Ce este marketingul personalizat și de ce este învățarea automată un instrument eficient pentru acesta?

Pe măsură ce lumea marketingului digital devine din ce în ce mai competitivă, companiile trebuie să depășească îndeplinirea așteptărilor de bază ale clienților pentru a oferi o experiență remarcabilă. Și marketingul personalizat vă poate ajuta să faceți exact asta. Dar ce este marketingul personalizat? Citiți mai departe pentru a afla mai multe.

Marketingul cu adevărat personalizat a devenit mai degrabă o necesitate decât un lucru plăcut. Acest lucru se datorează faptului că clienții au ajuns deja să se aștepte la o anumită personalizare, cum ar fi numele lor care apare în partea de sus a unui e-mail de marketing. Acum, ei caută următorul nivel, cum ar fi pagini web care afișează automat conținut pe baza preferințelor lor sau anunțuri bazate pe locație pentru oferte speciale la magazinele din apropiere.

Din fericire, tehnologia este de partea noastră, automatizarea și învățarea automată facilitând furnizarea de conținut de marketing cu adevărat personalizat. Să explorăm ce înseamnă asta pentru afacerea ta.

Ce este marketingul personalizat?

Marketingul personalizat este practica de direcționare a conținutului către anumiți clienți pe baza datelor pe care le-ați colectat. Aceasta include interesele, preferințele și comportamentele lor. Companiile folosesc aceste date pentru a crea conținut extrem de personalizat, care este livrat clienților prin e-mail, reclame sau alte platforme. De exemplu, VWO Personalize vă permite să livrați mii de călătorii unice, personalizate pentru un anumit public și declanșate la momentul potrivit. Puteți face o încercare gratuită dacă doriți să o explorați.

Datele clienților sunt colectate folosind instrumente automate și algoritmi inteligenți, care este locul în care intervine învățarea automată. De obicei, un cod este adăugat pe site, permițând mașinii să capteze date valoroase, cum ar fi clicurile, timpul petrecut pe site și istoricul achizițiilor. Cu tehnologia potrivită, puteți colecta și date din interacțiunile clienților pe mai multe canale.

Colectarea datelor include, de asemenea, colectarea de informații despre datele demografice ale clienților, cum ar fi vârsta, sexul, locația și starea financiară. Odată ce ați colectat toate datele relevante, algoritmii le vor analiza și vor identifica clienții care ar trebui să primească ce conținut.

Scopul este de a crea o experiență grozavă care să se simtă unică pentru fiecare client. Aceasta înseamnă să ajungeți la persoana potrivită la momentul potrivit cu mesajul potrivit. Gândi:

• E-mailuri personalizate (și nu ne referim doar la introducerea numelui lor în loc de „Stimate client”)
• Reduceri vizate
• Recomandări de produse
• Oferte de ziua de nastere
• Recompense pentru clienții fideli

Beneficiile marketingului personalizat

Personalizarea conferă o notă umană importantă strategiei tale de marketing (chiar dacă toată lumea știe că este realizată de o mașină). Îți face prospectul să se simtă apreciat, deoarece marca a făcut un efort pentru a afla ce își dorește.

Fericirea clienților duce la o loialitate sporită. Acest lucru are un impact pozitiv asupra costurilor de achiziție (de obicei este mai ieftin să păstrezi clienții pe care îi ai). Patronii fideli vă vor recomanda și altora. Acest lucru, la rândul său, vă îmbunătățește reputația și atrage mai multe afaceri.

În plus, marketingul personalizat vă poate îmbunătăți rentabilitatea investiției, deoarece recomandările personalizate încurajează clienții să cheltuiască mai mult decât ar face-o cu publicitatea tradițională. Potrivit unui sondaj, 91% dintre consumatori au șanse mai mari să facă cumpărături cu mărci care își amintesc de acestea și oferă oferte și recomandări relevante.

Între timp, 63% dintre agenții de marketing din SUA văd ratele de conversie crescute drept principalul beneficiu al personalizării. Deci, dacă vă faceți griji cu privire la conversii și venituri și întrebați „Cât timp durează să vedeți rezultatele SEO?”, merită să vă dedicați eforturile de marketing personalizării.

Provocările marketingului personalizat

Marketingul personalizat nu este o plimbare în parc. În primul rând, trebuie să vă asigurați că clienții dvs. nu sunt descurajați de preferințele și comportamentele lor urmărite și analizate. Există, de asemenea, legi privind confidențialitatea datelor de navigat.

O altă provocare este că trebuie să colectați o mulțime de date pentru a prezice cu exactitate ce doresc clienții. Acest lucru este în plus față de segmentarea clienților în funcție de lucruri precum vârsta, sexul și locația. Și veți dori să efectuați experimente pentru a vedea ce funcționează și ce nu. Este consumator de timp pentru a face toate acestea la scară.

Chiar dacă utilizați un instrument precum Apache Hadoop pentru a procesa și stoca volume mari de date mari (citiți acest articol Databricks despre software-ul Hadoop), nu este posibil să creați manual e-mailuri sau anunțuri personalizate pentru fiecare client. Aici intervine învățarea automată.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată (ML) este un subset de inteligență artificială (AI) care permite mașinilor să învețe continuu din date. Algoritmii analizează seturi mari de date pentru a identifica tendințele și relațiile dintre date, folosind constatările lor pentru a prezice care acțiuni sau experiențe sunt cele mai susceptibile de a da un anumit rezultat.

Aparatele devin mai inteligente cu cât absorb mai multe date. După un timp, ei devin capabili să ia propriile decizii și să-și ajusteze acțiunile fără intervenția umană.

Poate suna extrem de futurist, dar toți experimentăm învățarea automată în viața de zi cu zi. Dacă răsfoiți un articol pe un site web de vânzare cu amănuntul, așteptați-vă să îl vedeți anunțat pe fluxurile dvs. de socializare. Când tastați un mesaj pe WhatsApp, vor apărea cuvinte sugerate pe baza conținutului mesajului anterior. Și când vă conectați la Amazon sau Netflix, veți vedea recomandări adaptate preferințelor dvs.

Cum se folosește în marketing?

În marketingul personalizat, ML este folosit pentru a analiza tipul de conținut, cuvinte cheie și expresii care atrag atenția consumatorilor țintă. Odată ce ați descoperit ce contează pentru ei, puteți crea conținut relevant sau infografice. Și, în timp, mașina va afla care conținut este cel mai eficient pentru îndeplinirea anumitor obiective.

Iată câteva dintre tehnicile utilizate în mod obișnuit în învățarea automată:

Analiza de regresie

Aceasta este o metodă statistică care vă permite să examinați relația dintre două sau mai multe variabile. Puteți utiliza regresia liniară pentru a afla care pagini sunt cele mai probabile să conducă la conversii, deoarece o ecuație de regresie poate dezvălui o relație clară între numărul de clicuri pe o anumită pagină și numărul de conversii. Regresia logistică este utilizată pentru a analiza datele istorice despre comportamentul de cumpărături, ceea ce vă ajută să determinați acțiuni de urmărire personalizate pentru a face față abandonului de coș.

Algoritmi de grupare

Acești algoritmi vă ajută, grupați clienții, în segmente, analizând datele neetichetate, separându-le în grupuri pe baza caracteristicilor și calităților comune și atribuindu-le în clustere.

Acestea pot fi aplicate pentru dezvoltarea motorului de recomandare și analiza rețelelor sociale. Ideea este că, dacă există o conexiune între oameni, aceștia au adesea un set comun de preferințe, așa că ai putea fi sigur că adepții unei anumite pagini de Facebook ar reacționa pozitiv la o reclamă pentru ceva similar.

Regulile de asociere

Regulile de asociere dezvăluie relații interesante între diferite variabile în baze de date uriașe și pot fi folosite și pentru a construi motoare de recomandare. De exemplu, dacă cumpărați un telefon nou pe Amazon, este posibil să vedeți o recomandare pentru o husă potrivită pentru telefon. Acest lucru se bazează pe faptul că alți clienți au cumpărat ambele articole împreună, iar computerul a învățat că este o acțiune populară.

lanțuri Markov

Această metodă este utilizată pentru a modela probabilitățile, cum ar fi analizarea comportamentului site-ului web în timp real al unui utilizator și realizarea de predicții de navigare pe baza acestuia. O mașină poate observa că majoritatea vizitatorilor fac clic pe butoanele CTA atunci când sunt poziționați în mijlocul paginii, astfel încât designerul web să știe să configureze toate paginile astfel în viitor.

De ce este învățarea automată atât de eficientă pentru marketingul personalizat?

Personalizare la scară

Instrumentele de învățare automată învață despre preferințele clienților mult mai repede decât oamenii. Ei sunt capabili să proceseze cantități uriașe de date aproape instantaneu și să ia decizii inteligente pe baza acestora.

De exemplu, aparatul știe când cineva și-a abandonat coșul de cumpărături și generează automat un e-mail personalizat de urmărire. Aruncă o privire la următorul exemplu, în care mesajul include numele cumpărătorului și îi oferă un stimulent să se întoarcă:

Perspective mai profunde

ML este util pentru a obține o înțelegere mai profundă a publicului dvs. Mașinile pot învăța din filtre care permit vizitatorilor site-ului web să sorteze articolele după categorie și urmărirea comportamentală profundă care monitorizează mișcarea mouse-ului, derularea și timpul petrecut pe pagină. Tehnologia de învățare profundă a Google îi permite să vină cu sugestii de căutări pentru utilizatori individuali.

De asemenea, ei pot analiza interacțiunile folosind procesarea limbajului natural (NLP), în care computerele învață să înțeleagă cuvintele rostite și textul într-un mod asemănător omului și analiza sentimentelor, în care aparatul poate spune dacă atitudinile participanților sunt pozitive sau negative. Ambele tehnici îi ajută pe agenții de marketing să realizeze când un client este nemulțumit sau să găsească oportunitatea ideală să vândă în plus.

Acțiuni reglabile

Deoarece învățarea automată permite computerelor să dezvolte cunoștințe și să analizeze datele în mod constant, înseamnă că pot fi luate în considerare evoluția caracteristicilor și comportamentelor clienților.

Dacă un client a fost cu tine de mult timp, gusturile și circumstanțele lui se pot schimba. Învățarea automată vă ajută să fiți pregătit pentru asta, deoarece instrumentele pot ajusta și rafina conținutul pentru cele mai actualizate preferințe.

De exemplu, Salesforce are un AI numit Einstein, care este capabil să-și ajusteze modelarea cu fiecare interacțiune cu clientul și cu datele suplimentare pe care le primește.

Cele mai bune practici pentru utilizarea învățării automate în marketingul personalizat

93% dintre profesioniștii B2B la nivel global cred că eforturile de personalizare pe site-urile lor au dat roade în creșterea veniturilor. Dar cum vă puteți asigura că învățarea automată sporește aceste eforturi cel mai eficient? Iată câteva sfaturi despre cum să o faci corect.

Pune clientul pe primul loc

Sună evident, dar ar trebui să păstrați întotdeauna experiența clienților în centrul minții. Nu vă lăsați atât de purtat de noua tehnologie încât să uitați de ce o utilizați. Dacă există o situație în care un apel telefonic în direct ar funcționa mai bine decât un e-mail personalizat (cum ar fi compensarea unui client pentru o problemă sau o greșeală), mergeți la ea.

De asemenea, puteți utiliza ML pentru a consolida experiența de asistență pentru clienți cu opțiuni precum chatbot și căutare activată vocal.

Timpul este cheia

Marketingul personalizat nu se referă doar la adaptarea conținutului mesajelor dvs. Momentul potrivit este crucial dacă doriți ca destinatarul să se implice pe deplin. Fiecare client este unic și nu toți își verifică e-mailurile sau răsfoiesc rețelele sociale în același moment al zilei. Învățarea automată vă permite să personalizați timpii de trimitere/afișare pe baza comportamentelor anterioare, care se numește „livrare inteligentă”.

Utilizați testarea A/B

Testarea A/B compară versiunea originală a proprietății digitale cu una sau mai multe variante și măsoară diferența în raport cu obiectivele definite. Împarte traficul în mod uniform între versiuni pentru a determina care versiune este mai bună. Aceasta înseamnă că o proporție semnificativă din traficul dvs. este trimisă către o variantă slabă.

Pentru a maximiza conversiile în fereastra de timp de experimentare, VWO oferă testare pentru bandiți cu arme multiple (MAB). Algoritmul MAB alocă traficul în mod dinamic – ceea ce înseamnă că identifică continuu variația de performanță pe baza datelor obținute în timpul testului și direcționează cea mai mare parte a traficului în mod dinamic și în timp real către această variantă câștigătoare.

Deci, dacă aveți o fereastră scurtă pentru optimizare și nu aveți suficient timp pentru a aștepta semnificația statistică, puteți opta pentru această testare bazată pe învățare automată pentru a vă maximiza conversiile. Pentru a afla mai multe despre acest lucru, faceți o încercare gratuită cu VWO sau solicitați o demonstrație cu experții noștri MAB.

Personalizați-vă site-ul web

Pe lângă personalizarea reclamelor pop-up sau a e-mailurilor, puteți personaliza paginile web și aplicațiile pentru a se potrivi anumiți clienți. Când cineva navighează pe site sau pe aplicație, conținutul pe care îl vede poate fi personalizat în funcție de gen, locație și dacă este un client nou. Din nou, Amazon și Netflix sunt deosebit de bune la asta. Faceți o încercare gratuită pentru a vedea cum VWO Personalize vă poate ajuta în acest sens.

Luați o abordare omnicanal

Clienților le place să folosească canalul care le este cel mai convenabil la momentul respectiv, așa că asigurați-vă că personalizarea se extinde pe toate. Puteți folosi instrumente de testare funcțională pentru a verifica site-urile și aplicațiile dvs. funcționează conform intenției, mesajele potrivite ajungând la utilizatorii potriviți.

Cu cât ai mai multe canale, cu atât vor fi mai multe date! De asemenea, puteți utiliza Pandas DataFrames pentru a încărca date din diferite baze de date și formate de date pentru a obține o vizualizare completă și a segmenta înregistrările într-un cadru de date. (Citiți acest articol Databricks despre structura panda DataFrame).

La pachet

Pe măsură ce oamenii sunt bombardați cu mesaje de marketing de la o gamă tot mai mare de canale, trebuie să eliminați zgomotul cu conținut cu adevărat relevant. Învățarea automată vă permite să:

• Personalizați-vă mesajele de marketing la scară
• Faceți procesul de colectare a datelor mai eficient
• Experimentați cu mesajele dvs. pentru a genera conversii

Cu toate acestea, echipele de marketing nu trebuie să se teamă pentru locurile lor de muncă. Mașinile nu sunt încă capabile să arate inteligență sau conștiință creativă. Astfel, marketerii inteligenți pot combina inteligența artificială cu contribuția umană pentru a oferi clienților o experiență personalizată.

Sperăm că acest ghid a oferit un răspuns clar la întrebarea „Ce este marketingul personalizat?” iar acum te simți încrezător să folosești marketingul personalizat pentru a-ți supraalimenta afacerea.