शॉपिंग अनुभव को पर्सनलाइज़ करके बार-बार की खरीद कैसे बढ़ाएं

ईकॉमर्स पर्सनलाइज़ेशन क्या है और बार-बार आने वाले ग्राहकों के लिए यह क्यों मायने रखता है?

पर्सनलाइज़ेशन का मतलब है ग्राहक के बारे में आप जो जानते हैं उसका इस्तेमाल करके उसे वह दिखाना जो आप किसी अजनबी को नहीं दिखाते। उस ग्राहक ने पिछले महीने सर्दियों के कोट देखे थे। उस ग्राहक ने हर ऑर्डर पर औसतन पचास डॉलर खर्च किए। वह ग्राहक ऐसी जलवायु में रहता है जहां उसे मौसम से बचाने वाला सामान चाहिए। इनमें से हर जानकारी आपको यह तय करने देती है कि उसे क्या दिखाना है।

बार-बार खरीदने वाले ग्राहक आपके सबसे ज़्यादा मूल्यवान ग्राहक होते हैं। वे पहले ही तय कर चुके हैं कि आपके ब्रांड पर इतना भरोसा है कि एक बार खरीदें। उन्हें दोबारा खरीदने के लिए राज़ी करना नया ग्राहक जोड़ने से सस्ता है। लौटने वाले ग्राहक के साथ आपका हर संवाद उस भरोसे को मज़बूत करने और उनकी अगली खरीदारी आसान बनाने का मौका है।

बार-बार की खरीद के लिए पर्सनलाइज़ेशन इसलिए मायने रखता है क्योंकि यह मानता है कि आपके ग्राहक का आपके साथ एक इतिहास है। "हमारा नया कलेक्शन देखें" कहने वाला आम ईमेल उतना असर नहीं करता जितना "हमने देखा कि आपने पिछले महीने ऑर्गेनिक कॉफ़ी खरीदी थी। हमने अभी तीन नए सिंगल-ओरिजिन रोस्ट जोड़े हैं।" पहला सबको एक साथ सुनाना है। दूसरा बातचीत है।

डेटा इसका समर्थन करता है। जो स्टोर बुनियादी पर्सनलाइज़ेशन लागू करते हैं, उनमें बार-बार की खरीद की दर 20-30 प्रतिशत बढ़ती है। ग्राहकों को ज़्यादा प्रासंगिक संदेश मिलते हैं, वे अपनी रुचि से मेल खाने वाले प्रोडक्ट खोजते हैं, और उन्हें लगता है कि स्टोर उन्हें याद रखता है। अगर पर्सनलाइज़ेशन ईमानदार है, तो यह चालाकी नहीं है। असल में यह उल्टा है: यह ग्राहकों को वही दे रहा है जो वे कहते हैं कि उन्हें चाहिए। रिसर्च बताती है कि 72 प्रतिशत उपभोक्ता कहते हैं कि वे सिर्फ़ पर्सनलाइज़्ड संदेशों से जुड़ते हैं।

मुख्य पर्सनलाइज़ेशन तकनीकें कौन-सी हैं और कौन-सी बार-बार की खरीद बढ़ाती हैं?

सभी पर्सनलाइज़ेशन तकनीकें बार-बार आने वाले ग्राहकों के लिए बराबर असरदार नहीं होतीं। कुछ पहली बार आने वाले विज़िटर पर काम करती हैं। कुछ ख़ास तौर पर उन लोगों पर काम करती हैं जिन्हें आप पहले से जानते हैं। यह समझना कि कौन-सी तकनीक ग्राहक यात्रा के किस चरण के लिए है, आपको बेतरतीब फ़ीचर जोड़ने की जगह पर्सनलाइज़ेशन रणनीति बनाने देता है।

पर्सनलाइज़्ड प्रोडक्ट सुझाव

ग्राहकों को उनकी ब्राउज़िंग हिस्ट्री और खरीद हिस्ट्री के आधार पर प्रोडक्ट दिखाना बार-बार की खरीद का सबसे ताकतवर ज़रिया है। जिस ग्राहक ने सर्दियों के जूते खरीदे, उसे सर्दियों का दूसरा सामान सुझाया जाता है। जिसने हल्का सामान ढोने वाले बैग देखे, उसे यात्रा के दूसरे प्रोडक्ट दिखाए जाते हैं। ये सुझाव तीन जगह दिखते हैं: प्रोडक्ट पेज पर ("जिन्होंने यह खरीदा उन्होंने यह भी खरीदा"), खरीद के बाद ईमेल में, और ग्राहक के लौटने पर होमपेज पर।

सुझाव इसलिए काम करते हैं क्योंकि वे ऐसे प्रोडक्ट सामने लाते हैं जिनमें आपके ग्राहक की सच में रुचि है, पर जो वह खुद नहीं खोज पाता। लौटने वाला ग्राहक शायद एक ख़ास चीज़ खरीदने आया हो। प्रोडक्ट सुझाव उसे तीन और चीज़ें दिखाते हैं जिनके बारे में उसे पता नहीं था कि आप रखते हैं। इससे औसत ऑर्डर वैल्यू बढ़ती है और ऐसा ब्राउज़िंग व्यवहार बनता है जो और खरीदारी तक ले जाता है।

सुझाव देने वाले इंजन को या तो हाथ से बनाए नियम चाहिए या AI/मशीन लर्निंग। छोटे स्टोर हाथ के नियमों से शुरू कर सकते हैं: अगर ग्राहक प्रिंटर खरीदता है, तो उसके साथ चलने वाले इंक कार्ट्रिज सुझाएं। जैसे-जैसे आप बढ़ते हैं, सॉफ़्टवेयर यह अपने आप संभाल लेता है और हज़ारों ग्राहक संवादों से पैटर्न सीखता है।

ब्राउज़िंग हिस्ट्री और सेव किए गए आइटम

ग्राहक ने क्या देखा था, यह याद रखना उसे लौटने की वजह देता है। जिसने पांच सर्दियों के कोट देखे लेकिन खरीदे नहीं, उसे एक हफ़्ते बाद ईमेल मिलता है जिसमें वही कोट दिखते हैं और "हमने ये आपके लिए सेव करके रखे हैं" जैसा संदेश होता है। इससे उसे अपनी रुचि याद आती है और फ़ैसले पर दोबारा सोचने की रुकावट घटती है।

यह तकनीक सरल है पर असरदार है। यह इसलिए काम करती है क्योंकि याद रखने का काम आप ग्राहक के लिए कर देते हैं। उसे अपनी पसंद के कोट ढूंढने के लिए आपकी साइट दोबारा नहीं खंगालनी पड़ती। आप उसे सीधे उन चीज़ों तक ले आते हैं जिन पर वह विचार कर रहा था। इन ईमेल पर कन्वर्ज़न रेट आम प्रमोशनल ईमेल से काफ़ी ज़्यादा होता है क्योंकि प्रासंगिकता पहले से तय है।

सेगमेंट किया हुआ ईमेल मार्केटिंग

सभी ग्राहकों को एक ही ईमेल भेजने से पक्का है कि ज़्यादातर उसे अनदेखा कर देंगे। जो ग्राहक ऑफ़िस का सामान खरीदता है, उसे नए फ़र्नीचर के संदेश में कोई दिलचस्पी नहीं होती। जो ग्राहक महंगी चीज़ें खरीदता है, उसे डिस्काउंट सेल में कोई दिलचस्पी नहीं होती। अपनी ईमेल लिस्ट को प्रोडक्ट कैटेगरी, खरीद की आवृत्ति या वैल्यू के हिसाब से सेगमेंट करने का मतलब है कि ग्राहकों को ऐसे संदेश मिलते हैं जो असल में उनसे जुड़े हैं।

सबसे सरल सेगमेंट खरीद पर आधारित होते हैं: जिन्होंने खेलकूद के कपड़े खरीदे, उन्हें फ़ॉलो-अप ईमेल भेजें जिसमें पूछें कि क्या वे अगली खरीद के लिए सही साइज़ चुनने में मदद चाहते हैं। जिन्होंने स्किनकेयर खरीदा, उन्हें अलग संदेश भेजें जिसमें पूरक प्रोडक्ट सुझाए जाएं। अगर आपका स्टोर मौसमी प्रोडक्ट बेचता है, तो भौगोलिक आधार पर सेगमेंट करें। अगर आपकी प्रोडक्ट रेंज बजट और प्रीमियम दोनों को छूती है, तो कीमत के आधार पर सेगमेंट करें।

सेगमेंट किया हुआ ईमेल सबसे आसान और ज़्यादा रिटर्न देने वाली पर्सनलाइज़ेशन तकनीकों में से एक है, क्योंकि इसमें तकनीक कम चाहिए। बस आपको अपना ग्राहक डेटा व्यवस्थित करना है और सबको एक जैसे भेजे जाने वाले संदेशों की जगह चुने हुए लोगों के लिए संदेश लिखने का समय निकालना है।

डायनामिक होमपेज कंटेंट

हर विज़िटर को एक ही होमपेज दिखाने की जगह, उसे इस आधार पर बदलें कि स्टोर उसके बारे में क्या जानता है। लौटने वाला ग्राहक "आपकी पिछली खरीद से प्रेरित" नाम का सेक्शन देखता है जिसमें संबंधित प्रोडक्ट होते हैं। जिस ग्राहक ने ब्राउज़ किया लेकिन खरीदा नहीं, उसे उन चीज़ों जैसे प्रोडक्ट दिखते हैं जो उसने देखे थे। नया विज़िटर आपके बेस्टसेलर देखता है।

डायनामिक होमपेज इसलिए काम करते हैं क्योंकि वे ग्राहक को तुरंत प्रासंगिकता दिखाते हैं। आप उन्हें अपना पूरा कैटलॉग छानने पर मजबूर नहीं करते कि उनकी रुचि से मेल खाता क्या है। आप उसे तुरंत परोस देते हैं। इससे साइट पर बिताया समय बढ़ता है और नई चीज़ें खोजने की रुकावट घटती है।

खरीद के बाद के क्रम और ऑनबोर्डिंग

ग्राहक के खरीदने के ठीक बाद का समय बहुत ध्यान वाला पल होता है। वह आपके ब्रांड और अभी खरीदी चीज़ के बारे में सोच रहा होता है। पर्सनलाइज़्ड खरीद-के-बाद का क्रम खरीदारी को स्वीकार करता है, प्रोडक्ट इस्तेमाल करने का तरीका समझाता है, पूरक चीज़ें सुझाता है और फ़ीडबैक मांगता है। यही वह समय है जब तय होता है कि यह ग्राहक बार-बार खरीदने वाला बनेगा या हमेशा के लिए गायब हो जाएगा।

कपड़ों का स्टोर अगले दिन संदेश भेजता है: "आपका ऑर्डर पहुंच गया। इस कपड़े की देखभाल ऐसे करें।" कॉफ़ी की दुकान भेजती है: "आपकी कॉफ़ी बीन्स अगले दो हफ़्तों में सबसे अच्छा स्वाद देंगी। परफ़ेक्ट कप बनाने का तरीका यह है।" औज़ार का स्टोर भेजता है: "आपने जो अभी खरीदा उसके साथ चलने वाले एक्सेसरी ये हैं।" ये ईमेल एक और खरीद पर ज़ोर नहीं डालते। ये उस खरीद में मूल्य जोड़ते हैं जो अभी हुई है।

पर्सनलाइज़ेशन वाले खरीद-के-बाद के क्रम बार-बार की खरीद की दर 25-40 प्रतिशत बढ़ाते हैं क्योंकि वे खरीदने के फ़ैसले को मज़बूत करते हैं और ग्राहक को महसूस कराते हैं कि आप लेन-देन के आगे भी उसकी परवाह करते हैं।

अकाउंट पेज और ग्राहक हिस्ट्री

ग्राहकों के लॉग इन करने पर उन्हें उनकी ऑर्डर हिस्ट्री, सेव किए गए आइटम और पसंद दिखाना ऐसा निष्क्रिय पर्सनलाइज़ेशन है जो ईमेल के बिना भी काम करता है। ग्राहक अपनी पिछली खरीद देख सकता है और एक क्लिक में वही चीज़ दोबारा ऑर्डर कर सकता है। वह देखे हुए आइटम देख सकता है और जिन्हें बुकमार्क किया था उन पर लौट सकता है। वह अपनी पसंद अपडेट कर सकता है ताकि उसे उन कैटेगरी के सुझाव मिलें जिनकी उसे परवाह है।

यह तरीका उन ग्राहकों के लिए अच्छा है जो नियमित रूप से खरीदते हैं या जो रोज़ इस्तेमाल होने वाली चीज़ें खरीदते हैं। यह बार-बार की खरीद की प्रक्रिया से रुकावट हटाता है और मानता है कि वे जाने-पहचाने ग्राहक हैं, अजनबी नहीं।

चरणबद्ध पर्सनलाइज़ेशन रोडमैप कैसा दिखता है?

सब कुछ एक साथ लागू करने से आपकी टीम पर बोझ पड़ता है और नतीजे खराब आते हैं। चरणबद्ध तरीका आपको सरल से शुरू करने, नतीजे नापने और जटिलता तभी जोड़ने देता है जब वह समझदारी हो। ज़्यादातर स्टोर को सब कुछ तुरंत करने की कोशिश से बेहतर रिटर्न छोटे से शुरू करके, जो काम करे उसके आधार पर बढ़ाने में मिलता है।

चरण 1: जल्दी की जीत (महीना 1-2, कम निवेश)

उन तकनीकों से शुरू करें जिनके लिए वह डेटा चाहिए जो आपके पास पहले से है और कम तकनीक चाहिए: सेगमेंट किया हुआ ईमेल और बुनियादी प्रोडक्ट सुझाव। अपनी ईमेल लिस्ट के सेगमेंट प्रोडक्ट कैटेगरी या खरीद वैल्यू के हिसाब से बनाएं। तीन चुने हुए ईमेल क्रम भेजें: नए ग्राहकों के लिए वेलकम ईमेल, चेकआउट शुरू करने वालों के लिए छोड़े गए कार्ट की रिकवरी, और खरीदारों के लिए खरीद के बाद का फ़ॉलो-अप।

सरल नियमों से प्रोडक्ट पेज पर बुनियादी प्रोडक्ट सुझाव जोड़ें: अगर कोई इस प्रोडक्ट को देख रहा है, तो उसी कैटेगरी के दूसरे प्रोडक्ट दिखाएं। अगर किसी ने यह खरीदा, तो मेल खाती चीज़ें सुझाएं। इसके लिए AI इंजन की ज़रूरत नहीं है। बस "अगर प्रोडक्ट का प्रकार रनिंग शूज़ है, तो शू इनसोल और खेलकूद के मोज़े सुझाएं" जैसा नियम चाहिए।

समय का निवेश: 20-30 घंटे का सेटअप (ईमेल टेम्पलेट बनाना, सेगमेंटेशन के नियम, कैटेगरी पर आधारित सुझाव)। लागत: आमतौर पर शून्य, अगर आप अपने प्लेटफ़ॉर्म की मौजूदा सुविधाएं या मुफ़्त ईमेल टूल इस्तेमाल करते हैं। अपेक्षित रिटर्न: ईमेल क्लिक-थ्रू रेट में 10-15 प्रतिशत की बढ़ोतरी और सुझाए गए प्रोडक्ट पर औसत ऑर्डर वैल्यू में 5-10 प्रतिशत की बढ़ोतरी।

चरण 2: ब्राउज़िंग और अकाउंट पर्सनलाइज़ेशन (महीना 3-4)

जब बुनियादी ईमेल पर्सनलाइज़ेशन के नतीजे दिखने लगें, तो ऐसे फ़ीचर जोड़ें जो आपके स्टोर पर लौटने वाले ग्राहकों की मदद करें। ऐसे अकाउंट फ़ीचर लागू करें जिनसे ग्राहक आइटम बाद के लिए सेव कर सकें, अपनी ऑर्डर हिस्ट्री देख सकें, और होमपेज पर ऐसा पर्सनलाइज़्ड सेक्शन देख सकें जिसमें उनके ब्राउज़ किए प्रोडक्ट जैसे प्रोडक्ट हों। ग्राहकों को कैटेगरी के हिसाब से प्रोडक्ट सुझाव चुनने दें ताकि उन्हें अपनी बताई रुचि के अनुसार सुझाव मिलें।

एक "आपने देखा था" ईमेल सेट करें जो किसी के बिना खरीदे आपकी साइट ब्राउज़ करने के तीन दिन बाद जाए। उन्हें वही प्रोडक्ट दिखाएं जो उन्होंने देखे थे, "हमने ये आपके लिए सेव करके रखे हैं" जैसे सरल संदेश के साथ। इस तकनीक का कन्वर्ज़न रेट किसी भी ईमेल में सबसे ऊंचे रेट में से एक है क्योंकि प्रासंगिकता पहले से तय है।

समय का निवेश: 20-40 घंटे (अकाउंट पेज का डिज़ाइन, ईमेल टेम्पलेट, ब्राउज़िंग हिस्ट्री ट्रैकिंग का सेटअप)। लागत: अक्सर आपके ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म में शामिल, या रीटार्गेटिंग ईमेल टूल के लिए $100-300/महीना। अपेक्षित रिटर्न: दोबारा विज़िट की दर में 15-25 प्रतिशत की बढ़ोतरी, ब्राउज़िंग हिस्ट्री ईमेल पर 10-20 प्रतिशत कन्वर्ज़न रेट।

चरण 3: उन्नत सुझाव का तर्क (महीना 5-6)

जब बुनियादी पर्सनलाइज़ेशन काम करने लगे, तो ज़्यादा परिष्कृत प्रोडक्ट सुझाव जोड़ें। सिर्फ़ "जिन्होंने X खरीदा उन्होंने Y भी खरीदा" की जगह, आवृत्ति पर आधारित सुझाव (आपके ग्राहक की कैटेगरी में बेस्टसेलर दिखाना) और पूरक प्रोडक्ट सुझाव (अगर आपने कैमरा खरीदा, तो उस कैमरे के साथ चलने वाले लेंस और बैटरी ये हैं) पर जाएं। कुछ प्लेटफ़ॉर्म AI से यह सीखते हैं कि आपके ख़ास स्टोर में कौन-से सुझाव असल में खरीदारी तक ले जाते हैं।

ऐसे डायनामिक होमपेज सेक्शन जोड़ें जो ग्राहक सेगमेंट के हिसाब से बदलें। बार-बार आने वाले ग्राहकों को "वापस आने का शुक्रिया, आपकी पसंदीदा कैटेगरी में नया यह है" वाला सेक्शन दिखाएं। जिन ग्राहकों ने ब्राउज़ किया पर खरीदा नहीं, उन्हें "अपना लुक पूरा करें" वाला सुझाव दिखाएं। नए विज़िटर को आपके बेस्टसेलर दिखाएं।

समय का निवेश: अगर मौजूदा टूल इस्तेमाल करें तो 15-30 घंटे का कॉन्फ़िगरेशन, या सुझाव API लागू करें तो 40+ घंटे। लागत: सुझाव सॉफ़्टवेयर के लिए $200-1000/महीना, या आपके प्लेटफ़ॉर्म में ही शामिल। अपेक्षित रिटर्न: औसत ऑर्डर वैल्यू में 8-12 प्रतिशत की बढ़ोतरी, सुझाए गए प्रोडक्ट पर होमपेज क्लिक-थ्रू रेट में 20-30 प्रतिशत की बढ़ोतरी।

चरण 4: अनुमानित पर्सनलाइज़ेशन और उन्नत सेगमेंटेशन (महीना 7+)

यहां तभी आएं जब पहले के चरण नापने लायक रेवेन्यू दे रहे हों। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स लागू करें जो उन ग्राहकों की पहचान करे जिनके छोड़कर जाने की संभावना सबसे ज़्यादा है और उन्हें दोबारा खरीदने के प्रोत्साहन दे। मशीन लर्निंग से तय करें कि किन ग्राहकों को कौन-से सुझाव मिलने चाहिए। ग्राहक की लाइफ़टाइम वैल्यू के आधार पर डायनामिक प्राइसिंग या ख़ास ऑफ़र सेट करें।

इन तकनीकों में ज़्यादा परिष्कार चाहिए और इन्हें तभी लागू करना चाहिए जब आपकी टीम के पास इन्हें संभालने की क्षमता हो और सटीक अनुमान के लिए पर्याप्त ग्राहक डेटा हो (आमतौर पर 500+ बार-बार खरीदने वाले ग्राहक)।

समय का निवेश: 40+ घंटे। लागत: परिष्कार के हिसाब से $500-5000/महीना। अपेक्षित रिटर्न: बहुत बदलता रहता है, सही तरह से लागू करने पर ग्राहक की लाइफ़टाइम वैल्यू में 10-20 प्रतिशत की बढ़ोतरी।

कैसे नापें कि पर्सनलाइज़ेशन काम कर रहा है?

पर्सनलाइज़ेशन तब फ़ेल होता है जब स्टोर इसे नतीजे नापे बिना लागू करते हैं। आप ऐसी तकनीकों पर पैसा खर्च करते रह जाते हैं जो काम नहीं करतीं। सही मेट्रिक ट्रैक करने से आपको पता चलता है कि क्या रखना है और क्या हटाना है।

पर्सनलाइज़ेशन की सफलता के मुख्य मेट्रिक

बार-बार की खरीद की दर मुख्य मेट्रिक है: एक बार खरीदने वाले कितने प्रतिशत ग्राहक दोबारा खरीदने लौटते हैं? पर्सनलाइज़ेशन लागू करने से पहले और बाद की तुलना करें। 15-25 प्रतिशत की बढ़ोतरी बताती है कि पर्सनलाइज़ेशन काम कर रहा है।

ग्राहक लाइफ़टाइम वैल्यू दिखाती है कि बार-बार की खरीद ऑर्डर का आकार और आवृत्ति बढ़ा रही है या नहीं। हर ग्राहक का उसके पूरे जीवनकाल में औसत खर्च ट्रैक करें। पर्सनलाइज़ेशन से यह मेट्रिक 10-30 प्रतिशत बढ़नी चाहिए।

ईमेल एंगेजमेंट मेट्रिक (ओपन रेट और क्लिक-थ्रू रेट) दिखाते हैं कि आपके सेगमेंट किए गए संदेश ज़्यादा प्रासंगिक हैं या नहीं। सेगमेंट किए गए ईमेल का क्लिक-थ्रू रेट आम ब्रॉडकास्ट से 20-50 प्रतिशत ज़्यादा होना चाहिए। अगर नहीं है, तो आपका सेगमेंटेशन ग्राहकों की रुचि से मेल नहीं खा रहा।

प्रोडक्ट सुझाव का क्लिक-थ्रू और कन्वर्ज़न रेट दिखाते हैं कि आपके सुझाव असल बिक्री तक ले जा रहे हैं या नहीं। ट्रैक करें कि कितने प्रतिशत लोग सुझाए प्रोडक्ट पर क्लिक करते हैं और कितने प्रतिशत खरीदते हैं। इससे पता चलता है कि सुझाव प्रासंगिक हैं या बस शोर बढ़ा रहे हैं।

ईमेल की अनसब्सक्राइब दर बताती है कि पर्सनलाइज़ेशन एंगेजमेंट बढ़ा रहा है या दखलंदाज़ी लग रहा है। सेगमेंट किए गए, प्रासंगिक ईमेल में आम ब्रॉडकास्ट से कम अनसब्सक्राइब दर होनी चाहिए। अगर आपकी अनसब्सक्राइब दर बढ़ रही है, तो पर्सनलाइज़ेशन बहुत आक्रामक है या पर्याप्त प्रासंगिक नहीं है।

उन्नत एनालिटिक्स के बिना ट्रैकिंग कैसे सेट करें

अगर आपके प्लेटफ़ॉर्म में एनालिटिक्स शामिल है, तो इनमें से ज़्यादातर मेट्रिक पहले से मौजूद हैं। अगर नहीं, तो सरल ट्रैकिंग बनाएं: एक स्प्रेडशीट बनाएं जिसमें आप हर महीने बार-बार की खरीद की संख्या, लौटने वाले ग्राहक की औसत ऑर्डर वैल्यू और ईमेल एंगेजमेंट रेट दर्ज करें। महीने-दर-महीने तुलना करें। तीन महीने का ट्रेंड यह जानने के लिए काफ़ी है कि पर्सनलाइज़ेशन मदद कर रहा है या नुकसान।

ईमेल मेट्रिक के लिए, ज़्यादातर ईमेल प्लेटफ़ॉर्म ओपन रेट और क्लिक रेट अपने आप दिखा देते हैं। आम ईमेल कैंपेन की तुलना सेगमेंट किए गए कैंपेन से करें। अगर सेगमेंट किए गए ईमेल के मेट्रिक बेहतर हैं, तो आप सही राह पर हैं।

कौन-सी गलतियां पर्सनलाइज़ेशन को उल्टा असर करने वाला बना देती हैं?

पर्सनलाइज़ेशन मदद से ज़्यादा नुकसान कर सकता है अगर वह मददगार से अजीब लगने तक पहुंच जाए, बहुत आक्रामक हो, या ग्राहकों के बारे में आपका डेटा गलत हो। इन गलतियों को समझना पैसे की बर्बादी और ग्राहकों के दूर होने से बचाता है।

कम डेटा के साथ बहुत आक्रामक टार्गेटिंग

ग्राहक एक चीज़ खरीदता है और उसे तुरंत उसी एक खरीद के आधार पर पांच पर्सनलाइज़्ड ईमेल मिलते हैं। यह ध्यान देने वाला नहीं, आक्रामक लगता है। पर्सनलाइज़ेशन के लिए सही अनुमान लगाने लायक पर्याप्त डेटा चाहिए। एक खरीद आपको लगभग कुछ नहीं बताती। दस खरीद कुछ बताती हैं। पचास खरीद बहुत कुछ बताती हैं।

गलती यह है कि कम डेटा के साथ पर्सनलाइज़ करना और बेधड़क लगना। जिस ग्राहक ने नीली ड्रेस खरीदी, उसे ज़रूरी नहीं कि नीले रंग की पांच और ड्रेस चाहिए। बहुत कम सबूत पर बहुत ज़्यादा सुझाव दिखाना ऐसा लगता है जैसे आप पैटर्न से सीखने की जगह धारणाएं बना रहे हैं।

दखलंदाज़ी या डरावना लगना

पर्सनलाइज़ेशन तब डरावना हो जाता है जब वह ग्राहकों को दिखाता है कि आप उनके बारे में उनकी उम्मीद से ज़्यादा जानते हैं। ब्राउज़िंग हिस्ट्री के आधार पर प्रोडक्ट सुझाव दिखाना स्वाभाविक लगता है। लोकेशन डेटा के आधार पर प्रोडक्ट सुझाव दिखाना दखलंदाज़ी लगता है। यह जताकर पर्सनलाइज़ करना कि आप वह व्यवहार ट्रैक करते हैं जिसके ट्रैक होने का उन्हें पता नहीं था, अविश्वास पैदा करता है।

रेखा यह है: उस डेटा के आधार पर पर्सनलाइज़ करें जो ग्राहकों ने जानकर आपको दिया या उन कार्रवाइयों के आधार पर जो उन्होंने जानकर कीं (खरीद, ब्राउज़िंग, साफ़ बताई पसंद)। उस डेटा के आधार पर पर्सनलाइज़ न करें जिसके बारे में उन्हें पता नहीं कि आप जमा कर रहे हैं (कीस्ट्रोक पैटर्न, डिवाइस ID, लोकेशन) या उस डेटा के आधार पर जिसका आप अनुमान लगा रहे हैं (आर्थिक स्थिति, जीवनशैली की धारणाएं) और जो उनकी कार्रवाइयों से आगे जाता है।

ग्राहक डेटा की गलत व्याख्या

एक ग्राहक किसी और के लिए तोहफ़ा खरीदता है और अचानक आपका स्टोर सोचने लगता है कि उसकी कोई नई रुचि है। वे रनिंग शूज़ इसलिए ब्राउज़ करते हैं क्योंकि वे दौड़ने के बारे में जानना चाहते हैं, इसलिए नहीं कि वे धावक हैं। उन्होंने "how to fix broken heels" सर्च किया और अब आप उन्हें औज़ार सुझा रहे हैं।

हल बिल्कुल सही डेटा नहीं है (वह आपके पास कभी नहीं होगा)। हल है एक कार्रवाई की जगह कई संकेतों का इस्तेमाल करना, और टेस्ट करना कि सुझाव असल में कन्वर्ट हो रहे हैं या नहीं। अगर किसी ख़ास सुझाव को देखने वाले 90 प्रतिशत ग्राहक उसे अनदेखा करते हैं, तो अनुमान गलत है। उस सुझाव को हटाएं और दूसरा संकेत इस्तेमाल करें।

ज़रूरत से ज़्यादा पर्सनलाइज़ करना और नई चीज़ें खोजने का मौका खोना

अगर हर अनुभव उसी पर पर्सनलाइज़ हो जिसे ग्राहक पहले से पसंद करता है, तो वह कभी नए प्रोडक्ट नहीं खोजता। जो ग्राहक बार-बार एक ही प्रोडक्ट कैटेगरी खरीदता है, वह ऐसे सुझावों में फंस जाता है जो उसे सिर्फ़ उसी कैटेगरी के अलग रूप दिखाते हैं। इससे नई चीज़ें खोजना घटता है और औसत ऑर्डर वैल्यू की बढ़त सीमित हो जाती है।

पर्सनलाइज़ेशन और नई चीज़ें खोजने के बीच संतुलन रखें। सिर्फ़ उसी कैटेगरी के नहीं, संबंधित कैटेगरी के प्रोडक्ट भी सुझाएं। बहुत ज़्यादा पर्सनलाइज़ किए ग्राहकों को भी बेस्टसेलर और नए आगमन दिखाएं। अगर वे एल्गोरिदम के असर के बिना आपका पूरा कैटलॉग ब्राउज़ करना चाहें, तो उन्हें पर्सनलाइज़ेशन से बाहर होने दें।

बिना अनुमति या पारदर्शिता के पर्सनलाइज़ करना

ग्राहकों को निजता की चिंताएं होती हैं और GDPR और CCPA जैसे डेटा नियमों में व्यवहार का डेटा जमा करने से पहले सहमति ज़रूरी है। यह साफ़ किए बिना पर्सनलाइज़ करना कि आप कैसे पर्सनलाइज़ कर रहे हैं, या ग्राहकों को नियंत्रण दिए बिना, कानूनी और प्रतिष्ठा का जोखिम पैदा करता है।

सबसे अच्छा तरीका: पारदर्शी रहें कि आप कौन-सा डेटा जमा करते हैं और उसका इस्तेमाल कैसे करते हैं। ऐसी सेटिंग जोड़ें जिनसे ग्राहक अपने पर्सनलाइज़ेशन का स्तर तय कर सकें। अगर कोई सुझावों से बाहर होना चाहे, तो उस फ़ैसले का सम्मान करें, भले ही कन्वर्ज़न कम हो। भरोसा और नियमों का पालन एक और बिक्री से ज़्यादा मायने रखता है।

पर्सनलाइज़ेशन आपकी रिपीट कस्टमर रणनीति में कैसे फ़िट होता है?

पर्सनलाइज़ेशन बार-बार की खरीद बढ़ाने वाला एक साधन है, लेकिन यह अकेला काफ़ी नहीं है। जिस ग्राहक को पर्सनलाइज़्ड ईमेल मिलता है लेकिन अनबॉक्सिंग का अनुभव खराब रहा या जिसे ऑर्डर कभी मिला ही नहीं, वह वापस नहीं आएगा। जिस ग्राहक को बिल्कुल सही सुझाव मिलते हैं लेकिन चेकआउट प्रक्रिया झुंझलाने वाली लगती है, वह अपनी दूसरी खरीद छोड़ देगा।

पर्सनलाइज़ेशन तब सबसे अच्छा काम करता है जब उसके साथ बेहतरीन ग्राहक सेवा, अच्छा प्रोडक्ट, भरोसेमंद शिपिंग और साफ़ संवाद हो। बुनियादी बातें सही होने के बाद पर्सनलाइज़ेशन लागू करें। फिर उसे उन ग्राहकों को कन्वर्ट करने के लिए ऊपर से जोड़ें जो पहले से रुचि रखते हैं पर जिन्हें याद दिलाना ज़रूरी है कि आप उन्हें याद रखते हैं और समझते हैं कि उन्हें क्या चाहिए।

पूरी कन्वर्ज़न प्रक्रिया के संदर्भ के लिए कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन क्या है और यह क्यों मायने रखता है देखें। साथ मिलकर काम करने वाली सभी ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों के अवलोकन के लिए खरीदारी का मनोविज्ञान: उपभोक्ता व्यवहार आपके स्टोर को कैसे आकार देता है देखें।

पर्सनलाइज़ेशन लागू करने में WEMASY का इस्तेमाल

WEMASY के वेबसाइट बिल्डर से आप अपना ऑनलाइन स्टोर बना सकते हैं और इस लेख की तकनीकें अपने स्टोर पर चरण-दर-चरण लागू कर सकते हैं। आप मुफ़्त में शुरू कर सकते हैं और पेड प्लान 7 दिन आज़मा सकते हैं।

प्लान में क्या शामिल है, यह WEMASY प्राइसिंग और फ़ीचर पर देखें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल