Che cos'è il marketing personalizzato e perché l'apprendimento automatico è uno strumento efficace per questo?

Poiché il mondo del marketing digitale diventa sempre più competitivo, le aziende devono andare oltre la soddisfazione delle aspettative di base dei clienti per offrire un'esperienza straordinaria. E il marketing personalizzato può aiutarti a fare proprio questo. Ma cos'è il marketing personalizzato? Continua a leggere per saperne di più.

Il marketing veramente personalizzato è diventato una necessità piuttosto che un piacere da avere. Questo perché i clienti si aspettano già una certa quantità di personalizzazione, come il loro nome che appare nella parte superiore di un'e-mail di marketing. Ora stanno cercando il livello successivo, come pagine Web che mostrano automaticamente i contenuti in base alle loro preferenze o annunci basati sulla posizione per offerte speciali nei negozi vicini.

Fortunatamente, la tecnologia è dalla nostra parte, con l'automazione e l'apprendimento automatico che semplificano la fornitura di contenuti di marketing veramente personalizzati. Esploriamo cosa significa per la tua attività.

Che cos'è il marketing personalizzato?

Il marketing personalizzato è la pratica di indirizzare i contenuti a clienti specifici in base ai dati che hai raccolto. Ciò include i loro interessi, preferenze e comportamenti. Le aziende utilizzano questi dati per creare contenuti altamente personalizzati, che vengono consegnati ai clienti tramite e-mail, annunci o altre piattaforme. Ad esempio, VWO Personalize ti consente di offrire migliaia di viaggi unici fatti su misura per un pubblico specifico e attivati ​​al momento giusto. Puoi fare una prova gratuita se desideri esplorarlo.

I dati dei clienti vengono raccolti utilizzando strumenti automatizzati e algoritmi intelligenti, ed è qui che entra in gioco l'apprendimento automatico. In genere, viene aggiunto un codice al sito Web, consentendo alla macchina di acquisire dati preziosi come clic, tempo trascorso sul sito e cronologia degli acquisti. Con la giusta tecnologia, puoi anche raccogliere dati dalle interazioni dei clienti su più canali.

La raccolta dei dati include anche la raccolta di informazioni sui dati demografici dei clienti, come età, sesso, posizione e stato finanziario. Una volta raccolti tutti i dati rilevanti, gli algoritmi li analizzeranno e identificheranno quali clienti dovrebbero ricevere quale contenuto.

L'obiettivo è creare un'esperienza eccezionale che sia unica per ogni cliente. Ciò significa raggiungere la persona giusta al momento giusto con il messaggio giusto. Pensare:

• Email personalizzate (e non intendiamo solo inserire il loro nome al posto di "Gentile cliente")
• Sconti mirati
• Consigli sui prodotti
• Offerte di compleanno
• Premi per i clienti fedeli

I vantaggi del marketing personalizzato

La personalizzazione conferisce un importante tocco umano alla tua strategia di marketing (anche se tutti sanno che viene eseguita da una macchina). Fa sentire il tuo potenziale cliente apprezzato, poiché il marchio ha fatto uno sforzo per scoprire cosa vogliono.

La felicità del cliente porta a una maggiore fedeltà. Ciò ha un impatto positivo sui costi di acquisizione (in genere è più economico mantenere i clienti che hai). I clienti fedeli ti consiglieranno anche ad altri. Questo, a sua volta, migliora la tua reputazione e attira più affari.

Inoltre, il marketing personalizzato può migliorare il ROI, poiché i consigli su misura incoraggiano i clienti a spendere più di quanto farebbero con la pubblicità tradizionale. Secondo un sondaggio, il 91% dei consumatori ha maggiori probabilità di acquistare con marchi che li ricordano e forniscono offerte e consigli pertinenti.

Nel frattempo, il 63% dei marketer statunitensi vede l'aumento dei tassi di conversione come il principale vantaggio della personalizzazione. Quindi, se ti preoccupi delle conversioni e delle entrate e chiedi: "Quanto tempo ci vuole per vedere i risultati SEO?", vale la pena dedicare i tuoi sforzi di marketing alla personalizzazione.

Le sfide del marketing personalizzato

Il marketing personalizzato non è una passeggiata. Per prima cosa, devi assicurarti che i tuoi clienti non siano scoraggiati dal monitoraggio e dall'analisi delle loro preferenze e comportamenti. Ci sono anche leggi sulla privacy dei dati per navigare.

Un'altra sfida è che devi raccogliere molti dati per prevedere con precisione ciò che vogliono i clienti. Questo oltre a segmentare i clienti in base a cose come età, sesso e posizione. E vorrai condurre la sperimentazione per vedere cosa funziona e cosa no. È dispendioso in termini di tempo fare tutto ciò su larga scala.

Anche se utilizzi uno strumento come Apache Hadoop per elaborare e archiviare grandi volumi di big data (leggi questo articolo di Databricks sul software Hadoop), non è possibile creare manualmente e-mail o annunci personalizzati per ogni cliente. È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di apprendere continuamente dai dati. Gli algoritmi analizzano set di dati di grandi dimensioni per identificare tendenze e relazioni tra i dati, utilizzando i loro risultati per prevedere quali azioni o esperienze hanno maggiori probabilità di fornire un determinato risultato.

Le macchine diventano più intelligenti quanto più dati assorbono. Dopo un po', diventano capaci di prendere le proprie decisioni e di adattare le proprie azioni senza l'intervento umano.

Potrebbe sembrare selvaggiamente futuristico, ma tutti noi sperimentiamo l'apprendimento automatico nella nostra vita di tutti i giorni. Se sfogli un articolo su un sito Web di vendita al dettaglio, aspettati di vederlo pubblicizzato sui feed dei social media. Quando digiti un messaggio su WhatsApp, vengono visualizzate le parole suggerite in base al contenuto del messaggio precedente. E quando accedi ad Amazon o Netflix, vedrai consigli personalizzati in base alle tue preferenze.

Come viene utilizzato nel marketing?

Nel marketing personalizzato, ML viene utilizzato per analizzare il tipo di contenuto, le parole chiave e le frasi che catturano l'attenzione dei consumatori target. Una volta scoperto ciò che conta per loro, puoi creare contenuti o infografiche pertinenti. E, nel tempo, la macchina imparerà quale contenuto è più efficace per raggiungere determinati obiettivi.

Ecco alcune delle tecniche comunemente utilizzate nell'apprendimento automatico:

Analisi di regressione

Questo è un metodo statistico che consente di esaminare la relazione tra due o più variabili. Puoi utilizzare la regressione lineare per capire quali pagine hanno maggiori probabilità di generare conversioni, poiché un'equazione di regressione può rivelare una relazione definita tra il numero di clic su una determinata pagina e il numero di conversioni. La regressione logistica viene utilizzata per analizzare i dati storici sul comportamento di acquisto, che ti aiutano a determinare azioni di follow-up personalizzate per affrontare l'abbandono del carrello.

Algoritmi di clustering

Questi algoritmi aiutano i clienti a raggruppare in segmenti analizzando i dati senza etichetta, separandoli in gruppi in base a caratteristiche e qualità condivise e assegnandoli in cluster.

Possono essere applicati per lo sviluppo del motore di raccomandazione e l'analisi dei social media. L'idea è che se esiste una connessione tra le persone, spesso hanno un insieme comune di preferenze, quindi puoi essere sicuro che i follower di una particolare pagina Facebook reagirebbero positivamente a un annuncio per qualcosa di simile.

Regole dell'associazione

Le regole di associazione rivelano relazioni interessanti tra diverse variabili in enormi database e possono essere utilizzate anche per creare motori di raccomandazione. Ad esempio, se acquisti un nuovo telefono su Amazon, potresti visualizzare un consiglio per una custodia per telefono adatta. Ciò si basa sul fatto che altri clienti hanno acquistato entrambi gli articoli insieme e il computer ha appreso che si tratta di un'azione popolare.

catene di Markov

Questo metodo viene utilizzato per modellare le probabilità, ad esempio analizzare il comportamento del sito Web in tempo reale di un utente e fare previsioni di navigazione basate su di esso. Una macchina potrebbe rilevare che la maggior parte dei visitatori fa clic sui pulsanti CTA quando sono posizionati al centro della pagina, quindi il web designer sa di impostare tutte le pagine in questo modo in futuro.

Perché l'apprendimento automatico è così efficace per il marketing personalizzato?

Personalizzazione su larga scala

Gli strumenti di apprendimento automatico apprendono le preferenze dei clienti molto più velocemente di quanto possano fare gli esseri umani. Sono in grado di elaborare enormi quantità di dati quasi istantaneamente e prendere decisioni intelligenti basate su di essi.

Ad esempio, la macchina sa quando qualcuno ha abbandonato il carrello e genera automaticamente un'e-mail di follow-up personalizzata. Dai un'occhiata al seguente esempio, in cui il messaggio include il nome dell'acquirente e dà loro un incentivo a tornare:

Approfondimenti

Il ML è utile per ottenere una comprensione più profonda del tuo pubblico. Le macchine possono imparare dai filtri che consentono ai visitatori del sito Web di ordinare gli elementi per categoria e da un monitoraggio comportamentale approfondito che monitora il movimento del mouse, lo scorrimento e il tempo trascorso per pagina. La tecnologia di deep learning di Google gli consente di elaborare ricerche suggerite per i singoli utenti.

Possono anche analizzare le interazioni utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), in cui i computer imparano a comprendere le parole e il testo pronunciati in modo simile a quello umano, e l'analisi del sentimento, in cui la macchina può dire se gli atteggiamenti dei partecipanti sono positivi o negativi. Entrambe le tecniche aiutano gli esperti di marketing a rendersi conto quando un cliente è insoddisfatto o a trovare l'opportunità ideale per aumentare le vendite.

Azioni regolabili

Poiché l'apprendimento automatico consente ai computer di sviluppare conoscenze e analizzare costantemente i dati, significa che è possibile tenere conto dell'evoluzione delle caratteristiche e dei comportamenti dei clienti.

Se un cliente è stato con te per molto tempo, i suoi gusti e le circostanze potrebbero cambiare. L'apprendimento automatico ti aiuta a essere preparato a questo, poiché gli strumenti possono regolare e perfezionare i contenuti per le preferenze più aggiornate.

Ad esempio, Salesforce ha un'intelligenza artificiale chiamata Einstein, che è in grado di adattare la sua modellazione a ogni interazione del cliente e ai dati aggiuntivi che riceve.

Procedure consigliate per l'utilizzo dell'apprendimento automatico nel marketing personalizzato

Un enorme 93% dei professionisti B2B globali ritiene che gli sforzi di personalizzazione sui propri siti Web abbiano ripagato la crescita dei ricavi. Ma come puoi assicurarti che l'apprendimento automatico aumenti questi sforzi in modo più efficace? Ecco alcuni suggerimenti su come farlo bene.

Metti il ​​cliente al primo posto

Sembra ovvio, ma dovresti sempre tenere l'esperienza del cliente in cima alla tua mente. Non lasciarti trasportare così tanto dalla nuova tecnologia da dimenticare perché la stai utilizzando. Se c'è una situazione in cui una telefonata dal vivo funzionerebbe meglio di un'e-mail personalizzata (come risarcire un cliente per un problema o un errore), provaci.

Puoi anche utilizzare il ML per rafforzare l'esperienza di assistenza clienti con opzioni come chatbot e ricerca ad attivazione vocale.

Il tempismo è fondamentale

Il marketing personalizzato non riguarda solo la personalizzazione del contenuto dei tuoi messaggi. Il momento giusto è fondamentale se vuoi che il destinatario si impegni pienamente. Ogni cliente è unico e non tutti controllano le loro e-mail o navigano sui social media alla stessa ora del giorno. L'apprendimento automatico ti consente di personalizzare i tempi di invio/visualizzazione in base ai comportamenti precedenti, operazione chiamata "consegna intelligente".

Usa il test A/B

Il test A/B confronta la versione originale della tua proprietà digitale con una o più varianti e misura la differenza rispetto agli obiettivi definiti. Suddivide uniformemente il traffico tra le versioni per determinare quale versione funziona meglio. Ciò significa che una parte significativa del tuo traffico viene inviata a una variazione con prestazioni inferiori.

Per massimizzare le conversioni nella finestra temporale della sperimentazione, VWO offre test MAB (Multi-Armed Bandit). L'algoritmo MAB alloca il traffico in modo dinamico, il che significa che identifica continuamente la variazione con prestazioni migliori in base ai dati ottenuti durante il test e indirizza la maggior parte del traffico in modo dinamico e in tempo reale verso questa variante vincente.

Quindi, se hai una breve finestra per l'ottimizzazione e non abbastanza tempo per attendere la significatività statistica, puoi optare per questo test basato sull'apprendimento automatico per massimizzare le conversioni. Per saperne di più, fai una prova gratuita con VWO o richiedi una demo con i nostri esperti MAB.

Personalizza il tuo sito web

Oltre a personalizzare gli annunci pop-up o le e-mail, puoi personalizzare le pagine Web e le app per soddisfare clienti specifici. Quando qualcuno naviga nel sito o nell'app, il contenuto che vede può essere personalizzato in base a cose come sesso, posizione e se è un nuovo cliente. Ancora una volta, Amazon e Netflix sono particolarmente bravi in ​​questo. Fai una prova gratuita per vedere come VWO Personalize può aiutarti in questo.

Adotta un approccio omnicanale

Ai clienti piace utilizzare qualsiasi canale sia più conveniente per loro in quel momento, quindi assicurati che la personalizzazione si estenda a tutti loro. Puoi utilizzare gli strumenti di test funzionali per verificare che i tuoi siti Web e le tue app funzionino come previsto, con i messaggi giusti che raggiungono gli utenti giusti.

Più canali hai, più dati ci saranno! Puoi anche utilizzare Pandas DataFrames per caricare dati da diversi database e formati di dati per ottenere una vista completa e segmentare i record all'interno di un frame di dati. (Leggi questo articolo di Databricks sulla struttura DataFrame dei panda).

Porta via

Poiché le persone sono bombardate da messaggi di marketing provenienti da una gamma crescente di canali, è necessario tagliare il rumore con contenuti veramente pertinenti. L'apprendimento automatico ti consente di:

• Personalizza i tuoi messaggi di marketing su larga scala
• Rendi il processo di raccolta dei dati più efficiente
• Sperimenta con i tuoi messaggi per aumentare le conversioni

Tuttavia, i team di marketing non devono temere per il proprio lavoro. Le macchine non sono ancora in grado di mostrare intelligenza o coscienza creativa. Così i marketer intelligenti possono combinare l'IA con il contributo umano per offrire un'esperienza cliente personalizzata.

Si spera che questa guida abbia fornito una risposta chiara alla domanda "Cos'è il marketing personalizzato?" e ora ti senti sicuro di utilizzare il marketing personalizzato per potenziare la tua attività.