Perché i professionisti del marketing hanno bisogno di una personalizzazione basata sia su regole che su machine learning

Le crescenti aspettative dei consumatori e le pressioni competitive hanno creato una nuova realtà per i professionisti del marketing: la personalizzazione non è più un lusso, ma è diventata uno standard di servizio di base nell'economia digitale di oggi.

Per servire esperienze rilevanti, le aziende hanno in genere aderito a un approccio noto come personalizzazione basata su regole, che utilizza la logica if/then per personalizzare il percorso del cliente in base a una serie di regole di targeting programmate manualmente.

Ma per i brand che cercano di ridimensionare i propri sforzi di personalizzazione, affidarsi a un approccio completamente manuale per determinare l'esperienza ottimale non è sempre efficiente o gestibile. Ecco perché molti marchi stanno gravitando verso algoritmi di apprendimento automatico per assistere nel processo decisionale.

Entrambi gli approcci offrono vantaggi distinti, motivo per cui le organizzazioni dovrebbero lavorare con queste soluzioni in tandem, piuttosto che abbandonare l'una per l'altra.

La bellezza e i limiti della personalizzazione basata su regole

Come funziona la personalizzazione basata su regole? Supponiamo che un visitatore arrivi per la prima volta alla home page di un marchio. Se questo è il caso , il sito mostrerà un messaggio di benvenuto nel banner dell'eroe. La stratificazione in una condizione pubblico aggiuntivo, se il visitatore è nuovo e si trova in Irlanda, poi l'eroe striscione homepage sarà caratterizzato da un messaggio di benvenuto con un contenuto in Irlanda-specifica.

Queste condizioni, che possono variare da semplici a complesse, sono tutte stabilite dagli esseri umani, non dalle macchine. Questo è un fattore chiave alla base del successo delle iniziative di personalizzazione basate su regole, in quanto gli esperti di marketing mettono a frutto una profonda conoscenza del settore e del marchio con cui l'IA può avere difficoltà.

Il compito di elaborare tali regole garantisce che le esperienze segmentate e contestualizzate fornite da un marchio si basino su intuizioni intuitive e sull'esperienza del mondo reale.

Tuttavia, questo può facilmente diventare un'attività noiosa e ricca di dati, che comporta numerose implementazioni di test con misurazioni granulari di ogni variazione testata rispetto a ciascun segmento di pubblico al fine di determinare regole di targeting programmatico ottimali.

In definitiva, non importa quanto un marketer possa essere incline alla matematica, ci sarà sempre un limite al numero di segmenti che possono essere gestiti prima che tutto diventi troppo complesso.

Con un numero enorme di combinazioni e permutazioni, selezionare una variante vincente di fronte a una base di clienti in continua evoluzione diventa quasi impossibile. È qui che entra in gioco la personalizzazione basata sull'apprendimento automatico.

Quando incorporare la personalizzazione basata sull'apprendimento automatico

Attraverso l'apprendimento automatico, i marchi possono automatizzare la raccolta e l'interpretazione delle informazioni sui clienti, con algoritmi o motori decisionali che determinano quale variazione verrà servita a un cliente in base alle prestazioni. Sebbene questo approccio richieda meno input umano rispetto alla personalizzazione tradizionale basata su regole, l'intenzione è di aumentare il marketing, non di sostituirlo.

Invece di implementare fedelmente un "approccio vincente prende tutto", in base al quale una singola variazione vincente viene implementata nell'intero pool di visitatori una volta raggiunta la significatività statistica, l'apprendimento automatico può essere utilizzato per analizzare le prestazioni di ogni variazione in ogni segmento di traffico in tempo reale per servire il contenuto più pertinente per selezionare i gruppi di pubblico.

Ciò rende la personalizzazione basata sull'apprendimento automatico più, beh, personalizzata, poiché una variazione non può essere adatta a tutti i visitatori e l'implementazione di esperienze in questo modo comprometterà sempre l'esperienza per una parte dei visitatori.

Fondamentalmente, l'ottimizzazione tramite l'apprendimento automatico consente di risparmiare tempo e risorse significativi nell'esecuzione di test A/B, rendendolo un vantaggio sostanziale per la produttività e i profitti. Prendi una promozione per le vacanze o il ritorno a scuola.

Invece di eseguire un test A/B e cercare di ottimizzare al volo l'esperienza del cliente, gli algoritmi di apprendimento automatico consentono di prevedere risultati positivi per ogni individuo e quindi massimizzare le entrate per tutta la durata dell'intera campagna.

Gli esperti di marketing dovrebbero eseguire esperimenti di breve durata come questo, confrontando i meccanismi di ottimizzazione con il loro gruppo di controllo e quindi convalidando i loro risultati.

Il meglio dei due mondi

Nonostante tutti i suoi vantaggi, il processo decisionale basato su algoritmi non è intrinsecamente superiore al targeting basato su regole.

Ricorda, i professionisti del marketing portano sul tavolo le incomparabili intuizioni e discernimento, che saranno sempre necessarie per impostare la strategia e la logica per queste campagne. È l'implementazione parallela della personalizzazione basata su regole e basata sull'apprendimento automatico che consentirà di ottenere i migliori risultati.

I marchi oggi devono affrontare una serie di imperativi: trasformare i visitatori per la prima volta in clienti, riconquistare i clienti agitati e garantire clienti fedeli che offrono un elevato valore di vita al marchio.

Devono raggiungere questi obiettivi tenendo conto degli inevitabili cambiamenti nelle preferenze e negli interessi di questi clienti.

Sebbene i marketer e i merchandiser saranno sempre fondamentali nel determinare la visione, l'identità e la selezione del prodotto di un marchio, numerose decisioni tattiche come quali creatività utilizzare, l'ordine dei prodotti da commercializzare e quali e-mail inviare quali clienti possono essere guidati da motori di intelligenza artificiale con risultati di gran lunga superiori agli umani che prendono tali decisioni senza l'aiuto delle macchine.

Questi sistemi aumentano le capacità degli esseri umani e creano nuove possibilità per i rivenditori aumentando l'aspetto più importante del commercio: la rilevanza. Più un'offerta o un insieme di prodotti è pertinente e attraente per un individuo specifico, maggiore è la probabilità che acquisteranno, apprezzeranno il loro acquisto e aumenterà il loro coinvolgimento con il marchio.

La personalizzazione basata su regole continuerà a essere uno strumento indispensabile, fornendo ai professionisti del marketing la capacità di controllare a quale pubblico viene offerta una particolare esperienza e, in molti casi, rimarrà l'approccio più logico per contestualizzare parti del percorso del cliente.

Ma poiché i marchi cercano di scalare la personalizzazione, l'apprendimento automatico diventa essenziale. La domanda per i marchi, quindi, non è quale strada dovrebbero seguire. Invece, è perché non entrambi?