Mis on veebisaidi personaliseerimine? B2B tüübid ja näited

Igal B2B veebisaidil on sama struktuurne probleem. Üks avaleht, üks komplekt tootelehti, üks hinnalehe paigutus – ja kõik need teenindavad ostjaskonda, mis hõlmab mitut tööstusharu, ettevõtte suurust, rolli ja ostuvalmiduse taset. Tulemuseks on veebisait, mis on optimeeritud keskmisele külastajale, keda pole olemas. Veebisaidi personaliseerimine lahendab selle, näidates eri külastajatele erinevat sisu vastavalt sellele, kes nad on, millises ettevõttes nad töötavad ja mida nad on teie saidil varem teinud.

Kas see teie veebilehe puhul ära tasub, tuleb mõõta, mitte eeldada. Avaldatud tõusunäitajad pärinevad tarnijatelt ja konsultatsioonifirmadelt, kes mõõdavad omaenda kliente, ning need kõiguvad suuresti. Kasulik number on tõus, mida näete oma segmentides võrreldes kontrollrühmaga (holdout), ja see juhend selgitab, kuidas seda saada. Juhend käsitleb, mis on veebilehe personaliseerimine, kuidas see sisemiselt toimib, peamisi B2B tüüpe, milliseid lehe elemente muuta, kuidas valida esimest kasutusjuhtu, kahenädalast esimest juurutust, privaatsust ja tulemuse mõõtmist.

Mis on veebilehe personaliseerimine (ja mis see ei ole)

Veebisaidi isikupärastamine (inglise keeles ka website personalisation või lihtsalt web personalization) on tava muuta dünaamiliselt seda, mida külastaja teie veebisaidil näeb, vastavalt selle külastaja kohta käivatele andmetele. Andmed võivad pärineda firmograafilistest allikatest (ettevõtte nimi, tööstusharu, suurus), käitumuslikest allikatest (külastatud lehed, allalaaditud sisu, saidil veedetud aeg), kontekstuaalsetest allikatest (geograafiline asukoht, seadme tüüp, viitav allikas) või CRM-i andmetest (müügietapp, konto tase, varasemad interaktsioonid).

Muudatused võivad olla väikesed (pealkirja või CTA-nupu vahetamine) või suured (täiesti erinev lehe paigutus teiste juhtumiuuringute, sõnumite ja piltidega). Määrav tunnus on see, et külastaja ei vali varianti ise. Süsteem valib selle olemasolevate andmete põhjal.

See eristab personaliseerimist kohandamisest. Nielsen Norman Group määratleb erinevuse selgelt: personaliseerimine on süsteemi juhitud (veebileht kohandub automaatselt), kohandamine aga kasutaja juhitud (külastaja teeb käsitsi valikuid, näiteks määrab eelistused). Mõlemad võivad kogemust parandada. Personaliseerimine toimib ilma, et külastaja peaks midagi tegema, mis on B2B-s kriitiline, sest enamik külastajaid ei loo kunagi kontot ega logi sisse.

Veebisaidi isikupärastamine erineb ka e-posti isikupärastamisest. E-posti isikupärastamine töötab teie andmebaasis olevate tuntud kontaktidega. Veebisaidi isikupärastamine töötab ka anonüümsete külastajatega, kes pole kunagi vormi täitnud, ja enamikul B2B saitidel on need valdav enamus liiklusest (võrrelge oma vormitäitmisi sessioonidega, et näha oma osakaalu). Kui isikupärastate ainult tuntud kontaktidele, jõuate väikese osani oma saidi inimestest.

Veel kaht asja aetakse personaliseerimisega segi ja see segadus põhjustab projektide halba ulatuse määratlemist:

Praktiline tagajärg: personaliseerimine on segmentide sees tehtavate A/B-testide kogum. A/B-testimine küsib „milline versioon on keskmiselt parim?“; personaliseerimine aktsepteerib, et variant A võib võita suurettevõtete külastajate seas ja variant B keskmise suurusega ettevõtete seas, ning kasutab selle tõestamiseks testi iga segmendi sees. Kui te ei oska öelda, millisele segmendile variant on mõeldud ja kuidas te teaksite, et see edestas selle segmendi jaoks vaikeversiooni, teete lihtsalt keerukamalt dünaamilist sisu.

Personaliseerimine ei tähenda ka eesnimemärke. „Tere tulemast tagasi, Sarah“ ei muuda ostuotsuses midagi. B2B-s on olulised asjakohasuse muudatused: tõestus, probleemi raamistus ja järgmine samm.

Kuidas B2B veebisaidi isikupärastamine toimib

Kapoti all on kolm osa: andmekiht, mis selgitab välja, kes külastab, reeglimootor, mis otsustab, millise variandi nad saavad, ja edastusviis, mis selle variandi ekraanile toob. Teadmine, kus iga osa ebaõnnestub, teeb tööriistade hindamise palju lihtsamaks ja aitab vältida kvartali raiskamist segmentidele, millega keegi kunagi ei sobi.

Andmekiht: neli sisendit

Iga personaliseerimisreegli käivitab üks neljast sisenditüübist. Need erinevad katvuse, täpsuse ja õigusliku kaalu poolest ning paljud programmid jäävad seisma, sest valivad kasutusjuhu, mis vajab sisendit, mida neil usaldusväärselt pole.

IP-aadressi seostamine ettevõttega on anonüümse liikluse puhul tavaline esimene samm. Iga lehepäring kannab IP-aadressi ja külastajate tuvastamise teenus seostab selle organisatsiooniga, kasutades ettevõtete IP-vahemike registreid, internetiteenuse pakkujate andmeid ja oma vaadeldud vasteid. See ei vaja küpsist, vormi ega varasemat külastust. Kui hästi see töötab, sõltub sellest, kuidas teie ostjad internetiga ühenduvad: kedagi, kes on ettevõtte võrgus, millel on oma registreeritud vahemik, on lihtne vastendada, samas kui kodus tarbija lairibaühenduse või mobiilivõrgu kaudu töötav inimene seostub tavaliselt internetiteenuse pakkuja, mitte tööandjaga. Tarnijate vastavusmäärad on mõõdetud nende enda kliendikoosseisul, seega käitage tööriista kaks nädalat oma liiklusel ja vaadake, kui suur osa sessioonidest seostub päris ettevõttega, jaotatuna teie ICP segmentide kaupa.

Rikastamine muudab ettevõtte nime millekski, mille põhjal saab tegutseda: tööstusharu, töötajate arv, käibevahemik, peakontori riik, mõnikord tehnoloogiapakk. Clearbit (nüüd osa HubSpotist), ZoomInfo, Apollo ja 6sense müüvad kõik selliseid andmeid. Laiad tunnused nagu tööstusharu ja suurusvahemik on tavaliselt kõige usaldusväärsemad; detailsed tehnograafilised andmed kõige vähem, sest need tuletatakse sageli tööpakkumistest või veebilehe skriptidest. Looge oma esimesed reeglid üldiste tunnuste põhjal ja kontrollige enne mõnda välja usaldamist kahtkümmend-kolmekümmet rikastatud kirjet teile tuntud ettevõtete vastu.

Käitumuslikud signaalid vajavad ajalugu. Esimene külastus annab teile viitaja ja ühe lehe, mitte midagi enamat, mistõttu toimivad käitumisreeglid kõige paremini korduvkülastajate puhul ja enamik seadistusi ühendab need firmograafiaga (vt käitumuslik segmenteerimine). CRM-i andmed katavad ainult külastajaid, keda teie turundusautomaatika küpsis juba kontakti või kontoga seob, kuid sellesse rühma kuuluvad teie aktiivne müügitoru ja kliendid – just need inimesed, kellele kõige vähem tahaksite üldist „broneeri demo“ lehte näidata. CRM-i integratsiooni juhend käsitleb väljade vastendamist.

Sellest tuleneb kaks reeglit. Alustage käitumusliku ja kampaania kontekstiga: see katab kõige rohkem seansse, ei vaja kolmanda osapoole andmeid ja seda on õiguslikult kõige lihtsam põhjendada. Külastaja, kes tuli teie „SOC 2 automation“ reklaamilt, peaks nägema SOC 2 tõendeid sõltumata sellest, kas teate tema ettevõtet. Ja ärge kunagi jätke vaikelehte hooletusse: kui tuvastamine lahendab ainult osa seanssidest, näevad ülejäänud vaikeversiooni, seega jääb see teie kõige olulisemaks lehe versiooniks.

Reeglimootor: külastajate sobitamine kogemustega

Reeglimootor võtab selle, mida andmekiht teab, ja valib variandi. Kontseptuaalselt on see prioriteedi järjekorras kontrollitavate kui-siis-lausete loetelu:

KUI ettevõtte suurus on üle 500 töötaja JA tööstusharu on finantsteenused JA külastaja on vaadanud hinnalehte, SIIS näidake finantsteenuste päist, panganduse juhtumiuuringut ja CTA-d „Rääkige meie finantsteenuste meeskonnaga“.

Kui külastaja vastab mitmele reeglile, võidab kõrgeima prioriteediga reegel. Külastajad, kes ei vasta ühelegi reeglile, näevad vaikimisi lehte, nagu ka nõusolekust keelduvad külastajad ja otsingumootorite roomajad. Sellised reeglipõhised mootorid on enamiku B2B juurutuste jaoks piisavad; masinõppemootorid, mis ennustavad igale külastajale parimat varianti, vajavad treenimiseks palju rohkem liiklust, kui enamikul B2B saitidel on.

Hoidke reeglid lihtsad. „Näita tootmisalast sisu tootmisettevõtetele“ saab käivitada ühe pärastlõunaga ja see saab piisavalt liiklust, et tulemusi nädalate jooksul lugeda. „Näita konkreetset päist B-seeria fintech-ettevõtetele, kus on 200–500 töötajat ja kes on hinnalehte kaks korda külastanud“ võib vastata vaid mõnele sessioonile kuus, nii et te ei saa kunagi teada, kas see töötab. Iga reegel lisab ka hooldust: kümme reeglit avalehel tähendab kümmet versiooni, mida positsioneerimise muutumisel uuendada, ja kümmet kombinatsiooni, mida kvaliteedikontrollist läbi lasta. Alustage segmentidest (suurettevõtete finantsteenused, keskmise suurusega SaaS), mitte üksikutest kontodest; kontotasandi lehed on mõistlikud ainult ABM-nimekirja puhul, mis on piisavalt lühike, et tehingu suurus õigustaks kontopõhist sisu.

Edastus: kliendipoolne, serveripoolne või serv

See, kuidas variant brauserisse jõuab, mõjutab kiirust, virvendust, SEO-d ja seda, kui palju arendustööd vajate.

Kliendipoolse sildi puhul on tavaline lahendus vilkumisele eelpeitmine: väike tekstisisene CSS-reegel peidab ainult personaliseeritavad elemendid, kuni skript on oma muudatused rakendanud, koos ajalõpuga, et vaikimisi sisu ilmuks, kui skript on aeglane või blokeeritud. Tühi päiseosa on halvem kui üldine. Meie seisukoht: enamik turundustiime peaks alustama kliendipoolsest lahendusest koos eelpeitmisega, tõestama, et personaliseerimine liigutab mõõdikut, ja alles siis kulutama arendusaega serveripoolsele või servaedastusele. Ükskõik mida kasutate, mõõtke Largest Contentful Painti personaliseerimisega ja ilma; variant ei tohiks saabuda märgatavalt hiljem kui vaikeversioon.

Vaadake, kuidas reaalajas personaliseerimine kasutab seda töövoogu esimesel lehevaatamisel, ja võrrelge veebisaidi personaliseerimise tööriistu selle järgi, kuidas need iga kihti käsitlevad. Tehisintellektil põhinev personaliseerimine vähendab peamiselt variantide kirjutamise kulu ja aitab nende vahel valida, kui teil on palju segmente; esimese programmi jaoks piisab reeglitest. Meie postitus tehisintellektist müügivihjete genereerimisel käsitleb B2B poolt.

Veebisaidi isikupärastamise tüübid B2B-s

B2B personaliseerimine erineb B2C personaliseerimisest olulistel viisidel. B2C personaliseerimine on üles ehitatud üksiku tarbija käitumisele: mida te sirvisite, mida ostsite, mida ostukorvi panite. B2B personaliseerimine on üles ehitatud ettevõtte tasandi tunnustele ja ostukomitee dünaamikale. Külastaja on üks mitmest sama ettevõtte inimesest, kes teid hindavad (tehnoloogiajuhti huvitavad integratsioonid ja turvalisus, turundusjuhti tulemused ja kasutusmugavus, hanget tingimused), müügitsüklid kestavad nädalaid või kuid ning liiklust mõõdetakse tuhandetes, mitte miljonites, mistõttu peavad segmendid olema andmete kogumiseks piisavalt jämedad.

Firmograafiline personaliseerimine

B2B kõige levinum tüüp. Firmograafiline personaliseerimine kasutab ettevõttetasandi andmeid (valdkond, suurus, käive, asukoht) veebilehe kohandamiseks. Tervishoiuettevõtte külastaja näeb tervishoiu juhtumiuuringuid, vastavusele keskenduvaid sõnumeid ja ekraanipilte tervishoiu jaoks olulistest funktsioonidest. Tehnoloogiaettevõtte külastaja näeb integratsioonidele keskenduvaid sõnumeid, arendajadokumentatsiooni linke ja SaaS-i juhtumiuuringuid. Meie juhendid valdkonnapõhisest personaliseerimisest ja personaliseerimisest ettevõtte suuruse järgi lähevad sügavamale.

Firmograafiline personaliseerimine toimib esimesel lehelaadimisel, sest andmed on IP-tuvastusest kättesaadavad enne, kui külastaja millegagi suhtleb. See teeb sellest loomuliku lähtepunkti tiimidele, kes personaliseerimist esimest korda juurutavad.

Käitumuslik personaliseerimine

Käitumispõhine personaliseerimine kohandab kogemust selle järgi, mida külastaja on teie lehel teinud, nii praeguses seansis kui ka varasematel külastustel. Külastaja, kes on lugenud kolm blogipostitust analüütika kohta, näeb avalehel esile tõstetud analüütikaga seotud sisu. Külastaja, kes vaatas eelmisel nädalal hinnalehte kaks korda, näeb üldise nupu „Loe lähemalt“ asemel CTA-d, mis pakub hinnakonsultatsiooni.

Käitumispõhine personaliseerimine vajab kogunevaid jälgimisandmeid, seega paraneb see mitme külastuse jooksul. Esimesel külastusel teeb töö ära firmograafiline personaliseerimine. Järgmistel külastustel lisavad käitumisandmed täpsust.

ABM-põhine personaliseerimine

Ettevõtetele, kes viivad läbi kontopõhise turunduse programme, saab personaliseerimise siduda otse kliendikontode nimekirja ja konto tasemega. 1. taseme sihtkontod näevad täielikult kohandatud kogemust: konkreetsele ettevõttele suunatud sõnumid, asjakohased juhtumiuuringud ja CTA aja broneerimiseks neile määratud müügijuhiga. 2. taseme kontod näevad tööstusharule kohandatud sõnumeid koos iseteenindusliku demo võimalusega. Mitte-sihtkontod näevad vaikimisi kogemust. ABM-i veebisaidi personaliseerimise käsiraamat kirjeldab tegevusi taseme kaupa.

Suunamispõhine personaliseerimine

Lehe kohandamine vastavalt sellele, kust külastaja tuli. Külastaja, kes saabub kontopõhise turunduse teemaliselt LinkedIni reklaamilt, näeb maandumislehel ABM-keskset sõnumit. Külastaja, kes saabub orgaanilisest otsingust „B2B analytics“, näeb analüütika sõnumit. Külastaja, kes saabub konkreetset funktsiooni käsitlevast e-posti kampaaniast, näeb seda funktsiooni esile tõstetuna. See loob järjepidevuse külastaja ligi meelitanud sisu ja teda tervitava veebisaidi kogemuse vahel. See on veebisaidi vaste e-posti kampaaniate personaliseerimismärkidele.

Etapipõhine personaliseerimine

Kogemuse kohandamine vastavalt sellele, kus külastaja ostuprotsessis on. Esmakülastajad näevad harivat sisu ja lehtri ülaosa CTA-sid. Naasvad külastajad, kes on tootesisuga tutvunud, näevad võrdlusjuhendeid ja demo-CTA-sid. Aktiivsetes müügivestlustes olevate kliendikontode külastajad näevad tehingut toetavat sisu: ROI kalkulaatoreid, juurutusjuhendeid, turvadokumentatsiooni. Vaadake personaliseerimist ostja teekonna etapi järgi.

Mida personaliseerida: suure mõjuga elemendid

Iga lehe element ei pea segmendi järgi muutuma. Suurima mõjuga personaliseeritavad elemendid on need, mida külastajad esimesena töötlevad, ja need, mis konversioonitoiminguid juhivad.

Päise pealkiri ja alapealkiri. See on esimene tekst, mida külastaja loeb. Selle muutmine üldisest väärtuspakkumisest tööstusharu- või valupunktispetsiifiliseks sõnumiks loob kohese asjakohasuse signaali. „Personaliseerige oma veebileht iga külastaja jaoks“ on üldine. „Näidake igale tootmisvaldkonna ostjale tooteid, mida ta vajab“ kõnetab otse tootmisvaldkonna külastajat. Avalehe personaliseerimise juhendis on rohkem näiteid segmentide kaupa.

Päise pilt. Pilti nähakse sageli enne pealkirja lugemist. Valdkonnale asjakohane pilt (tootmissaal, kauplemislaud, haigla töölaud) annab asjakohasusest märku enne, kui pealkiri on loetud. Lisateavet leiate juhendist maandumislehtede piltide ja graafika kohta.

Juhtumiuuringud ja sotsiaalne tõestus. Tööstusharule vastavad juhtumiuuringud veenavad rohkem kui üldised. Kui SaaS-i külastaja näeb juhtumiuuringut teisest SaaS-ettevõttest, tekitab see tugevama signaali „meiesugused kasutavad seda“ kui eri tööstusharude logode karussell. Kui mõne vertikaali kohta juhtumiuuringut pole, on see sisulünk, mis tuleb enne selle jaoks isikupärastamist täita.

CTA-d. CTA sobitamine külastaja valmisoleku tasemega vähendab hõõrdumist. Esmakülastajad saavad „Vaadake, kuidas see töötab“. Naasvad külastajad saavad „Broneerige demo“. Müügivestlustes olevate kontode külastajad saavad „Rääkige oma kliendimeeskonnaga“. Meie postitus isikupärastatud CTA-dest selgitab, kuidas neid testida.

Navigatsioon ja sisusoovitused. Erinevate materjalide, tootelehtede või blogipostituste esiletõstmine külastaja valdkonna või käitumisajaloo põhjal aitab tal asjakohase sisu kiiremini leida. Hoidke täielik navigatsioon kättesaadavana: personaliseerimine peaks järjekorda muutma, mitte peitma.

Hinnalehed. Käsitlege ettevaatlikult. Ettevõtte suurusele sobiva paketi esiletõstmine või iseteenindusliku registreerumise asendamine nupuga „Võtke ühendust müügiga“ teatud suurusest alates on mõistlik. Erinevatele ettevõtetele erinevate hindade näitamine on hoopis teine asi ja see tuleb tavaliselt välja, kui kaks ostjat oma kogemusi võrdlevad. Vt hinnalehe personaliseerimine.

Näide sellest, mida variant muudab, näitliku turvatarkvara ettevõtte ja tervishoiu segmendi puhul:

Ärge muutke kõike korraga: variant, mis vahetab pealkirja, tõendid, CTA ja paigutuse, ei saa teile öelda, milline muudatus oli oluline.

Esimese kasutusjuhu valimine

Meeskonnad tahavad sageli alustada nimeliste kliendikontode avalehtedest. See on tavaliselt vale esimene test. Heal esimesel kasutusjuhul on mõõtmiseks piisavalt liiklust, selge konversioonisündmus ja sisuline erinevus, mida suudate tegelikult toota. Näiteks võiks veebidisainiagentuur näidata suurettevõtete külastajatele oma platvormitöid ja väiksematele ettevõtetele oma väikeettevõtete veebidisaini teenuseid. Üks viis kandidaate järjestada on hinnata igaüht skaalal 1–5 ulatuse (kvalifitseeruvate sessioonide osakaal), väärtuse (kui lähedal on leht tulusündmusele), kindluse (tõendid müügikõnedest, võidu-kaotuse andmetest või tugipöördumistest, et segment vajab midagi muud) ja pingutuse järgi ning järjestada valemiga (Ulatus x Väärtus x Kindlus) / Pingutus.

Illustratiivsed skoorid hüpoteetilise turbetarkvara ettevõtte kohta, mis müüb keskturule ja suurettevõtetele:

Kasulik osa on järjestus, mitte absoluutne skoor. Siin võidavad kaks kontekstipõhist tegevuskava ja nimelise konto avaleht jääb viimaseks, sest see jõuab peaaegu kellenigi ja maksab kõige rohkem. Samast loogikast tuleneb ligikaudne küpsuse järjekord: esmalt kontekstipõhine (kampaania, viitaja, uus vs naasev), seejärel firmograafilised segmendid, kui tuvastamine töötab ja üks puhas kontrollgrupiga test on tehtud, seejärel CRM-ist juhitud kontokogemused, kui müük on tasemete ja vastutajate osas nõus, ning alles siis orkestreerimine üle veebi, reklaamide, e-posti ja müügi.

Segmendid, mis peavad vastu

Segment väärib varianti ainult siis, kui selle inimesed tahavad midagi mõõdetavalt erinevat, te suudate neid usaldusväärselt ära tunda ja neid on piisavalt palju, et neist õppida. Kirjutage iga segment enne millegi ehitamist üles üherealise määratlusena:

1. Alustage ostuotsuse erinevusest, mitte andmeväljast. „Tervishoid“ on andmeväli. „Ostjad, kes küsivad enne mis tahes demot HIPAA ja BAA kohta“ on ostuerinevus.
2. Muutke segmendid sama elemendi puhul üksteist välistavaks. Kui külastaja võib olla nii „Suurettevõte“ kui ka „Tervishoid“, otsustage eelnevalt, milline reegel päiseosa juhib.
3. Eelistage alguses jämedaid segmente. Kolm tööstusharu pluss „kõik teised“ on parem kui kaksteist tööstusharu, millest üheksa saavad nädalas vaid käputäie külastusi.
4. Määratlege osaliste andmete varulahendus. Valdkond teada, suurus teadmata: mida näidatakse?
5. Kontrollige mahtu enne teksti kirjutamist. Loendage, mitu seanssi viimase 90 päeva jooksul oleksid kvalifitseerunud. Kui sellega ei ole võimalik kvartali jooksul jõuda allpool mõõtmise jaotises toodud valimi suuruseni, liitke segment naabersegmendiga.

B2B veebisaidi segmenteerimisstrateegia juhend käsitleb segmentide vastendamist teie ICP-ga.

Juurutamine: samm-sammuline töövoog

Veebisaidi isikupärastamise juurutamine ei nõua mitmekuist projekti. Siin on praktiline töövoog, mis viib esimese isikupärastatud kogemuse kahe nädala jooksul käiku.

1. nädal: alus

1. samm: valige üks leht ja kaks segmenti. Teie avaleht või peamine maandumisleht on parim lähtepunkt. Valige kaks segmenti, mis esindavad selgelt erinevaid sihtrühmi ja millel on mõõtmiseks piisav liiklusmaht. Näide: „Suurettevõtted (500+ töötajat)“ ja „Keskmise suurusega ettevõtted (50–499 töötajat)“.

2. samm: määratlege sisumuudatused. Kirjutage iga segmendi jaoks variandi pealkiri, valige esiletõstetav kliendilugu ja määratlege CTA. Hoidke lehe struktuur samana. Muutub ainult konkreetsete pesade sisu. Kirjutage kõik variantide tekstid valmis enne, kui tehnoloogiat puudutate.

3. samm: seadistage külastajate tuvastamine. Ühendage külastajate tuvastamise andmeallikas, mis seob IP-aadressid ettevõtteandmetega. Kontrollige täpsust, testides teadaolevate ettevõtetega. Veenduge, et andmed sisaldavad segmenteerimiseks vajalikke atribuute (tööstusharu, ettevõtte suurus).

2. nädal: käivitage ja mõõtke

4. samm: seadistage segmenteerimisreeglid ja sisu vastavused. Looge oma personaliseerimisplatvormis segmendid ja siduge igaüks oma sisuvariandiga. Seadistage vaikimisi kogemus külastajatele, kes ühegi segmendiga ei sobi. Vaadake iga varianti eelvaates nii lauaarvutis kui ka mobiilis ning kontrollige ka nõusolekust keeldumise teed.

5. samm: käivitage koos kontrollrühmaga. Ärge personaliseerige kogu kvalifitseeruvat liiklust kohe. Hoidke osa igast segmendist kontrollrühmana, kes näeb vaikimisi kogemust; määrake selle suurus A/B-testi valimi suuruse arvutusega, et test saaks teie liikluse juures tegelikult tulemuseni jõuda.

6. samm: mõõtke, kuni planeeritud valim on saavutatud, ja vähemalt kaks täisnädalat. Jälgige iga personaliseeritud segmendi konversioonimäära (vormitäitmised, demotaotlused), kaasatusmõõdikuid (lehel veedetud aeg, lehti seansi kohta, kerimissügavus) ja põrkemäära võrreldes selle kontrollgrupiga. Kui personaliseeritud variant on parem, olete lähenemise valideerinud ja võite laiendada.

Kui tulemused ei muutu, on tavalised põhjused segmendid, mis pole piisavalt erinevad, variandid, mis on vaikeversioonile liiga lähedal, või liiga väike liiklus segmendis. Parandage üks neist enne uute lehtede lisamist. Kui olete valmis planeerima esimestest testidest kaugemale, annab personaliseerimise tegevusjuhendi mall teile struktuuri segmentide, reeglite, vastutajate ja ülevaatuskuupäevade jaoks.

Mida realistlikult oodata

Suhtuge pealkirjades esitatud tõusunumbritesse skeptiliselt. Enamik avaldatud näitajaid pärineb tarnijatelt või konsultatsioonifirmadelt, kes kirjeldavad oma kliente, kasutavad „konversiooni“ erinevaid definitsioone ega võrdle tulemusi kontrollrühmaga. Need näitavad, et personaliseerimine võib toimida, mitte seda, mida see teie veebilehel teeb.

Mida saate arutleda: personaliseerimine muudab juba olemasoleva liikluse konversioonimäära, nii et selle väärtus sõltub sellest, kui palju kvalifitseeritud liiklust jõuab personaliseeritud lehtedele ja kui suur on erinevus selle vahel, mida vaikimisi leht ütleb ja mida iga segment vajab. Veebilehel, mis müüb üht toodet ühte tüüpi ostjale, on vähe võita; veebilehel, mis teenindab ühelt avalehelt mitut tööstusharu ja ettevõtte suurust, on rohkem. Enne alustamist tehke arvutus oma numbritega. Näide: kui 30% avalehe liiklusest tuleb ühest tööstusharust ja tööstusharupõhine leht tõstis selle segmendi demomäära 2%-lt 2,5%-le, kasvaksid avalehe demopäringud kokku umbes 7,5%. Kas te selle tõusu tegelikult saate, sellele vastab kontrollrühma test.

Personaliseerimine ei nõua külastuste saamiseks suuremaid kulutusi; see töötab inimestega, kes juba kohale tulevad. HubSpoti hoorattas on veebilehe personaliseerimine loetletud kaasamisfaasi jõuna. Meie juhend personaliseerimise ROI mõõtmisest muudab testitulemuse äriliseks põhjenduseks.

Personaliseerimise edu mõõtmine

Enne-ja-pärast võrdlused on personaliseerimise puhul peaaegu kasutud: hooajalisus, kampaaniamuudatused ja müügitegevus mõjutavad konversioonimäärasid rohkem kui enamik variante. Peamine mõõdik on konversioonimäär segmendi kaupa võrrelduna kontrollrühmaga: kvalifitseeruva segmendi juhusliku osaga, mis näeb samal perioodil edasi vaikimisi versiooni.

Kui suur peab kontrollrühm olema?

Oletame, et segment konverteerib vaikelehel 2,0% ja soovite tuvastada 20% suhtelise tõusu (2,4%-ni) tavalise 95% usaldusnivoo ja 80% võimsusega. Standardne kahe proportsiooni valem annab:

n rühma kohta = (1,96 + 0,84)² x (0,02 x 0,98 + 0,024 x 0,976) / (0,004)² = 7,84 x 0,0430 / 0,000016, ehk umbes 21 100 külastajat rühma kohta.

See on 50/50 jaotuse korral umbes 42 000 sobivat külastajat. 90/10 jaotuse korral vajab kontrollrühm umbes 11 700 ja personaliseeritud rühm umbes 105 500 külastajat, kokku ligikaudu 117 000, peaaegu kolm korda rohkem liiklust (jaotussuhte k = 9 korral vajab väiksem rühm n x (1 + 1/k) / 2). Seega tõestage variant 50/50 jaotusega ja hoidke seejärel väikest püsivat kontrollrühma (5–10%) ainult selleks, et kontrollida, kas tõus püsib. Kui segment ei jõua kvartaliga valimini, liitke segmendid, millel on sama variandi struktuur, mõõtke suurema mahuga sammu (CTA klikk demobroneeringu asemel) või käsitlege tulemust suunda näitavana ja öelge seda. Arvutage oma numbrid A/B-testi kalkulaatoriga.

Mõõtke segmendi kaupa, mitte kunagi ainult koondina: positiivne keskmine võib peita varianti, mis ühe segmendi jaoks kaotab. Toetavad mõõdikud on näiteks:

Kaasatuse sügavus. Lehti seansi kohta, saidil viibitud aeg ja kerimissügavus personaliseeritud versus personaliseerimata külastajatel.

Põrkemäär segmendi kaupa. Personaliseerimine peaks sihitud segmentide põrkemäära vähendama, sest maandumiskogemus vastab külastaja kontekstile. Jälgige seda segmendi, mitte ainult kogu lehe kaupa.

Müügitoru kiirus. Jälgige sihtkontode külastajate puhul, kui kiiresti nad müügitorus edasi liiguvad, võrreldes kontrollrühmaks jäetud sihtkontodega.

Sisu avastamine. Kas personaliseeritud külastajad vaatavad rohkem toote- või ressursilehti kui personaliseerimata külastajad?

Tulu külastaja kohta. Ülim mõõdik. Jälgige, kuidas isikupärastamine mõjutab iga veebisaidi külastaja keskmist tulu, jaotatuna sihtrühmade kaupa.

Privaatsus, vastavus ja personaliseerimise piirid

B2B veebilehe personaliseerimine tugineb peamiselt ettevõtte tasandi tunnustele (tööstusharu, suurus, sihtettevõtte staatus), mitte sellele, kes on üksikisik. Lehe kohandamine, et näidata tootmisettevõtte külastajale tootmisvaldkonna sisu, on midagi muud kui inimese sirvimise jälgimine eri veebilehtedel. See ei vii seda siiski privaatsusõigusest välja. See on praktiku kaart, mitte õigusnõuanne:

• IP-aadressid võivad olla isikuandmed. GDPR-i Recital 30 nimetab IP-aadresse võrguidentifikaatoriteks ja Euroopa Liidu Kohus leidis kohtuasjas Breyer (CJEU press release, 2016), et dünaamiline IP-aadress võib olla veebisaidi haldaja jaoks isikuandmed. „Me tuvastame ainult ettevõtteid“ vähendab riski, kuid ei vii teid GDPR-i alt välja, kui töötlemine algab IP-aadressist.
• Õiguslik alus. Ettevõttetasemel isikupärastamist põhjendatakse tavaliselt õigustatud huviga, GDPR Article 6(1)(f), mis nõuab dokumenteeritud kaalumistesti; ICO õigustatud huvi juhend kirjeldab kolmeosalist testi.
• Küpsised ja seadmele ligipääs vajavad nõusolekut, GDPR-ist eraldi. Teabe salvestamine külastaja seadmesse või sealt lugemine, sealhulgas küpsised ja kohalik salvestusruum, mida kasutatakse segmentide või külastuste arvu meelespidamiseks, kuulub e-privaatsuse direktiivi (2002) artikli 5 lõike 3 alla ja vajab üldjuhul nõusolekut, välja arvatud juhul, kui see on rangelt vajalik. EDPB tõlgendab seda ulatust laialt oma dokumendis Guidelines 2/2023 on the technical scope of Art. 5(3). Ühendkuningriigis on samaväärsed reeglid PECR-is; vaadake ICO küpsiste juhendit.

Praktikas: mainige külastajate tuvastamist ja personaliseerimist oma privaatsusteates, sõlmige tarnijatega andmetöötlusleping, veenduge, et tööriist austab teie nõusolekuriba ega käivita rikastamist külastajate puhul, kes keeldusid, ja kaasake enne käivitamist oma privaatsusvastutaja. Kujundage kogemus nii, et see halveneks sujuvalt: kõik, mis sõltub salvestatud identifikaatorist, peaks nõusolekust keeldumisel naasma vaikimisi versioonile. Meie andmekaitse vastavuse juhend läheb sügavamale.

Vältige „jubeduse efekti“, personaliseerides õigel täpsusastmel. Tööstusharule asjakohase sisu näitamine on kasulik. Külastajale tema ettevõtte nime näitamine pealkirjas enne, kui ta on end identifitseerinud, võib tunduda pealetükkiv. Jätke nimeliste kontode tekst kliendikontodele, kes on juba müügiga vestluses, ja kasutage muul juhul tööstusharupõhist raamistust.

Esimese osapoole andmed (andmed, mida kogute otse külastajate tegevusest oma veebilehel) muutuvad kolmanda osapoole küpsiste kadumisega üha olulisemaks. IP-aadressi põhjal ettevõtte tuvastamisel ja veebilehel käitumisel põhinev personaliseerimine tugineb esimese osapoole signaalidele, mistõttu on see vastupidavam kui kolmanda osapoole jälgimisest sõltuvad lähenemised. Meie juhend esimese osapoole andmete strateegia B2B personaliseerimiseks selgitab, mida koguda ja kuidas.

Levinud lõksud ja kuidas neid vältida

Liiga suurelt alustamine. Meeskonnad, kes püüavad käivitamisel personaliseerida iga lehe iga segmendi jaoks, loovad hoolduskoormuse, mis projekti seiskab. Alustage ühest lehest ja kahest segmendist. Tõestage mõju. Seejärel laiendage.

Kehv andmekvaliteet. Kui teie külastajate tuvastus seob külastajaid valede ettevõtetega või teie CRM-i andmed on vananenud, tundub personaliseerimine juhuslik. Kontrollige vastavusmäärasid, kontrollige osa tuvastustest käsitsi ja määrake minimaalne usalduslävi, millest allpool näidatakse vaikimisi kogemust.

Kontrollrühm puudub. Ilma kontrollrühmata, mis näeb vaikimisi kogemust, ei saa te eristada personaliseerimise mõju hooajalistest trendidest, liikluse koosseisu muutustest ega muudest muutujatest.

Vaikeversiooni hooletusse jätmine. Vaikeversioon on endiselt see, mida enamik külastajaid näeb. Jätkake selle parandamist tavaliste A/B-testidega, samal ajal kui loote variante.

Määratletud segmentidele puudub sisu. Segmendi „Tervishoiu suurettevõte“ määratlemine on lihtne. Päris töö on see, et tervishoiu juhtumiuuring, asjakohased ekraanipildid ja tervishoiupõhised sõnumid oleksid valmis. Looge sisu enne reegleid.

Klõpsude raporteerimine eduna. Personaliseeritud CTA-d saavad sageli rohkem klõpse ja sama arvu kvalifitseeritud kohtumisi. Mõõtke tulule lähimat sündmust, mida teie liiklus võimaldab.

Müügi tagasisideahel puudub. Kui müük ei tea, mida konto nägi, räägivad veebileht ja müügiesindaja erinevaid lugusid. Viige näidatud kogemus CRM-i tegevuskirjesse.

Lehe kiirus ja vilkumine. Iga kliendipoolne tööriist lisab skripti, mis peab laadima, külastaja üles otsima ja lehte muutma. Käivitage Lighthouse või WebPageTest põhilehtedel nii sisse- kui ka väljalülitatud sildiga ning võrrelge Largest Contentful Painti ja Cumulative Layout Shifti. Peitke eelnevalt ainult personaliseeritud elemendid, mitte kunagi kogu lehte.

SEO-vead. Google renderdab JavaScripti (tema JavaScript SEO dokumentatsioon kirjeldab peata Chromiumit, mis käivitab teie skriptid). Googlebot roomab ilma teie küpsisteta ja IP-aadressidelt, mis ei seostu ühegi sihtettevõttega, seega ei vasta see ühelegi reeglile ja saab vaikimisi lehe nagu iga tuvastamata külastaja. Ärge looge reegleid, mis tuvastavad Googleboti ja näitavad sellele midagi erilist: Google'i rämpsposti eeskirjad määratlevad varjamise (cloaking) kui kasutajatele ja otsingumootoritele erineva sisu esitamise. Vaadake veebisaidi personaliseerimine ja SEO.

Kvaliteedikontrolli vahelejätmine. Viis reeglit tähendab kuut lehe olekut, igaüks eri brauserites ja seadmetes. Kontrollige, et iga reegel käivituks õigetel tingimustel, iga variant kuvataks paigutust lõhkumata ja analüütika salvestaks, milline variant näidati. Eelvaaterežiim, mis simuleerib segmenti, säästab palju aega.

Juhtimise puudumine. Aasta pärast ei tea keegi, millised neljakümnest aktiivsest reeglist on veel olulised, ja pooled tõendid viitavad kliendile, kes on lahkunud. Andke juba esimesest reeglist alates igaühele omanik, ülevaatuse kuupäev (90 päeva on mõistlik vaikeväärtus), koht dokumenteeritud prioriteedijärjekorras (näiteks avatud müügivõimalus, siis klient, siis sihtkonto, siis tööstusharu, siis kampaania, siis vaikeversioon) ja nimi nagu page_element_segment_version. Suuremas mahus muutub see omaette distsipliiniks, mida käsitleme artiklites personaliseerimine suures mahus ja suurettevõtte personaliseerimise juurutamise käsiraamat.

Veebisaidi personaliseerimisega alustamine

Alustage kõige lihtsamast teostusest, mis annab mõõdetava tulemuse, ja laiendage seejärel andmete põhjal.

Kui teil on tasulised või e-posti kampaaniad, on odavaim esimene test maandumislehe teksti sobitamine reklaami või e-kirjaga, mis külastaja tõi. Kui suurem osa teie liiklusest on orgaaniline ja müüte mitmele valdkonnale, personaliseerige avaleht kahe valdkonnasegmendi jaoks, kasutades külastajate tuvastamisest saadud firmograafilisi andmeid. Muutke päise pealkirja, päise pilti ja esiletõstetud kliendilugu. Jätke kõrvale teie liiklusele vastava suurusega kontrollrühm ja mõõtke, kuni kavandatud valim on täis. Kui personaliseeritud variandid edestavad vaikimisi varianti, laiendage täiendavatele segmentidele ja lehtedele.

Markettailor pakub selle töövoo jaoks vajalikku külastajate tuvastamist, segmenteerimist ja sisu edastamist ühel platvormil. See seob IP-põhise ettevõtete tuvastamise lehe sisu muutmisega, nii et esimese personaliseeritud kogemuse saab käivitada päevade, mitte kuudega.

Korduma kippuvad küsimused

Mis on veebisaidi isikupärastamine lihtsate sõnadega?

Veebisaidi personaliseerimine tähendab erinevate külastajate jaoks sama lehel erineva sisu näitamist selle põhjal, mida te neist teate: nende ettevõte, tööstusharu, asukoht, suunav allikas või see, mida nad on saidil varem teinud. Lehe URL jääb samaks; muutuvad pealkiri, tõestuspunktid, tegevusele kutsed või soovitused.

Millised on veebilehe personaliseerimise peamised tüübid?

B2B veebilehtede puhul on peamised tüübid firmograafiline (tööstusharu, ettevõtte suurus), kontopõhine (nimelised sihtettevõtted), käitumuslik (vaadatud lehed, korduvkülastused), elutsükli (potentsiaalne klient, avatud müügivõimalus, klient), suunamis- või kampaaniapõhine (reklaam, e-kiri, partneri link) ja geograafiline. Enamik tiime alustab kampaania sõnumi vastavusest või tööstusharupõhisest personaliseerimisest, sest need jõuavad kõige rohkemate seanssideni ja on otseselt seotud müügiga.

Kuidas B2B veebisaidi personaliseerimine toimib?

Andmekiht selgitab välja, kes külastaja on (IP-aadressi sidumine ettevõttega, andmete rikastamine, käitumine lehel, CRM-i kirjed), reeglimootor kontrollib kui-siis reegleid prioriteetide järjekorras ja valib variandi ning edastusviis (kliendipoolne silt, serveripoolne API-päring või servatöötaja) paneb selle variandi lehele. Külastajad, kes ühelegi reeglile ei vasta, näevad vaikimisi lehte.

Millised on veebi personaliseerimise sammud?

Tuvastage külastaja või segment, otsustage, millised segmendid on olulised, valige üks või kaks suure liiklusega lehte, kirjutage iga segmendi jaoks variant elementidele, mis vastavad küsimusele „kas see on minu jaoks?“ (pealkiri, tõestus, CTA), käivitage kontrollgrupiga ja mõõtke enne laiendamist konversiooni segmendi kaupa kontrollgrupi vastu.

Millised on B2B veebisaidi personaliseerimise näited?

Levinud näited: avalehe päis, mis nimetab külastaja tööstusharu, juhtumiuuringud ja logod külastaja sektorist, hinnaleht, mis näitab vaikimisi ettevõtte suurusele vastavat paketti, CTA, mis muutub avatud müügivõimaluste puhul „Broneerige demo“-lt „Rääkige oma kliendimeeskonnaga“, ja ressursisoovitused juba vaadatud lehtede põhjal. Rohkem leiate meie avalehe isikupärastamise juhendist ja dünaamilise sisu näidetest.

Kui palju liiklust on veebisaidi personaliseerimiseks vaja?

See sõltub teie lähtekonversioonimäärast ja tõusust, mida peate tuvastama. 2% lähtemäära ja 20% suhtelise tõusu korral vajate 95% usaldusnivoo ja 80% võimsuse juures ligikaudu 21 000 külastajat grupi kohta. Segmendid, mis ei jõua sinna kvartali jooksul, tuleks koondada, mõõta suurema mahuga sündmusel või käsitleda suunda näitavana.

Kas veebilehe personaliseerimine on sama mis A/B-testimine?

Ei. A/B-testimine leiab kõigi jaoks ühe parima versiooni; personaliseerimine näitab eri segmentidele eri versioone. Need toimivad koos: kasutage kontrollrühmaga A/B-teste, et tõestada, et iga personaliseeritud variant edestab oma segmendi jaoks vaikeversiooni.

Kas veebilehe personaliseerimine vastab GDPR-ile?

Võib olla, kuid mitte automaatselt. IP-aadressid võivad olla isikuandmed, seega vajab ka ettevõttetasandi personaliseerimine õiguslikku alust, tavaliselt õigustatud huvi koos dokumenteeritud kaalumistestiga. Kõik, mis salvestab või loeb seadmes küpsiseid või sarnaseid identifikaatoreid, vajab ePrivacy reeglite järgi üldjuhul nõusolekut. Kujundage vaikekogemus külastajatele, kes keelduvad.