Por qué los especialistas en marketing necesitan personalización basada en reglas y en aprendizaje automático

Las crecientes expectativas de los consumidores y las presiones competitivas han creado una nueva realidad para los especialistas en marketing: la personalización ya no es un lujo, sino que se ha convertido en un estándar básico de servicio en la economía digital actual.

Para brindar experiencias relevantes, las empresas generalmente se han adherido a un enfoque conocido como personalización basada en reglas, que utiliza la lógica si / entonces para adaptar el recorrido del cliente de acuerdo con un conjunto de reglas de orientación programadas manualmente.

Pero para las marcas que buscan escalar sus esfuerzos de personalización, confiar en un enfoque completamente manual para determinar la experiencia más óptima no siempre es eficiente o manejable. Es por eso que muchas marcas gravitan hacia los algoritmos de aprendizaje automático para ayudar en el proceso de toma de decisiones.

Ambos enfoques ofrecen distintas ventajas, razón por la cual las organizaciones deberían trabajar con estas soluciones en conjunto, en lugar de deshacerse de una por otra.

La belleza y las limitaciones de la personalización basada en reglas

¿Cómo funciona la personalización basada en reglas? Digamos que un visitante llega a la página de inicio de una marca por primera vez. Si este es el caso , el sitio mostrará un mensaje de bienvenida en el banner del héroe. Estratificación en una condición audiencia adicional, si el visitante es nuevo y se encuentra en Irlanda, a continuación, la bandera héroe página contará con un mensaje de bienvenida con el contenido de Irlanda-específica.

Estas condiciones, que pueden variar de simples a complejas, las establecen los humanos, no las máquinas. Este es un factor clave detrás del éxito de las iniciativas de personalización basadas en reglas, ya que los especialistas en marketing aportan un conocimiento profundo de la industria y la marca con el que la IA puede tener dificultades.

La tarea de diseñar dichas reglas garantiza que las experiencias segmentadas y contextualizadas que ofrece una marca se basen en conocimientos intuitivos y experiencias del mundo real.

Sin embargo, esto puede convertirse fácilmente en una tarea tediosa y con muchos datos, que implica numerosas implementaciones de prueba con mediciones granulares de cada variación probada en cada segmento de audiencia para determinar las reglas óptimas de orientación programática.

En última instancia, no importa qué tan inclinado a las matemáticas pueda ser un especialista en marketing, siempre habrá un límite en la cantidad de segmentos que se pueden administrar antes de que todo se vuelva demasiado complejo.

Con una abrumadora cantidad de combinaciones y permutaciones, seleccionar una variación ganadora frente a una base de clientes en constante cambio se vuelve casi imposible. Aquí es donde entra en juego la personalización basada en el aprendizaje automático.

Cuándo incorporar la personalización basada en el aprendizaje automático

A través del aprendizaje automático, las marcas pueden automatizar la recopilación e interpretación de la información del cliente, con algoritmos o motores de toma de decisiones que determinan qué variación se atenderá a un cliente en función del rendimiento. Si bien este enfoque implica menos participación humana que la personalización tradicional basada en reglas, la intención es aumentar el profesional del marketing, no reemplazarlo.

En lugar de implementar fielmente un enfoque de "el ganador se lo lleva todo", mediante el cual se implementa una única variación ganadora en todo el grupo de visitantes al alcanzar la significación estadística, el aprendizaje automático se puede utilizar para analizar el rendimiento de cada variación en cada segmento de tráfico en tiempo real para servir el contenido más relevante para seleccionar grupos de audiencia.

Esto hace que la personalización basada en el aprendizaje automático sea más, bueno, personalizada, ya que una variación no puede ser adecuada para todos los visitantes, y la implementación de experiencias de esta manera siempre comprometerá la experiencia de una parte de los visitantes.

Fundamentalmente, la optimización a través del aprendizaje automático ahorra una cantidad significativa de tiempo y recursos en la ejecución de pruebas A / B, lo que la convierte en una ventaja sustancial para la productividad y el resultado final. Tómate unas vacaciones o una promoción de regreso a clases.

En lugar de ejecutar una prueba A / B y tratar de optimizar la experiencia del cliente sobre la marcha, los algoritmos de aprendizaje automático permiten predecir resultados positivos para cada individuo y, por lo tanto, maximizar los ingresos durante toda la campaña.

Los especialistas en marketing deben realizar experimentos de corta duración como este, comparando los mecanismos de optimización con su grupo de control y luego validando sus resultados.

Lo mejor de ambos mundos

A pesar de todos sus beneficios, la toma de decisiones basada en algoritmos no es inherentemente superior a la focalización basada en reglas.

Recuerde, los especialistas en marketing aportan conocimientos y discernimiento incomparables, que siempre serán necesarios para establecer la estrategia y la lógica de estas campañas. Es la implementación de la personalización basada en reglas y basada en el aprendizaje automático junto con la otra lo que producirá los mejores resultados.

Hoy en día, las marcas se enfrentan a una serie de imperativos: convertir a quienes visitan por primera vez en clientes, recuperar clientes agitados y asegurar clientes leales que ofrecen un alto valor de por vida a la marca.

Deben cumplir estos objetivos teniendo en cuenta los cambios inevitables en las preferencias e intereses de estos clientes.

Aunque los especialistas en marketing y comercializadores siempre serán fundamentales para determinar la visión, la identidad y la selección de productos de una marca, numerosas decisiones tácticas, como qué creatividades usar, el orden de los productos que se comercializan y qué correos electrónicos enviar a los clientes pueden ser impulsados ​​por motores de inteligencia artificial. con resultados muy superiores a los humanos que toman tales decisiones sin ayuda de máquinas.

Estos sistemas aumentan las capacidades de los seres humanos y crean nuevas posibilidades para los minoristas al aumentar el aspecto más importante del comercio: la relevancia. Cuanto más relevante y atractiva sea una oferta o un conjunto de productos para un individuo específico, mayor será la probabilidad de que compren, disfruten de su compra y aumenten su compromiso con la marca.

La personalización basada en reglas seguirá siendo una herramienta indispensable, proporcionando a los especialistas en marketing la capacidad de controlar a qué audiencias se les ofrece una experiencia particular y, en muchos casos, seguirá siendo el enfoque más lógico para contextualizar partes del recorrido del cliente.

Pero a medida que las marcas buscan escalar la personalización, el aprendizaje automático se vuelve esencial. La pregunta para las marcas, entonces, no es qué camino deben seguir. En cambio, ¿ por qué no ambos?