Mengapa pemasar membutuhkan personalisasi berbasis aturan dan pembelajaran mesin

Meningkatnya ekspektasi konsumen dan tekanan persaingan telah menciptakan realitas baru bagi pemasar: Personalisasi bukan lagi barang mewah tetapi telah menjadi standar layanan dasar dalam ekonomi digital saat ini.

Untuk menyajikan pengalaman yang relevan, perusahaan biasanya mengikuti pendekatan yang dikenal sebagai personalisasi berbasis aturan, yang menggunakan logika if/then untuk menyesuaikan perjalanan pelanggan menurut seperangkat aturan penargetan yang diprogram secara manual.

Tetapi bagi merek yang ingin meningkatkan upaya personalisasi mereka, mengandalkan pendekatan manual sepenuhnya untuk menentukan pengalaman yang paling optimal tidak selalu efisien atau mudah dikelola. Itulah sebabnya banyak merek tertarik pada algoritme pembelajaran mesin untuk membantu proses pengambilan keputusan.

Kedua pendekatan menawarkan keuntungan yang berbeda – itulah sebabnya organisasi harus bekerja dengan solusi ini bersama-sama, daripada membuang satu untuk yang lain.

Keindahan dan keterbatasan personalisasi berbasis aturan

Bagaimana cara kerja personalisasi berbasis aturan? Katakanlah pengunjung mendarat di beranda merek untuk pertama kalinya. Jika ini masalahnya , maka situs akan menampilkan pesan selamat datang di spanduk pahlawan. Berlapis dalam kondisi audiens tambahan, jika pengunjung baru dan berlokasi di Irlandia, maka spanduk pahlawan beranda akan menampilkan pesan selamat datang dengan konten khusus Irlandia.

Kondisi ini, yang dapat berkisar dari yang sederhana hingga yang kompleks, semuanya diatur oleh manusia, bukan mesin. Ini adalah faktor kunci di balik keberhasilan inisiatif personalisasi berbasis aturan, karena pemasar membawa pengetahuan industri dan merek yang mendalam yang mungkin diperjuangkan AI.

Ditugaskan untuk merancang aturan tersebut memastikan bahwa pengalaman tersegmentasi dan kontekstual yang diberikan merek didasarkan pada wawasan intuitif dan pengalaman dunia nyata.

Namun, ini dapat dengan mudah menjadi tugas berat data yang membosankan, yang melibatkan banyak penerapan pengujian dengan pengukuran terperinci dari setiap variasi yang diuji terhadap setiap segmen audiens untuk menentukan aturan penargetan terprogram yang optimal.

Pada akhirnya, tidak peduli seberapa cenderung matematis seorang pemasar, akan selalu ada batasan berapa banyak segmen yang dapat dikelola sebelum semuanya menjadi terlalu rumit.

Dengan banyaknya kombinasi dan permutasi, memilih variasi yang unggul dalam menghadapi basis pelanggan yang terus berubah menjadi hampir tidak mungkin. Di sinilah personalisasi berbasis pembelajaran mesin masuk.

Kapan harus memasukkan personalisasi berbasis pembelajaran mesin

Melalui pembelajaran mesin, merek dapat mengotomatiskan pengumpulan dan interpretasi wawasan pelanggan, dengan algoritme atau mesin pembuat keputusan yang menentukan variasi mana yang akan dilayani pelanggan berdasarkan kinerja. Sementara pendekatan ini melibatkan lebih sedikit input manusia daripada personalisasi berbasis aturan tradisional, tujuannya adalah untuk menambah pemasar, bukan menggantikannya.

Alih-alih menerapkan "pemenang mengambil semua pendekatan" dengan setia, di mana satu variasi pemenang diterapkan di seluruh kumpulan pengunjung setelah mencapai signifikansi statistik, pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menganalisis kinerja setiap variasi di setiap segmen lalu lintas secara real time untuk ditayangkan. konten yang paling relevan untuk memilih grup audiens.

Hal ini membuat personalisasi berbasis pembelajaran mesin lebih, baik, dipersonalisasi, karena satu variasi tidak dapat cocok untuk semua pengunjung – dan menerapkan pengalaman dengan cara ini akan selalu membahayakan pengalaman sebagian pengunjung.

Yang terpenting, pengoptimalan melalui pembelajaran mesin menghemat waktu dan sumber daya yang signifikan dalam menjalankan pengujian A/B, menjadikannya keuntungan besar bagi produktivitas dan laba. Ambil liburan atau promosi kembali ke sekolah.

Alih-alih menjalankan pengujian A/B dan mencoba mengoptimalkan pengalaman pelanggan dengan cepat, algoritme pembelajaran mesin memungkinkan untuk memprediksi hasil positif untuk setiap individu dan dengan demikian memaksimalkan pendapatan selama durasi keseluruhan kampanye.

Pemasar harus menjalankan eksperimen berumur pendek seperti ini, membandingkan mekanisme pengoptimalan dengan grup kontrol mereka dan kemudian memvalidasi hasilnya.

Terbaik dari kedua dunia

Terlepas dari semua manfaatnya, pengambilan keputusan berbasis algoritme tidak secara inheren lebih unggul daripada penargetan berbasis aturan.

Ingat, pemasar membawa wawasan dan ketajaman yang tak tertandingi ke meja, yang akan selalu diperlukan untuk menetapkan strategi dan logika untuk kampanye ini. Ini adalah penerapan personalisasi berbasis aturan dan pembelajaran mesin bersama satu sama lain yang akan membawa hasil terbaik.

Merek saat ini menghadapi sejumlah keharusan: mengubah pengunjung pertama kali menjadi pelanggan, memenangkan kembali pelanggan yang bergejolak, dan mengamankan pelanggan setia yang menawarkan nilai seumur hidup yang tinggi bagi merek.

Mereka harus memenuhi tujuan ini sambil mempertimbangkan perubahan yang tak terhindarkan dalam preferensi dan minat pelanggan ini.

Meskipun pemasar dan pedagang akan selalu menjadi sangat penting dalam menentukan visi merek, identitas, dan pemilihan produk, banyak keputusan taktis seperti materi iklan mana yang akan digunakan, urutan produk yang dijual, dan email mana yang akan dikirim kepada pelanggan mana yang dapat digerakkan oleh mesin AI dengan hasil yang jauh lebih unggul daripada manusia yang membuat keputusan seperti itu tanpa bantuan mesin.

Sistem ini menambah kemampuan manusia dan menciptakan kemungkinan baru bagi pengecer dengan meningkatkan aspek perdagangan yang paling penting: relevansi. Semakin relevan dan menarik tawaran atau serangkaian produk bagi individu tertentu, semakin tinggi kemungkinan mereka akan membeli, menikmati pembelian mereka, dan meningkatkan keterlibatan mereka dengan merek.

Personalisasi berbasis aturan akan terus berfungsi sebagai alat yang sangat diperlukan, memberi pemasar kemampuan untuk mengontrol audiens mana yang dilayani pengalaman tertentu – dan dalam banyak kasus, ini akan tetap menjadi pendekatan paling logis untuk mengontekstualisasikan bagian dari perjalanan pelanggan.

Tetapi ketika merek ingin menyesuaikan skala, pembelajaran mesin menjadi penting. Pertanyaan untuk merek, kemudian, bukanlah jalan mana yang harus mereka tempuh. Sebaliknya, mengapa tidak keduanya?