Tiga cara pasti untuk menggunakan pembelajaran mesin untuk personalisasi yang lebih baik

Satu hal yang biasanya paling utama dalam pikiran Anda sebagai seorang pemasar adalah bagaimana memastikan bahwa Anda tidak hanya bertahan dalam persaingan tetapi juga menjadi salah satu pemimpin pasar.

Dan untuk menjadi pemimpin pasar, Anda diharapkan untuk bekerja serius dalam personalisasi tetapi melakukan ini dalam skala besar karena Anda harus fokus pada pasar global, harus memerlukan otomatisasi dan di situlah pembelajaran mesin masuk.

Anda harus menciptakan kehadiran digital yang akan membantu dalam keterlibatan pelanggan yang lebih baik, meningkatkan kesadaran merek, dan memperkuat tujuan bisnis.

Anda diharapkan telah mengerjakan konten web Anda dan membangun kemampuan CRM Anda, Anda juga harus mengingat bahwa ada kebutuhan mutlak untuk melakukan berbagai upaya untuk mengotomatisasi aktivitas pemasaran utama.

Dengan pasar global sebagai target Anda, mendapatkan tugas pribadi mungkin sedikit sulit untuk dicapai tetapi Anda dapat meningkatkannya dengan mesin personalisasi.

Tujuan utama Anda adalah menargetkan konten yang Anda berikan kepada pelanggan dan prospek Anda berdasarkan apa yang Anda ketahui tentang mereka dan apa yang Anda yakini mungkin mereka butuhkan.

Personalisasi atau kustomisasi

Sebelum memulai integrasi pembelajaran mesin, Anda harus menahan diri untuk tidak mencampuradukkan personalisasi dengan penyesuaian. Sementara personalisasi dilakukan untuk kepentingan pelanggan, kustomisasi, di sisi lain, diprakarsai oleh pelanggan dalam upaya menelusuri konten yang diinginkan.

Dalam penelitian oleh PWC berjudul 'Financial Services Technology 2020 and Beyond: Embracing disruption', diamati bahwa kecerdasan pelanggan akan menjadi prediktor terpenting dari pertumbuhan pendapatan dan profitabilitas.

Personalisasi adalah hasil luar biasa dari kecerdasan pelanggan Anda yang akan memastikan Anda dapat mengontrol pengiriman pesan yang berlebihan kepada pelanggan dengan promosi menyeluruh, ini juga akan menghasilkan pengurangan besar dalam pembelian media.

Personalisasi adalah misi penting yang tidak dapat dilakukan oleh startup Anda untuk memulai pemasaran yang efektif. Setelah Anda dapat mempersonalisasi perjalanan pelanggan potensial Anda, Anda akan meningkatkan keterlibatan pelanggan dan loyalitas jangka panjang.

Anda dapat mengambil petunjuk dari cara Netflix melakukan rekomendasi film, saran musik dari Spotify, dan promosi khusus di Amazon untuk benar-benar memahami efek konten yang dipersonalisasi dan itu tidak hanya menjadi norma tetapi juga harapan konsumen.

Semua perusahaan teknologi besar ini dapat menyelesaikan tugas berat ini dengan mengintegrasikan pembelajaran mesin, yang dengan cepat berubah menjadi alat yang penting dan harus dimiliki dalam personalisasi konten.

Menariknya, ada cukup banyak vendor mesin personalisasi. Evergage, Monetate, Certona, dan Dynamic Yield, adalah beberapa vendor di pasar yang menawarkan layanan ini.

Laporan Gartner “Magic Quadrant for Personalization Engines” 2019 menunjukkan bahwa adopsi mesin personalisasi naik 28% sejak 2016.

Anda harus menemukan poin penting dalam perjalanan pelanggan Anda yang optimal untuk menambahkan sentuhan pribadi. Konteks selalu menjadi sumber perbedaan antara pelanggan yang biasanya memicu kebutuhan akan konten tertentu.

Karena personalisasi bersifat prediktif, pembelajaran mesin mulai memainkan peran sentral.

Berikut adalah tiga cara Anda dapat memanfaatkan pembelajaran mesin untuk meningkatkan personalisasi:

1. Memanfaatkan data demografis yang aman

Dasar dari data demografis adalah untuk memiliki akses ke perilaku dan preferensi khas pelanggan Anda dan ini dapat Anda pengaruhi dengan pembelajaran mesin. Meskipun mungkin mudah bagi Anda untuk mendapatkan informasi ini, ada klise untuk itu.

Pesaing Anda, terutama mereka yang memiliki akses ke mesin pencari besar dapat menggunakan mesin pencari ini untuk mengetahui informasi yang sangat pribadi tentang pelanggan Anda, seperti masalah medis, status pekerjaan, informasi keuangan, keyakinan politik, dan detail pribadi lainnya. Data ini tentu saja akan dikumpulkan, disimpan, dan ditautkan ke profil data Anda.

Satu-satunya cara untuk secara efektif “memilih keluar” dari ini, adalah menjaga data Anda tetap aman dan jauh dari tangan pengumpul data. Penjahat dunia maya juga tahu bahwa informasi ini adalah tambang emas dan ingin sekali mengetahuinya.

Data demografis yang komprehensif seringkali dapat mengungkapkan seluruh profil sosial ekonomi untuk pelanggan — jarak mereka dari lokasi ritel, pendapatan rata-rata, usia rata-rata, rasio etnis, populasi pemuda atau mahasiswa dan kadang-kadang bahkan statistik menikah versus tunggal.

Sementara pesaing Anda akan menggunakan data ini untuk melatih dan meningkatkan model prediktif mereka serta menyederhanakan krisis data personalisasi akhir seperti yang Anda lakukan, penjahat dunia maya akan menggunakan informasi tersebut untuk melancarkan serangan ke pelanggan Anda atau bahkan melumpuhkan bisnis Anda.

Memang benar bahwa sebagai pendiri startup baru, Anda mungkin mempertimbangkan implikasi keuangan karena harus mengamankan data Anda, tetapi ini akan menyelamatkan Anda dari pengalaman yang sangat buruk. Jika Anda tidak memiliki dana untuk VPN berbayar, tidak ada yang menghentikan Anda untuk berlangganan layanan VPN gratis.

Apa yang akhirnya Anda capai adalah kemampuan untuk menutupi alamat IP Anda dan mengenkripsi semua lalu lintas yang akan membantu dengan blokir geografis dan berkontribusi pada data demografis Anda yang aman dan privasi online terbaik.

2. Siapa yang membentuk audiens media sosial Anda?

Personalisasi lintas saluran adalah sumber informasi yang sangat bermanfaat karena saluran media sosial pilihan pelanggan adalah jalan untuk mengetahui seberapa ramah pelanggan terhadap kontak seluler.

Ini juga merupakan saluran untuk mengumpulkan data demografis karena fakta bahwa kelompok usia dan sosial yang berbeda lebih menyukai platform media sosial yang berbeda.

Misalnya, Gen Z diketahui memiliki preferensi untuk Instagram dan Snapchat, sementara Gen X dan milenium lebih berpegang teguh pada Facebook.

3. Mengetahui perilaku online konsumen Anda

Selain data demografis dan siapa yang termasuk audiens media sosial Anda, sumber informasi lain yang memungkinkan wawasan Anda yang dapat diterapkan tentang konsumen individu dalam personalisasi adalah menerapkan pembelajaran mesin untuk pengetahuan komprehensif tentang perilaku online konsumen Anda.

Jalur navigasi konsumen potensial Anda dapat mengungkapkan banyak hal tentang orang tersebut.

Anda akan memiliki wawasan yang sangat berguna tentang preferensi konsumen Anda, jumlah waktu yang dihabiskan konsumen untuk menjelajahi halaman di situs Anda adalah petunjuk yang mengungkapkan tingkat prioritas dan sumber data yang berharga.

Meskipun Anda mungkin tidak dapat mengumpulkan semua informasi berharga ini secara manual, pembelajaran mesin dapat dengan mudah memahami perilaku "tidak menentu" ini.

Pembelajaran mesin mampu mengartikulasikan kunjungan situs berulang dan menghasilkan profil pelanggan yang mendalam dan berpengetahuan dan apa yang mereka pedulikan.

Sangat penting bagi Anda untuk mengetahui bahwa agar Anda berhasil mengintegrasikan pembelajaran mesin ke dalam upaya Anda untuk meningkatkan personalisasi, Anda harus berusaha untuk mempersonalisasi konten di semua saluran.

Ini akan memastikan bahwa pelanggan Anda merasa terlibat secara pribadi secara real-time dan di mana pun mereka berada.

Halaman produk di situs web startup Anda harus penuh semangat dan disesuaikan dengan preferensi masing-masing individu. Terapkan iklan prediktif di platform media sosial pilihan konsumen.

Anda hanya tidak berhenti pada upaya Anda di situs web Anda, manfaatkan peluang yang ditawarkan email sebagai repositori konten pribadi yang dapat diandalkan, alasannya adalah lebih mudah untuk membuat konten yang dioptimalkan dalam email daripada mengerjakan keajaiban seperti itu dengan semangat. halaman web.

Namun, integrasi pembelajaran mesin sebagai aplikasi AI memberi Anda peluang personalisasi yang lebih baik dalam skala besar.

John Ejiofor adalah pendiri dan pemimpin redaksi di Nature Torch. Dia dapat ditemukan di Twitter @John02Ejiofor.