Co to jest marketing spersonalizowany i dlaczego uczenie maszynowe jest do tego skutecznym narzędziem?

Ponieważ świat marketingu cyfrowego staje się coraz bardziej konkurencyjny, firmy muszą wyjść poza spełnianie podstawowych oczekiwań klientów, aby zapewnić wyjątkowe wrażenia. A spersonalizowany marketing może Ci w tym pomóc. Ale czym jest marketing spersonalizowany? Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej.

Prawdziwie spersonalizowany marketing stał się koniecznością, a nie czymś, co trzeba mieć. Dzieje się tak dlatego, że klienci już oczekują pewnych dostosowań, takich jak ich nazwa pojawiająca się na górze e-maila marketingowego. Teraz szukają następnego poziomu, takiego jak strony internetowe, które automatycznie wyświetlają treści na podstawie ich preferencji lub oparte na lokalizacji reklamy z ofertami specjalnymi w pobliskich sklepach.

Na szczęście technologia jest po naszej stronie, a automatyzacja i uczenie maszynowe ułatwiają dostarczanie prawdziwie spersonalizowanych treści marketingowych. Zobaczmy, co to oznacza dla Twojej firmy.

Czym jest marketing spersonalizowany?

Marketing spersonalizowany to praktyka kierowania treści do określonych klientów na podstawie zebranych danych. Obejmuje to ich zainteresowania, preferencje i zachowania. Firmy wykorzystują te dane do tworzenia wysoce spersonalizowanych treści, które są dostarczane klientom za pośrednictwem poczty e-mail, reklam lub innych platform. Na przykład VWO Personalizuj umożliwia dostarczanie tysięcy unikalnych podróży dostosowanych do konkretnych odbiorców i uruchamianych we właściwym czasie. Możesz skorzystać z bezpłatnego okresu próbnego, jeśli chcesz go poznać.

Dane klientów są gromadzone za pomocą zautomatyzowanych narzędzi i inteligentnych algorytmów, do których wkracza uczenie maszynowe. Zazwyczaj do witryny dodawany jest kod, który umożliwia maszynie przechwytywanie cennych danych, takich jak kliknięcia, czas spędzony w witrynie i historia zakupów. Dzięki odpowiedniej technologii możesz również zbierać dane z interakcji z klientami w wielu kanałach.

Zbieranie danych obejmuje również zbieranie informacji o danych demograficznych klientów, takich jak wiek, płeć, lokalizacja i status finansowy. Po zebraniu wszystkich istotnych danych algorytmy przeanalizują je i określą, którzy klienci powinni otrzymywać dane treści.

Celem jest stworzenie wspaniałego doświadczenia, które będzie wyjątkowe dla każdego klienta. Oznacza to dotarcie z odpowiednim komunikatem do właściwej osoby we właściwym czasie. Myśleć:

• Niestandardowe e-maile (i nie chodzi nam tylko o wstawienie ich imienia zamiast „Drogi kliencie”)
• Ukierunkowane rabaty
• Rekomendacje produktowe
• Oferty urodzinowe
• Nagrody dla lojalnych klientów

Korzyści z marketingu spersonalizowanego

Personalizacja nadaje ważny ludzki wymiar Twojej strategii marketingowej (nawet jeśli wszyscy wiedzą, że jest to wykonywane przez maszynę). To sprawia, że ​​potencjalny klient czuje się doceniony, ponieważ marka podjęła wysiłek, aby dowiedzieć się, czego chce.

Szczęście klienta prowadzi do zwiększonej lojalności. Ma to pozytywny wpływ na koszty pozyskania (zazwyczaj taniej jest utrzymać klientów, których masz). Lojalni patroni polecają Cię również innym. To z kolei poprawia Twoją reputację i przyciąga więcej biznesu.

Ponadto spersonalizowany marketing może poprawić ROI, ponieważ dopasowane rekomendacje zachęcają klientów do wydawania większych pieniędzy niż w przypadku tradycyjnej reklamy. Według jednej ankiety, 91% konsumentów chętniej robi zakupy u marek, które je pamiętają i dostarczają odpowiednie oferty i rekomendacje.

Tymczasem 63% marketerów w USA postrzega wzrost współczynników konwersji jako główną korzyść z personalizacji. Jeśli więc martwisz się o konwersje i przychody i pytasz „Ile czasu zajmuje wyświetlenie wyników SEO?”, warto poświęcić swoje działania marketingowe na personalizację.

Wyzwania spersonalizowanego marketingu

Spersonalizowany marketing to nie spacer po parku. Po pierwsze, musisz upewnić się, że Twoi klienci nie są zniechęceni, śledząc i analizując ich preferencje i zachowania. Istnieją również przepisy dotyczące prywatności danych.

Kolejnym wyzwaniem jest zebranie dużej ilości danych, aby dokładnie przewidzieć, czego chcą klienci. Jest to dodatek do segmentacji klientów na podstawie wieku, płci i lokalizacji. Będziesz chciał przeprowadzić eksperymenty, aby zobaczyć, co działa, a co nie. Robienie tego na dużą skalę jest czasochłonne.

Nawet jeśli używasz narzędzia takiego jak Apache Hadoop do przetwarzania i przechowywania dużych ilości dużych zbiorów danych (przeczytaj ten artykuł w Databricks o oprogramowaniu Hadoop), nie jest możliwe ręczne tworzenie spersonalizowanych wiadomości e-mail lub reklam dla każdego klienta. Tu właśnie pojawia się uczenie maszynowe.

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który umożliwia maszynom ciągłe uczenie się na podstawie danych. Algorytmy analizują duże zbiory danych w celu zidentyfikowania trendów i relacji między danymi, wykorzystując ich wyniki do przewidywania, które działania lub doświadczenia z największym prawdopodobieństwem dadzą określony wynik.

Maszyny stają się inteligentniejsze, im więcej danych absorbują. Po pewnym czasie stają się zdolne do podejmowania własnych decyzji i dostosowywania swoich działań bez udziału człowieka.

Może to zabrzmieć szalenie futurystycznie, ale wszyscy doświadczamy uczenia maszynowego w naszym codziennym życiu. Jeśli przeglądasz produkt w witrynie sprzedaży detalicznej, spodziewaj się, że będzie on reklamowany w kanałach mediów społecznościowych. Gdy piszesz wiadomość w WhatsApp, pojawiają się sugerowane słowa na podstawie poprzedniej treści wiadomości. A kiedy zalogujesz się do Amazon lub Netflix, zobaczysz rekomendacje dostosowane do Twoich preferencji.

Jak jest wykorzystywany w marketingu?

W marketingu spersonalizowanym ML służy do analizy rodzaju treści, słów kluczowych i fraz, które przyciągają uwagę docelowych konsumentów. Gdy odkryjesz, co jest dla nich ważne, możesz tworzyć odpowiednie treści lub infografiki. Z czasem maszyna dowie się, które treści są najskuteczniejsze w realizacji określonych celów.

Oto niektóre z technik powszechnie stosowanych w uczeniu maszynowym:

Analiza regresji

Jest to metoda statystyczna, która pozwala zbadać związek między dwiema lub większą liczbą zmiennych. Możesz użyć regresji liniowej, aby dowiedzieć się, które strony z największym prawdopodobieństwem doprowadzą do konwersji, ponieważ równanie regresji może ujawnić określony związek między liczbą kliknięć określonej strony a liczbą konwersji. Regresja logistyczna służy do analizowania historycznych danych o zachowaniach zakupowych, co pomaga określić spersonalizowane działania następcze w celu radzenia sobie z porzucaniem koszyka.

Algorytmy klastrowania

Algorytmy te pomagają grupować klientów w segmenty, analizując nieoznakowane dane, dzieląc je na grupy na podstawie wspólnych cech i cech oraz przypisując do klastrów.

Można je wykorzystać do rozwoju silnika rekomendacji i analizy mediów społecznościowych. Chodzi o to, że jeśli istnieje połączenie między ludźmi, często mają wspólny zestaw preferencji, więc możesz mieć pewność, że obserwujący określoną stronę na Facebooku zareagują pozytywnie na reklamę czegoś podobnego.

Zasady stowarzyszenia

Reguły asocjacji ujawniają interesujące relacje między różnymi zmiennymi w ogromnych bazach danych i mogą być również wykorzystywane do budowania silników rekomendacji. Na przykład, jeśli kupisz nowy telefon w Amazon, możesz zobaczyć rekomendację odpowiedniego etui na telefon. Wynika to z faktu, że inni klienci kupili oba produkty razem, a komputer dowiedział się, że jest to popularna akcja.

Łańcuchy Markowa

Ta metoda służy do modelowania prawdopodobieństw, takich jak analiza zachowania użytkownika w witrynie w czasie rzeczywistym i tworzenie na tej podstawie prognoz nawigacji. Maszyna może zauważyć, że większość odwiedzających klika przyciski wezwania do działania, gdy znajdują się na środku strony, więc projektant stron internetowych wie, jak ustawić wszystkie strony w ten sposób w przyszłości.

Dlaczego uczenie maszynowe jest tak skuteczne w spersonalizowanym marketingu?

Personalizacja na dużą skalę

Narzędzia do uczenia maszynowego poznają preferencje klientów znacznie szybciej niż ludzie. Są w stanie niemal natychmiast przetwarzać ogromne ilości danych i podejmować na ich podstawie mądre decyzje.

Na przykład maszyna wie, kiedy ktoś porzucił swój koszyk i automatycznie generuje spersonalizowany e-mail uzupełniający. Spójrz na poniższy przykład, w którym wiadomość zawiera imię i nazwisko kupującego i zachęca go do powrotu:

Głębsze spostrzeżenia

ML przydaje się do głębszego zrozumienia odbiorców. Maszyny mogą uczyć się z filtrów, które umożliwiają odwiedzającym witrynę sortowanie elementów według kategorii i głębokie śledzenie behawioralne, które monitoruje ruch myszy, przewijanie i czas spędzony na stronie. Technologia głębokiego uczenia Google umożliwia wymyślanie sugerowanych wyszukiwań dla poszczególnych użytkowników.

Mogą również analizować interakcje za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP), gdzie komputery uczą się rozumieć wypowiadane słowa i tekst w sposób podobny do ludzkiego, oraz analizę sentymentu, dzięki której maszyna może stwierdzić, czy nastawienie uczestników jest pozytywne, czy negatywne. Obie techniki pomagają marketerom zorientować się, kiedy klient jest niezadowolony, lub znaleźć idealną okazję do sprzedaży dodatkowej.

Regulowane akcje

Ponieważ uczenie maszynowe umożliwia komputerom ciągły rozwój wiedzy i analizę danych, oznacza to, że można brać pod uwagę zmieniające się cechy i zachowania klientów.

Jeśli klient jest z Tobą od dłuższego czasu, jego upodobania i okoliczności mogą się zmienić. Uczenie maszynowe pomaga się na to przygotować, ponieważ narzędzia mogą dostosowywać i udoskonalać treści zgodnie z najbardziej aktualnymi preferencjami.

Na przykład Salesforce ma sztuczną inteligencję o nazwie Einstein, która jest w stanie dostosować swoje modelowanie do każdej interakcji z klientem i dodatkowej porcji danych, które otrzymuje.

Najlepsze praktyki wykorzystania uczenia maszynowego w spersonalizowanym marketingu

Aż 93% profesjonalistów B2B na całym świecie uważa, że ​​wysiłki związane z personalizacją na ich stronach internetowych opłaciły się w postaci wzrostu przychodów. Ale jak możesz zapewnić, że uczenie maszynowe najskuteczniej wspiera te wysiłki? Oto kilka wskazówek, jak zrobić to dobrze.

Postaw klienta na pierwszym miejscu

Brzmi to oczywiste, ale zawsze powinieneś mieć na uwadze obsługę klienta. Nie daj się ponieść nowej technologii tak bardzo, że zapomnisz, dlaczego jej używasz. Jeśli zdarzy się, że rozmowa telefoniczna na żywo zadziała lepiej niż spersonalizowana wiadomość e-mail (na przykład zrekompensowanie klientowi problemu lub błędu), zrób to.

Możesz również użyć ML, aby wzmocnić obsługę klienta dzięki opcjom takim jak chatboty i wyszukiwanie aktywowane głosem.

Czas jest kluczem!

Spersonalizowany marketing to nie tylko dostosowywanie treści wiadomości. Właściwy czas jest kluczowy, jeśli chcesz, aby odbiorca w pełni się zaangażował. Każdy klient jest wyjątkowy i nie wszyscy sprawdzają swoją pocztę e-mail lub przeglądają media społecznościowe o tej samej porze dnia. Uczenie maszynowe pozwala dostosować czasy wysyłania/wyświetlania na podstawie poprzednich zachowań, co nazywa się „inteligentnym dostarczaniem”.

Użyj testów A/B

Testy A/B porównują oryginalną wersję Twojej usługi cyfrowej z co najmniej jedną odmianą i mierzą różnicę w stosunku do zdefiniowanych celów. Dzieli ruch równomiernie między wersje, aby określić, która wersja wypada lepiej. Oznacza to, że znaczna część Twojego ruchu jest kierowana do słabszej odmiany.

Aby zmaksymalizować konwersje w oknie czasowym eksperymentu, VWO oferuje testowanie wielorękiego bandyty (MAB). Algorytm MAB dynamicznie przydziela ruch – co oznacza, że ​​na podstawie danych uzyskanych podczas testu stale identyfikuje wyróżniającą się odmianę i kieruje większość ruchu w sposób dynamiczny i w czasie rzeczywistym do tego zwycięskiego wariantu.

Jeśli więc masz krótki czas na optymalizację i za mało czasu, aby czekać na istotność statystyczną, możesz zdecydować się na testy oparte na uczeniu maszynowym, aby zmaksymalizować liczbę konwersji. Aby dowiedzieć się więcej na ten temat, skorzystaj z bezpłatnej wersji próbnej z VWO lub poproś o demo z naszymi ekspertami MAB.

Spersonalizuj swoją witrynę

Oprócz personalizowania wyskakujących reklam lub wiadomości e-mail możesz dostosować strony internetowe i aplikacje do potrzeb konkretnych klientów. Gdy ktoś przegląda witrynę lub aplikację, wyświetlane treści można spersonalizować na podstawie takich czynników, jak płeć, lokalizacja i to, czy jest nowym klientem. Ponownie, Amazon i Netflix są w tym szczególnie dobre. Wypróbuj bezpłatną wersję próbną, aby zobaczyć, jak VWO Personalizacja może Ci w tym pomóc.

Zastosuj podejście omnikanałowe

Klienci lubią korzystać z kanału, który jest dla nich najwygodniejszy w danym momencie, więc upewnij się, że personalizacja obejmuje ich wszystkich. Możesz użyć narzędzi do testowania funkcjonalnego, aby sprawdzić, czy Twoje witryny i aplikacje działają zgodnie z przeznaczeniem, a właściwe wiadomości docierają do odpowiednich użytkowników.

Im więcej masz kanałów, tym więcej danych będzie! Możesz również użyć pandas DataFrames do ładowania danych z różnych baz danych i formatów danych, aby uzyskać pełny widok i segmentować rekordy w ramce danych. (Przeczytaj ten artykuł w Databricks o strukturze DataFrame pand).

Na wynos

Ponieważ ludzie są bombardowani wiadomościami marketingowymi z coraz większej liczby kanałów, musisz przebić się przez hałas, dostarczając naprawdę trafne treści. Uczenie maszynowe umożliwia:

• Personalizuj swoje przekazy marketingowe na dużą skalę
• Spraw, aby proces gromadzenia danych był bardziej wydajny
• Eksperymentuj z przekazem, aby zwiększyć liczbę konwersji

Jednak zespoły marketingowe nie muszą obawiać się o swoją pracę. Maszyny nie są jeszcze zdolne do okazywania twórczej inteligencji czy świadomości. Dzięki temu inteligentni marketerzy mogą łączyć sztuczną inteligencję z wkładem ludzkim, aby zapewnić spersonalizowaną obsługę klienta.

Mamy nadzieję, że ten przewodnik dostarczył jasnej odpowiedzi na pytanie „Czym jest marketing spersonalizowany?” i teraz czujesz się pewnie, używając spersonalizowanego marketingu, aby wzmocnić swój biznes.