Personalisering i alle kanaler

Internasjonale selskaper som Amazon, eBay, Zalando og Wish satser tungt på personalisering. Også her i Norge får flere bedrifter øynene opp for personaliserte handleopplevelser.

35 prosent av Amazons salg kommer fra deres personaliserte anbefalinger, mens 75 prosent av det som vises hos Netflix kommer som et resultat av deres anbefalinger. Det viser en undersøkelse fra McKinsey. Tilsvarende trend ser vi hos YouTube, der 70 prosent av videoenvisningene er et resultat av YouTubes anbefalinger til seerne.

Hva er personalisering?

La oss først skape en felles forståelse av hva som menes med “personalisering”:

«Personalisering handler om å skreddersy en tjeneste eller et produkt for å imøtekomme bestemte personer, noen ganger knyttet til grupper eller segmenter av enkeltpersoner.» (Wikipedia mars 2019

La oss også se på noen eksempler på bruk av personalisering. Personalisering er kanskje mest relevant for retail, men også andre bransjer som for eksempel media og reiseliv:

  • Søket på nettsiden tilpasses kundens kjøps- og webhistorikk.
  • Innholdet på nettsiden og i nyhetsbrevene tilpasses hver enkelt kunde basert på atferd- og ordrehistorikk.
  • Innholdet på nettsiden tilpasses hvor kunden fysisk befinner seg (geo-lokasjon), slik at kunden f.eks får se lagerbeholdning i sin lokale butikk.
  • Visning av komplementære produkter og tjenester på nettsiden. F.eks vises tilbehør til produktet som kunden allerede har lagt i handlekurven. 
  • Visning av relaterte produkter på produktsiden. F.eks “De som kjøpte denne varen, kjøpte også disse”, “Liknende produkter” eller “Vi tror du liker disse reisemålene”.
  • Visning av produkter og tjenester kunden nylig har sett på vises på nettsidene, i e-post eller i sosiale medier.
  • Kampanjebannere f.eks på forsiden og kategorisider tilpasses hver enkelt bruker, slik at kunden eksponeres for et mest mulig relevant kampanjebudskap.
  • Markedsføring hos tredjeparter (f.eks bannerannonsering, Facebook og Google) tilpasset hver enkelt bruker, basert på blant annet klikk- og kjøpshistorikk.

Listen kan gjøres mye lengre. ARK Bokhandel har for eksempel nærmere 50 algoritmer i sitt økosystem for å skape det som trolig er en av Norges mest avanserte personaliseringsløsninger, med bruk av data på tvers av fysisk butikk, nettbutikk, app, nyhetsbrev og digital markedsføring.

Særlig større kjeder og nettbutikker vil ha mye å hente på personalisering da de ofte har tusenvis av produkter og ekstremt mye kundedata. 

Fra store kampanjer til personalisert markedsføring

Drevet frem av stadig mer avansert teknologi, god dokumentasjon og satsingene til globale forbilder som Amazon og Netflix, blir personalisering mer utbredt. I alle fall om vi ser til land som Kina, USA, Tyskland og Storbritannia.

I Norge handler det meste dessverre fortsatt om massemarkedsføring og segmentering. Viktigste årsak er nok at norsk varehandel fortsatt er svært kampanje- og transaksjonsfokusert. Suksessformelen har i lang tid vært å kjøpe inn produkter i store partier og så selge dem videre til de som vil kjøpe; massivt markedsført via TV, print, radio og andre tradisjonelle medier. Dette har vært en effektiv strategi, men vi mener den nå har gått ut på dato.

Riktignok satser selv teknologi-giganter som Amazon, Zalando og Wish.com på kampanjer og store innkjøp, men det gjøres i kombinasjon med avansert data- og personaliseringsteknologi, slik at kundene eksponeres for de mest relevante kampanjene.

Hvordan komme i gang med personalisering?

Vår erfaring er at nordmenn som jobber med salg og markedsføring på forbrukermarkedet har kjennskap til personalisering, men få har inngående kunnskap om fagområdet og hva som skal til for å lykkes.

Riktignok ser vi at de fleste norske kjeder og nettbutikker tilbyr noe personalisering i sin kundekomunikasjon, men det meste er ganske enkle personaliseringsløsninger uten skreddersøm og strategisk forankring.

Personalisering er avanserte saker som muliggjøres gjennom teknologi, data og flinke folk. Samtidig er det viktig å ikke gjøre personalisering vanskeligere enn det er. Blir de interne strategi-prosessene for lange og komplekse, blir det vanskelig å komme i gang. Vår erfaring er at det beste er å kjøre noen enkle pilot-tester og høste litt erfaring, samtidig som man starter de interne diskusjonene om hvordan man blir mer kundesentriske og skaper en relevant kundereise.

Hvordan fungerer Sannyns løsning for personalisering?

Hvordan skal man håndtere en last på flere 10 000 oppdateringer i sekundet og hvordan lagrer og analyserer man disse dataene? Håndtering av store datamengder byr på helt nye og uforutsette problemstillinger. Da vi begynte utviklingen av vår algoritmeplattform for mellomstore og store selskaper, var det disse problemstillingene vi stod overfor.

I enkleste form tilbyr vi anbefalere av typen “De som kjøpte denne, kjøpte også”, “Anbefalt artikkel for deg”, “Nyheter for deg” og “Populært akkurat nå”, men dette er bare enkle utgangspunkt.

Med vår banebrytende teknologi kan vi filtrere, regelstyre, legge til og akkumulere data mens de strømmer inn. Vi kan også teste våre hypoteser og lagre og behandle data i stor skala.

Vi ser på hvordan bedrifter kan dele og utveksle data, samtidig som vi forholder oss til det juridiske lovverket. Vi bruker høyhastighetsprotokoller for utveksling og strømming av data.

En av Sannsyns største styrker er at vi skreddersyr våre personaliseringsløsninger og da ikke bare nettsider, men også e-post, varsler i app, din interne søkemotor, artikler, bannere etc. Selskaper som ARK Bokhandel, Felleskjøpet, Sprell, Bokklubben, Bokkilden og Fabel benytter vår anbefalingsmotor. Vi er med andre ord også godt vant til å jobbe med store og teknisk avanserte plattformer og økosystemer som for eksempel SAP og Azure.

Løsningen vår prises basert på antall spørringer mot SaaS-tjenesten per mnd. For eksempel er en “anbefalings-blokk” på en nettside én spørring, selv om det er fem anbefalte produkter i den blokken. Har man to anbefalingsblokker på en side, vil det telles som to spørringer per sidevisning.