08.04.2025 ⏱ 15 минут
Согласно отчёту McKinsey & Company, компании зарабатывают в среднем на 10−15% больше, если используют персонализированный маркетинг. Что это за подход, как он работает и как обращаться к каждому из миллиона клиентов индивидуально — рассказываем в статье вместе с Кариной Ямаловой, CRM-стратегом агентства Dau Relationship Marketing.
Оглавление
→ Что такое персонализированный маркетинг
→ Как внедрить персонализированный маркетинг
→ Примеры внедрения персонализированного контента
→ Возможные проблемы персонализированного маркетинга
→ Заключение
→ Как внедрить персонализированный маркетинг
→ Примеры внедрения персонализированного контента
→ Возможные проблемы персонализированного маркетинга
→ Заключение
Что такое персонализированный маркетинг
Персонализированный маркетинг (или персонализация в маркетинге) — это подход, при котором компания предлагает каждому покупателю то, что ему нужно. Цель персонализации — сделать общение с брендом полезным и уместным, чтобы человек чувствовал внимание и чаще возвращался.
Для персонализации бизнес собирает информацию о клиентах: кто они, что смотрят на сайте, что покупали раньше, чем интересуются. Это делают с согласия пользователя. На основе этих данных формируют портрет клиента и подбирают товары, предложения, тексты писем и даже время, когда лучше с ним связаться.
Преимущества персонализированного маркетинга
Люди любят, когда к ним проявляют внимание и учитывают их потребности. Поэтому персонализированный маркетинг работает так хорошо. Он даёт:
- Рост конверсии. Индивидуальные рекомендации стимулируют пользователя совершить покупку. По данным Amazon, до 35% их продаж формируется за счёт рекомендательной системы.
- Рост среднего чека. Персональные рекомендации делают стратегии up sell и cross sell эффективнее. Up sell — когда пользователю предлагают более дорогую версию выбранного товара. Персонализированные алгоритмы учитывают не только цену, но и важные для покупателя характеристики. Cross sell — рекомендации вида «С этим товаром часто покупают…». Они повышают средний чек за счёт товаров, которые дополняют основную покупку.
- Увеличение доверия и ценности клиента. Когда покупатель чувствует внимание к своим интересам, он чаще возвращается. Это повышает его долгосрочную ценность (LTV). Лояльные клиенты также советуют бренд друзьям и делятся отзывами в соцсетях.
- Сокращение затрат на рекламу. Данные о пользователях позволяют таргетировать рекламу. Так её видят только те, кто, скорее всего, заинтересован в продукте. Это оптимизирует рекламный бюджет, потому что не нужно оплачивать показы нерелевантным лидам.
«Персонализированный маркетинг помогает привлечь и удержать клиента. Один из наших кейсов — кампания для автобренда. Вместо того чтобы делить аудиторию по формальному признаку, например возрасту машины, мы сегментировали их по поведению: когда последний раз приезжали, как часто обслуживаются и сколько обычно тратят. По этим данным настроили персональные коммуникации.
В результате:
- ROI вырос в 3 раза по сравнению с классической сегментацией по возрасту автомобиля.
- Конверсия в визиты увеличилась — клиенты стали чаще приезжать на сервис.
- Отток сократился: доля ушедших снизилась с 37 до 30%».
Карина Ямалова,
CRM-стратег в Dau Relationship Marketing
Различие между персонализацией и сегментацией
Сегментация работает с группами людей, у которых есть что-то общее. Можно выделить группы по демографическим признакам: мужчинам 18−25 лет рекламировать автошколу, а родителям — частные детские сады. Или посмотреть на географию: москвичам предлагать в октябре зимнюю одежду, а сочинцам — летние и демисезонные коллекции. Можно сегментировать также по ценностям, интересам или поведению.
Например, компания выделяет сегмент: «женщины 25−34 лет, живут в Москве, ходят в фитнес-клуб». Им предлагает скидку на спортивную одежду.
Персонализация — это индивидуальный подход к клиентам. Важны не общие черты с другими людьми, а особенности человека: его имя, история просмотров и покупок, поведение на сайте, взаимодействие с брендом, интересы и предпочтения.
Пример персонализации: Марина недавно искала кроссовки Nike в ассортименте спортивного магазина. В неделю акции на эти кроссовки магазин отправляет Марине персональное письмо:
Сегментация помогает разделить аудиторию на группы, которые проще понять. А персонализация делает предложения уникальными и создает ощущение, что бренд обращается к человеку лично.
«Сегментация и персонализация неразрывно связаны. В классическом сценарии аудиторию сначала делят на сегменты, например по поведенческим, демографическим или психографическим признакам. Затем для каждого сегмента выстраивается персонализированный подход.
Однако если в распоряжении достаточно качественных данных, персонализация может работать и на уровне отдельных пользователей. Такой подход релевантен в точечных кампаниях, где важно учитывать индивидуальные триггеры и поведенческие паттерны».Карина Ямалова,
CRM-стратег в Dau Relationship Marketing
Как внедрить персонализированный маркетинг
Чтобы персонализация в ритейле была эффективной, важно выстроить систему: от сбора данных до триггерных сообщений. Ниже — базовый алгоритм.
- Сбор и анализ данных о клиентах
Первый шаг — собрать данные и понять, кто ваши клиенты. Собирать всё подряд не нужно. Для персонализации вам понадобятся:
Базовые данные
- Имя, возраст, пол.
- Контакты (email, телефон).
- География и источник трафика (откуда пришел: реклама, соцсети, поиск).
Возраст, пол и контакты собирают через формы на сайте. Но пользователи не любят заполнять длинные анкеты.
Собирайте информацию постепенно. Попросите посетителя заполнить только email в форме. А остальное уточните в приветственном письме или с помощью push-уведомлений. Предложите пользователю что-то взамен, чтобы мотивировать его делиться данными. Например, скидку или подарок.
Географию и источник трафика собирает система аналитики. Зарегистрируйтесь в Google Analytics или Яндекс Метрике и встройте код отслеживания во все страницы сайта.
Поведенческие данные
- Какие страницы и товары смотрит пользователь?
- Какие продукты добавляет в корзину, но не покупает?
- Как долго размышляет перед покупкой?
Эту информацию собирают с помощью сервисов для отслеживания событий, например Google Tag Manager. Вы добавляете на сайт фрагмент кода и настраиваете, какие действия система будет фиксировать. Когда пользователь совершит нужное действие, например кликнет по кнопке «Купить», Google Tag Manager запишет это и отправит в систему аналитики.
История заказов
- Какие товары пользователь покупал раньше?
- Как часто он делает заказы?
- Каков его средний чек?
Для сбора этих данных сайт интегрируют с CRM-системой, например RetailCRM. Её можно настроить так, чтобы информация о покупках и просмотрах добавлялась автоматически. Система будет хранить всю историю заказов клиента.
Взаимодействие с маркетингом
- Открывает ли пользователь email-рассылки?
- Нажимает ли на push-уведомления?
- Возвращается ли после рекламы?
Сервисы для рассылок вроде RetailCRM позволяют настраивать рассылки и сразу смотреть их результаты: открыли ли получатели письмо и перешли ли по ссылке, сколько заказов и какую выручку принесла каждая рассылка. Это работает для email, SMS и WhatsApp.
Приложения OneSignal или Pushwoosh фиксируют, сколько человек кликают на push-уведомления. А Google Ads и Яндекс Директ отслеживают, какие рекламные объявления возвращают клиентов.
«При сборе данных следуйте правилу: не берите, а предлагайте. Чаще всего люди готовы поделиться личной информацией, если видят в этом пользу — бонусные программы, персональные скидки, эксклюзивный контент, который они нигде больше не получат».Карина Ямалова,
CRM-стратег в Dau Relationship Marketing
2. Сегментация
Когда собрали данные, разделите клиентов на группы с похожим поведением.
Например, одна группа — те, кто только один раз зашел на страницу товара. Скорее всего, они пока просто присматриваются. Другая — пользователи, которые возвращались несколько раз: интерес есть, но решение еще не принято. А те, кто добавил товар в корзину, но не купил, столкнулись с каким-то барьером: цена, условия доставки или просто не дошли до оформления.
Теперь мы понимаем, на каком этапе принятия решения находится пользователь. Тем, кто только изучает товар, мы можем предложить обзоры и гайды. Сомневающимся — отзывы и сравнения. А тех, кто остановился в последний момент, стоит мягко подтолкнуть скидкой или бонусом. Так каждому придёт предложение, которое поможет решиться.
3. Определение триггеров
Когда аудитория сегментирована, определите, в какой момент отправлять персонализированные предложения. Для этого отслеживают ключевые действия клиентов или триггеры. Например:
- Пользователь посмотрел товар три раза, но не купил. Можно направить ему письмо с обзором или преимуществами модели.
- Добавил продукт в корзину, но не оформил заказ. Возможно, стоит ему напомнить или предложить скидку.
- Не покупал два месяца. Нужно попробовать вернуть его акцией или подборкой товаров по интересам.
- Купил что-то. Рекомендация сопутствующих товаров может увеличить средний чек.
Когда определили, на какие действия будет реагировать система, настройте автоматические сценарии: триггерные рассылки, пуши или таргетинг в рекламе. Для рассылок можно использовать RetailCRM, для пушей — OneSignal или Pushwoosh, а рекламу запустить в Google Ads или Яндекс Директе.
4. Создание персонализированного контента
Персонализация не требует писать письма вручную. Но и шаблонные рассылки без учёта контекста работать не будут. Достаточно индивидуализировать несколько фрагментов:
- Обращение — если знаете имя, используйте его.
- Оффер — предложите скидку тем, кто ищет выгоду, или обзор — тем, кто только выбирает.
- Рекомендации — покажите товары, которые человек смотрел или которые дополняют покупку.
Создайте разные шаблоны писем для ключевых сегментов по выбранным триггерам. Например:
- новичкам — обучающие материалы,
- сомневающимся — отзывы и сравнения,
- лояльным — бонусы и персональные предложения.
Настройте автоматическую подстановку имени и истории действий в шаблоны с помощью RetailCRM.
«Не перегибайте с индивидуализацией. Хороший контент выглядит, будто создан специально для этого человека, но не вызывает чувства преследования. Простые письма с обращением по имени, поздравлением с днём рождения и рекомендациями по прошлым покупкам уже дадут ощутимый эффект».Карина Ямалова,
CRM-стратег в Dau Relationship Marketing
Примеры внедрения персонализированного контента
Наши клиенты внедряют персонализацию в маркетинге и получают результат.
Кейс gw-tools
Раньше gw-tools использовал массовые рассылки без сегментации. База «выгорала», а заказы с писем падали. С RetailCRM компания перешла к персонализированному подходу.
Клиентов разделили по этапам жизненного цикла и интересам, а рассылки настроили под поведение каждого сегмента. Например, «садовники» получали подборки сопутствующих товаров, новым клиентам запускались welcome-цепочки, а «спящим» — напоминания с бонусами.
Результат: количество заказов с email-рассылок выросло на 83% всего за месяц.
Кейс 2scoop
До внедрения RetailCRM 2scoop знали историю покупок всего 12% своих покупателей. С переходом на CRM начали собирать полные профили клиентов, отслеживать покупки и сегментировать аудиторию. Теперь «спящим» покупателям отправляют персональные SMS с бонусами, а лояльным — напоминания о баллах и подборки по любимым брендам.
Результат: возвратность клиентов выросла до 50%, а удержание стало в 2,5 раза дешевле.
Кейс Верфь
«Верфь» вела учет продаж в блокнотах и Excel, не хранила историю общения и не могла отличить нового клиента от постоянного. Когда внедрили RetailCRM, каждому покупателю завели подробную карточку с историей заказов, предпочтениями и взаимодействиями с компанией.
Теперь, если клиент пишет в Телеграм, обращение сразу попадает в CRM, а ответы подстраиваются под его покупки и предпочтения. Например, человеку, который год назад купил кошелёк, менеджер может сразу предложить сумку из той же коллекции.
Результат: 59% заказов — повторные, а средний чек — более 8 500 рублей.
Возможные проблемы персонализированного маркетинга
Соблюдение законодательства
Персонализированный маркетинг подпадает под действие Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных», а также законов о рекламе и защите прав потребителей. За нарушения — штрафы до 500 000 рублей плюс риск потерять доверие клиентов.
Чтобы работать легально и безопасно, соблюдайте три правила:
1. Получайте явное согласие перед сбором или использованием данных. Например, через чекбокс в форме или отдельное согласие при подписке.
2. Прозрачно объясняйте, зачем собираете данные и как будете их использовать. Дайте пользователю простой способ отозвать согласие.
3. Обеспечьте защиту данных — шифруйте, ограничивайте доступ сотрудников и используйте надежные, защищенные серверы.
2. Прозрачно объясняйте, зачем собираете данные и как будете их использовать. Дайте пользователю простой способ отозвать согласие.
3. Обеспечьте защиту данных — шифруйте, ограничивайте доступ сотрудников и используйте надежные, защищенные серверы.
Чрезмерная персонализация
Персонализация должна ощущаться как забота, а не слежка. Если клиент удивляется, откуда компания столько о нём знает — это тревожный сигнал.
«Работайте с данными, которые пользователь предоставил сам. Пусть он контролирует степень персонализации, например, в настройках профиля. Следите за частотой контакта: даже полезные сообщения начнут раздражать, если их слишком много.
Маркетинг должен быть ненавязчивым: если переборщить, клиент захочет спрятаться от бренда в цифровом лесу».Карина Ямалова,
CRM-стратег в Dau Relationship Marketing
Ниже пример уместного персонализированного маркетинга. В письме указано имя клиента и интересующий бренд.
А здесь уже слишком много данных. У Марины возникнет чувство цифрового преследования.
Заключение
Персонализированный подход в маркетинге — это про внимание и заботу. Если вы знаете, кто ваш клиент, чего он хочет и как с ним лучше говорить, эффективность маркетинга растёт. Иcпользуйте данные с умом, соблюдайте границы и говорите с людьми по делу.
«И помните, персонализация — не самоцель. Пусть каждое ваше письмо, уведомление или объявление приносят покупателю пользу».Карина Ямалова,
CRM-стратег в Dau Relationship Marketing
