Как умные уведомления скоро изменят мир и весь бизнес

в 10:05, , рубрики: growth hacking, notifications, Блог компании Carrot quest, интернет-маркетинг, контент-маркетинг, Повышение конверсии

image

О том, почему уведомления в сегодняшнем виде несут только вред. Какие алгоритмы уже существуют для максимального таргетинга уведомлений. На что обращать внимание и как быть готовым к серьезным переменам.

Алекс Потриваев — Product Designer в Интерком делится своей болью:

Мой телефон завибрировал. Я где-то в Исландии. До моей машины и ближайшего человечества более 10 миль. Заряд смартфона на последнем издыхании. Я быстренько включаю Интернет, чтобы наметить маршрут на Гугл картах и вижу: “Spotify добавил 2 новые песни в ваш плейлист. Прямо вовремя, блин, это мне и нужно, прямо здесь и сейчас))). Periscope предложил мне “@kayvon ведет трансляцию”, 2 новых письма на моей почте, новый фолловер на Твиттере, уведомления с канала в Slack.

В сумме 9 уведомлений. Ничего полезного на тот момент. Ситуация: я, какая-то глушь, последние 2% заряда на телефоне, куча бесполезных уведомлений, слабый сигнал интернета и безумная потребность воспользоваться картами.

По сути, тот же подход использовался еще в начале 2000-х, а с тех пор прошло уже очень много времени. Да, множество компаний, стартапов, производителей и предпринимателей обсуждают тему уведомлений. Они сходятся во мнении, что механику и принципы работы пора менять, вопрос: каким образом? Давайте посмотрим, как это будет реализовано и какие наработки есть уже сейчас.

 

Данные наше все

Алгоритмы, анализирующие массивные базы данных, решают все: от того, что мы видим в поиске Google или Яндекс до ленты новостей в Facebook. Недавно появились самообучающиеся алгоритмы, которые активно используются в Facebook и Google Now. Да, умные алгоритмы только-только стали появляться, но, к счастью, этих данных уже должно хватать для умных, по-настоящему полезных уведомлений. Недавно мы обсуждали, как изменилась модель общения пользователей в интернете и как это повлияло на онлайн-консультанты.

 

Персональная информация

Популярность социальных сетей  сделало процесс распространения персональных данных легким и простым: зачем заставлять кого-то регистрироваться, если попросту можно предоставить возможность залогиниться через социальную сеть? Так вы еще и автоматически узнаете имя вашего клиента.

В нашем случае достаточно ввести email, а сервис Carrot Quest уже автоматически подтягивает данные о пользователе — его имя и контакты в социальных сетях. Это открытые данные о пользователе, которые доступны легально. Главное, не путать это с соцфишингом, вот статья в тему: Яндекс будет бороться с сайтами, которые использую соцфишинг.

Вот как данные о посетителе выглядят в нашем сервисе:
image

Пользователь даже не регистрировался, а просто оставил свой email в чате или любой форме на сайте, а мы уже знаем не только о его действиях и откуда он пришел, но еще и имя, и контакты соц. сетей.

 

Поведенческая информация

image

Даже если сайт не собирает дополнительную информацию о пользователе, можно многое узнать из истории поведения каждого пользователя. Когда они обычно заходят на сайт? Как много времени проводят там? Есть ли какая-то взаимосвязь между временем суток и совершением целевого действия? Можно даже в режиме онлайн проследить за посетителем и если что, задать ему вопрос или помочь с покупкой (любым другим действием).

 

Информация об экосистеме, окружающей клиента

image  

Важно понимать:

  • В чем заключается другие интересы того или иного пользователя?
  • Какие еще продукты он использует? Как именно он использует? Есть ли какие-то общие черты?
  • Что еще его интересует?
  • Где он бывает?

Этого можно добиться за счет объединения информации о клиенте. Уже, кстати, имеется возможное решение проблемы с персональной информацией. В недавно анонсированной фиче от Google с умным автоответом, людям не позволено читать приватные переписки. С другой стороны, алгоритмы могут и прочитать, и отсегментировать пользователя.

 

По-настоящему умные уведомления

Если мы обладаем всей возможной информацией о пользователе, как тогда должны выглядеть умные уведомления? Как минимум, они были бы по-настоящему полезны, персонализированы, пунктуальны и точны; другими словами, они бы всегда были в тему.

 

Уведомления, которые приходят в нужный момент

image

Мгновенные уведомления не всегда к месту. Недавно Basecamp3 (онлайн-сервис для управления проектами, совместной работы и постановки задач) выпустил обновление, в котором дал возможность выбирать время, когда уведомления могут приходить.

Например, вы точно не захотите получить уведомление от вашего коллеги из другого часового пояса во время вашего свидания. Уведомления, в неподходящее время — хуже некуда. Неуместные сигналы не только не привлекают реального внимания, но вызывают раздражение у адресата и отвлекают. Все эти эмоции пользователь тут же перекладывает на компанию.

Уведомления будущего будут приходить в нужное время автоматически. Механизм уведомлений будет брать данные из контекста, выясняя, в какое время вы более-менее доступен и прочитаете уведомление от сервиса, а в другое время сможете насладиться своим вечерним свиданием на полную катушку.

 

Умное местоположение

image

Геолокация крайне важна для понимания контекста и доступности пользователя. Если кто-то недавно улетел из России, это не самый лучший момент, чтобы прислать ему уведомление об однодневной распродаже от IKEA в Москве. Многие приложения уже используют геолокацию в своих целях. Например, Foursquare предупреждает вас, что вы посетили новое место и присылает полезную информацию об этом месте. А многие таск-менеджеры автоматически напоминают о задачах, которые лучше выполнить в той или иной точке на карте, когда вы там оказываетесь.

 

Умное сегментирование

Как любая система, построенная на пушах, уведомления достаточно тонкий и сложный инструмент. Если сервис слишком много использует уведомления, то пользователи постепенно начинают привыкать и просто закрывают их. Даже если призывы полезны и интересны — не имеет значения. Именно поэтому сегментирование становится все более и более важным.

Вспомните, как Facebook группирует одинаковые уведомления, например, кому понравились ваши фотографии. Он частично показывает имена и количество лайкнувших, а если пользователь сам захочет, то сможет развернуть подробную информацию.

image

Если развивать эту идею, то можно сделать такое сегментирование. Если вы часто получаете не более 10 лайков на каждую фотографию, то, возможно, вы захотите знать о каждом из них. Также, вероятно, больше вам будут интересны уведомления от близких друзей и родственников, а может и от разных известных личностей. Ну вот, например, если Марк Цукерберг откомментирует ваш пост, вы бы захотели об этом узнать сразу, верно?
image

 

Умная реакция

Да, все мы уникальны, однако подстроиться под всех — нереально. Приходится идти на компромиссы. Умные уведомления имеют больше шансов завоевать внимание пользователя. В зависимости от того, как вы обращаетесь с контентом, вы сможете предлагать все новые и интересные варианты. Как обычно вы реагируете на уведомление о новых лайках? Вы просматриваете или просто едва касаетесь их взглядом? Или же вы досконально просматриваете каждое уведомление? В зависимости от вашего образа действий уведомления могут подстраиваться.

 

Умное таргетирование

Давайте рассмотрим наш пример персонализации, как мы выделяем аудиторию под конкретную задачу. Мы посылаем таргетированное сообщение именно тем пользователям, которые могут дать ценный ответ на наш вопрос. Например, когда мы создали раздел «Live», для его оценки и улучшения, мы выделили сегмент тех, кто уже успел попробовать «Live». Написали им и узнали, не возникли ли у них сложности в работе и какую пользу они для себя извлекли.

Такой процесс можно и автоматизировать, если вы хотите спрашивать людей постоянно в процессе какого-то времени. Человек сделал действие — вы выслали ему письмо (показали всплывающее окно или чат). Сообщение, отправленное правильным людям в правильное время, обладает высокой конверсией в отклик и предоставляет поистине ценный фидбэк. Со всей этой информацией, уведомления смогут стать по-настоящему ценными и умными, будут фокусироваться на определенных пользователях, а других не будут доставать.

 

Умные уведомления против системы уведомлений

Умные уведомления больше напоминают записку от вашего помощника. Сравните это с системным уведомлением, которые появляется наверху экрана. Должны ли они проявлять ту же настойчивость? Должны ли они обладать тем же размером и персонализированностью?

Людям присуще испытывать такое психологическое явление, как парейдолия: способность замечать человеческие черты в обыкновенных повседневных предметах. Мы видим лица в обалках, животные в мультфильмах говорят и действуют как люди, а роботы в научной фантастике выглядят как гуманоиды. Точно так же мы относимся к Сири, SlackБоту и Google. Уведомление от бота гораздо более интересно людям, так как бот обладает личностью, а уведомление звучит по-человечески. По правде говоря, сообщения от бота становятся более располагающими к беседе. Вот сравнение, что было год назад и что происходит сейчас в Slaсk:  
image

 

Будущее умных уведомлений

Очевидно, что уведомления скоро изменятся. Они отвлекают. Их не любят. Однако, одновременно с этим мы обладаем всеми возможностями для создания умных уведомлений. Есть сервисы, использующие собранные данные для умных уведомлений, они уже стараются сделать свои уведомления реально полезными и подходящими во времени.   То, что зависит от нас, мы стараемся воплотить в своем сервисе. За персонализацией и автоматизацией уже настоящее, нет времени это откладывать на будущее.

С удовольствием, команда Carrot Quest — сервиса, который знает всю информацию о каждом посетителе на вашем сайте и с учетом этих данных автоматически ведет их к покупке (с помощью eCRM, онлайн-чата, всплывающих окон и email-рассылок).

Часть информации переведена из блога Intercom

Автор: Carrot quest

Источник

Поделиться новостью

* - обязательные к заполнению поля