Контекстуальный маркетинг
Создавая персонализированный опыт, «почувствуй и вовлекайся»
В 2019 году аптечная сеть Walgreens начала тестировать умные холодильники, оснащенные камерами, сенсорами и цифровыми дисплеями на дверях, в которых показываются содержащиеся внутри продукты, а также персонализированная реклама для покупателей. Хотя технологии не распознают лица и не хранят данные, идентифицирующие посетителей, из-за правил неприкосновенности частной жизни они предугадывают возраст и пол покупателя. Холодильник использует системы анализа лиц для определения демографического профиля и эмоций покупателя, подходящего к двери холодильника. Он также использует сенсоры отслеживания взгляда и сенсоры отслеживания движения для измерения уровня интереса покупателя.
Совмещая эти показатели с внешней информацией, такой как погода или локальные события, алгоритм искусственного интеллекта может выбирать конкретные продукты и акции для продвижения на экране. Холодильник также отслеживает, что выбрали покупатели, и рекомендует подходящий под выбор товар, как только дверь закрывается. Как вы могли бы ожидать, он собирает огромное количество данных о поведении покупателей и о том, насколько хорошо работает упаковка продукта или рекламные кампании.
Умный холодильник, предоставленный Cooler Screens, привнес множество выгод. Сеть Walgreens увеличила посещаемость и продажи в магазинах, в которых они установлены. Сеть также получила дополнительную прибыль от размещения рекламы. Более того, технология позволяет в целях эксперимента быстро менять цены и устраивать промоакции. Она позволяет брендам отслеживать наличие товара, а также получать обратную связь о самых новых кампаниях.
Этот тип динамической рекламы и модель контекстного контента не новы для сферы цифрового маркетинга. Бренды давно используют их для показа персонализированной рекламы на основе поисковой истории покупателей. Умные холодильники – это пример переноса модели в розничные магазины, что, по сути, соединяет физический и цифровые миры. Сегодня маркетологи могут реализовывать контекстуальный маркетинг в автоматизированном режиме с помощью технологий нового поколения.
На самом деле долгосрочные цели технологий нового поколения, как «интернета вещей», искусственного интеллекта – воспроизвести ситуационное восприятие людей. Подкованные маркетологи могут предлагать подходящие товары подходящим покупателям в подходящий момент в подходящем месте. Опытные продавцы, которые выстраивают долгосрочные отношения с покупателями, знают их очень хорошо и подстраивают свои подходы под каждого. Идея состоит в том, чтобы предоставить такой контекстный опыт в широком масштабе с помощью технологий «интернета вещей» и искусственного интеллекта.
Построение инфраструктуры умных сенсоров
Люди развивают умение воспринимать ситуацию, сканируя среду на сенсорные ориентиры. Мы можем понимать эмоции других людей, смотря на выражение их лиц и жесты. Мы знаем, если люди нами раздражены или счастливы. Для компьютера такие задачи требуют набора сенсоров для сбора сенсорных ориентиров, которые обрабатывает искусственный интеллект.
Первый шаг к созданию усиленного искусственным интеллектом контекстуального маркетинга – установка связанной экосистемы сенсоров и устройств, особенно в точке продажи. Один из самых популярных сенсоров, используемых на точках продаж, – это маячок, Bluetooth-передатчик с низким электропотреблением, коммуницирующий с находящимися рядом с ним устройствами. Установив несколько радиомаяков в любом физическом помещении, маркетологи могут определять точное положение покупателя, а также отслеживать его движения. Сенсоры также помогают маркетологам показывать персонализированный контент на подключенных устройствах, например в форме всплывающих уведомлений.
Компании необходимо определить, какие конкретные условия будут заставлять сенсоры совершать основанное на местоположении действие. Лучший ситуационный триггер – это присутствие покупателя. Сложность, однако, заключается в идентификации личности покупателя или составлении его профиля, чтобы убедиться, что действие действительно персонифицировано. Например, приближение к полке розничного магазина покупателя с подходящим под профиль возрастом и полом – отличный повод для отправки кастомизированного предложения со скидкой. Связанные со средой переменные, как, например, погода, также могут быть ситуативным триггером. Жара на улице – это, возможно, лучшее время для продвижения холодных напитков (см. рисунок 10.1).
Для того чтобы это работало, маркетологам необходимо использовать устройство, которое всегда под рукой у покупателя, как ориентир определения местоположения. Смартфон – одна из альтернатив. Смартфоны стали очень личными устройствами, которые покупатели всегда держат при себе. Устройство заменяет кошелек, ключи и камеру для многих людей. Что важнее, смартфоны снабжены большим количеством сенсоров и всегда подключены либо через Bluetooth, либо через сеть мобильной связи. Таким образом, мобильные телефоны могут подсоединяться и обмениваться данными с сенсорными датчиками.
Когда покупатель с подходящим мобильным приложением находится рядом, радиомаяк или датчик приближения связывается с покупателем. Представим, например, что покупатель установил приложение магазина и ввел персональные данные в приложении. При приближении мобильного телефона радиомаяк срабатывает и посылает персональное предложение как уведомление в приложении.
Представьте, если радиомаяки установлены на каждом проходе в розничных магазинах, парках развлечений, торговых центрах, отелях, казино и других учреждениях. Компании могут использовать мобильные телефоны покупателей как средства навигации, предоставляя информацию и предлагая промоакции, пока клиент проходит по физическому объекту. Это создает высококонтекстный путь для покупателей. Macy’s, Target, CVS и другие крупные розничные магазины используют радиомаячковые технологии именно для таких целей.
Роль смартфонов может быть заменена носимыми устройствами и даже вживленными в будущем. Производители смартфонов настойчиво продвигают умные часы, наушники и фитнес-браслеты, которые могут потенциально стать еще более личными устройствами для покупателей. Хотя носимые устройства еще не столь популярны, как смартфоны, некоторые из них все еще многообещающие, так как содержат информацию о малых движениях и здоровье покупателя. Disney и Mayo Clinic, например, используют RFID-браслеты с радиочастотной идентификацией для отслеживания и анализа местонахождения и движения людей.
Рисунок 10.1. Механизм контекстуального маркетинга
Другой популярный контекстный триггер – это сами покупатели. Без личных устройств покупатели могут вызывать связанные с местоположением действия, просто показывая свои лица. Активно развивающаяся технология распознавания лиц позволяет компаниям не только оценить демографические параметры, но также идентифицировать отдельных людей, как только появляется запись о них в базе данных. Это позволяет маркетологам предлагать подходящее ситуативное действие подходящему человеку.
Как и Walgreens с их умными холодильниками, сеть Tesco начала устанавливать системы распознавания лиц на автозаправочных станциях в Великобритании. Камера будет собирать данные по лицам, а алгоритм ИИ предполагать возраст и пол. Водитель будет получать таргетированную рекламу, подобранную под его демографический профиль, ожидая пока наполнится топливный бак машины.
Сеть закусочных в Китае Bestore использует базу данных распознавания лиц от Alibaba для сканирования и идентификации покупателей, которые дали на это согласие. Технологии позволяют работникам сети видеть, какие снеки предпочитают покупатели, на основании данных от Alibaba, в тот момент, когда они заходят в магазин. Таким образом, работники могут предложить подходящий продукт каждому покупателю. Технология распознавания лиц полезна не только для идентификации покупателей. Сеть розничных магазинов на кассе также использует платежную систему от Alibaba на основе системы распознавания лиц под названием «Smile to Pay» («Улыбнись для оплаты»).
Технологии распознавания лиц теперь способны идентифицировать также чувства людей. Алгоритмы ИИ могут определять эмоции, анализируя выражения лиц людей на изображениях, с видео и камер прямой трансляции. Это свойство полезно маркетологам для понимания того, как покупатели реагируют на их продукты и маркетинговые кампании без присутствия наблюдающего человека.
Таким образом, определение эмоций используется для тестирования идей продукта и рекламы в онлайн-интервью и фокус-группах. Респондентов, поделившихся доступом к своим веб-камерам, просят посмотреть изображение или видео, а выражение их лиц анализируется. Например, компания Kellogg’s использовала анализ выражений лиц от Affectiva для разработки рекламы для Crunchy Nut. Компания отслеживает уровень интереса и вовлечения зрителя при просмотре рекламных роликов во время первых просмотров и при повторении.
Disney экспериментировал с определением эмоций, установив камеры в кинотеатрах, показывающих их фильмы. Отслеживая миллионы выражений лиц на протяжении фильма, Disney может понять, насколько сильно кинозрители наслаждаются каждой сценой. Это полезно для улучшения кинопроизводства для будущих проектов.
Благодаря анализу в реальном времени такая же технология может использоваться для предоставления контента в соответствии с реакциями аудитории. Очевидным примером применения была бы динамическая реклама на наружных рекламных щитах. Занимающаяся наружной рекламой фирма Ocean Outdoor установила рекламные щиты с камеры для определения настроения, возраста и пола аудитории и демонстрации таргетированной рекламы в Великобритании.
Другой способ применения разрабатывается для водителей. Некоторые автопроизводители начали тестировать технологии распознавания лиц для улучшения клиентского опыта. При распознавании лица владельца машина автоматически открывается, заводится и даже начинает проигрывать любимый плейлист владельца. И когда система обнаруживает, что лицо водителя выглядит уставшим, она рекомендует ему отдохнуть.
Социальные сети изменили отношение и ожидания покупателей к бизнесу. Покупательские решения сейчас принимаются не только на основе индивидуальных предпочтений, но также на желании соответствовать социальным нормам. Также социальные сети повысили ожидания. Покупателям нужен доступ к поддержке в социальных сетях, и они требуют мгновенных ответов. Люди социальны, и социальные сети способствовали тому, что наша тенденция к социализации перешла на новый уровень.
Смежная технология – сенсоры отслеживания движения глаз. С помощью этой технологии компании могут понимать, на чем останавливается внимание зрителя на основе движения глаз, например при просмотре рекламы или видео. Маркетологи могут, по сути, создавать карту интенсивности внимания и узнать, какие отдельные области рекламы создают больше увлеченности и вовлечения. Сеть отелей Palace Resorts использует отслеживание движения глаз в своей маркетинговой кампании. Компания создала веб-страницу, где посетители могут пройти небольшой видеоквиз и предоставить согласие на использование технологии отслеживания движения глаз через веб-камеру. Посетителей могут попросить выбрать из пары видео с комбинацией различных элементов отдыха. На основе направления взгляда сайт рекомендует один из отелей компании, который больше всего подходит под интересы посетителя.
Голос – это другой способ распознавания людей, который может быть триггером для контекстных действий. ИИ может анализировать параметры голосовой речи – скорость, короткие паузы и тон – и обнаруживать выражаемые эмоции. Страховая медицинская компания Humana использует систему анализа голоса от Cogito в своих центрах обработки звонков для определения чувств звонящего и выдачи оператору колл-центра рекомендации по технике ведения разговора. Когда звонящий звучит как раздраженный, например, алгоритм ИИ предупредит об этом оператора и попросит изменить подход. По сути, алгоритм тренирует операторов выстраивать лучше связи со звонящими в реальном времени.
Авиакомпания British Airways также экспериментирует с распознаванием настроения пассажиров на борту самолета. Компания предлагает «одеяло счастья», которое меняет цвет в зависимости от настроения пассажира. Одеяло поставляется с повязкой на голову, которая отслеживает мозговые волны и определяет, расслаблен ли пассажир или его что-то беспокоит. Эксперимент помог авиакомпании отследить изменения настроения пассажиров на протяжении клиентского пути: при просмотре развлечений на борту, во время раздачи еды и во сне. Что важнее, технология позволяет стюардам быстро определить пассажиров, которые чем-то недовольны, и сделать так, чтобы им было комфортно.
Распознавание настроения с помощью выражения лиц, движения глаз, голоса и нейросигналов еще не получили массового распространения в маркетинге. Но такие технологии станут ключевыми в контекстуальном маркетинге будущего. Критично важно понимать настроение покупателей, помимо их базовых демографических параметров.
«Интернет вещей» также проникает в дома. Все, от систем безопасности до развлекательных домашних систем и бытовой техники, подключено к интернету. Рост количества умных домов предоставляет маркетологам канал для продвижения товаров и услуг прямо к месту, где живет покупатель. Это помогает маркетингу продвинуться еще ближе к точке потребления.
Один из развивающихся каналов коммуникации для маркетологов в доме покупателя – это умные колонки, например Amazon Echo, Google Nest и Apple HomePod. Каждое из устройств снабжено усиленным искусственным интеллектом голосовым помощником: Alexa, Google Assistant и Siri. Эти умные колонки, по сути, действуют, как активируемые голосом поисковые движки, которым пользователь задает вопрос и просит найти информацию. Как и поисковые движки, они будут становиться все точнее, по мере того как они всё больше узнают о привычках и поведении владельцев через многочисленные запросы. Таким образом, они могут стать мощным каналом для контекстуального маркетинга.
Маркетинг на этих системах умных колонок еще находится на начальной стадии развития, так как прямая реклама сейчас не доступна ни на одной из платформ. Однако возможно несколько обходных решений. Например, Amazon Echo позволяет пользователя обучать Alexa специальным навыкам, чтобы она могла быть более полезна. Такие компании, как P&G и Campbell’s, выкладывают навыки, связанные с их продуктами. Для бренда Tide компания P&G создала навык Alexa, который отвечает на сотни вопросов о стирке. Компания Campbell’s выпустила навык для Alexa, предоставляющий ответы на запросы рецептов. Когда покупатели задают эти вопросы и получают на них ответы, бренды увеличивают узнаваемость и взращивают намерение купить.
Большинство умных устройств также предоставляет место на экране для продвижения товаров. Холодильник Family Hub с сенсорным дисплеем от Samsung позволяет покупателям составить список покупок и заказывать продукты автоматически из приложения Instacart. Умный холодильник также позволяет покупателям заказать Uber или еду из GrubHub. Экосистема умных бытовых устройств дает маркетологам возможность быть доступными с подходящим продуктом или услугой в тот момент, когда покупателю это требуется больше всего.
Более продвинутое использование связанных устройств для дома – это 3D-печать. Технология пока еще находится в зачаточном состоянии, так как считается дорогой и сложной. Но компании исследуют способы доведения технологии до массового использования. Компании Hershey и 3D представили 3D-принтер для шоколада CocoJet в 2014 году. С помощью CocoJet пользователи могут создавать шоколад разных форм с персонализированными надписями на плитке шоколада. Технологии такого типа приближают точку производства к точке потребления.
Хотя и более популярный для B2C-компаний контекстуальный маркетинг также хорошо применим и в условиях B2B. Так как у B2B-компаний необязательно есть розничные магазины, сенсоры «интернета вещей» устанавливаются на продуктах, находящихся на территории клиента. Например, производители тяжелого оборудования могут устанавливать сенсоры на машинах, которые они продают, для отслеживания продуктивности. Затем компании могут предоставлять контекстные данные своим клиентам по регулярному обслуживанию для предотвращения поломок, что в конечном счете экономит затраты.
Предоставление трех уровней персонализированного опыта
Кастомизация и персонализация в цифровом мире несложная. Маркетологи используют цифровую информацию о покупателях для предоставления динамического контента, который подходит под профиль. В физическом пространстве кастомизация и персонализация раньше сильно опирались на присутствие человека. При наличии инфраструктуры с искусственным интеллектом и «интернетом вещей» компании могут привнести цифровые возможности для подгонки маркетинговых действий в физическом мире без большого вовлечения человека.
Персонализированный маркетинг может представляться на трех уровнях. Первый уровень – это информативный маркетинг. На этом уровне маркетологи предлагают подходящее предложение: маркетинговое коммуникационное сообщение, выбор продукта или специальное ценовое предложение. Второй уровень – это интерактивный маркетинг, где маркетологи создают канал с интерфейсом двусторонней коммуникации и грамотно взаимодействуют с покупателем. Предельный уровень – это иммерсивный маркетинг, на котором маркетологи глубоко вовлекают покупателей в сенсорный опыт.
Основанный на местоположении маркетинг, в его узком применении – это самый распространенный тип информативного маркетинга. Он использует один из самых ценных типов метаданных – геолокацию. Данные обычно собираются с помощью системы глобального позиционирования GPS на смартфонах покупателей. Для использования внутри помещений геолокационные данные могут быть далее усилены с помощью датчиков приближения или радимаяков.
С этими даннымы маркетологи обычно реализуют маркетинговую практику геозонирования, когда они создают виртуальный периметр вокруг конкретного объекта интереса (например, розничный магазин, аэропорт, офис или школа) и транслируют таргетированные сообщения для аудитории внутри этого периметра. Все крупные рекламные площадки в социальных сетях предлагают настройки геолокации. Это означает, что кампании могут ограничиваться отдельной локацией.
Компании могут использовать геозонирование для привлечения трафика в свои магазины из близлежащих точек или мест конкурентов с помощью промоакций. Такие компании, как Sephora, Burger King и Whole Food используют основанный на геолокации маркетинг. Например, Burger King создал геозонирование вокруг более чем 14 000 точек McDonald’s и более чем 7000 собственных точек по всему США в рамках кампании Whopper Detour. Пользователи мобильного приложения Burger King могут заказать воппер за пенни, но только если они находятся около McDonald’s. После размещения заказа пользователям показывается, как пройти из McDonald’s в ближайший Burger King для получения своего воппера.
Контекстуальный маркетинг в интерактивном формате – многоуровневый. Покупатели не получают прямой призыв к покупке в основанных на месторасположении предложениях. Вместо этого им дается возможность ответить на полученное основанное на местоположении сообщение, а в зависимости от ответа компания посылает другое сообщение, по сути выстраивая диалог. С таким подходом компании могут сподвигнуть покупателей перейти на следующий шаг своего клиентского пути от узнаваемости к действию, предлагая подходящие поощрения или подходящее предложение. Преимущества этого подхода в том, что покупатели будут гораздо больше расположены к покупке, несколько раз взаимодействуя с брендом в рамках более целостного клиентского пути.
С целью сделать контекстуальный маркетинг более интерактивным, компании могут использовать принципы геймификации. Приложение для шопинга Shopkick сотрудничает с American Eagle и многими другими брендами, чтобы предоставить покупателям поощрения, помогающие им продвинуться на пути к покупке. Приложение мотивирует людей на каждом шаге пути. Покупатели получают вознаграждение за то, что они зашли в магазин, отсканировали QR-код, чтобы узнать больше о продукте, или померили одежду в примерочной.
Рассмотрим другой пример от Sephora. Компании делают контекстуальный маркетинг более интерактивным, позволяя покупателям продолжить взаимодействие по полученным основанным на местоположении предложениям во время консультации в магазине. Процесс начинается, когда покупатели пробуют Sephora Virtual Artist – инструмент дополненной реальности (AR), который позволяет им увидеть, как косметика будет смотреться на их лице. Инструмент доступен онлайн или внутри магазина в киоске. Когда они оказываются недалеко от магазина, им напомнят о посещении и зарезервируют время для консультации в магазине, после чего покупатели с гораздо большей вероятностью купят продукты.
Высочайший уровень персонализации – это когда маркетологи предоставляют полное погружение в физическое пространство с помощью сенсорных и других технологий, как дополненная реальность или робототехника. Идея состоит в том, чтобы окружить покупателей цифровым опытом, пока они находятся в физическом магазине.
Например, сетевые розничные магазины используют данные по геолокации и дополненную реальность для предоставления иммерсивной навигации внутри магазина. Возьмем, к примеру, мобильное приложение розничной сети Lowe’s. Покупатели могут создать список покупок в мобильном приложении и добавлять в него товары, которые они хотели бы приобрести. После этого покупатели могут активировать опцию дополненной реальности и перед ними на экране с включенной камерой появятся навигационные стрелки, показывающие кратчайший путь к желаемым товарам.
Бренды в сфере моды, например Ralph Lauren, используют умные примерочные для предложения иммерсивного цифрового опыта в физическом мире. Покупатели могут принести понравившийся им предмет одежды в примерочные и взаимодействовать с цифровым зеркалом. С помощью RFID-технологии все принесенные в примерочную вещи мгновенно отображаются на экране. Покупатели могут выбрать разные размеры и цвета, а работники магазина принесут их в примерочную, а также система рекомендует подходящие наборы одежды и аксессуаров.
Цель иммерсивного контекстуального маркетинга – размытие границ между физическим и цифровым миром, чтобы покупатели испытывали бесперебойный омниканальный опыт. Таким образом, мы можем сочетать силу персонализации цифровых технологий и практическую природу физических магазинов.
Резюме: создавая персонализированный опыт, «почувствуй и вовлекайся»
«Интернет вещей» и искусственный интеллект вместе создают мощное сочетание для создания опыта контекстуального маркетинга в офлайн-магазинах. Динамический маркетинг, основанный на данных о покупателях, присущ цифровым медиа. Специалисты по диджитал-маркетингу могут легко адаптировать маркетинговое предложение в автоматическом режиме. Применение контекстуального маркетинга в физическом пространстве в прошлом часто зависело от способностей работающего с клиентами персонала «прочесть» своих покупателей. Благодаря «интернету вещей» и ИИ, это больше не так.
Рисунок 10.2. Триггеры и реакции контекстуального маркетинга
Важнейший элемент при создании усиленного искусственным интеллектом контекстуального маркетинга – это построение связанной экосистемы сенсоров и устройств либо на точке продаж, либо на территории покупателя. Как только инфраструктура будет на месте, маркетологам понадобится только определить триггеры и ответные действия. Когда подходящий человек с подходящим профилем находится недалеко от сенсоров, маркетологи могут больше узнать о человеке и предложить подходящий продукт с подходящим сообщением. Маркетологи также могут с ним взаимодействовать и даже создать иммерсивный клиентский опыт для этого человека (см. рисунок 10.2).
Подумайте о том, как вы могли бы использовать технологии контекстуального маркетинга в вашей организации. Назовите пример возможностей, привнесенных использованием комбинации «интернета вещей» и ИИ?
Изучите способы персонализировать ваши маркетинговые предложении на основании понимания покупателей в реальном времени.