Drei todsichere Möglichkeiten, maschinelles Lernen für eine verbesserte Personalisierung einzusetzen

Als Marketer haben Sie in der Regel im Kopf, wie Sie nicht nur im Wettbewerb bestehen, sondern auch einer der Marktführer werden.

Und um Marktführer zu werden, wird von Ihnen erwartet, dass Sie ernsthaft an der Personalisierung arbeiten, dies jedoch in großem Umfang, da Sie sich auf den globalen Markt konzentrieren müssen, eine Automatisierung benötigen und hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Sie müssen eine digitale Präsenz schaffen, die zu einer besseren Kundenbindung beiträgt, die Markenbekanntheit steigert und die Geschäftsziele stärkt.

Es wird erwartet, dass Sie an Ihren Webinhalten gearbeitet und Ihre CRM-Funktionen ausgebaut haben. Sie müssen auch im Hinterkopf haben, dass es unbedingt erforderlich ist, verschiedene Anstrengungen zur Automatisierung wichtiger Marketingaktivitäten zu unternehmen.

Mit dem globalen Markt als Ihrem Ziel ist es vielleicht etwas schwierig, persönlich zu werden, aber Sie können dies mit einer Personalisierungs-Engine verbessern.

Ihr ultimatives Ziel wird es sein, die Inhalte, die Sie Ihren Kunden und Interessenten liefern, auf der Grundlage dessen, was Sie über sie wissen und Ihrer Meinung nach benötigen, auszurichten.

Personalisierung oder Anpassung

Bevor Sie mit der Integration von Machine Learning beginnen, ist es wichtig, dass Sie Personalisierung nicht mit Anpassung verwechseln. Während die Personalisierung zum Vorteil des Kunden erfolgt, wird die Personalisierung hingegen vom Kunden initiiert, um auf die gewünschten Inhalte zu gelangen.

In der Studie von PWC mit dem Titel „Financial Services Technology 2020 and Beyond: Embracing Disruption“ wurde festgestellt, dass Customer Intelligence der wichtigste Prädiktor für Umsatzwachstum und Rentabilität sein wird.

Personalisierung ist das erstaunliche Ergebnis Ihrer Kundenintelligenz, die sicherstellt, dass Sie mit pauschalen Werbeaktionen die Kontrolle über zu viele Kunden haben. Dies wird auch zu einer enormen Reduzierung der Medienkäufe führen.

Personalisierung ist eine kritische Mission, mit der sich Ihr Startup nicht leisten kann, um effektives Marketing zu starten. Sobald Sie in der Lage sind, die Reise Ihrer potenziellen Kunden zu personalisieren, sind Sie auf dem Weg zu mehr Kundenbindung und langfristiger Loyalität.

Sie können sich an der Art und Weise orientieren, wie Netflix Filmempfehlungen, Musikvorschläge von Spotify und Sonderaktionen bei Amazon macht, um wirklich zu verstehen, welche Wirkung personalisierte Inhalte haben und dass dies nicht nur zur Norm, sondern auch zu einer Verbrauchererwartung wird.

All diese großen Technologieunternehmen sind in der Lage, diese schwierige Aufgabe durch die Integration von maschinellem Lernen zu bewältigen, das sich schnell zu einem unverzichtbaren und unverzichtbaren Werkzeug bei der Inhaltspersonalisierung entwickelt.

Interessanterweise gibt es eine ganze Reihe von Anbietern von Personalisierungs-Engines. Evergage, Monetate, Certona und Dynamic Yield sind einige der Anbieter auf dem Markt, die diesen Service anbieten.

Der Bericht „Magic Quadrant for Personalization Engines“ 2019 von Gartner zeigt, dass die Akzeptanz von Personalisierungs-Engines seit 2016 um 28 % gestiegen ist.

Sie müssen die wesentlichen Punkte Ihrer Customer Journey lokalisieren, die optimal für eine persönliche Note sind. Der Kontext war schon immer die Quelle für die Unterschiede zwischen den Kunden, die normalerweise einen Bedarf an bestimmten Inhalten auslösen.

Da Personalisierung prädiktiv ist, spielt maschinelles Lernen eine zentrale Rolle.

Im Folgenden finden Sie drei Möglichkeiten, wie Sie maschinelles Lernen nutzen können, um die Personalisierung zu verbessern:

1. Nutzung gesicherter demografischer Daten

Die Grundlage demografischer Daten ist der Zugriff auf die charakteristischen Verhaltensweisen und Präferenzen Ihrer Kunden, die Sie mit maschinellem Lernen erreichen können. Obwohl es für Sie leicht ist, diese Informationen in die Hände zu bekommen, gibt es ein Klischee daran.

Ihre Mitbewerber, insbesondere diejenigen, die Zugang zu großen Suchmaschinen haben, können diese Suchmaschinen verwenden, um sehr persönliche Informationen über Ihre Kunden zu finden, z. B. medizinische Probleme, Beschäftigungsstatus, Finanzinformationen, politische Überzeugungen und andere private Details. Diese Daten werden selbstverständlich erhoben, gespeichert und mit Ihrem Datenprofil verknüpft.

Die einzige Möglichkeit, dies effektiv abzulehnen, besteht darin, Ihre Daten sicher und außerhalb der Hände von Datensammlern zu halten. Cyberkriminelle wissen auch, dass diese Informationen eine Goldmine sind und sind begierig darauf, sie in die Hände zu bekommen.

Umfassende demografische Daten können für Kunden oft ein ganzes sozioökonomisches Profil aufzeigen – ihre Entfernung von Einzelhandelsstandorten, ihr Durchschnittseinkommen, ihr Durchschnittsalter, ethnische Verhältnisse, Jugend- oder College-Studentenzahlen und manchmal sogar Statistiken zu verheirateten und ledigen Personen.

Während Ihre Wettbewerber diese Daten verwenden, um ihr Vorhersagemodell zu trainieren und zu verbessern sowie den ultimativen Personalisierungsdaten-Crunch zu vereinfachen, werden Cyberkriminelle die Informationen verwenden, um Angriffe auf Ihre Kunden zu starten oder sogar Ihr Unternehmen lahmzulegen.

Es stimmt, dass Sie als neuer Startup-Gründer möglicherweise die finanziellen Auswirkungen der Sicherung Ihrer Daten in Betracht ziehen, aber dies wird Sie vor sehr schlechten Erfahrungen bewahren. Wenn Sie nicht über das Geld für ein kostenpflichtiges VPN verfügen, hindert Sie nichts daran, die Dienste eines kostenlosen VPNs zu abonnieren.

Was Sie letztendlich erreichen, ist die Möglichkeit, Ihre IP-Adresse zu maskieren und den gesamten Datenverkehr zu verschlüsseln, was bei Geo-Blockierungen hilft und zu Ihren gesicherten demografischen Daten und ultimativer Online-Privatsphäre beiträgt.

2. Wer bildet Ihr Social-Media-Publikum?

Die kanalübergreifende Personalisierung ist eine sehr nützliche Informationsquelle, da der gewählte Social-Media-Kanal eines Kunden ein Weg ist, um herauszufinden, wie freundlich der Kunde für den mobilen Kontakt ist.

Es ist auch ein Kanal, um demografische Daten zu sammeln, nur weil verschiedene Altersgruppen und soziale Gruppen unterschiedliche Social-Media-Plattformen bevorzugen.

Gen Z hat beispielsweise eine Vorliebe für Instagram und Snapchat, während Gen X und Millennials eher an Facebook hängen.

3. Das Online-Verhalten Ihrer Verbraucher erfassen

Neben demografischen Daten und der Zugehörigkeit zu Ihrem Social-Media-Publikum ist eine weitere Informationsquelle, die Ihren praktikablen Einblick in den einzelnen Verbraucher bei der Personalisierung ermöglicht, die Anwendung von maschinellem Lernen für ein umfassendes Wissen über das Online-Verhalten Ihres Verbrauchers.

Der Navigationspfad Ihres potentiellen Konsumenten kann viel über die Person verraten.

Sie erhalten einen sehr nützlichen Einblick in die Präferenzen Ihrer Verbraucher. Die Zeit, die ein Verbraucher mit dem Durchsuchen der Seiten Ihrer Website verbringt, ist ein aufschlussreicher Hinweis auf den Grad der Priorität und eine Quelle wertvoller Daten.

Während Sie möglicherweise nicht alle diese wertvollen Informationen manuell sammeln können, kann maschinelles Lernen dieses irgendwie „unregelmäßige“ Verhalten leicht verstehen.

Machine Learning ist in der Lage, die wiederholten Besuche vor Ort zu artikulieren und ein detailliertes und sachkundiges Profil des Kunden und seiner Interessen zu erstellen.

Es ist sehr wichtig für Sie zu wissen, dass Sie sich bemühen müssen, Inhalte auf allen Kanälen zu personalisieren, damit Sie maschinelles Lernen erfolgreich in Ihre Bemühungen zur Verbesserung der Personalisierung integrieren können.

Dadurch wird sichergestellt, dass sich Ihre Kunden in Echtzeit und überall persönlich engagiert fühlen.

Produktseiten auf Ihren Startup-Websites sollten voller Elan sein und auf die Vorlieben jedes Einzelnen zugeschnitten sein. Setzen Sie prädiktive Werbung auf der bevorzugten Social-Media-Plattform des Verbrauchers ein.

Sie hören einfach nicht mit Ihren Bemühungen auf Ihrer Website auf, nutzen die Gelegenheit, die E-Mails als zuverlässiges personalisiertes Inhaltsrepository bieten. Der Grund dafür ist, dass es einfacher ist, optimierte Inhalte in einer E-Mail zu erstellen, als solche Wunder an einer E-Mail beherzt zu vollbringen Website.

Die Integration von maschinellem Lernen als Anwendung von KI bietet Ihnen jedoch die Möglichkeit einer verbesserten Personalisierung in großem Maßstab.

John Ejiofor ist Gründer und Chefredakteur von Nature Torch. Er ist auf Twitter @John02Ejiofor zu finden.