Por que os profissionais de marketing precisam de personalização baseada em regras e em aprendizado de máquina

As crescentes expectativas dos consumidores e as pressões competitivas criaram uma nova realidade para os profissionais de marketing: a personalização não é mais um luxo, mas se tornou um padrão básico de serviço na economia digital de hoje.

Para servir experiências relevantes, as empresas geralmente aderiram a uma abordagem conhecida como personalização baseada em regras, que utiliza a lógica if / then para adaptar a jornada do cliente de acordo com um conjunto de regras de segmentação programadas manualmente.

Mas, para marcas que buscam dimensionar seus esforços de personalização, confiar em uma abordagem inteiramente manual para determinar a experiência ideal nem sempre é eficiente ou gerenciável. É por isso que muitas marcas estão gravitando em torno de algoritmos de aprendizado de máquina para auxiliar no processo de tomada de decisão.

Ambas as abordagens oferecem vantagens distintas - é por isso que as organizações devem trabalhar com essas soluções em conjunto, em vez de descartar uma pela outra.

A beleza e as limitações da personalização baseada em regras

Como funciona a personalização baseada em regras? Digamos que um visitante acesse a página inicial de uma marca pela primeira vez. Se for esse o caso , o site exibirá uma mensagem de boas-vindas no banner do herói. Camadas em uma condição público adicional, se o visitante é novo e está localizado na Irlanda, em seguida, o herói bandeira homepage contará com uma mensagem de boas-vindas com conteúdo específico da Irlanda.

Essas condições, que podem variar de simples a complexas, são todas definidas por humanos, não por máquinas. Esse é um fator-chave por trás do sucesso das iniciativas de personalização baseada em regras, à medida que os profissionais de marketing trazem consigo um profundo conhecimento da indústria e da marca com o qual a IA pode ter dificuldades.

A tarefa de criar tais regras garante que as experiências segmentadas e contextualizadas que uma marca oferece sejam baseadas em percepções intuitivas e experiências do mundo real.

No entanto, isso pode facilmente se tornar uma tarefa tediosa e com muitos dados, envolvendo várias implantações de teste com medições granulares de cada variação testada em cada segmento de público, a fim de determinar regras de segmentação programática ideais.

Em última análise, não importa o quão matematicamente inclinado um profissional de marketing possa ser, sempre haverá um limite para quantos segmentos podem ser gerenciados antes que tudo se torne muito complexo.

Com um número esmagador de combinações e permutações, selecionar uma variação vencedora em face de uma base de clientes em constante mudança torna-se quase impossível. É aqui que entra a personalização baseada em aprendizado de máquina.

Quando incorporar personalização baseada em aprendizado de máquina

Por meio do aprendizado de máquina, as marcas podem automatizar a coleta e interpretação de insights do cliente, com algoritmos ou mecanismos de tomada de decisão que determinam qual variação um cliente será atendido com base no desempenho. Embora essa abordagem envolva menos informações humanas do que a personalização tradicional baseada em regras, a intenção é aumentar o profissional de marketing, não substituí-lo.

Em vez de implantar fielmente uma "abordagem do vencedor leva tudo", em que uma única variação vencedora é implementada em todo o pool de visitantes ao atingir significância estatística, o aprendizado de máquina pode ser usado para analisar o desempenho de cada variação em cada segmento de tráfego em tempo real para servir o conteúdo mais relevante para selecionar grupos de público.

Isso torna a personalização baseada em aprendizado de máquina mais, bem, personalizada, já que uma variação não pode ser adequada para todos os visitantes - e implementar experiências dessa forma sempre comprometerá a experiência de uma parte dos visitantes.

Crucialmente, a otimização por meio do aprendizado de máquina economiza tempo e recursos significativos na execução de testes A / B, tornando-se um benefício substancial para a produtividade e os resultados financeiros. Faça uma promoção de férias ou de volta às aulas.

Em vez de executar um teste A / B e tentar otimizar a experiência do cliente em tempo real, os algoritmos de aprendizado de máquina tornam possível prever resultados positivos para cada indivíduo e, assim, maximizar a receita ao longo de toda a campanha.

Os profissionais de marketing devem realizar experimentos de curta duração como este, comparando os mecanismos de otimização com seu grupo de controle e validando seus resultados.

O melhor de dois mundos

Apesar de todos os seus benefícios, a tomada de decisão baseada em algoritmo não é inerentemente superior à seleção de alvos baseada em regras.

Lembre-se de que os profissionais de marketing trazem insights e discernimento incomparáveis ​​para a mesa, que sempre serão necessários para definir a estratégia e a lógica dessas campanhas. É a implementação da personalização baseada em regras e em aprendizado de máquina lado a lado que trará os melhores resultados.

As marcas hoje enfrentam uma série de imperativos: transformar visitantes de primeira vez em clientes, reconquistar clientes que perderam o ritmo e garantir clientes fiéis que oferecem alto valor vitalício para a marca.

Eles devem atender a esses objetivos, levando em consideração as mudanças inevitáveis ​​nas preferências e interesses desses clientes.

Embora os profissionais de marketing e merchandisers sempre sejam fundamentais na determinação da visão, identidade e seleção de produtos de uma marca, várias decisões táticas, como quais criativos usar, a ordem dos produtos sendo comercializados e quais e-mails enviar a quais clientes podem ser acionados por mecanismos de IA com resultados muito superiores aos humanos que tomam tais decisões sem a ajuda de máquinas.

Esses sistemas aumentam as capacidades dos humanos e criam novas possibilidades para os varejistas, aumentando o aspecto mais importante do comércio: a relevância. Quanto mais relevante e atraente for uma oferta ou um conjunto de produtos para um indivíduo específico, maior será a probabilidade de ele comprar, desfrutar de sua compra e aumentar seu envolvimento com a marca.

A personalização baseada em regras continuará a servir como uma ferramenta indispensável, fornecendo aos profissionais de marketing a capacidade de controlar quais públicos são atendidos por uma experiência específica - e, em muitos casos, permanecerá a abordagem mais lógica para contextualizar partes da jornada do cliente.

Mas, à medida que as marcas buscam a personalização em escala, o aprendizado de máquina se torna essencial. A questão para as marcas, então, não é qual caminho elas devem seguir. Em vez disso, por que não os dois?