Определение и важность персонализации
В современном мире рынок мобильных приложений переполнен, конкуренция становится всё более ожесточённой. Пользователи имеют доступ к бесчисленным альтернативам, что приводит к высокому уровню оттока. До 80% пользователей перестают использовать приложение уже через три дня после установки. Эффективные стратегии удержания становятся ключом к долгосрочному успеху.
Одной из таких стратегий является персонализация. Что же это такое? Она направлена на повышение удовлетворённости пользователей и их вовлечённости, а также улучшение удержания и конверсии в приложении.
Каждому нравится чувствовать себя особенным, даже если это выражается в форме эксклюзивных предложений. Согласно отчету McKinsey "Next in Personalization 2021", 71% потребителей ожидают персонализированных взаимодействий с компаниями, а 76% разочаровываются, если этого не происходит.
Представьте, что вы любите утренний кофе с миндальным молоком и без сахара. Каждый раз, когда вы заходите в приложение кофейни, оно автоматически предлагает вам ваш любимый напиток, добавляя его в заказ без дополнительных действий с вашей стороны. Это пример того, как система предугадывает ваш выбор на основе предпочтений. Такой подход демонстрирует, как улучшение взаимодействия с пользователем делает процесс более удобным и приятным.
Для реализации персонализации в мобильных приложениях используются следующие методы:
– Персональные данные из профиля: приложения адаптируют контент, основываясь на индивидуальной информации пользователя, такой как имя, возраст и предпочтения.
– Анализ поведения и прогнозирование предпочтений: приложения изучают историю покупок и взаимодействий пользователя — клики и время, проведённое в разных разделах, чтобы предсказать, какие продукты или услуги будут ему интересны. Алгоритмы машинного обучения на основе этих данных создают точные рекомендации, что помогает лучше удовлетворять уникальные потребности каждого пользователя.
– Использование данных в реальном времени: например, приложение погоды может предоставлять прогнозы для текущего местоположения пользователя, а музыкальное приложение может предлагать энергичные плейлисты утром для бодрости и расслабляющую музыку вечером, чтобы помочь пользователю расслабиться после трудового дня.
– Анализ предпочтений и поведения пользователей с похожими интересами: например, если несколько пользователей предпочитают одинаковые товары, контент или услуги, и один из них высоко оценил что-то новое, система предложит это другим пользователям с аналогичными вкусами, предполагая, что им это тоже будет интересно.
– Рекомендации на основании просматриваемого контента: например, если пользователь часто просматривает рецепты вегетарианских блюд, приложение может рекомендовать больше рецептов, связанных с вегетарианской кухней, основываясь на его интересах.
Эволюция персонализации прошла путь от простой сегментации пользователей по общим признакам, таким как возраст и пол, до более сложных и индивидуализированных предложений, основанных на предпочтениях и поведении каждого конкретного пользователя.
Примеры успешной персонализации
Рассмотрим, как лидеры индустрии применяют эти принципы на практике.
Онлайн-кинотеатры, такие как Netflix, Кинопоиск и Иви, активно используют подходы для улучшения пользовательского опыта, создавая рекомендации на основе анализа индивидуальных предпочтений, таких как любимые жанры и актёры, а также того, что смотрят пользователи с похожими профилями — из той же страны или с аналогичной историей просмотров.
Система постоянно предлагает различные подборки фильмов и запоминает, какие из них вы лайкаете, а какие оставляете без внимания. Эти данные используются для улучшения точности последующих рекомендаций, что делает ленту контента всё более релевантной.
Кроме того, эти сервисы применяют алгоритмы для создания индивидуальных обложек и контента, что помогает привлечь внимание пользователя к определённым фильмам и сериалам, в зависимости от того, на какие обложки конкретный пользователь лучше реагирует. Сервисы также учитывают такие факторы, как время суток и тип устройства, на котором пользователь просматривает контент, чтобы предлагать наиболее подходящие рекомендации. Например, вечером пользователям на телевизорах могут предлагаться полнометражные фильмы для семейного просмотра, тогда как утром на смартфонах — короткие эпизоды сериалов или новости. Такой подход обеспечивает более релевантные и удобные для пользователя предложения. Машинное обучение и ИИ позволяют кинотеатрам предугадывать предпочтения пользователей, предлагая им наиболее релевантный контент и уникальные подборки.
Музыкальные сервисы, подобно онлайн-кинотеатрам в своих рекомендациях контента, активно используют персонализацию для создания уникального пользовательского опыта.
Кроме того, крутым примером стал Spotify со своей маркетинговой кампанией Wrapped, которая стартовала в 2016 году и стала вирусным ежегодным событием. Spotify Wrapped представляет собой ежегодный персонализированный отчёт о музыкальных предпочтениях, показывая любимые треки, артистов и жанры за прошедший год, что в итоге создаёт мощный маркетинговый эффект, повышая лояльность текущих пользователей и побуждая их делиться своими итогами в социальных сетях, что привлекает новых слушателей и усиливает бренд.
Перенимая опыт Spotify, Яндекс.Музыка и Apple Music Replay внедрили аналогичные персонализированные отчёты и плейлисты.
Кинопоиск анализирует кинематографические предпочтения, предоставляя статистику по популярным фильмам и сериалам года.
Приложение Т-банка подводит статистические итоги затрат пользователя за разные периоды времени.
Даже продуктовые сервисы, такие как Яндекс.Лавка, рассказывают о самых популярных продуктах пользователя.
В продуктах eCommerce также не обходится без персонализации. Крупные маркетплейсы, такие как Amazon, Ozon и Wildberries, активно используют её, чтобы улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Эти платформы предлагают пользователям товары на основе их предыдущих покупок, просмотров и интересов. Алгоритмы анализируют поведение покупателей, чтобы предложить наиболее релевантные продукты, что делает процесс покупок более удобным и целенаправленным.
Популярное приложение для изучения языков Duolingo предоставляет индивидуализированный подход к обучению. С первых шагов в приложении оно адаптирует задания и упражнения в зависимости от уровня знаний и целей пользователя. Приложение собирает данные о поведении пользователей и на их основе предлагает индивидуальные рекомендации и маршруты обучения. Это помогает поддерживать мотивацию и интерес, делая процесс обучения более эффективным и увлекательным для каждого пользователя..
Персонализация является ключевым фактором успеха и для других приложений, таких как YouTube, Instagram, Tinder, Airbnb и Uber. Например, YouTube адаптирует ленту рекомендаций на основе просмотров и лайков, Instagram — ранжирует посты по интересам, а Tinder — подбирает потенциальных партнёров на основе активности пользователя. Эти примеры подчёркивают, что такой подход стал важным инструментом для создания уникального пользовательского опыта в различных сферах, от обучения и развлечений до путешествий и онлайн-знакомств. Тем не менее, такие методы могут влечь за собой определённые трудности и риски, которые важно учитывать при разработке подобных систем.
Возможные проблемы
Персонализация приносит значительные преимущества, но также сталкивается с рядом серьёзных проблем как со стороны пользователей, так и бизнеса.
1. Проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных: для создания индивидуализированного контента требуется сбор и анализ большого количества данных о пользователях, что может вызывать опасения по поводу конфиденциальности. Пользователи всё чаще обеспокоены тем, как их данные используются и кто имеет к ним доступ. Это требует от компаний строгого соблюдения норм защиты данных и прозрачности в использовании пользовательской информации.
2. Навязчивость: Слишком интенсивная персонализация может восприниматься пользователями как вторжение в личную жизнь. Например, слишком частые или точные рекомендации могут вызвать дискомфорт, если пользователь чувствует, что его действия постоянно отслеживаются. Это требует тонкого баланса между предоставлением полезных рекомендаций и уважением личного пространства пользователя.
3. Технические сложности: Внедрение индивидуального опыта требует значительных ресурсов, включая развитие сложных алгоритмов и инфраструктуры для обработки данных. Не все компании могут позволить себе такие инвестиции, что ограничивает их способность эффективно внедрять эти решения.
В результате компании, внедряющие персонализацию, должны тщательно продумывать и балансировать между её преимуществами и возможными рисками, чтобы создавать положительный и доверительный опыт для своих пользователей.
А что дальше?
Будущее персонализации в мобильных приложениях остаётся предметом предположений, но некоторые тенденции можно выделить уже сейчас. С развитием технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, она станет ещё более точной и предсказательной, предлагая пользователям контент, который максимально соответствует их интересам.
Например, Netflix планирует создавать индивидуальне трейлеры. Эти трейлеры будут адаптированы к предпочтениям каждого пользователя, основываясь на их предыдущих просмотрах и интересах. Трейлеры будут акцентировать внимание на тех аспектах фильмов и сериалов, которые соответствуют предпочтениям пользователя — будь то жанр, любимые актёры или сцены с определённым настроением. Такой подход сделает предварительный просмотр более привлекательным и увеличит вероятность того, что пользователь выберет именно этот контент для просмотра.
Можно с уверенностью сказать, что персонализация будет продолжать развиваться, предлагая пользователям ещё более релевантный контент, что позволит компаниям точнее удовлетворять потребности своих клиентов, создавая уникальный опыт для каждого.
Спасибо, за прочтение! Подписывайтесь на Bad Mobile, Telegram-канал о дизайне мобильных приложений.
