Três maneiras infalíveis de usar o aprendizado de máquina para uma personalização aprimorada

Uma coisa que geralmente está em primeiro lugar em sua mente como um profissional de marketing é como garantir que você não apenas sobreviva à concorrência, mas também se torna um dos líderes de mercado.

E para se tornar um líder de mercado, espera-se que você trabalhe seriamente na personalização, mas fazendo isso em escala, porque você deve se concentrar no mercado global, deve exigir automação e é aí que entra o aprendizado de máquina.

Você deve criar uma presença digital que ajudará a melhorar o envolvimento do cliente, aumentar o conhecimento da marca e reforçar os objetivos de negócios.

Espera-se que você esteja trabalhando em seu conteúdo da web e desenvolvendo seus recursos de CRM. Você também deve ter em mente que há uma necessidade absoluta de vários esforços em andamento para automatizar as principais atividades de marketing.

Com o mercado global como seu alvo, tornar-se pessoal pode ser uma tarefa um pouco difícil de alcançar, mas você pode aprimorar isso com um mecanismo de personalização.

Seu objetivo final será direcionar o conteúdo que você entrega aos seus clientes atuais e potenciais com base no que você sabe sobre eles e no que acredita que eles possam precisar.

Personalização ou customização

Antes de embarcar na integração do aprendizado de máquina, é essencial que você evite misturar personalização com customização. Enquanto a personalização é realizada para o benefício do cliente, a personalização, por outro lado, é iniciada pelo cliente em um esforço para detalhar o conteúdo desejado.

Na pesquisa da PWC intitulada 'Financial Services Technology 2020 and Beyond: Abraçando a disrupção', foi observado que a inteligência do cliente será o indicador mais importante do crescimento da receita e da lucratividade.

Personalização é o resultado incrível de sua inteligência de cliente que garantirá que você seja capaz de controlar o excesso de mensagens de clientes com promoções abrangentes. Isso também se traduzirá em uma grande redução nas compras de mídia.

Personalização é uma missão crítica com a qual sua startup não pode se dar ao luxo de brincar para embarcar em um marketing eficaz. Assim que puder personalizar a jornada de seus clientes em potencial, você terá um maior envolvimento do cliente e lealdade de longo prazo.

Você pode entender a forma como a Netflix faz recomendações de filmes, sugestões de música do Spotify e promoções especiais na Amazon para realmente compreender o efeito que o conteúdo personalizado está tendo e que não está apenas se tornando a norma, mas uma expectativa do consumidor.

Todas essas grandes empresas de tecnologia são capazes de realizar essa tarefa onerosa integrando o aprendizado de máquina, que está rapidamente se tornando uma ferramenta essencial e obrigatória na personalização de conteúdo.

Curiosamente, há vários fornecedores de mecanismos de personalização. Evergage, Monetate, Certona e Dynamic Yield, são alguns dos fornecedores no mercado que oferecem este serviço.

O relatório “Quadrante Mágico para Mecanismos de Personalização” da Gartner mostra que a adoção do mecanismo de personalização aumentou 28% desde 2016.

Você deve localizar os pontos essenciais na jornada do cliente que são ideais para adicionar um toque pessoal. O contexto sempre foi a fonte das diferenças entre os clientes, que normalmente desencadeiam a necessidade de um conteúdo específico.

Como a personalização é preditiva, o aprendizado de máquina começou a desempenhar um papel central.

A seguir estão três maneiras de utilizar o aprendizado de máquina para melhorar a personalização:

1. Fazendo uso de dados demográficos seguros

A base dos dados demográficos é ter acesso aos comportamentos e preferências distintos de seus clientes, e isso você pode efetuar com o aprendizado de máquina. Embora possa ser fácil para você colocar as mãos nessas informações, ela é um clichê.

Seus concorrentes, especialmente aqueles que têm acesso a grandes mecanismos de pesquisa, podem usá-los para descobrir informações altamente pessoais sobre seus clientes, como questões médicas, status de emprego, informações financeiras, convicções políticas e outros detalhes privados. Esses dados, é claro, serão coletados, armazenados e vinculados ao seu perfil de dados.

A única maneira de efetivamente “cancelar” isso é manter seus dados seguros e fora do alcance dos coletores de dados. Os cibercriminosos também sabem que essa informação é uma mina de ouro e estão ansiosos para colocar as mãos nela.

Dados demográficos abrangentes muitas vezes podem revelar um perfil socioeconômico completo para os clientes - sua distância de locais de varejo, renda média, idade média, proporções étnicas, população de jovens ou estudantes universitários e às vezes até estatísticas de casados ​​versus solteiros.

Enquanto seus concorrentes farão uso desses dados para treinar e melhorar seu modelo preditivo, bem como simplificar o processamento de dados de personalização final da mesma forma que você, os cibercriminosos usarão as informações para lançar ataques contra seus clientes ou até mesmo paralisar seus negócios.

É verdade que, como um novo fundador de startups, você pode estar considerando as implicações financeiras de ter que proteger seus dados, mas isso ajudará muito a salvá-lo de experiências muito ruins. Onde você não tem fundos para uma VPN paga, nada o impede de assinar os serviços de uma VPN gratuita.

O que você acaba conseguindo é a capacidade de mascarar seu endereço IP e criptografar todo o tráfego, o que ajudará com bloqueios geográficos e contribuirá para seus dados demográficos seguros e privacidade online definitiva.

2. Quem compõe o seu público nas redes sociais?

A personalização entre canais é uma fonte de informações muito benéfica porque o canal de mídia social de escolha do cliente é uma avenida para descobrir o quão amigável o cliente é com o contato móvel.

É também um canal para acumular dados demográficos pelo simples fato de que diferentes idades e grupos sociais preferem diferentes plataformas de mídia social.

Por exemplo, a Geração Z é conhecida por ter uma preferência por Instagram e Snapchat, enquanto a Geração X e a geração Y se apegam mais ao Facebook.

3. Acompanhar os comportamentos online do seu consumidor

Além dos dados demográficos e de quem pertence ao seu público de mídia social, outra fonte de informações que permite uma visão viável do consumidor individual na personalização é a aplicação do aprendizado de máquina para um conhecimento abrangente do comportamento online do seu consumidor.

O caminho de navegação do seu consumidor potencial pode revelar muito sobre a pessoa.

Você terá uma visão muito útil das preferências do consumidor; a quantidade de tempo que um consumidor passa navegando nas páginas do seu site é uma pista reveladora do grau de prioridade e uma fonte de dados valiosos.

Embora você não consiga reunir todas essas informações valiosas manualmente, o aprendizado de máquina pode facilmente dar sentido a esse comportamento de alguma forma "errático".

O aprendizado de máquina é capaz de articular as repetidas visitas ao local e chegar a um perfil aprofundado e bem informado do cliente e do que ele se preocupa.

É muito importante saber que, para ter sucesso na integração do aprendizado de máquina em seus esforços para melhorar a personalização, você deve se empenhar para personalizar o conteúdo em todos os canais.

Isso garantirá que seus clientes se sintam pessoalmente engajados em tempo real e onde quer que estejam.

As páginas de produtos em seus sites de inicialização devem ser cheias de entusiasmo e adaptadas às preferências de cada indivíduo. Implante publicidade preditiva na plataforma de mídia social preferida do consumidor.

Você simplesmente não para em seus esforços em seu site, explora a oportunidade que o e-mail oferece como um repositório de conteúdo personalizado confiável. A razão é que é mais fácil criar conteúdo otimizado em um e-mail do que trabalhar animadamente tais maravilhas em um página da web.

No entanto, a integração do aprendizado de máquina como um aplicativo de IA oferece a oportunidade de personalização aprimorada em escala.

John Ejiofor é o fundador e editor-chefe da Nature Torch. Ele pode ser encontrado no Twitter @ John02Ejiofor.