Apa itu Pemasaran yang Dipersonalisasi dan Mengapa Pembelajaran Mesin Alat yang Efektif untuk Itu?

Ketika dunia pemasaran digital tumbuh semakin kompetitif, bisnis harus melampaui harapan dasar pelanggan untuk memberikan pengalaman yang menonjol. Dan pemasaran yang dipersonalisasi dapat membantu Anda melakukan hal itu. Tapi apa itu pemasaran yang dipersonalisasi? Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut.

Pemasaran yang benar-benar dipersonalisasi telah menjadi kebutuhan dan bukan kesenangan untuk dimiliki. Ini karena pelanggan telah mengharapkan sejumlah penyesuaian, seperti nama mereka muncul di bagian atas email pemasaran. Sekarang, mereka mencari tingkat berikutnya, seperti halaman web yang secara otomatis menampilkan konten berdasarkan preferensi mereka atau iklan berbasis lokasi untuk penawaran khusus di toko terdekat.

Untungnya, teknologi ada di pihak kami, dengan otomatisasi dan pembelajaran mesin yang memudahkan untuk menyediakan konten pemasaran yang benar-benar dipersonalisasi. Mari kita jelajahi apa artinya itu bagi bisnis Anda.

Apa itu pemasaran yang dipersonalisasi?

Pemasaran yang dipersonalisasi adalah praktik menargetkan konten ke pelanggan tertentu berdasarkan data yang Anda kumpulkan. Ini termasuk minat, preferensi, dan perilaku mereka. Perusahaan menggunakan data ini untuk membuat konten yang sangat disesuaikan, yang dikirimkan ke pelanggan melalui email, iklan, atau platform lainnya. Misalnya, VWO Personalize memungkinkan Anda memberikan ribuan perjalanan unik yang dibuat khusus untuk audiens tertentu dan dipicu pada waktu yang tepat. Anda dapat mengambil uji coba gratis jika Anda ingin menjelajahinya.

Data pelanggan dikumpulkan menggunakan alat otomatis dan algoritme cerdas, di situlah pembelajaran mesin masuk. Biasanya, kode ditambahkan ke situs web, memungkinkan mesin untuk menangkap data berharga seperti klik, waktu yang dihabiskan di situs, dan riwayat pembelian. Dengan teknologi yang tepat, Anda juga dapat mengumpulkan data dari interaksi pelanggan di berbagai saluran.

Pengumpulan data juga mencakup pengumpulan informasi tentang demografi pelanggan, seperti usia, jenis kelamin, lokasi, dan status keuangan. Setelah Anda mengumpulkan semua data yang relevan, algoritme akan menganalisisnya dan mengidentifikasi pelanggan mana yang harus menerima konten mana.

Tujuannya adalah untuk menciptakan pengalaman hebat yang terasa unik bagi setiap pelanggan. Ini berarti menjangkau orang yang tepat pada waktu yang tepat dengan pesan yang tepat. Memikirkan:

• Email khusus (dan kami tidak hanya bermaksud memasukkan nama mereka alih-alih "Pelanggan yang terhormat")
• Diskon yang ditargetkan
• Rekomendasi produk
• Penawaran ulang tahun
• Reward untuk pelanggan setia

Manfaat pemasaran yang dipersonalisasi

Personalisasi memberikan sentuhan manusia yang penting pada strategi pemasaran Anda (bahkan jika semua orang tahu itu dilakukan oleh mesin). Itu membuat prospek Anda merasa dihargai, karena merek telah berupaya mencari tahu apa yang mereka inginkan.

Kebahagiaan pelanggan mengarah pada peningkatan loyalitas. Ini berdampak positif pada biaya akuisisi Anda (biasanya lebih murah untuk mempertahankan pelanggan yang Anda miliki). Pelanggan setia juga akan merekomendasikan Anda kepada orang lain. Ini, pada gilirannya, meningkatkan reputasi Anda dan menarik lebih banyak bisnis.

Selain itu, pemasaran yang dipersonalisasi dapat meningkatkan ROI Anda, karena rekomendasi yang disesuaikan mendorong pelanggan untuk membelanjakan lebih banyak daripada yang mereka lakukan dengan iklan tradisional. Menurut sebuah survei, 91% konsumen lebih cenderung berbelanja dengan merek yang mengingat mereka dan memberikan penawaran serta rekomendasi yang relevan.

Sementara itu, 63% pemasar AS melihat peningkatan rasio konversi sebagai manfaat utama personalisasi. Jadi, jika Anda khawatir tentang konversi dan pendapatan dan bertanya, "Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melihat hasil SEO?", ada baiknya mencurahkan upaya pemasaran Anda untuk personalisasi.

Tantangan pemasaran yang dipersonalisasi

Pemasaran yang dipersonalisasi bukanlah jalan-jalan di taman. Untuk satu hal, Anda harus memastikan pelanggan Anda tidak menunda dengan membuat preferensi dan perilaku mereka dilacak dan dianalisis. Ada juga undang-undang privasi data untuk dinavigasi.

Tantangan lainnya adalah Anda perlu mengumpulkan banyak data untuk memprediksi secara akurat apa yang diinginkan pelanggan. Ini selain untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan hal-hal seperti usia, jenis kelamin, dan lokasi. Dan Anda akan ingin melakukan eksperimen untuk melihat apa yang berhasil dan apa yang tidak. Ini memakan waktu untuk melakukan semua ini dalam skala besar.

Bahkan jika Anda menggunakan alat seperti Apache Hadoop untuk memproses dan menyimpan data besar dalam jumlah besar (Baca artikel Databricks ini tentang perangkat lunak Hadoop), tidak mungkin membuat email atau iklan yang dipersonalisasi secara manual untuk setiap pelanggan. Di situlah pembelajaran mesin masuk.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan mesin untuk belajar terus menerus dari data. Algoritma menganalisis kumpulan data besar untuk mengidentifikasi tren dan hubungan antar data, menggunakan temuannya untuk memprediksi tindakan atau pengalaman mana yang paling mungkin memberikan hasil tertentu.

Mesin menjadi lebih pintar semakin banyak data yang mereka serap. Setelah beberapa saat, mereka menjadi mampu membuat keputusan sendiri dan menyesuaikan tindakan mereka tanpa masukan manusia.

Ini mungkin terdengar sangat futuristik, tetapi kita semua mengalami pembelajaran mesin dalam kehidupan kita sehari-hari. Jika Anda menelusuri item di situs web ritel, berharap untuk melihatnya diiklankan di umpan media sosial Anda. Saat Anda mengetik pesan di WhatsApp, kata-kata yang disarankan akan muncul berdasarkan konten pesan Anda sebelumnya. Dan saat Anda masuk ke Amazon atau Netflix, Anda akan melihat rekomendasi yang disesuaikan dengan preferensi Anda.

Bagaimana itu digunakan dalam pemasaran?

Dalam pemasaran yang dipersonalisasi, ML digunakan untuk menganalisis jenis konten, kata kunci, dan frasa yang menarik perhatian target konsumen Anda. Setelah Anda menemukan apa yang penting bagi mereka, Anda dapat membuat konten atau infografis yang relevan. Dan, seiring waktu, mesin akan mempelajari konten mana yang paling efektif untuk memenuhi tujuan tertentu.

Berikut adalah beberapa teknik yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin:

Analisis regresi

Ini adalah metode statistik yang memungkinkan Anda untuk menguji hubungan antara dua atau lebih variabel. Anda dapat menggunakan regresi linier untuk mengetahui halaman mana yang paling mungkin menghasilkan konversi, karena persamaan regresi dapat mengungkapkan hubungan yang pasti antara jumlah klik pada halaman tertentu dan jumlah konversi. Regresi logistik digunakan untuk menganalisis data perilaku belanja historis, yang membantu Anda menentukan tindakan tindak lanjut yang dipersonalisasi untuk menangani pengabaian keranjang.

Algoritma pengelompokan

Algoritme ini membantu Anda, mengelompokkan pelanggan, ke dalam segmen dengan menganalisis data yang tidak berlabel, memisahkannya ke dalam grup berdasarkan karakteristik dan kualitas bersama, dan menetapkannya ke dalam kluster.

Mereka dapat diterapkan untuk pengembangan mesin rekomendasi dan analisis media sosial. Idenya adalah bahwa jika ada hubungan antara orang-orang, mereka sering memiliki seperangkat preferensi yang sama, sehingga Anda dapat yakin bahwa pengikut halaman Facebook tertentu akan bereaksi positif terhadap iklan untuk sesuatu yang serupa.

Aturan asosiasi

Aturan asosiasi mengungkapkan hubungan menarik antara variabel yang berbeda dalam database besar dan juga dapat digunakan untuk membangun mesin rekomendasi. Misalnya, jika Anda membeli ponsel baru di Amazon, Anda mungkin melihat rekomendasi untuk casing ponsel yang sesuai. Hal ini didasarkan pada fakta bahwa pelanggan lain membeli kedua item secara bersamaan, dan komputer telah mengetahui bahwa itu adalah tindakan yang populer.

Rantai Markov

Metode ini digunakan untuk memodelkan probabilitas, seperti menganalisis perilaku situs web real-time pengguna dan membuat prediksi navigasi berdasarkan itu. Mesin mungkin melihat bahwa sebagian besar pengunjung mengklik tombol CTA saat mereka diposisikan di tengah halaman, sehingga perancang web tahu untuk mengatur semua halaman seperti itu di masa mendatang.

Mengapa pembelajaran mesin sangat efektif untuk pemasaran yang dipersonalisasi?

Personalisasi dalam skala besar

Alat pembelajaran mesin belajar tentang preferensi pelanggan jauh lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia. Mereka dapat memproses data dalam jumlah besar hampir secara instan dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data tersebut.

Misalnya, mesin mengetahui kapan seseorang meninggalkan keranjang belanja mereka dan secara otomatis membuat email tindak lanjut yang dipersonalisasi. Lihat contoh berikut, di mana pesan tersebut menyertakan nama pembeli dan memberi mereka insentif untuk kembali:

Wawasan yang lebih dalam

ML berguna untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang audiens Anda. Mesin dapat belajar dari filter yang memungkinkan pengunjung situs web mengurutkan item berdasarkan kategori dan pelacakan perilaku mendalam yang memantau pergerakan mouse, pengguliran, dan waktu yang dihabiskan per halaman. Teknologi pembelajaran mendalam Google memungkinkannya menghasilkan pencarian yang disarankan untuk pengguna individu.

Mereka juga dapat menganalisis interaksi menggunakan Natural Language Processing (NLP), di mana komputer belajar memahami kata-kata dan teks yang diucapkan dengan cara seperti manusia, dan analisis sentimen, di mana mesin dapat mengetahui apakah sikap peserta positif atau negatif. Kedua teknik membantu pemasar untuk menyadari ketika pelanggan tidak senang, atau menemukan peluang ideal untuk menjual lebih banyak.

Tindakan yang dapat disesuaikan

Karena pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk mengembangkan pengetahuan dan menganalisis data secara konstan, ini berarti bahwa karakteristik dan perilaku pelanggan yang berkembang dapat diperhitungkan.

Jika pelanggan telah bersama Anda untuk waktu yang lama, selera dan keadaan mereka dapat berubah. Pembelajaran mesin membantu Anda bersiap untuk itu, karena alat dapat menyesuaikan dan menyempurnakan konten untuk preferensi terbaru.

Misalnya, Salesforce memiliki AI yang disebut Einstein, yang mampu menyesuaikan pemodelannya dengan setiap interaksi pelanggan dan bagian data tambahan yang diterimanya.

Praktik terbaik untuk menggunakan pembelajaran mesin dalam pemasaran yang dipersonalisasi

Sebanyak 93% profesional B2B global percaya bahwa upaya personalisasi di situs web mereka telah membuahkan hasil dalam pertumbuhan pendapatan. Tetapi bagaimana Anda dapat memastikan bahwa pembelajaran mesin meningkatkan upaya tersebut dengan paling efektif? Berikut adalah beberapa tips tentang cara melakukannya dengan benar.

Utamakan pelanggan

Kedengarannya jelas, tetapi Anda harus selalu mengutamakan pengalaman pelanggan. Jangan terlalu terbawa dengan teknologi baru sehingga Anda lupa mengapa Anda menggunakannya. Jika ada situasi di mana panggilan telepon langsung akan bekerja lebih baik daripada email yang dipersonalisasi (seperti memberi kompensasi kepada pelanggan untuk masalah atau kesalahan), lakukanlah.

Anda juga dapat menggunakan ML untuk memperkuat pengalaman dukungan pelanggan dengan opsi seperti chatbots dan pencarian yang diaktifkan dengan suara.

Waktu adalah kuncinya

Pemasaran yang dipersonalisasi bukan hanya tentang menyesuaikan konten pesan Anda. Waktu yang tepat sangat penting jika Anda ingin penerima terlibat sepenuhnya. Setiap pelanggan adalah unik, dan mereka tidak semua memeriksa email atau menjelajahi media sosial pada waktu yang sama. Pembelajaran mesin memungkinkan Anda menyesuaikan waktu pengiriman/tampilan berdasarkan perilaku sebelumnya, yang disebut "pengiriman cerdas".

Gunakan pengujian A/B

Pengujian A/B membandingkan versi asli properti digital Anda dengan satu atau beberapa variasi dan mengukur perbedaannya terhadap sasaran yang ditentukan. Ini secara seragam membagi lalu lintas Anda di antara versi untuk menentukan versi mana yang lebih baik. Ini berarti bahwa sebagian besar lalu lintas Anda dikirim ke variasi yang berkinerja buruk.

Untuk memaksimalkan konversi di jendela waktu eksperimen, VWO menawarkan pengujian multi-armed bandit (MAB). Algoritme MAB mengalokasikan lalu lintas secara dinamis – yang berarti ia terus mengidentifikasi variasi yang berkinerja lebih baik berdasarkan data yang diperoleh selama pengujian dan mengarahkan sebagian besar lalu lintas secara dinamis dan waktu nyata ke varian pemenang ini.

Jadi, jika Anda memiliki waktu singkat untuk pengoptimalan dan tidak cukup waktu untuk menunggu signifikansi statistik, Anda dapat memilih pengujian berbasis pembelajaran mesin ini untuk memaksimalkan konversi Anda. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang ini, ikuti uji coba gratis dengan VWO atau minta demo dengan pakar MAB kami.

Personalisasikan situs web Anda

Selain mempersonalisasi iklan pop-up atau email, Anda dapat menyesuaikan halaman web dan aplikasi agar sesuai dengan pelanggan tertentu. Saat seseorang menelusuri situs atau aplikasi, konten yang mereka lihat dapat dipersonalisasi berdasarkan hal-hal seperti jenis kelamin, lokasi, dan apakah mereka pelanggan baru. Sekali lagi, Amazon dan Netflix sangat ahli dalam hal ini. Ikuti uji coba gratis untuk melihat bagaimana VWO Personalize dapat membantu Anda dalam hal ini.

Ambil pendekatan omnichannel

Pelanggan suka menggunakan saluran mana pun yang paling nyaman bagi mereka pada saat itu, jadi pastikan personalisasi meluas ke semua saluran tersebut. Anda dapat menggunakan alat pengujian fungsional untuk memeriksa situs web dan aplikasi Anda berfungsi sebagaimana mestinya, dengan pesan yang tepat menjangkau pengguna yang tepat.

Semakin banyak saluran yang Anda miliki, semakin banyak data yang akan ada! Anda juga dapat menggunakan pandas DataFrames untuk memuat data dari database dan format data yang berbeda untuk mendapatkan tampilan lengkap dan menyegmentasikan rekaman dalam bingkai data. (Baca artikel Databricks ini tentang struktur DataFrame panda).

Membawa pergi

Karena orang-orang dibombardir dengan pesan pemasaran dari berbagai saluran yang terus bertambah, Anda perlu memotong kebisingan dengan konten yang benar-benar relevan. Pembelajaran mesin memungkinkan Anda untuk:

• Personalisasikan pesan pemasaran Anda dalam skala besar
• Jadikan proses pengumpulan data lebih efisien
• Bereksperimenlah dengan pesan Anda untuk mendorong konversi

Namun, tim pemasaran tidak perlu takut untuk pekerjaan mereka. Mesin belum mampu menampilkan kecerdasan atau kesadaran kreatif. Jadi pemasar yang cerdas dapat menggabungkan AI dengan input manusia untuk memberikan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi.

Semoga panduan ini memberikan jawaban yang jelas atas pertanyaan, “Apa itu pemasaran yang dipersonalisasi?” dan sekarang Anda merasa percaya diri untuk menggunakan pemasaran yang dipersonalisasi untuk meningkatkan bisnis Anda.