एनालिटिक्स डेटा से वेबसाइट पर्सनलाइज़ेशन

आपके होमपेज पर दो विज़िटर आते हैं। एक पहली बार पेड विज्ञापन से आया है। दूसरा लौटने वाला ग्राहक है, जिसने आपके प्रोडक्ट पाँच बार देखे और दो बार कार्ट छोड़ दिया। दोनों को एक ही पेज दिखता है। पहली बार वाले को आम "और जानें" वाला संदेश दिखता है। लौटने वाले ग्राहक को डिस्काउंट के साथ "अपनी खरीदारी पूरी करें" दिखता है। इन दोनों ग्रुप के कन्वर्ज़न रेट बिल्कुल अलग होते हैं। पर्सनलाइज़ेशन यह फ़र्क़ मिटाता है: हर विज़िटर को वही अनुभव दिखाता है जो उसके लिए बना है।

वेबसाइट पर्सनलाइज़ेशन एनालिटिक्स डेटा से अलग-अलग विज़िटर के लिए अनुभव बदलता है। आप उनका व्यवहार देखते हैं (कौन से पेज देखे, कितनी देर रुके, क्या किया), उन्हें ग्रुप में बाँटते हैं और हर ग्रुप को उसके हिसाब से कंटेंट दिखाते हैं। पहली बार आने वाले को ऑनबोर्डिंग दिखती है। लौटने वाले को एडवांस्ड फ़ीचर दिखते हैं। खरीदने का इरादा रखने वाले को प्राइसिंग दिखती है। कम इरादे वाले को सिखाने वाला कंटेंट दिखता है। एक वेबसाइट, अनगिनत अनुभव।

वेबसाइट पर असल में क्या-क्या पर्सनलाइज़ किया जा सकता है?

देखिए कि पर्सनलाइज़ेशन टूल क्या कर सकते हैं, तो पाएँगे कि लगभग हर चीज़ बदली जा सकती है। सवाल यह नहीं कि क्या बदला जा सकता है, सवाल यह है कि क्या बदलना चाहिए।

मैसेजिंग और कॉपी

विज़िटर के हिसाब से हेडलाइन, बॉडी टेक्स्ट और CTA बदलिए। पहली बार वाले को "मुफ़्त में शुरू करें" दिखता है। लौटने वाले को "अभी अपग्रेड करें" दिखता है। ग्राहक को "अकाउंट मैनेज करें" दिखता है। लेआउट वही, शब्द अलग। यह सबसे आसान पर्सनलाइज़ेशन है क्योंकि इसमें डिज़ाइन नहीं बदलना पड़ता, बस टेक्स्ट बदलना होता है।

ऑफ़र और प्राइसिंग

विज़िटर के सेगमेंट के हिसाब से अलग कीमतें, डिस्काउंट या प्लान दिखाइए। खरीदने का इरादा रखने वालों को सीमित समय का डिस्काउंट दिख सकता है। कम इरादे वालों को फ़्री ट्रायल दिख सकता है। मौजूदा ग्राहकों को अपग्रेड ऑफ़र दिखते हैं। ऑफ़र विज़िटर के चरण से मेल खाता है, जिससे हर ग्रुप का कन्वर्ज़न रेट बेहतर होता है।

कंटेंट और सुझाव

रुचि के हिसाब से अलग ब्लॉग पोस्ट, प्रोडक्ट या फ़ीचर दिखाइए। एडवांस्ड फ़ीचर में रुचि रखने वाले को तकनीकी गाइड दिखती हैं। इस्तेमाल में आसानी चाहने वाले को शुरुआती गाइड दिखती हैं। किसी खास इंडस्ट्री से आने वाले को उसी इंडस्ट्री के केस स्टडी दिखते हैं। कंटेंट वही सामने लाता है जो उनके काम का है।

नेविगेशन और पेज लेआउट

विज़िटर के हिसाब से नेविगेशन का क्रम बदलिए, बटन की जगह बदलिए, या सेक्शन दिखाइए या छिपाइए। नए विज़िटर को सरल नेविगेशन मिलता है। एडवांस्ड यूज़र को पावर-यूज़र फ़ीचर मिलते हैं। मोबाइल यूज़र को मोबाइल के लिए बना लेआउट मिलता है। इसके लिए सेटअप ज़्यादा लगता है, पर यूज़र अनुभव पर असर बहुत बड़ा होता है।

डायनामिक कंटेंट ब्लॉक

पेज के पूरे सेक्शन बदले जा सकते हैं। हीरो इमेज इंडस्ट्री के हिसाब से हो सकती है (मैन्युफ़ैक्चरिंग वालों को मैन्युफ़ैक्चरिंग, हेल्थकेयर वालों को हेल्थकेयर दिखाइए)। फ़ीचर लिस्ट अलग सेगमेंट के लिए अलग फ़ीचर हाइलाइट कर सकती है। टेस्टिमोनियल में विज़िटर की इंडस्ट्री का कोई ग्राहक दिखाया जा सकता है।

क्या पर्सनलाइज़ करना है, यह कैसे तय करें?

फ़ैसले के मौक़े पहचानिए

होमपेज एक फ़ैसले का मौक़ा है (क्या हमें और जानना चाहिए?)। प्राइसिंग पेज एक फ़ैसले का मौक़ा है (क्या हमें खरीदना चाहिए?)। फ़ीचर लिस्ट एक फ़ैसले का मौक़ा है (क्या यह हमारे लिए है?)। हर फ़ैसले के मौक़े पर पूछिए: क्या अलग-अलग विज़िटर सेगमेंट को यह फ़ैसला लेने के लिए अलग संदेश चाहिए? अगर हाँ, तो पर्सनलाइज़ कीजिए।

असर के हिसाब से प्राथमिकता तय कीजिए

होमपेज की हेडलाइन पर्सनलाइज़ करने से क्लिक-थ्रू 2% बढ़ सकता है। प्राइसिंग पेज पर्सनलाइज़ करने से कन्वर्ज़न 10% बढ़ सकता है। उन मौक़ों पर ध्यान दीजिए जहाँ सबसे ज़्यादा असर की संभावना है। आपकी मेहनत का सबसे ज़्यादा फल यहीं मिलता है।

डेटा के आधार पर पर्सनलाइज़ेशन के पैमाने चुनिए

आप ट्रैफ़िक सोर्स (पेड, ऑर्गेनिक, रेफ़रल), विज़िटर के चरण (पहली बार, लौटने वाला, ग्राहक), इरादे के संकेत (प्राइसिंग पेज देखने वाले, कार्ट छोड़ने वाले), कंपनी के आकार, इंडस्ट्री या लोकेशन के हिसाब से पर्सनलाइज़ कर सकते हैं। पर आपके पास सिर्फ़ वही डेटा है जो आप ट्रैक कर रहे हैं। अगर आप इंडस्ट्री ट्रैक नहीं करते, तो उसके हिसाब से पर्सनलाइज़ नहीं कर सकते। पहले अपना डेटा जाँचिए।

टेस्टिंग से पक्का कीजिए

A/B टेस्ट चलाइए। पर्सनलाइज़्ड संदेश बनाम आम संदेश। क्या पर्सनलाइज़्ड वर्शन बेहतर कन्वर्ट करता है? अगर हाँ, तो उसे रखिए। अगर नहीं, तो आम संदेश पर लौट जाइए या पर्सनलाइज़ करने का कोई और तरीक़ा आज़माइए। यह मत मानिए कि पर्सनलाइज़ेशन हमेशा फ़ायदा देता है। उसे नापिए।

असरदार पर्सनलाइज़ेशन के लिए कौन सा डेटा चाहिए?

पर्सनलाइज़ेशन पूरी तरह डेटा पर टिका है। अगर आपको विज़िटर के बारे में कुछ पता नहीं, तो आप कुछ भी पर्सनलाइज़ नहीं कर सकते। विज़िटर के बारे में जितना ज़्यादा डेटा आप इकट्ठा करते हैं, पर्सनलाइज़ेशन उतना ही बेहतर और असरदार होता जाता है।

व्यवहार का डेटा इरादा बताता है

उन्होंने कौन से पेज देखे? हर पेज पर कितना समय बिताया? क्या उन्होंने कोई खास बटन क्लिक किया? क्या उन्होंने कार्ट छोड़ा? जो विज़िटर आपके प्राइसिंग पेज पर 10 मिनट बिताता है, वह साफ़ तौर पर दिलचस्पी रखता है। जो होमपेज से ही लौट जाता है, वह नहीं रखता।

संदर्भ का डेटा हालात बताता है

वे कहाँ से आए (ट्रैफ़िक सोर्स)? वे किस डिवाइस पर हैं? दिन का कौन सा समय है? कौन सी जगह से हैं? पेड विज्ञापन से आए विज़िटर का इरादा ऑर्गेनिक से ज़्यादा हो सकता है। मोबाइल विज़िटर को डेस्कटॉप से अलग अनुभव चाहिए।

पुराना डेटा सेगमेंट बताता है

क्या यह उनकी पहली विज़िट है या 10वीं? क्या उन्होंने पहले खरीदा है? कितने समय पहले? कितना खर्च किया? लौटने वाला ग्राहक पहली बार आने वाले विज़िटर से अलग होता है। पहले खरीद चुका ग्राहक संभावित ग्राहक से अलग होता है।

ज़ीरो-पार्टी डेटा सबसे भरोसेमंद है

वह जानकारी जो विज़िटर आपको सीधे बताता है। क्विज़ के नतीजे ("आपकी कंपनी का आकार क्या है?"), प्रेफ़रेंस सेंटर की सेटिंग ("मुझे एडवांस्ड फ़ीचर दिखाइए") या साइनअप फ़ॉर्म के जवाब। यह डेटा सबसे भरोसेमंद है क्योंकि विज़िटर ने आपको सीधे दिया है, आपने अंदाज़े से नहीं निकाला।

पर्सनलाइज़ेशन और सेगमेंटेशन में क्या फ़र्क़ है?

सेगमेंटेशन आपकी ऑडियंस को बाँटता है

आप विज़िटर को उनकी खासियतों के आधार पर ग्रुप करते हैं। पेड विज्ञापन से आने वाले सभी विज़िटर एक सेगमेंट हैं। लौटने वाले सभी ग्राहक दूसरा। सेगमेंटेशन एनालिसिस का चरण है: यह समझना कि आपकी ऑडियंस में कौन है।

पर्सनलाइज़ेशन अनुभव को ढालता है

आप हर सेगमेंट को अपनी वेबसाइट का अलग वर्शन दिखाते हैं। पेड विज्ञापन वाले विज़िटर को एक संदेश दिखता है। लौटने वाले ग्राहकों को दूसरा। पर्सनलाइज़ेशन कार्रवाई का चरण है: उस समझ के साथ आप क्या करते हैं।

आप एक को दूसरे के बिना भी कर सकते हैं

आप पर्सनलाइज़ किए बिना भी सेगमेंट कर सकते हैं। आप अपनी ईमेल लिस्ट को "पेड ट्रैफ़िक" और "ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक" में बाँटते हैं, पर दोनों को एक ही ईमेल भेजते हैं। यह पर्सनलाइज़ेशन के बिना सेगमेंटेशन है। आप सेगमेंट के बिना भी पर्सनलाइज़ कर सकते हैं। आपको पता है कि एलिस को फ़ीचर X में रुचि है और बॉब को फ़ीचर Y में (अलग-अलग प्रोफ़ाइल), तो आप हर एक को पर्सनलाइज़्ड कंटेंट दिखाते हैं।

सबसे ज़्यादा असर के लिए दोनों को मिलाइए

अपनी ऑडियंस को मायने रखने वाले ग्रुप में बाँटिए (पहली बार, लौटने वाला, ग्राहक)। हर सेगमेंट के लिए अनुभव पर्सनलाइज़ कीजिए। अब हर कोई अपने चरण के हिसाब से बना कंटेंट देखता है।

पर्सनलाइज़ेशन को असल में कैसे लागू करें?

अपने प्लेटफ़ॉर्म के अपने फ़ीचर से शुरू कीजिए

आधुनिक मार्केटिंग प्लेटफ़ॉर्म और वेबसाइट बिल्डर में पर्सनलाइज़ेशन पहले से मिलता है। कई मार्केटिंग प्लेटफ़ॉर्म और वेबसाइट बिल्डर में यह है। अगर आपका प्लेटफ़ॉर्म इसे सपोर्ट करता है, तो वहीं से शुरू कीजिए। यह आम तौर पर अपने बनाए हल से आसान होता है।

सेगमेंट और वेरिएशन तय कीजिए

क्या आप ट्रैफ़िक सोर्स के हिसाब से पर्सनलाइज़ कर रहे हैं? डिवाइस के हिसाब से? विज़िटर के चरण के हिसाब से? पहले अपने सेगमेंट तय कीजिए। फिर तय कीजिए कि हर सेगमेंट को कौन सा संदेश दिखेगा। पहली बार आने वालों को संदेश A दिखेगा। लौटने वालों को संदेश B। यह साफ़ता लागू करते समय गलतियों से बचाती है।

बिना कोड के नियम बनाइए

ज़्यादातर प्लेटफ़ॉर्म आपको UI से नियम बनाने देते हैं। "अगर utm_source 'paid' है तो संदेश A दिखाओ। अगर returning_visitor true है तो संदेश B दिखाओ।" किसी प्रोग्रामिंग की ज़रूरत नहीं। कुछ एडवांस्ड सेटअप में डेवलपर की ज़रूरत पड़ती है, पर सरल से शुरू कीजिए।

एक बार में एक एलिमेंट टेस्ट कीजिए

पेज का एक एलिमेंट पर्सनलाइज़ कीजिए (हेडलाइन, CTA, ऑफ़र)। असर नापिए। अगर चल जाए, तो और एलिमेंट पर बढ़ाइए। अगर न चले, तो जटिलता जोड़ने से पहले कारण ढूँढिए। इससे जोखिम घटता है और गड़बड़ी पकड़ना आसान होता है।

पर्सनलाइज़ेशन को ताज़ा रखिए

कैंपेन बदलने के साथ पर्सनलाइज़ेशन को भी ताज़ा करना पड़ता है। अगर आपने नया प्रोमोशन शुरू किया है, तो अपने पर्सनलाइज़ेशन नियम अपडेट कीजिए। अगर आपके सेगमेंट बदले हैं, तो नियम अपडेट कीजिए। पुराना पर्सनलाइज़ेशन शोर बन जाता है और विज़िटर को उलझाता है।

बहुत ज़्यादा पर्सनलाइज़ करने के जोखिम क्या हैं?

ज़रूरत से ज़्यादा पर्सनलाइज़ेशन डरावना लग सकता है

एक विज़िटर नीले जूतों का विज्ञापन देखता है, आपकी साइट पर आता है और उसे तुरंत नीले जूतों के सुझाव दिखते हैं। यह चलता है (वे कन्वर्ट होते हैं)। पर कई विज़िटर इससे बेचैन हो जाते हैं, उन्हें लगता है कि उन पर नज़र रखी जा रही है। मददगार और दख़लअंदाज़ी के बीच एक पतली रेखा है।

पर्सनलाइज़ेशन नई चीज़ें खोजने में रुकावट बन सकता है

अगर आप एडवांस्ड यूज़र को हमेशा एडवांस्ड फ़ीचर ही दिखाते हैं, तो वे उन शुरुआती फ़ीचर को कभी नहीं खोज पाते जो उनके काम आ सकते थे। अगर आप बजट वाले ग्राहकों को सस्ते प्रोडक्ट दिखाते हैं, तो वे कभी प्रीमियम प्रोडक्ट नहीं देखते जिनके लिए पैसे देना ठीक रहता। आप तुरंत कन्वर्ज़न के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं, पर अपसेल और क्रॉस-सेल चूक जाते हैं।

पर्सनलाइज़ेशन फ़िल्टर बबल बना सकता है

एक विषय में रुचि रखने वाले विज़िटर को सिर्फ़ वही विषय दिखता है। उसे आसपास के वे विषय कभी नहीं दिखते जो उसकी सोच बढ़ा सकते थे। उसका अनुभव चौड़ा होने की जगह संकरा हो जाता है। इससे उसकी खोजबीन करने की क्षमता सीमित हो जाती है।

पर्सनलाइज़ेशन से काम की जटिलता बढ़ती है

हर पर्सनलाइज़ेशन एलिमेंट को सँभालना पड़ता है। अगर आपके 10 पर्सनलाइज़ेशन नियम हैं और कुछ टूट जाए, तो समस्या ढूँढना मुश्किल होता है। आपको एनालिटिक्स चाहिए यह समझने के लिए: वे कौन सा वेरिएशन देख रहे हैं, क्या वह सही है, क्या वह ठीक से काम कर रहा है?

खराब डेटा पर्सनलाइज़ेशन बिगाड़ देता है

अगर आपकी विज़िटर सेगमेंटेशन गलत है (आप सोचते हैं कि कोई पहली बार आया है पर वह लौटकर आया है), तो पर्सनलाइज़ेशन उल्टा पड़ता है। आप उन्हें गलत संदेश दिखा देते हैं। पर्सनलाइज़ेशन बढ़ाने से पहले अपने डेटा की क्वालिटी ठीक कीजिए। डेटा की क्वालिटी ही नींव है।