O que é marketing personalizado e por que o aprendizado de máquina é uma ferramenta eficaz para isso?

À medida que o mundo do marketing digital se torna cada vez mais competitivo, as empresas precisam ir além de atender às expectativas básicas dos clientes para oferecer uma experiência de destaque. E o marketing personalizado pode ajudá-lo a fazer exatamente isso. Mas o que é marketing personalizado? Continue a ler para saber mais.

O marketing verdadeiramente personalizado tornou-se uma necessidade, em vez de algo agradável de se ter. Isso ocorre porque os clientes já esperam uma certa quantidade de personalização, como seu nome aparecendo na parte superior de um e-mail de marketing. Agora, eles estão procurando o próximo nível, como páginas da web que exibem conteúdo automaticamente com base em suas preferências ou anúncios baseados em localização para ofertas especiais em lojas próximas.

Felizmente, a tecnologia está do nosso lado, com automação e aprendizado de máquina facilitando o fornecimento de conteúdo de marketing verdadeiramente personalizado. Vamos explorar o que isso significa para o seu negócio.

O que é marketing personalizado?

O marketing personalizado é a prática de direcionar conteúdo para clientes específicos com base nos dados que você coletou. Isso inclui seus interesses, preferências e comportamentos. As empresas usam esses dados para criar conteúdo altamente personalizado, que é entregue aos clientes por e-mail, anúncios ou outras plataformas. Por exemplo, o VWO Personalize permite que você entregue milhares de jornadas exclusivas feitas sob medida para um público específico e acionadas no momento certo. Você pode fazer um teste gratuito se quiser explorá-lo.

Os dados do cliente são coletados usando ferramentas automatizadas e algoritmos inteligentes, que é onde entra o aprendizado de máquina. Normalmente, um código é adicionado ao site, permitindo que a máquina capture dados valiosos, como cliques, tempo gasto no site e histórico de compras. Com a tecnologia certa, você também pode coletar dados das interações do cliente em vários canais.

A coleta de dados também inclui a coleta de informações demográficas do cliente, como idade, sexo, localização e situação financeira. Depois de coletar todos os dados relevantes, os algoritmos os analisarão e identificarão quais clientes devem receber qual conteúdo.

O objetivo é criar uma grande experiência que seja única para cada cliente. Isso significa alcançar a pessoa certa na hora certa com a mensagem certa. Acho:

• E-mails personalizados (e não queremos apenas inserir o nome deles em vez de “Prezado cliente”)
• Descontos direcionados
• Recomendações de produtos
• Ofertas de aniversário
• Recompensas para clientes fiéis

Benefícios do marketing personalizado

A personalização dá um importante toque humano à sua estratégia de marketing (mesmo que todos saibam que é feita por uma máquina). Isso faz com que seu cliente em potencial se sinta valorizado, pois a marca fez um esforço para descobrir o que eles querem.

A felicidade do cliente leva a uma maior fidelidade. Isso tem um impacto positivo em seus custos de aquisição (normalmente é mais barato manter os clientes que você tem). Os clientes leais também o recomendarão a outras pessoas. Isso, por sua vez, aumenta sua reputação e atrai mais negócios.

Além disso, o marketing personalizado pode melhorar seu ROI, pois as recomendações personalizadas incentivam os clientes a gastar mais do que gastariam com a publicidade tradicional. De acordo com uma pesquisa, 91% dos consumidores são mais propensos a comprar com marcas que se lembram deles e fornecem ofertas e recomendações relevantes.

Enquanto isso, 63% dos profissionais de marketing dos EUA veem o aumento das taxas de conversão como o principal benefício da personalização. Portanto, se você está se preocupando com conversões e receita e perguntando: “Quanto tempo leva para ver os resultados de SEO?”, vale a pena dedicar seus esforços de marketing à personalização.

Desafios do marketing personalizado

O marketing personalizado não é um passeio no parque. Por um lado, você precisa garantir que seus clientes não fiquem desanimados por ter suas preferências e comportamentos rastreados e analisados. Existem também leis de privacidade de dados para navegar.

Outro desafio é que você precisa coletar muitos dados para prever com precisão o que os clientes desejam. Isso além de segmentar clientes com base em idade, sexo e localização. E você vai querer fazer experiências para ver o que funciona e o que não funciona. É demorado fazer tudo isso em escala.

Mesmo se você usar uma ferramenta como o Apache Hadoop para processar e armazenar grandes volumes de big data (Leia este artigo da Databricks sobre o software Hadoop), não é possível criar manualmente e-mails ou anúncios personalizados para cada cliente. É aí que entra o aprendizado de máquina.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que permite que as máquinas aprendam continuamente com os dados. Os algoritmos analisam grandes conjuntos de dados para identificar tendências e relacionamentos entre os dados, usando suas descobertas para prever quais ações ou experiências têm maior probabilidade de fornecer um determinado resultado.

As máquinas ficam mais inteligentes quanto mais dados absorvem. Depois de um tempo, eles se tornam capazes de tomar suas próprias decisões e ajustar suas ações sem intervenção humana.

Pode parecer extremamente futurista, mas todos nós experimentamos o aprendizado de máquina em nossas vidas cotidianas. Se você navegar por um item em um site de varejo, espere vê-lo anunciado em seus feeds de mídia social. Quando você digita uma mensagem no WhatsApp, as palavras sugeridas aparecem com base no conteúdo da mensagem anterior. E ao fazer login na Amazon ou Netflix, você verá recomendações adaptadas às suas preferências.

Como é usado no marketing?

No marketing personalizado, o ML é usado para analisar o tipo de conteúdo, palavras-chave e frases que chamam a atenção de seus consumidores-alvo. Depois de descobrir o que é importante para eles, você pode criar conteúdo ou infográficos relevantes. E, com o tempo, a máquina aprenderá qual conteúdo é mais eficaz para atingir objetivos específicos.

Aqui estão algumas das técnicas comumente usadas no aprendizado de máquina:

Análise de regressão

Este é um método estatístico que permite examinar a relação entre duas ou mais variáveis. Você pode usar a regressão linear para descobrir quais páginas têm maior probabilidade de gerar conversões, pois uma equação de regressão pode revelar uma relação definida entre o número de cliques em uma determinada página e o número de conversões. A regressão logística é usada para analisar dados históricos de comportamento de compras, o que ajuda a determinar ações de acompanhamento personalizadas para lidar com o abandono de carrinho.

Algoritmos de cluster

Esses algoritmos ajudam você a agrupar clientes em segmentos analisando dados não rotulados, separando-os em grupos com base em características e qualidades compartilhadas e atribuindo-os em clusters.

Eles podem ser aplicados para desenvolvimento de mecanismo de recomendação e análise de mídia social. A ideia é que, se existe uma conexão entre as pessoas, elas geralmente têm um conjunto comum de preferências, então você pode ter certeza de que os seguidores de uma determinada página do Facebook reagiriam positivamente a um anúncio de algo semelhante.

Regras de associação

As regras de associação revelam relacionamentos interessantes entre diferentes variáveis ​​em bancos de dados enormes e também podem ser usadas para construir mecanismos de recomendação. Por exemplo, se você comprar um novo telefone na Amazon, poderá ver uma recomendação para uma capa de telefone adequada. Isso se baseia no fato de que outros clientes compraram os dois itens juntos e o computador aprendeu que é uma ação popular.

Cadeias de Markov

Esse método é usado para modelar probabilidades, como analisar o comportamento do site em tempo real de um usuário e fazer previsões de navegação com base nele. Uma máquina pode perceber que a maioria dos visitantes clica nos botões de CTA quando estão posicionados no meio da página, para que o web designer saiba configurar todas as páginas dessa maneira no futuro.

Por que o aprendizado de máquina é tão eficaz para o marketing personalizado?

Personalização em escala

As ferramentas de aprendizado de máquina aprendem sobre as preferências do cliente muito mais rápido do que os humanos. Eles são capazes de processar grandes quantidades de dados quase instantaneamente e tomar decisões inteligentes com base neles.

Por exemplo, a máquina sabe quando alguém abandonou seu carrinho de compras e gera automaticamente um e-mail de acompanhamento personalizado. Dê uma olhada no exemplo a seguir, onde a mensagem inclui o nome do comprador e o incentiva a retornar:

Insights mais profundos

O ML é útil para obter uma compreensão mais profunda do seu público. As máquinas podem aprender com filtros que permitem que os visitantes do site classifiquem itens por categoria e rastreamento comportamental profundo que monitora o movimento do mouse, a rolagem e o tempo gasto por página. A tecnologia de aprendizado profundo do Google permite que ele crie pesquisas sugeridas para usuários individuais.

Eles também podem analisar interações usando Processamento de Linguagem Natural (NLP), onde os computadores aprendem a entender palavras e textos falados de forma humana, e análise de sentimentos, onde a máquina pode dizer se as atitudes dos participantes são positivas ou negativas. Ambas as técnicas ajudam os profissionais de marketing a perceber quando um cliente está insatisfeito ou a encontrar a oportunidade ideal para vender mais.

Ações ajustáveis

Como o aprendizado de máquina permite que os computadores desenvolvam conhecimento e analisem dados constantemente, isso significa que as características e comportamentos do cliente em evolução podem ser levados em consideração.

Se um cliente está com você há muito tempo, seus gostos e circunstâncias podem mudar. O aprendizado de máquina ajuda você a estar preparado para isso, pois as ferramentas podem ajustar e refinar o conteúdo para as preferências mais atualizadas.

Por exemplo, o Salesforce tem uma IA chamada Einstein, que é capaz de ajustar sua modelagem a cada interação com o cliente e dados adicionais que recebe.

Práticas recomendadas para usar o aprendizado de máquina no marketing personalizado

Um grande número de 93% dos profissionais globais de B2B acredita que os esforços de personalização em seus sites valeram a pena no crescimento da receita. Mas como você pode garantir que o aprendizado de máquina aumente esses esforços de maneira mais eficaz? Aqui estão algumas dicas sobre como acertar.

Coloque o cliente em primeiro lugar

Parece óbvio, mas você deve sempre manter a experiência do cliente em primeiro lugar. Não se empolgue tanto com a nova tecnologia a ponto de esquecer por que a está usando. Se houver uma situação em que uma ligação ao vivo funcionaria melhor do que um e-mail personalizado (como compensar um cliente por um problema ou erro), vá em frente.

Você também pode usar o ML para fortalecer a experiência de suporte ao cliente com opções como chatbots e pesquisa ativada por voz.

O tempo é fundamental

O marketing personalizado não se trata apenas de personalizar o conteúdo de suas mensagens. O momento certo é crucial se você deseja que o destinatário se envolva totalmente. Cada cliente é único e nem todos verificam seus e-mails ou navegam nas mídias sociais na mesma hora do dia. O aprendizado de máquina permite personalizar os tempos de envio/exibição com base em comportamentos anteriores, o que é chamado de “entrega inteligente”.

Usar testes A/B

O teste A/B compara a versão original de sua propriedade digital com uma ou mais variações e mede a diferença em relação às metas definidas. Ele divide uniformemente seu tráfego entre as versões para determinar qual versão se sai melhor. Isso significa que uma proporção significativa do seu tráfego é enviada para uma variação de baixo desempenho.

Para maximizar as conversões na janela de tempo de experimentação, o VWO oferece testes de bandidos multi-armados (MAB). O algoritmo MAB aloca tráfego dinamicamente – o que significa que ele identifica continuamente a variação de desempenho superior com base nos dados obtidos durante o teste e encaminha a maior parte do tráfego dinamicamente e em tempo real para essa variante vencedora.

Portanto, se você tiver uma janela curta para otimização e não tiver tempo suficiente para aguardar a significância estatística, poderá optar por esse teste baseado em aprendizado de máquina para maximizar suas conversões. Para saber mais sobre isso, faça um teste gratuito com o VWO ou solicite uma demonstração com nossos especialistas em MAB.

Personalize seu site

Além de personalizar anúncios pop-up ou e-mails, você pode personalizar páginas da Web e aplicativos para atender a clientes específicos. Quando alguém navega no site ou aplicativo, o conteúdo que vê pode ser personalizado com base em itens como sexo, localização e se é um novo cliente. Novamente, Amazon e Netflix são particularmente bons nisso. Faça um teste gratuito para ver como o VWO Personalize pode ajudá-lo com isso.

Adote uma abordagem omnicanal

Os clientes gostam de usar o canal que for mais conveniente para eles no momento, portanto, certifique-se de que a personalização se estenda a todos eles. Você pode usar ferramentas de teste funcional para verificar se seus sites e aplicativos estão funcionando conforme o esperado, com as mensagens certas chegando aos usuários certos.

Quanto mais canais você tiver, mais dados haverá! Você também pode usar o pandas DataFrames para carregar dados de diferentes bancos de dados e formatos de dados para obter uma visualização completa e registros de segmento em um quadro de dados. (Leia este artigo do Databricks sobre a estrutura do DataFrame do pandas).

Leve embora

À medida que as pessoas são bombardeadas com mensagens de marketing de uma variedade crescente de canais, você precisa eliminar o ruído com conteúdo realmente relevante. O aprendizado de máquina permite que você:

• Personalize suas mensagens de marketing em escala
• Torne o processo de coleta de dados mais eficiente
• Faça experiências com suas mensagens para gerar conversões

No entanto, as equipes de marketing não precisam temer por seus empregos. As máquinas ainda não são capazes de exibir inteligência ou consciência criativa. Assim, os profissionais de marketing inteligentes podem combinar IA com entrada humana para oferecer uma experiência personalizada ao cliente.

Felizmente, este guia forneceu uma resposta clara à pergunta: “O que é marketing personalizado?” e agora você se sente confiante para usar o marketing personalizado para turbinar seus negócios.