Файл: Персонализация пользователей в WEB-приложении.pdf

Обратная связь магазина должна базироваться на онлайн-консультантах. Для удобства используется форма обратной связи, в которой посетителю предлагается воспользоваться электронным адресом. Практика показывает, что именно так связываются со своими клиентами в интернете большинство компаний. Но ведь каждый из этих способов имеет существенные недостатки, главный из которых - на такое общение пользователю понадобится большое количество времени.

Если посетитель веб-сайта прямо сейчас колеблется в выборе того или иного товара. У него возник вопрос. В лучшем случае он совершит пробную покупку, в худшем - просто передумает покупать или пойдет туда, где на его вопросы смогут ответить оперативно. On-line консультант – одно из лучших и оперативных средств персонализации пользователя.

Однако персонализировать свой контент необходимо не только на своем ресурсе, но и на пространствах всей сети. Таргетированную рекламу - объявления под определенные аудитории - предлагают для показа и поисковики, и социальные сети. Так же, как и в случае с персонализированным контентом для сайта, вы применяете переменные для анализа пользователей: пол, местоположение, URL и так далее. С помощью таргетированной рекламы с одной стороны, упрощается поиск для тех, кто ищет, а с другой – формируется потребительский спрос на определенный товар.

Существуют две формы оплаты такой рекламы:

• за количество показов;
• за количество переходов пользователей на нужную страницу.

Персонализация контента — это ключ ко множеству дверей. Во-первых, индивидуальный подход формирует лояльность к магазину благодаря экономии времени клиентов, пониманию своей аудитории, возможности решить задачу конкретного пользователя. Во-вторых, создает конкурентное преимущество магазину и делает покупку более вероятной за счет четко сформулированного предложения. В-третьих, благодаря таргетированной рекламе и возможности продвигать нужные товары, она увеличивает продажи. Отсюда вывод: полезными являются абсолютно все технологии и сервисы, направленные на обеспечение индивидуального подхода к пользователю.

2.2. Анализ имеющихся систем.

Существует два метода предоставления пользователю нужной ему информации. Разделение происходит по тому, кто, собственно, будет решать эту проблему. Первый метод предполагает активные действия со стороны пользователя. Такими действиями могут быть:

• покупка и установка специализированных программ;
• изучение поисковых механизмов и каталогов и работы с ними.

Альтернативой этому являются «инициативные» действия со стороны поставщика информации. Поставщик может сам разбивать информацию на группы по интересам и предлагать ее пользователям. Рассмотрим оба метода на примерах.

Решение первого типа предполагает, что пользователь будет совершать какие-то активные действия (скачивать и настраивать программу, например). В этом случае владелец сайта тратит значительно меньшее количество ресурсов, но при этом и получает в меньшем объеме весьма ценные для себя сведения — статистику, точные прогнозы, анализ своей аудитории в реальном времени и т.д.

К таким решениям относится, например, предлагаемая компанией «Арсеналъ» программа «ДИСКО Искатель», которая решает проблемы поиска нужной информации и обработки полученных ссылок. Алгоритм работы этой компактной программы метапоиска довольно прост. Вы формулируете запрос о нужной информации на русском или английском языке. Программа задействует сразу несколько поисковых серверов, а результаты суммируются, обрабатываются и представляются пользователю.

В случае, когда решение задачи персонификации берет на себя поставщик информации, то есть владелец сервера в Internet, он берет на себя и все проблемы: занимается сбором и анализом статистики по каждому пользователю, подготовкой персональных информационных блоков и т. д. Это, с одной стороны, приводит к дополнительным расходам, а с другой, дает поставщику гораздо больше возможностей. Он обладает большей статистикой по предпочтениям пользователей и может использовать ее в своих интересах (например, для подбора целенаправленной рекламы).

В Internet доступен целый ряд бесплатных служб по созданию персональных страниц новостей, не требующих применения специальных клиентов и способных регулярно предоставлять пользователям только ту информацию, которая их интересует. Главное различие между персональной страницей новостей и стандартным сайтом новостей состоит в том, что пользователь персональной страницы может фильтровать информацию и получать только те сообщения, которые ему больше всего нужны (см., например, службы персональных новостей CNN Custom News и My Yahoo.

Программные продукты персонификации предлагают компании Personify, Net Perception, MacroMedia и ряд других; к сожалению, российских решений в области персонификации очень мало. Для большинства продуктов персонификации можно выделить определенные характерные черты, которые в значительной степени усложняют их широкое использование и внедрение. Прежде всего, это излишняя ориентация на рекламную деятельность; фактически зарубежные продукты персонификации используются для более точного и целевого охвата аудитории. Во-вторых, такие системы стоят очень дорого. И наконец, большинство западных продуктов разработано для среды Microsoft Windows; однако большинство Web-серверов работают под управлением ОС Unix, и выбор Windows-платформы значительно ограничивает сферу применения продукта.

Система персонификации работает в совокупности с другими программами, которые обслуживают Web-сервер.

Рассмотрим, как происходит обращение пользователя к Web-серверу для просмотра какой-то страницы. Одной из первых стадий в процессе обработки запроса является идентификация и авторизация пользователя, то есть получение ответа на вопрос «кто это?». Результатом будет уникальная последовательность символов (скажем, romashka), по которому можно однозначно идентифицировать пользователя.

За этим следует стадия формирования страницы. Теперь мы уже знаем, что это за пользователь, и можем извлечь из базы данных информацию о нем. На стадии формирования страницы системе персонификации задаются вопросы, например, любит ли пользователь romashka новости? Какой цвет он предпочитает? Где живет пользователь? и т. д. На основе этой информации принимаются решения о цвете фона страницы, о расположении информационных блоков, о том, погоду для какого города нужно вставить в страницу, и т. д.

Затем полученная страница выводится пользователю.

Перспективы развития систем персонификации связаны с их наполнением данными. Дальнейшие исследования будут посвящены внедрению так называемых методов персонификации второго поколения. Если простейшие методы позволяют получить информацию путем прямого опроса пользователей, то методы второго поколения предполагают получение информации о потребителе посредством наблюдения за его действиями. Для этой цели уже потребуется строить мотивационную или психологическую модель пользователя.

Существует множество неявных источников информации для формирования электронного портрета посетителя: страницы и разделы сайта, которые он посещает; слова, которые посетитель ищет в поисковых механизмах; тематика конференций и других средств общения, в которых он участвует; реакция на различные виды и содержание рекламы. По этим и другим данным можно сделать вывод о том, что пользователя интересует, чем он занимается, каковы его предпочтения, а значит, точнее составлять информационное наполнение сайта.

Accrue Insight 5 дает возможность проводить исчерпывающий анализ активности посетителя сайта за счет выделения точек ввода потребительских данных. На основании полученных данных разрабатываются стратегии обеспечения интерактивных транзакций, оценивается эффективность рекламы и функциональная структура Web-сайтов.

Еще один производитель, выпускающий инструментарий для организации электронного бизнеса, — компания WebTrends представила систему CommerceTrends 3. Данный продукт, который в компании называют «платформой отношений с посетителями», предназначен для анализа трафика Web-сайта и подготовки адаптированных маркетинговых решений.

Система, созданная на базе браузера, в реальном времени составляет отчеты о Web-трафике и проводит поведенческий анализ посетителей. Полученные данные могут объединяться с информацией, извлекаемой из систем управления отношениями с заказчиками (CRM — customer relationship management) и планирования ресурсов предприятия (ERP — enterprise resource planning), а также из баз данных компаний. Как объяснил Колин Карей, директор по маркетингу продуктов компании WebTrends, при каждом сеансе взаимодействия добавляются уникальные данные о поведении посетителя и присваиваются его идентификаторы, после чего информация пересылается в хранилище данных.

Компания StudioNorth, специализирующаяся на проектировании Web-сайтов, принимает участие в бета-тестировании нового программного продукта eBizinsights, являющегося инструментом трехмерного Web-анализа.

Продукт eBizinsights, выпущенный летом 2000 года, определяет производительность электронного бизнеса посредством модуля Visual Discovery и трехмерной анимации реального времени. Работая на платформе Microsoft SQL Server 7 и Windows 2000, эта система предлагает посетителям анализ демографических данных, поведения покупателей, эффективности рекламных мероприятий и производительности сайта.

Компания Visual Insights подготовила версию eBizinsights XL, предназначенную для крупных коммерческих сайтов, и версию eBizinsights CS — для Microsoft Commerce Server 2000.

А компания NetGenesis намерена совместно с MicroStrategy разрабатывать платформу анализа Web и генерации отчетов, предназначенную для систем электронного бизнеса уровня предприятия.

Инструменты персонализации сайта, которые внедряют российские интернет-магазины

Инструменты: HucksterBot.

Сначала сервис проводит анализ пользователей на сайте, обрабатывая демографические и поведенческие данные. Затем на основе полученной информации потенциальным клиентам делаются персональные предложения. Например, предоставляется специальная скидка на товары, которые пользователь уже смотрел. Главным отличием системы от стандартного функционала CMS-систем является то, что скидки на основе данных о конверсии можно установить только для тех сегментов пользователей, которые плохо покупают товары. Сами сегменты, а также скидки на отдельные товары и целые категории можно настроить в личном кабинете.

Инструменты: RetailRocket, Crossss, REES46, TriggMine.

Сервисы работают по привычной для всех систем персонализации сайтов схеме: собирают данные, обрабатывают их и затем изменяют контент сайта в зависимости от посетителя. Показывая пользователю товарные рекомендации (самые популярные в интернет-магазине товары, рекомендации поисковой системы, товары, похожие на просматриваемые и т.д.), данные сервисы поднимают продажи интернет-магазина за счет увеличения конверсии, повторных покупок, а также среднего чека.

Персонализированные Email-рассылки. Сервисы персонализации сайтов проводят анализ посетителей и в зависимости от их поведения конвертируют их на следующий шаг воронки продаж с помощью персонализированных электронных писем. Письма отсылаются, если пользователи:

– «бросают» корзину,

– уходят с сайта, просто посмотрев некоторые товары, но не делая заказы,

– что-то покупают и могут купить сопутствующие товары и т.д.

2.3. Стратегии персонализации веб-приложения

Существует множество подходов к персонализации веб-приложения. Рассмотрим наиболее распространенные.

Определение географии пользователя.

Пусть клиент купит товар оффлайн. Для этого на сайте размещается карта, схема проезда и т.п. Для побуждения клиента к походу в магазин можно провести акцию или сообщить, что такой товар только в магазине и т.д. Для компаний, работающих на международном рынке, актуальна персонализация по языку посетителя – например, компания китайская, а покупатель из США: в этом случае персонализированный сайт автоматически переведет весь контент на английский язык.

Для определения страны и города покупателя используют геоданные сети, адресацию серверов и доменов провайдера и т.д.

Использование ключевых слов

Ключевые слова подбираются по принципу SEO оптимизации сайта. Правильное определение ключевых слов и фраз позволяет персонализировать, например, контент сайта, клиент не только не теряется во всем массиве информации, представленной на сайте, но и попадает на самую нужную для себя страницу.

Создание и использование история покупок

Для конкретного пользователя собирается информация о покупках, на основании которой определяется категория интересов, состоятельность (ценовой диапазон) пользователя и многое другое.

Использование истории поиска

При поиске пользователем определенного товара запоминается какой товар на какой странице и т.д., при последующем обращении система предлагает товар из той же категории с аналогичными характеристиками.

Для успешной персонализации сайта рекомендуется сделать его более простым в использовании.

Веб-персонализация сокращает количество кликов до конечного целевого действия. При анализе действия пользователей ищутся ответы на такие вопросы:

• На каком этапе они тратят больше времени?
• Какие действия повторяются чаще других?
• Есть ли слишком долгие процессы?
• Сколько времени проходит с момента, как пользователь зашел на сайт и моментом, когда он нашел нужное?
• Сколько кликов это занимает?