De ce specialiștii în marketing au nevoie atât de personalizare bazată pe reguli, cât și de personalizare bazată pe învățarea automată

Creșterea așteptărilor consumatorilor și a presiunilor competitive au creat o nouă realitate pentru marketeri: personalizarea nu mai este un lux, ci a devenit un standard de bază al serviciilor în economia digitală de astăzi.

Pentru a servi experiențe relevante, companiile au aderat în mod obișnuit la o abordare cunoscută sub numele de personalizare bazată pe reguli, care utilizează logica dacă/atunci pentru a adapta călătoria clientului în funcție de un set de reguli de direcționare programate manual.

Dar pentru mărcile care doresc să-și extindă eforturile de personalizare, bazarea pe o abordare complet manuală pentru a determina cea mai optimă experiență nu este întotdeauna eficientă sau gestionabilă. De aceea, multe mărci gravitează către algoritmi de învățare automată pentru a ajuta procesul de luare a deciziilor.

Ambele abordări oferă avantaje distincte – motiv pentru care organizațiile ar trebui să lucreze cu aceste soluții în tandem, mai degrabă decât să renunțe la una pentru cealaltă.

Frumusețea și limitările personalizării bazate pe reguli

Cum funcționează personalizarea bazată pe reguli? Să presupunem că un vizitator ajunge pentru prima dată pe pagina de pornire a mărcii. Dacă acesta este cazul , atunci site-ul va afișa un mesaj de bun venit în bannerul eroului. Stratificare într-o condiție suplimentară de public, dacă vizitatorul este nou și se află în Irlanda, atunci bannerul eroului de pe pagina de pornire va prezenta un mesaj de bun venit cu conținut specific Irlandei.

Aceste condiții, care pot varia de la simple la complexe, sunt toate stabilite de oameni, nu de mașini. Acesta este un factor-cheie din spatele succesului inițiativelor de personalizare bazate pe reguli, deoarece specialiștii în marketing aduc cunoștințe profunde ale industriei și ale mărcii cu care AI se poate lupta.

Sarcina de a elabora astfel de reguli asigură că experiențele segmentate și contextualizate pe care le oferă un brand se bazează pe perspective intuitive și pe experiența din lumea reală.

Cu toate acestea, aceasta poate deveni cu ușurință o sarcină plictisitoare, grea de date, care implică numeroase implementări de testare cu măsurători granulare ale fiecărei variații testate în raport cu fiecare segment de public pentru a determina regulile optime de direcționare programatică.

În cele din urmă, indiferent cât de înclinat matematic ar fi un agent de marketing, va exista întotdeauna o limită a câte segmente pot fi gestionate înainte ca totul să devină prea complex.

Cu un număr copleșitor de combinații și permutări, selectarea unei variante câștigătoare în fața unei baze de clienți în continuă schimbare devine aproape imposibilă. Aici intervine personalizarea bazată pe învățarea automată.

Când să încorporăm personalizarea bazată pe învățarea automată

Prin învățarea automată, mărcile pot automatiza colectarea și interpretarea informațiilor despre clienți, cu algoritmi sau motoare de luare a deciziilor care determină ce variație va fi servită unui client în funcție de performanță. În timp ce această abordare implică mai puține contribuții umane decât personalizarea tradițională bazată pe reguli, intenția este de a spori agentul de marketing, nu de a le înlocui.

În loc să implementați cu fidelitate o „abordare câștigătoarea,” prin care o singură variație câștigătoare este implementată în întregul grup de vizitatori la atingerea semnificației statistice, învățarea automată poate fi utilizată pentru a analiza performanța fiecărei variații în fiecare segment de trafic în timp real pentru a servi. cel mai relevant conținut pentru selectarea grupurilor de public.

Acest lucru face ca personalizarea bazată pe învățarea automată să fie mai, bine, personalizată, deoarece o variație nu poate fi potrivită pentru toți vizitatorii – iar implementarea experiențelor în acest fel va compromite întotdeauna experiența pentru o parte dintre vizitatori.

În mod esențial, optimizarea prin învățarea automată economisește timp și resurse semnificative rularea testelor A/B, ceea ce o face un avantaj substanțial pentru productivitate și rezultatul final. Luați o vacanță sau o promoție de întoarcere la școală.

În loc să ruleze un test A/B și să încerce să optimizeze experiența clienților din mers, algoritmii de învățare automată fac posibilă prezicerea rezultatelor pozitive pentru fiecare individ și, astfel, maximizarea veniturilor pe durata întregii campanii.

Specialiștii în marketing ar trebui să efectueze experimente de scurtă durată precum acesta, comparând mecanismele de optimizare cu grupul lor de control și apoi validând rezultatele acestora.

Cel mai bun din ambele lumi

Cu toate beneficiile sale, luarea deciziilor bazată pe algoritm nu este în mod inerent superioară direcționării bazate pe reguli.

Amintiți-vă, specialiștii în marketing aduc pe masă cunoștințele și discernământul incomparabile, care vor fi întotdeauna necesare pentru a stabili strategia și logica acestor campanii. Implementarea personalizării bazată pe reguli și pe baza de învățare automată este cea care va aduce cele mai bune rezultate.

Brandurile de astăzi se confruntă cu o serie de imperative: transformarea vizitatorilor pentru prima dată în clienți, recâștigarea clienților obținuti și asigurarea clienților fideli care oferă o valoare ridicată pe viață mărcii.

Ei trebuie să îndeplinească aceste obiective ținând cont de schimbările inevitabile ale preferințelor și intereselor acestor clienți.

Deși agenții de marketing și comercianții vor fi întotdeauna esențiali în determinarea viziunii, identității și selecției de produse a unei mărci, numeroase decizii tactice, cum ar fi ce reclame să folosească, ordinea produselor comercializate și ce e-mailuri să trimită, ce clienți pot fi conduși de motoarele AI. cu rezultate mult superioare față de oamenii care iau astfel de decizii fără ajutor de mașini.

Aceste sisteme sporesc capacitățile oamenilor și creează noi posibilități pentru retaileri prin creșterea celui mai important aspect al comerțului: relevanța. Cu cât o ofertă sau un set de produse este mai relevantă și mai atrăgătoare pentru o anumită persoană, cu atât este mai mare probabilitatea ca acesta să cumpere, să se bucure de achiziție și să-și sporească implicarea față de brand.

Personalizarea bazată pe reguli va continua să servească drept un instrument indispensabil, oferind agenților de marketing capacitatea de a controla audiențelor care beneficiază de o anumită experiență – și, în multe cazuri, va rămâne abordarea cea mai logică pentru contextualizarea porțiunilor din călătoria clientului.

Dar, pe măsură ce mărcile caută să extindă personalizarea, învățarea automată devine esențială. Întrebarea pentru mărci, deci, nu este ce cale ar trebui să urmeze. În schimb, de ce nu ambele?