Раннее утро — мое самое любимое время дня. У работающих мам по-другому никак. Моя принцесса-дракон еще мирно спит. Ласточки свили гнездо неподалеку и щебечут вовсю. Вкусный и горячий (на минуточку!) кофе. Тихо. Спокойно.
А потом начинается рабочий день. Шумный, суетливый, похожий на загруженный вокзал в час пик. Полный встреч, задач, постоянных переключений и десятков решений. И, честно говоря, именно за это я его и люблю.
Но к вечеру силы постепенно заканчиваются. Хочется хотя бы ненадолго выдохнуть, переключиться и ни о чем не думать.
И именно в этот момент мне приходит сообщение: отдых в санатории неподалеку, трехразовое питание, digital detox и никаких разговоров, если не хочется.
Может показаться, что это просто удачное совпадение.
Но, скорее всего, нет.
Компании давно научились понимать своих пользователей гораздо лучше, чем нам кажется. Не потому, что читают мысли. А потому, что умеют анализировать огромное количество сигналов: что мы смотрим, чем интересуемся, как часто возвращаемся, что откладываем на потом, где находимся и даже в какой момент чаще принимаем решения.
Все это позволяет не просто реагировать на действия пользователя, а прогнозировать его следующее поведение.
Такой подход называется предиктивным маркетингом.
Предиктивный маркетинг — это подход, при котором компания пытается заранее понять, что именно может понадобиться пользователю, и на основании этого принимает решение:
По сути задача сводится к одному вопросу:
Что с наибольшей вероятностью заинтересует конкретного человека именно в этот момент?
Когда компании удается правильно ответить на этот вопрос, маркетинг перестает быть массовым и становится персональным.
Чтобы подобные сценарии работали, недостаточно одной технологии. Обычно они строятся на сочетании трех компонентов.
Чем больше компания знает о пользователе, тем точнее может понимать его потребности.
Помимо собственных данных используются и внешние источники: интересы, категории покупок, наличие автомобиля или недвижимости, состав семьи, уровень дохода и многие другие признаки.
Это помогает построить более полный профиль пользователя и точнее сегментировать аудиторию.
Следующий шаг — прогнозирование поведения.
Модели помогают оценить вероятность покупки, риск оттока, интерес к определенному продукту или предложению, а также определить лучший момент и канал коммуникации.
Вместо одинаковых сообщений для всех компания начинает принимать решения индивидуально для каждого пользователя.
Последний этап — применение этих знаний.
Пользователь видит рекомендации, предложения, баннеры, тексты или даже интерфейс, которые отличаются от тех, что увидит другой человек.
В идеале персонализация сопровождает пользователя на всем пути взаимодействия с продуктом — от первого знакомства до повторных покупок.
Хороший предиктивный маркетинг не пытается продать любой ценой.
Его задача — оказаться полезным именно тогда, когда у человека возникает соответствующая потребность.
В этом случае предложение воспринимается не как очередная реклама, а как своевременная помощь.
Именно поэтому иногда кажется, что компании умеют читать наши мысли.
На самом деле они просто научились лучше понимать наше поведение.