Три верных способа использования машинного обучения для улучшения персонализации

Одна вещь, которая обычно волнует вас как маркетолога, - это то, как не только выжить в условиях конкуренции, но и стать одним из лидеров рынка.

И для того, чтобы стать лидером рынка, вы должны серьезно поработать над персонализацией, но делать это в больших масштабах, потому что вы должны сосредоточиться на глобальном рынке, должны требовать автоматизации, и именно здесь на помощь приходит машинное обучение.

Вы должны создать цифровое присутствие, которое поможет улучшить взаимодействие с клиентами, повысить узнаваемость бренда и укрепить бизнес-цели.

Ожидается, что вы должны были работать над своим веб-контентом и развивать свои возможности CRM, вы также должны иметь в виду, что существует абсолютная необходимость в различных усилиях по автоматизации ключевых маркетинговых действий.

С глобальным рынком в качестве вашей цели, достижение личного, возможно, немного сложная задача, но вы можете улучшить ее с помощью механизма персонализации.

Ваша конечная цель будет заключаться в том, чтобы нацелить контент, который вы доставляете своим клиентам и потенциальным клиентам, на основе того, что вы знаете о них и что, по вашему мнению, им может понадобиться.

Персонализация или настройка

Прежде чем приступить к интеграции машинного обучения, важно воздержаться от смешивания персонализации с настройкой. В то время как персонализация выполняется в интересах клиента, настройка, с другой стороны, инициируется клиентом в попытке перейти к желаемому контенту.

В исследовании PWC под названием «Технологии финансовых услуг 2020 и последующий период: принятие революционных решений» было отмечено, что аналитика клиентов будет наиболее важным предиктором роста доходов и прибыльности.

Персонализация - это удивительный результат вашей аналитики клиентов, который гарантирует, что вы сможете контролировать клиентов, обменивающихся сообщениями, с помощью общих рекламных акций, что также приведет к огромному сокращению покупок средств массовой информации.

Персонализация - критически важная задача, с которой ваш стартап не может позволить себе играть, чтобы приступить к эффективному маркетингу. Как только вы сможете персонализировать путь ваших потенциальных клиентов, вы сможете повысить их вовлеченность и долгосрочную лояльность.

Вы можете ориентироваться на то, как Netflix делает рекомендации к фильмам, музыкальные предложения от Spotify и специальные рекламные акции на Amazon, чтобы действительно понять, какой эффект оказывает персонализированный контент и что он становится не только нормой, но и ожиданиями потребителей.

Все эти крупные технологические компании могут выполнить эту обременительную задачу за счет интеграции машинного обучения, которое быстро превращается в важный и обязательный инструмент персонализации контента.

Интересно, что существует довольно много поставщиков механизмов персонализации. Evergage, Monetate, Certona и Dynamic Yield - вот некоторые из продавцов на рынке, которые предлагают эту услугу.

Отчет Gartner «Магический квадрант для механизмов персонализации» за 2019 год показывает, что внедрение механизмов персонализации выросло на 28% с 2016 года.

Вы должны определить основные моменты на пути к покупке, которые оптимальны для индивидуального подхода. Контекст всегда был источником различий между клиентами, которые обычно вызывают потребность в конкретном контенте.

Поскольку персонализация является прогнозирующей, машинное обучение стало играть центральную роль.

Вот три способа использования машинного обучения для улучшения персонализации:

1. Использование надежных демографических данных

В основе демографических данных лежит доступ к особенностям поведения и предпочтениям ваших клиентов, и вы можете добиться этого с помощью машинного обучения. Хотя вам может быть легко заполучить эту информацию, в этом есть клише.

Ваши конкуренты, особенно те, у кого есть доступ к крупным поисковым системам, могут использовать эти поисковые системы для получения очень личной информации о ваших клиентах, такой как медицинские вопросы, статус занятости, финансовая информация, политические убеждения и другие личные данные. Эти данные, конечно же, будут собираться, храниться и связываться с вашим профилем данных.

Единственный способ эффективно «отказаться» от этого - обеспечить безопасность ваших данных и не допустить их попадания в руки сборщиков данных. Киберпреступники также знают, что эта информация - золотая жила, и очень хотят ее заполучить.

Исчерпывающие демографические данные часто могут раскрыть весь социально-экономический профиль клиентов - их удаленность от торговых точек, средний доход, средний возраст, этнические соотношения, молодежь или количество студентов, а иногда даже статистику состоящих в браке и не состоящих в браке.

В то время как ваши конкуренты будут использовать эти данные для обучения и улучшения своей модели прогнозирования, а также для упрощения окончательной обработки данных персонализации точно так же, как и вы, киберпреступники будут использовать эту информацию для атак на ваших клиентов или даже для нанесения вреда вашему бизнесу.

Это правда, что как новый основатель стартапа вы, возможно, задумываетесь о финансовых последствиях необходимости защищать свои данные, но это в значительной степени избавит вас от очень плохого опыта. Если у вас нет средств на платный VPN, ничто не мешает вам подписаться на услуги бесплатного VPN.

В конечном итоге вы получаете возможность замаскировать свой IP-адрес и зашифровать весь трафик, что поможет с геоблоками и внесет вклад в ваши защищенные демографические данные и максимальную конфиденциальность в Интернете.

2. Кто составляет вашу аудиторию в социальных сетях?

Многоканальная персонализация - очень полезный источник информации, поскольку выбранный клиентом канал в социальных сетях дает возможность узнать, насколько клиент дружелюбен к мобильному контакту.

Это также канал для сбора демографических данных просто потому, что разные возрастные и социальные группы предпочитают разные платформы социальных сетей.

Например, известно, что поколение Z отдает предпочтение Instagram и Snapchat, в то время как поколение X и миллениалы больше цепляются за Facebook.

3. Анализируйте поведение потребителей в Интернете.

Помимо демографических данных и того, кто принадлежит к вашей аудитории в социальных сетях, еще одним источником информации, который позволяет вам реально понять индивидуального потребителя при персонализации, является применение машинного обучения для всестороннего изучения поведения вашего потребителя в Интернете.

Путь навигации вашего потенциального потребителя может многое рассказать о человеке.

У вас будет очень полезная информация о предпочтениях вашего потребителя, количество времени, которое потребитель тратит на просмотр страниц вашего сайта, является показателем степени приоритета и источником ценных данных.

Хотя вы, возможно, не сможете собрать всю эту ценную информацию вручную, машинное обучение может легко разобраться в этом почему-то «неустойчивом» поведении.

Машинное обучение способно сформулировать повторные посещения сайта и создать подробный и хорошо осведомленный профиль клиента и его заботы.

Для вас очень важно знать, что для того, чтобы успешно интегрировать машинное обучение в свои усилия по улучшению персонализации, вы должны стремиться персонализировать контент по всем каналам.

Это гарантирует, что ваши клиенты будут чувствовать себя заинтересованными в реальном времени и где бы они ни находились.

Страницы продуктов на ваших стартап-сайтах должны быть полны изюминки и адаптированы к предпочтениям каждого человека. Разверните предиктивную рекламу на выбранной пользователем платформе социальных сетей.

Вы просто не останавливаетесь в своих усилиях на своем веб-сайте, используйте возможности электронной почты в качестве надежного хранилища персонализированного контента, причина в том, что легче придумать оптимизированный контент в электронном письме, чем энергично творить такие чудеса над страница в Интернете.

Однако интеграция машинного обучения как приложения искусственного интеллекта дает вам возможность масштабной персонализации.

Джон Эджиофор - основатель и главный редактор Nature Torch. Его можно найти в Twitter @ John02Ejiofor.