פרסונליזציה באתרי קופונים - המפתח להצלחה בעידן הדיגיטלי

פרסונליזציה באתרי קופונים - המפתח להצלחה בעידן הדיגיטלי

בעולם הקמעונאות המקוונת של ימינו, כאשר לקוחות נחשפים מדי יום למאות מסרים שיווקיים ואפשרויות בחירה אינסופיות, היכולת של אתרי קופונים לספק הצעות מותאמות אישית הפכה לגורם קריטי בהשגת נאמנות, העדפה ומכירות חוזרות. מחקרים עדכניים מצביעים על כך שמסרים שיווקיים מותאמים אישית מייצרים שיעורי המרה גבוהים בכ-10% עד 15%, ואילו המלצות מוצר רלוונטיות יכולות להגדיל את ממוצע הקנייה בכ-20%. בהקשר הספציפי של קופונים, פרסונליזציה אפקטיבית יכולה לסייע בהפיכת גולש מזדמן ללקוח קבוע, שכן היא מייצרת תחושה שלאתר אכפת מרצונות והעדפות הספציפיות של הלקוח, והוא מוכן להשקיע מאמץ כדי להתאים לו בדיוק את הדילים שיעניינו אותו.

אז מהן הטכניקות המוכחות לפרסונליזציה בעולם הקופונים הדיגיטליים? כיצד ניתן לרתום את מיטב הטכנולוגיות והפרקטיקות כדי ליצור חוויה שנדמית כ"תפורה" במיוחד עבור כל לקוח? במאמר זה נסקור כמה מהאסטרטגיות והכלים המתקדמים בתחום - החל מהתאמה אישית של קטגוריות ומחירים, דרך המלצות מבוססות אלגוריתמים ועד משלוח הודעות מותאם הקשר. נבחן מקרוב דוגמאות של אתרי קופונים וחברות מובילות מהעולם שכבר מיישמות פרסונליזציה ברמה גבוהה, ונראה כיצד מהלכים אלו מניבים תוצאות עסקיות משמעותיות.

התאמה אישית בסיסית - קטגוריות מוצרים וסינון טווח מחירים

נקודת ההתחלה של פרסונליזציה באתר קופונים מתבססת על הסקת העדפות הקנייה הבסיסיות של המשתמש - קרי, באילו קטגוריות מוצר הוא נוטה להתעניין ומה טווח המחירים המתאים לו. כבר בשלב הרישום הראשוני לאתר, ניתן לבקש מהלקוח לבחור את קטגוריות העניין המועדפות עליו (למשל "אופנה", "מוצרי חשמל" או "טיפוח") ולהגדיר את תקציב הקנייה הרצוי לו. בהתאם, האתר יציג באופן אוטומטי קופונים ומבצעים בקטגוריות הנבחרות ובטווחי המחירים שהוגדרו. כך, כבר בדף הבית של המשתמש יוצגו תכנים רלוונטיים לתחומי העניין האישיים שלו.

הרמה הבאה של התאמה היא למידה והסקה אוטומטית של ההעדפות על סמך התנהגות הגולש והיסטוריית החיפושים שלו. אלגוריתמים חכמים יכולים לאסוף נתונים על הקטגוריות שבהן המשתמש מרבה לגלוש ולהקליק, על המילים והביטויים הפופולריים בחיפושים שלו, ועל טווחי המחירים שמושכים את תשומת ליבו. ככל שהמשתמש מבלה יותר זמן באתר ומבצע עוד אינטראקציות, כך מעמיקה היכולת לאפיין את טעמיו האישיים ולחדד את הצעות הערך הרלוונטיות לו ביותר.

חכמת ההמונים - ניתוח התנהגות והמלצות משתמשים דומים

טכניקה שכיחה של פרסונליזציה מתבססת על הרעיון של "כמוני כמוך" - כלומר, התבססות על החלטות והעדפות הקנייה של משתמשים בעלי פרופיל דומה לשלך כדי לנבא את הדילים והקופונים שיעניינו גם אותך. אלגוריתמים של "סינון קולקטיבי" (Collaborative Filtering) מתמחים באיתור ובחישוב המתאמים שבין דפוסי הקנייה של לקוחות שונים. אם נמצא, לדוגמה, שרוב המשתמשים שהתעניינו בקופון X גם נהגו לרכוש או לחפש את קופון Y - סביר שגם לקוח חדש שנמצא באותה הקבוצה הדמוגרפית או ההתנהגותית יתעניין בשני הקופונים הללו. מודל דומה משמש גם בהמלצות האוטומטיות של ענקיות כמו אמזון או נטפליקס.

אופן נוסף ליישום המודל הזה הוא מנגנוני המלצה חברתיים של המשתמשים עצמם. רבים מאתרי הקופונים מאפשרים ללקוחות לדרג ולכתוב חוות דעת על קופונים שניצלו, ולשתף את חבריהם בדילים שאהבו במיוחד. דירוגים אלה, יחד עם אלגוריתמים הבוחנים את מידת הדמיון בין הגולשים ובין חוגי החברים שלהם, מאפשרים להגיש לכל משתמש המלצות ספציפיות לגבי דילים שחבריו או לקוחות הדומים לו אהבו - מתוך הנחה שגם הוא עשוי להתחבר אליהם.

נתונים גדולים (Big Data) ואוטומציה של המלצות

על אף שהשיטות שתוארו עד כה מסייעות רבות בהתאמה אישית, עדיין מדובר בפרסונליזציה ברמה בסיסית יחסית. השלב הבא באבולוציה הוא אימוץ מערכות Big Data ולמידת מכונה מתקדמת (Machine Learning) כדי לנתח כמויות עצומות של נתונים עבור כל לקוח ולהפיק תובנות עמוקות ברמת הפרט. מערכות אלו לוקחות בחשבון לא רק את ההעדפות הגלויות של המשתמש אלא גם דפוסי התנהגות סמויים יותר, כמו זמן השהייה בכל עמוד, מספר ההקלקות, נטישת עגלת קניות וכדומה. על ידי מודלים מתוחכמים וניתוחים סטטיסטיים, ניתן לזקק באופן אוטומטי את ההצעות והקופונים שצפויים להניע את הלקוח לפעולה ברגע הנתון.

בנוסף, חברות מתקדמות בתחום יכולות להצליב מגוון רחב של מקורות מידע כדי ליצור פרופיל מקיף ומפורט לכל לקוח. מלבד נתוני האתר עצמו, ניתן לאסוף מידע התנהגותי מרשתות חברתיות, מאתרים חיצוניים בהם המשתמש גולש, מהיסטוריית חיפושים בגוגל, ממיקומים גיאוגרפיים ועוד. העושר והגיוון של מקורות אלו מאפשר אפיון מפורט ברמת הלקוח היחיד, ולמידה של "מיקרו-טעמים" והרגלים שלא תמיד מודעים אפילו למשתמש עצמו.

אתגר מרכזי בניתוח כל המידע הזה הוא היקפו העצום (מכאן הכינוי "נתונים גדולים") והמהירות בה הוא מיוצר. כדי לעמוד בקצב ולהפיק ערך מהנתונים בזמן אמת, נדרשות טכנולוגיות תשתית ועיבוד מתקדמות ביותר. פלטפורמות ייעודיות לאנליטיקת Big Data מבוססות על מנועי עיבוד מקבילי, אשכולות של שרתים ויכולות למידה עמוקה (Deep Learning). החישובים והניתוחים נעשים באופן אוטומטי ושקוף למשתמש הקצה, ומתגלגלים לכדי קופונים והצעות הנשלפים בחלקיק שנייה מיד כאשר הגולש נכנס לאתר.

פרסונליזציה בזמן אמת ומותאמת הקשר

בעוד שהרמות הקודמות של התאמה אישית מתבססות על אפיון מצטבר של המשתמש לאורך זמן, הרף הגבוה ביותר של פרסונליזציה עושה שימוש במידע על הקונטקסט המיידי של הגולש ברגע חיפוש או ביצוע רכישה. מדובר בשילוב של פרמטרים כמו זמן, מיקום, סוג מכשיר (נייד או דסקטופ), מצב מזג אוויר, אירועים אקטואליים ועוד.

כך למשל, בחנו את התרחיש הבא: משתמש שבדרך כלל מתעניין בקופוני מסעדות נכנס לאתר ביום גשום, בשעות הצהריים, כשהוא ממוקם בקרבת מרכז קניות מסוים. מערכת פרסונליזציה מתקדמת תוכל לזהות את ההקשר הזה בלי קשר להיסטוריה ארוכת הטווח, ולהציע לו בזמן אמת דיל על ארוחת צהריים במסעדה בתוך אותו מרכז קניות, כולל הנחה מיוחדת על מנת מרק מחממת במיוחד ליום כזה. דוגמה אחרת - משתמש הממוקם בלונדון, שמראה עניין בדילים על בגדי ספורט בסגנון מסוים, יכול לקבל באופן אוטומטי קופונים לאאוטלטים של אותם המותגים בקרבת מקום, או למשלוחים מיוחדים לאיזורו.

הפרסונליזציה בזמן אמת נשענת על מערכות מורכבות של חוקים ותנאים (Rules Engines), שמעבדות במקביל את כל הפרטים הקטנים ביותר של ההקשר העכשווי. ככל שמשתני הקלט מגוונים יותר, כך אפשר להתאים באופן מדויק יותר את ההצעה לנסיבות הספציפיות של הלקוח בנקודת הזמן הקריטית לקבלת החלטה. ארגונים רבים משלבים גם את הנתונים הפנימיים שלהם, כמו מצאי במחסנים או סטטוס משלוחים, כדי לעדכן את הדילים הרלוונטיים בהתאם לזמינות בפועל.