать ему именно ту версию сайта или рассылки, которая удержит его внимание и что еще важнее – с большей вероятностью подтолкнет к целевому действию. Представьте, что покупатели, заходя на ваш сайт, видят только то, что ищут и тогда, когда им это нужно.

Определение местонахождения пользователя, к примеру, уже стало привычным делом. Сегодня персонализация зашла гораздо дальше: под каждого конкретного посетителя затачивается дизайн сайта, тексты, баннеры, регистрационные формы, кнопки призыва к действию и т.д.

Приведем пример. Человек вбивает в поисковую строку запрос «замена бампера на Volkswagen Passat», переходит по первой ссылке из выдачи и попадает на лендинг автомастерской.

При отсутствии системы динамического контента страница встретит человека формулировкой в стиле «Ремонт автомобилей с пробегом на выгодных условиях». Автолюбителю придется приложить дополнительные усилия, чтобы уточнить, смогут ли ему здесь помочь. И есть риск, что он не станет этого делать, а предпочтет кликнуть по следующей ссылке из выдачи.

Динамический контент позволяет предложить текст, учитывающий запрос потенциального клиента: что-то вроде «Замена бампера на Volkswagen Passat любого года выпуска». Человек в данном случае моментально переходит к следующей стадии конверсионной воронки.

Такой подход может быть успешно использован и в различных рассылках.

Разумеется, достичь такого уровня персонализации вручную невозможно. На выручку маркетологам приходят современные системы автоматизации. Основываясь на полученных ранее результатах и истории поведения пользователей, алгоритм сам принимает решение - что, кому и в какое время показывать.

Второй: персональные товарные рекомендации

Этот способ наиболее актуален для онлайн-продаж.

Ритейлеры постоянно предлагают клиенту дополнительные варианты к уже выбранному продукту. Существует несколько стандартных сценариев, которые используют практически все компании:

«С этим товаром покупают» – предложение товара, дополняющего выбранный (клиент выбрал первую часть «Гарри Поттера», ему предлагают остальные книги серии);

«Похожие товары» – альтернативные варианты (клиент выбрал кофеварку, магазин предлагает несколько других моделей);

«Возможно, вам понравится» – рекомендации, основанные на выявленных поведенческих паттернах.

Последний пункт требует отдельного комментария. Системы рекомендаций в лучших онлайн-магазинах обладают любопытным свойством. Они часто советуют людям товары, не имеющие никакого отношения к выбранному, и чудесным образом попадают в яблочко.

Это происходит потому, что крупные ритейлеры имеют в своем распоряжении огромные базы данных. Алгоритмы на базе ИИ выявляют ключевые особенности поведения пользователя, ищут аналогичные паттерны, дают рекомендацию... и вот человек, пришедший за набором гаечных ключей, уже добавляет в корзину надувную лодку.

Существуют и другие сценарии, способствующие росту продаж. Пользователю могут быть предложены наиболее популярные товары или товары, которые он недавно смотрел. Порекомендовать сезонный товар – тоже неплохая идея. Словом, простор для экспериментов огромный.

Товарные рекомендации могут эффективно применять не только интернет-магазины. Netflix, к примеру, обладает одной из самых сложных систем рекомендаций Cinematch. Список рекомендаций в Netflix составляется на основании специально разработанных алгоритмов и учитывает оценки самих пользователей. По заявлениям представителей компании, система ежегодно приносит порядка 1 млрд долларов дополнительного дохода.

По данным Netflix, примерно 75 % просмотров фильмов и сериалов приходится на долю рекомендаций. Тенденция очевидна: зрители все меньше пользуются поисковой строкой, предпочитая выбирать из вариантов, подобранных для них искусственным интеллектом.

Еще одна область, где грамотно настроенные рекомендации играют ключевую роль – это социальные сети. Facebook (Запрещенная в РФ организация), ВКонтакте, LinkedIn, Twitter – в основе всех этих сервисов лежит система, помогающая пользователю быстрее «обрасти» контактами, а впоследствии регулярно получать интересную информацию. Пользователю нельзя давать скучать, иначе он просто уйдет в другое место.

Третий: динамические триггеры

Модуль работает в связке с динамическим контентом и товарными рекомендациями. Динамические триггеры – это уникальный в своем роде инструмент, использующий принцип машинного обучения и позволяющий добиваться высочайшей степени персонализации email-рассылок, SMS, push-уведомлений и сообщений в мессенджерах. Представьте себе, что клиентам действительно интересны ваши рассылки или сообщения в соцсетях и они читают их в удобное им время.

Динамические триггеры анализируют огромный объем информации, на основании которой алгоритм способен самостоятельно решить, например, какие товары стоит порекомендовать человеку, а также в какое время и по какому каналу лучше отправить сообщение. Они точно знают в какое именно время человек читает свою почту.

От маркетолога, в случае с динамическими триггерами, требуется только заложить фундамент. После этого искусственный интеллект начинает проверять разные гипотезы и с каждой итерацией становится эффективнее. Представьте систему, которая развивает ваш бизнес и развивается вместе с ним, самообучается каждый день. Именно в этом, пожалуй, и состоит главное преимущество машины – люди доверяют собственным идеям и оправдывают неудачи внешними факторами, программа же отбрасывает любое неоптимальное решение, выбирая идеальный вариант.

Конечно, даже самые современные системы не могут полностью взять на себя работу интернет-маркетолога. Но они способны развязать ему руки – дать возможность сегментировать аудиторию «до упора», то есть вплоть до одного-единственного клиента.

Кроме всего прочего, внедрение динамических триггеров помогает обеспечить плавное движение клиента по конверсионной воронке. Персонализированный контент воспринимается людьми лояльнее, нежели унифицированные рассылки и лендинги.

Доверяй, но проверяй: почему автоматизированные системы необходимо контролировать

Самообучающиеся платформы автоматизации маркетинга способны на многое, однако на первых порах им необходима помощь маркетологов.

И даже если все идет своим чередом, машины не будут проводить за маркетологов всю работу - время от времени стоит проводить ревизию. Только так можно убедиться, что привлекаемый трафик конвертируется в прибыль максимально эффективно.