Ambil contoh yang akrab.
Pikirkan berapa banyak waktu yang Anda habiskan di YouTube.
Sekarang tanyakan pada diri sendiri: berapa banyak waktu yang akan Anda habiskan di YouTube jika setiap kali membukanya, Anda melihat daftar video yang sama persis dengan semua orang di dunia? Tanpa rekomendasi. Tanpa riwayat tontonan. Tanpa "karena Anda menonton ini." Hanya satu halaman utama yang tetap, sama untuk anak 14 tahun di Seoul, orang 45 tahun di Lagos, dan software engineer di Toronto. Semuanya, video yang sama, urutan yang sama, setiap saat.
Anda akan berhenti membukanya dalam seminggu.
YouTube adalah salah satu aplikasi yang paling banyak digunakan di planet ini bukan karena memiliki konten terbanyak, tetapi karena menampilkan versi dirinya yang benar-benar berbeda untuk setiap orang. Aplikasi yang Anda buka bukanlah aplikasi yang sama yang dibuka kolega Anda. Aplikasi itu telah mempelajari apa yang Anda tonton, berapa lama Anda menontonnya, apa yang Anda lewati, dan apa yang Anda tonton ulang. Ia telah menjadi versi dirinya yang dibangun khusus untuk Anda. Itulah mengapa Anda terus kembali ke sana.
Sebagian besar aplikasi mobile Shopify melakukan sebaliknya. Mereka adalah etalase yang tetap: halaman utama yang sama, koleksi unggulan yang sama, tata letak yang sama, urutan produk yang sama, untuk setiap pelanggan yang membukanya. Baik itu pengunjung pertama dari Manchester yang menjelajah saat hujan atau pembeli setia di Dubai yang sudah berbelanja tujuh belas kali, keduanya melihat aplikasi yang identik.
Aplikasi Anda terlihat sama untuk semua orang. Itu masalah.
Membuat seseorang menginstal aplikasi Anda memang tidak mudah. Anda mengeluarkan biaya untuk akuisisi berbayar, mengoptimalkan algoritma App Store, menjalankan kampanye email, dan mengandalkan brand equity yang cukup kuat untuk meyakinkan seseorang menyerahkan ruang di ponselnya. Itu adalah investasi waktu dan anggaran yang tidak kecil.
Lalu mereka membuka aplikasi Anda dan melihat halaman beranda yang sama persis dengan pengunjung baru yang mengklik iklan diskon dua puluh menit lalu.
Kesenjangan inilah tempat di mana biaya akuisisi berhenti memberikan hasil. Tidak secara dramatis — tidak ada satu momen tertentu di mana Anda bisa menunjuk dan berkata "di situlah kami kehilangan mereka." Ini terjadi perlahan, sesi demi sesi. Halaman beranda yang terasa tidak relevan. Rekomendasi yang meleset. Notifikasi push yang diabaikan karena tidak ada hubungannya dengan apa yang sebenarnya dibeli pelanggan tersebut. Masing-masing adalah sinyal kecil bahwa aplikasi ini sebenarnya tidak dibuat untuk mereka.
Data retensi menceritakan hal yang sama. Rata-rata aplikasi kehilangan lebih dari 70 persen penggunanya dalam minggu pertama setelah instalasi. Untuk e-commerce, attrition ini merupakan pukulan langsung terhadap conversion rate, frekuensi pesanan, dan pada akhirnya LTV — angka yang ingin dipindahkan oleh setiap tim growth.
Masalah mendasarnya adalah storefront statis membuat asumsi diam-diam: bahwa semua pelanggan Anda pada dasarnya sama. Kenyataannya tidak. Pelanggan Anda yang paling bernilai memiliki ritme pembelian, loyalitas kategori, dan perilaku sesi yang berbeda dari yang lain. Menampilkan pengalaman yang sama seperti untuk pengunjung baru berarti Anda sebenarnya tidak mengoptimalkan apa pun untuk siapa pun.
Bayangkan seperti apa ini dalam praktiknya. Pelanggan yang sudah delapan kali membeli dari Anda tidak perlu lagi diperkenalkan pada brand Anda. Pembeli yang hanya berbelanja di lini premium Anda tidak seharusnya harus menyaring produk kelas pemula untuk menemukan yang mereka inginkan. Seseorang yang menjelajah larut Jumat malam berada dalam pola pikir yang berbeda dari seseorang yang membuka aplikasi pada Selasa pagi sebelum kerja. Ini bukan kasus langka. Inilah basis pelanggan Anda yang sesungguhnya, setiap hari.
Saat aplikasi tidak mencerminkan siapa orangnya, Anda menciptakan friksi. Friksi mengurangi kedalaman sesi. Ini menekan add-to-cart. Ini diam-diam mendorong orang menuju uninstall — dan tidak ada kampanye re-engagement yang benar-benar mampu mengembalikan pelanggan yang sudah pergi.
Aplikasi yang terlihat sama untuk semua orang sebenarnya tidak menjalankan tugasnya. Itu hanyalah pamflet dengan tombol download.
Masih ragu memilih platform untuk membangun aplikasi Anda? Panduan builder aplikasi mobile Shopify terbaik kami membandingkan Evlop dengan Tapcart, Shopney, dan lainnya.
Aplikasi dengan Banyak Wajah: Cara berpikir berbeda tentang mobile commerce
Namanya terinspirasi dari Faceless Men — sebuah guild pembunuh dari serial fantasi Game of Thrones. Kemampuan khas mereka adalah tidak memiliki identitas tetap. Mereka bisa menjadi siapa pun: mengadopsi wajah, suara, dan gaya begitu sempurna sehingga orang yang berhadapan dengan mereka melihat persis sosok yang ingin mereka lihat. Faceless Men bukanlah sosok tanpa bentuk. Mereka presisi. Mereka mempelajari orang yang mereka temui dan menjadi versi diri mereka yang paling relevan untuk orang tersebut.
Gagasan itu, jika diterapkan pada aplikasi mobile, adalah Aplikasi dengan Banyak Wajah.
Aplikasi dengan banyak wajah bukan berarti aplikasi tanpa desain atau tanpa brand. Artinya aplikasi yang konten, tata letak, dan produk unggulannya berubah menyesuaikan siapa yang membukanya. Identitas brand Anda tetap utuh. Yang berubah adalah apa yang dilihat setiap pelanggan di dalamnya.
Personalisasi pada level ini sudah menjadi standar di industri teknologi konsumen selama bertahun-tahun. Netflix, Spotify, dan Amazon sudah memahaminya sejak lama — bukan karena mengikuti tren, melainkan karena pengalaman yang seragam justru membuat mereka kehilangan pendapatan. Pertanyaan menariknya bukan mengapa ini berhasil. Pertanyaannya adalah mengapa sebagian besar aplikasi mobile Shopify masih belum mengadopsinya — dan apa yang dibutuhkan untuk mengubahnya.
Data yang menjadi dasar personalisasi
Personalisasi hanya sebaik sinyal yang menjadi dasarnya. Sinyal yang tepat berbeda-beda di setiap toko, tetapi yang paling bermakna biasanya masuk ke dalam beberapa kategori.
Riwayat pembelian adalah jendela paling jelas untuk memahami apa yang benar-benar dihargai pelanggan. Pelanggan yang sudah dua kali membeli dari koleksi rajutan Anda tidak seharusnya membuka aplikasi Anda dan melihat halaman utama yang menonjolkan gaun musim panas. Riwayat mereka memberi tahu Anda apa yang mereka pedulikan, dan memanfaatkannya untuk membentuk apa yang mereka lihat pertama kali mengubah halaman utama Anda dari sekadar katalog menjadi ruang yang terkurasi. Riwayat pembelian juga mengungkap pola waktu: pelanggan yang membeli setiap enam hingga delapan minggu adalah pembeli pengisi ulang. Aplikasi yang mengenali pola tersebut dan menampilkan produk yang tepat pada momen yang tepat dalam siklusnya melakukan sesuatu yang tidak bisa dilakukan oleh etalase statis.
Data cuaca dan prakiraan real-time adalah salah satu sinyal yang paling jarang dimanfaatkan dalam mobile commerce. Jika suhu di Edinburgh 4 derajat dan hujan, lalu seorang pelanggan membuka aplikasi fashion Anda, menampilkan koleksi linen kepada mereka adalah peluang yang terlewat. Pelanggan di Barcelona yang membuka aplikasi yang sama di hari yang sama hidup dalam realitas yang berbeda, dan mereka seharusnya melihat aplikasi yang berbeda pula. Cuaca bukan hanya soal suhu. Ini tentang apa yang benar-benar dibutuhkan pelanggan saat ini, dan apa yang kemungkinan akan mereka butuhkan dalam beberapa hari ke depan. Aplikasi yang dikonfigurasi dengan baik dapat menampilkan outerwear saat gelombang dingin mendekat, bahkan sebelum pelanggan mulai memikirkannya.
Pola penggunaan dalam aplikasi mengungkap intensi dan kesiapan membeli dengan cara yang tidak bisa dilakukan oleh data pembelian saja. Pelanggan yang telah membuka aplikasi sebelas kali dalam sebulan terakhir tanpa melakukan pembelian sedang memberi tahu Anda sesuatu: mereka tertarik, tetapi belum yakin. Pelanggan tersebut membutuhkan pengalaman yang berbeda dibandingkan pelanggan yang berkonversi di hampir setiap sesi. Pelanggan dengan intensi tinggi namun belum berkonversi mungkin akan terbantu dengan melihat social proof, konten editorial, atau titik masuk dengan komitmen lebih rendah. Pembeli yang sering membeli kemungkinan ingin melihat produk baru dan lini premium ditampilkan paling depan. Aplikasi yang membaca pola-pola ini dan menyesuaikan diri secara aktif berupaya memulihkan pendapatan yang sebenarnya akan terlewat begitu saja.
Data onboarding adalah sinyal paling bersih dan paling jujur yang tersedia, karena pelanggan memberikannya secara sukarela. Alur onboarding yang dirancang dengan baik mengajukan beberapa pertanyaan terpilih: Anda sedang berbelanja untuk apa? Untuk siapa Anda berbelanja? Ukuran berapa yang biasanya Anda butuhkan? Pelanggan menjawab dalam beberapa ketukan, dan sejak sesi pertama itu, aplikasi sudah mengetahui cukup banyak untuk berguna. Hal ini paling penting di awal hubungan dengan pelanggan, sebelum data perilaku sempat terkumpul. Pelanggan yang telah memberi tahu Anda bahwa mereka berbelanja untuk anak usia 3 hingga 6 tahun tidak boleh menerima push notification tentang lini parfum pria Anda. Kesalahan semacam itu tidak hanya gagal mengonversi. Hal itu mengikis kepercayaan.
Personalisasi bukan hanya tentang apa yang mereka lihat. Tapi juga kapan mereka mendengar dari Anda.
Logika yang sama yang berlaku untuk pengalaman dalam aplikasi juga berlaku untuk push notification. Notifikasi yang dikirim di waktu yang salah, tentang hal yang salah, akan melatih pelanggan untuk mengabaikan Anda. Notifikasi yang dikirim di momen yang tepat, tentang sesuatu yang benar-benar relevan, akan mendorong sesi yang tidak akan terjadi seandainya tidak.
Notifikasi yang memperhatikan waktu dan berbasis perilaku adalah bagian inti dari apa yang membuat sebuah App with Many Faces bekerja. Pelanggan yang sudah tiga sesi melihat-lihat jaket tertentu tanpa membeli adalah kandidat untuk dorongan yang tepat waktu, bukan blast diskon yang seragam. Pelanggan yang baru mencapai milestone loyalitas adalah kandidat untuk pesan yang memberi apresiasi, bukan sekadar menjual. Pelanggan yang biasanya berbelanja setiap delapan minggu, dan pembelian terakhirnya tujuh minggu lalu, adalah pelanggan yang sesi berikutnya layak diberi pengingat.
Ini bukan notifikasi spray-and-pray. Ini adalah komunikasi berbasis sinyal yang terasa kurang seperti pemasaran dan lebih seperti toko yang benar-benar memperhatikan. Dan perbedaan inilah yang memisahkan brand dengan retensi aplikasi yang kuat dari brand dengan tingkat uninstall yang tinggi.
Untuk melihat lebih dalam tentang strategi notifikasi secara khusus — timing, segmentasi, dan frekuensi — lihat panduan push notification eCommerce kami.
Cara ini dibangun di Evlop
Personalisasi di Evlop tidak didukung oleh satu fitur tunggal. Ini adalah hasil dari beberapa kemampuan yang bekerja bersama — masing-masing menangani lapisan pengalaman yang berbeda. Berikut cara setiap bagian berperan.
Section yang tampil secara kondisional
Evlop memungkinkan bagian homepage individual, banner, carousel koleksi, dan blok konten ditampilkan atau disembunyikan berdasarkan kondisi yang Anda tentukan.
Bagian yang menampilkan koleksi musim panas yang ringan bisa diatur agar hanya muncul bagi pelanggan di lokasi dengan suhu di atas batas tertentu. Banner eksklusif untuk anggota loyalitas bisa dikonfigurasi agar hanya ditampilkan kepada pelanggan yang telah mencapai tier tertentu. Bagian "Recommended for You" hanya muncul setelah pembelian kedua pelanggan, saat data sudah cukup untuk membuat rekomendasi yang bermakna.
Conditional visibility adalah mekanisme yang mengubah satu aplikasi menjadi banyak aplikasi berbeda, masing-masing disesuaikan dengan pelanggan yang membukanya. Anda tidak perlu membangun ulang storefront untuk setiap segmen. Cukup tentukan aturannya sekali, dan biarkan sistem menerapkannya dalam skala besar.
Automation flow untuk pesan in-app dan push notification
Automation flow Evlop memungkinkan Anda menentukan komunikasi berbasis trigger yang aktif berdasarkan perilaku pelanggan, waktu yang berlalu, atau kondisi eksternal.
Pesan in-app dapat dikonfigurasi untuk muncul saat pelanggan mencapai titik tertentu dalam sebuah sesi: setelah menjelajahi kategori produk selama sejumlah sesi tertentu, setelah menambahkan ke keranjang tanpa menyelesaikan pembelian, atau setelah mencapai milestone loyalitas. Pesan-pesan ini terasa kontekstual karena memang demikian. Mereka bukan gangguan. Mereka adalah respons atas apa yang sedang dilakukan pelanggan.
Push notification tertunda memperluas logika ini ke luar aplikasi. Pelanggan yang menjelajahi produk namun tidak membeli dapat menerima notifikasi dua belas jam kemudian. Pelanggan yang belum membuka aplikasi selama tiga minggu dapat menerima pesan re-engagement yang diatur pada momen ketika mereka secara statistik lebih mungkin untuk responsif. Waktu dan konten notifikasi ini ditentukan dalam automation flow, bukan dikirim secara manual.
Custom blocks
Content blocks bawaan Evlop mencakup sebagian besar use case standar. Untuk brand yang membutuhkan lebih dari blok standar, custom blocks memungkinkan Anda mendefinisikan tipe konten yang benar-benar baru dan menampilkannya dalam layout aplikasi.
Brand yang ingin menampilkan feed konten editorial yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat pembelian dapat membangunnya sebagai custom block. Brand yang ingin menampilkan panduan ukuran dinamis berdasarkan jawaban onboarding pelanggan juga bisa melakukan hal yang sama. Custom block hadir untuk kasus-kasus di mana visi personalisasi brand cukup spesifik sehingga komponen siap pakai bukan pilihan yang tepat.
Layar onboarding
Alur onboarding adalah tempat hubungan dengan pelanggan dimulai, dan ini kesempatan pertama untuk mengumpulkan zero-party data langsung dari pelanggan. Di Evlop, layar onboarding sepenuhnya dapat dikonfigurasi. Anda merancang pertanyaannya, memilih format interaksinya, dan menentukan apa yang terjadi dengan jawabannya.
Tujuannya bukan mengumpulkan data sebanyak mungkin. Tujuannya adalah mengajukan dua atau tiga pertanyaan yang jawabannya benar-benar mengubah apa yang dilihat pelanggan. Brand pakaian anak mungkin menanyakan usia anak yang sedang dibelanjakan. Brand parfum mungkin menanyakan apakah pelanggan membeli untuk dirinya sendiri atau sebagai hadiah. Brand kebugaran mungkin menanyakan fokus latihan utama pelanggan. Jawaban tersebut mengalir langsung ke logika personalisasi yang membentuk keseluruhan pengalaman selanjutnya.
Otomatisasi server-side dengan API eksternal
Tidak semua sinyal personalisasi berada di dalam toko Anda. Beberapa konteks paling relevan bagi pelanggan datang dari dunia mereka saat ini — dan Evlop dapat menariknya.
Alur otomatisasi sisi server terhubung ke API eksternal dan menggunakan data yang dikembalikan untuk memperbarui apa yang dilihat setiap pelanggan di aplikasi. Logika berjalan terus-menerus di latar belakang, menerapkan aturan yang Anda tentukan, tanpa memerlukan perubahan manual pada tampilan toko. Inilah yang memungkinkan aplikasi merespons kondisi di luar toko Anda — bukan hanya siapa pelanggan, tetapi apa yang terjadi di sekitarnya.
Kapan waktu yang tepat untuk membangun ini?
Personalisasi pada tingkat ini bukan investasi yang tepat untuk setiap toko Shopify, dan penting untuk menyampaikan hal itu secara langsung.
Keuntungan dari App with Many Faces memang nyata, tetapi proporsional dengan volume pelanggan yang menggunakan aplikasi. Jika toko Anda menghasilkan kurang dari $200,000 per bulan, peningkatan dari hiper-personalisasi kemungkinan tidak sebanding dengan waktu dan upaya konfigurasi yang diperlukan untuk membangunnya dengan benar. Pada tingkat pendapatan tersebut, perbaikan dasar pada pengalaman aplikasi, foto produk yang lebih baik, navigasi yang lebih bersih, waktu muat yang lebih cepat, biasanya akan memberikan dampak yang lebih besar.
Pada angka $200.000 per bulan atau lebih, perhitungannya berubah. Peningkatan kecil pada retention rate, open rate push notification, atau conversion rate dari sesi ke pembelian menghasilkan pendapatan absolut yang signifikan. Sistem personalisasi ini membayar dirinya sendiri, lalu terus bertumbuh.
Mulai dari yang sederhana, lalu tambah lapisan
Personalisasi tidak harus langsung diimplementasikan dengan kompleksitas penuh sejak hari pertama. Arsitektur Evlop mendukung pendekatan bertahap yang memungkinkan brand memulai dari titik yang paling masuk akal dan menambah kecanggihan seiring berkembangnya data dan bisnis.
Di tingkat paling sederhana, personalisasi dapat digerakkan oleh customer tags atau metafields yang sudah ada di Shopify. Jika Anda memiliki sistem loyalty tier, atau jika Anda menyegmentasikan pelanggan berdasarkan frekuensi pembelian atau afinitas kategori, tag tersebut dapat langsung menggerakkan aturan visibilitas kondisional di aplikasi. Tingkat ini membutuhkan konfigurasi minimal dan bisa langsung aktif dengan cepat.
Tingkat berikutnya memperkenalkan sinyal perilaku: riwayat penelusuran, pola sesi, dan perilaku keranjang yang membentuk apa yang dilihat setiap pelanggan. Ini membutuhkan konfigurasi lebih banyak, tetapi menghasilkan aplikasi yang jauh lebih responsif.
Implementasi paling canggih memasukkan data eksternal, seperti cuaca dan lokasi, bersama data onboarding dan sinyal perilaku, untuk menghasilkan pengalaman yang beradaptasi secara real time dengan siapa pelanggannya dan apa yang sedang terjadi di dunia mereka. Inilah App with Many Faces yang sesungguhnya, dan inilah level di mana hasilnya paling signifikan.
Titik awal yang tepat bergantung pada kematangan data Anda, jangkauan produk Anda, dan basis pelanggan Anda. Tim Evlop bekerja sama dengan setiap brand untuk mengidentifikasi di mana titik masuk paling berdampak, sehingga implementasi pertama memberikan nilai, bukan kerumitan.
Bentuknya dalam praktik
Bayangkan sebuah brand fashion yang bekerja sama dengan Evlop, dan salah satu pelanggannya di Glasgow.
Sudah akhir Oktober. Pelanggan tersebut pernah berbelanja dua kali, keduanya dari koleksi knitwear brand tersebut. Ia membuka aplikasi pada sore hari Minggu. Suhu di luar 8 derajat, dengan prakiraan hujan sepanjang minggu.
Aplikasi standar akan menampilkan halaman utama yang sama seperti semua orang. Bagian "New In" yang menampilkan koleksi terbaru brand tersebut di semua kategori. Banner yang mempromosikan diskon gaun musim panas.
Aplikasi berbasis Evlop miliknya menampilkan sesuatu yang berbeda. Halaman beranda dipimpin oleh bagian "For You" yang mengambil dari koleksi knitwear dan outerwear yang pernah diminatinya. Banner utama merujuk pada musim yang sedang berjalan. Urutan produk memprioritaskan ukuran yang kemungkinan cocok untuknya berdasarkan pembelian sebelumnya. Notifikasi push yang ia terima pagi itu menyoroti jaket anti air baru dan menyebutkan soal cuaca.
IA MEMBELI JAKET ITU.
Aplikasi yang sama, di hari yang sama, menampilkan pengalaman yang benar-benar berbeda bagi seorang pelanggan di Lisbon: lapisan pakaian yang lebih ringan, gambar yang berbeda, koleksi unggulan yang berbeda. Aplikasi ini dibangun untuk merespons sinyal yang berbeda bagi orang yang berbeda.
Untuk merek ini, sinyal yang bermakna adalah riwayat pembelian, cuaca, dan estimasi ukuran. Untuk merek lain dengan pelanggan yang berbeda, sinyal yang tepat tentu akan berbeda. Di sinilah intinya. App with Many Faces tidak memiliki konfigurasi universal. Ia memiliki metodologi, dan metodologi itu dibangun di sekitar toko Anda.
Inilah intinya
Pengalaman berbelanja terbaik yang pernah Anda rasakan kemungkinan besar melibatkan seseorang yang benar-benar memperhatikan Anda, yang mendengarkan, mengingat, dan membuat Anda merasa toko tersebut memahami kebutuhan Anda bahkan sebelum Anda sendiri merumuskannya.
Pengalaman semacam itu jarang ditemukan di ritel fisik karena bergantung pada manusia, dan manusia punya batasan. Di mobile commerce, batasan itu tidak harus ada. Aplikasi dengan banyak wajah adalah aplikasi yang bisa menjadi segalanya bagi pelanggan yang berdiri di hadapannya.
Jika toko Anda sudah berada di tahap di mana percakapan ini masuk akal, kami dengan senang hati membahasnya. Mulai percakapan di evlop.com.