Что такое персонализированный маркетинг и почему машинное обучение является для него эффективным инструментом?

Поскольку мир цифрового маркетинга становится все более конкурентным, компаниям необходимо не только удовлетворять основные ожидания клиентов, но и обеспечивать выдающийся опыт. И персонализированный маркетинг может помочь вам в этом. Но что такое персонализированный маркетинг? Читай дальше, чтобы узнать больше.

По-настоящему персонализированный маркетинг стал скорее необходимостью, чем приятной вещью. Это связано с тем, что клиенты уже ожидают определенной настройки, например, появления их имени в верхней части маркетингового электронного письма. Теперь они ищут следующий уровень, например, веб-страницы, которые автоматически отображают контент в зависимости от их предпочтений, или рекламу на основе местоположения для специальных предложений в ближайших магазинах.

К счастью, технологии на нашей стороне, а автоматизация и машинное обучение упрощают предоставление действительно персонализированного маркетингового контента. Давайте посмотрим, что это значит для вашего бизнеса.

Что такое персонализированный маркетинг?

Персонализированный маркетинг — это практика ориентации контента на конкретных клиентов на основе собранных вами данных. Это включает в себя их интересы, предпочтения и поведение. Компании используют эти данные для создания персонализированного контента, который доставляется клиентам по электронной почте, через рекламу или на других платформах. Например, VWO Personalize позволяет вам предлагать тысячи уникальных поездок, созданных специально для конкретной аудитории и запускаемых в нужное время. Вы можете воспользоваться бесплатной пробной версией, если хотите изучить ее.

Данные о клиентах собираются с помощью автоматизированных инструментов и интеллектуальных алгоритмов, и именно здесь вступает в действие машинное обучение. Обычно на веб-сайт добавляется код, позволяющий машине собирать ценные данные, такие как клики, время, проведенное на сайте, и историю покупок. С помощью правильной технологии вы также можете собирать данные о взаимодействии с клиентами по нескольким каналам.

Сбор данных также включает сбор информации о демографии клиентов, такой как возраст, пол, местонахождение и финансовое положение. После того, как вы соберете все необходимые данные, алгоритмы проанализируют их и определят, какие клиенты должны получать какой контент.

Цель состоит в том, чтобы создать отличный опыт, который будет уникальным для каждого клиента. Это означает обращение к нужному человеку в нужное время с правильным сообщением. Считать:

• Пользовательские электронные письма (и мы не просто имеем в виду вставку их имени вместо «Уважаемый клиент»)
• Целевые скидки
• Рекомендации по продукту
• Предложения на день рождения
• Награды для постоянных клиентов

Преимущества персонализированного маркетинга

Персонализация придает вашей маркетинговой стратегии важный человеческий аспект (даже если все знают, что она осуществляется машиной). Это заставляет ваших потенциальных клиентов чувствовать себя ценными, поскольку бренд приложил усилия, чтобы выяснить, чего они хотят.

Удовлетворенность клиентов ведет к повышению лояльности. Это положительно влияет на ваши затраты на привлечение (как правило, дешевле удерживать уже имеющихся клиентов). Постоянные клиенты также будут рекомендовать вас другим. Это, в свою очередь, повышает вашу репутацию и привлекает больше клиентов.

Кроме того, персонализированный маркетинг может повысить рентабельность инвестиций, поскольку персонализированные рекомендации побуждают клиентов тратить больше, чем при традиционной рекламе. Согласно одному опросу, 91% потребителей с большей вероятностью будут делать покупки у брендов, которые их помнят и предоставляют соответствующие предложения и рекомендации.

Между тем, 63% маркетологов США считают повышение коэффициента конверсии основным преимуществом персонализации. Итак, если вы беспокоитесь о конверсиях и доходах и спрашиваете: «Сколько времени нужно, чтобы увидеть результаты SEO?», стоит посвятить свои маркетинговые усилия персонализации.

Проблемы персонализированного маркетинга

Персонализированный маркетинг — это не прогулка в парке. Во-первых, вы должны убедиться, что ваших клиентов не отпугивает отслеживание и анализ их предпочтений и поведения. Есть также законы о конфиденциальности данных, на которые нужно ориентироваться.

Еще одна проблема заключается в том, что вам нужно собрать много данных, чтобы точно предсказать, чего хотят клиенты. Это в дополнение к сегментации клиентов по таким признакам, как возраст, пол и местоположение. И вы захотите провести эксперименты, чтобы увидеть, что работает, а что нет. Чтобы сделать все это в масштабе, требуется много времени.

Даже если вы используете такой инструмент, как Apache Hadoop, для обработки и хранения больших объемов больших данных (прочитайте эту статью Databricks о программном обеспечении Hadoop), невозможно вручную создать персонализированные электронные письма или рекламу для каждого клиента. Вот где на помощь приходит машинное обучение.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам постоянно учиться на основе данных. Алгоритмы анализируют большие наборы данных для выявления тенденций и взаимосвязей между данными, используя полученные результаты для прогнозирования того, какие действия или события с наибольшей вероятностью приведут к определенному результату.

Чем больше данных они поглощают, тем умнее становятся машины. Через некоторое время они становятся способными принимать собственные решения и корректировать свои действия без участия человека.

Это может звучать дико футуристично, но мы все сталкиваемся с машинным обучением в повседневной жизни. Если вы просматриваете товар на розничном веб-сайте, ожидайте увидеть его рекламу в своих лентах социальных сетей. Когда вы печатаете сообщение в WhatsApp, предлагаемые слова всплывают на основе содержимого вашего предыдущего сообщения. И когда вы войдете в Amazon или Netflix, вы увидите рекомендации, адаптированные к вашим предпочтениям.

Как это используется в маркетинге?

В персонализированном маркетинге машинное обучение используется для анализа типа контента, ключевых слов и фраз, которые привлекают внимание ваших целевых потребителей. Как только вы узнаете, что для них важно, вы можете создать соответствующий контент или инфографику. И со временем машина узнает, какой контент наиболее эффективен для достижения конкретных целей.

Вот некоторые из методов, обычно используемых в машинном обучении:

Регрессионный анализ

Это статистический метод, позволяющий исследовать взаимосвязь между двумя или более переменными. Вы можете использовать линейную регрессию, чтобы выяснить, какие страницы с наибольшей вероятностью приведут к конверсиям, поскольку уравнение регрессии может показать определенную связь между количеством кликов на определенной странице и количеством конверсий. Логистическая регрессия используется для анализа исторических данных о покупательском поведении, что помогает вам определить персонализированные последующие действия для решения проблемы отказа от корзины.

Алгоритмы кластеризации

Эти алгоритмы помогают вам группировать клиентов в сегменты, анализируя немаркированные данные, разделяя их на группы на основе общих характеристик и качеств и распределяя их по кластерам.

Их можно применять для разработки механизма рекомендаций и анализа социальных сетей. Идея состоит в том, что если между людьми существует связь, у них часто есть общий набор предпочтений, поэтому вы можете быть уверены, что подписчики определенной страницы Facebook положительно отреагируют на рекламу чего-то подобного.

Правила ассоциации

Правила ассоциации выявляют интересные отношения между различными переменными в огромных базах данных, а также могут использоваться для создания механизмов рекомендаций. Например, если вы покупаете новый телефон на Amazon, вы можете увидеть рекомендацию по подходящему чехлу для телефона. Это основано на том факте, что другие покупатели купили оба предмета вместе, и компьютер узнал, что это популярное действие.

Цепи Маркова

Этот метод используется для моделирования вероятностей, таких как анализ поведения пользователя на веб-сайте в реальном времени и создание прогнозов навигации на его основе. Машина может определить, что большинство посетителей нажимают на кнопки CTA, когда они расположены в середине страницы, поэтому веб-дизайнер знает, что в будущем все страницы должны быть настроены таким образом.

Почему машинное обучение так эффективно для персонализированного маркетинга?

Персонализация в масштабе

Инструменты машинного обучения узнают о предпочтениях клиентов намного быстрее, чем люди. Они способны практически мгновенно обрабатывать огромные объемы данных и принимать на их основе разумные решения.

Например, машина знает, когда кто-то бросил свою корзину, и автоматически генерирует персонализированное последующее электронное письмо. Взгляните на следующий пример, где сообщение содержит имя покупателя и побуждает его вернуться:

Более глубокое понимание

Машинное обучение полезно для более глубокого понимания вашей аудитории. Машины могут учиться с помощью фильтров, которые позволяют посетителям веб-сайта сортировать элементы по категориям, и глубокого поведенческого отслеживания, которое отслеживает движения мыши, прокрутку и время, затрачиваемое на страницу. Технология глубокого обучения Google позволяет предлагать поисковые запросы для отдельных пользователей.

Они также могут анализировать взаимодействие с помощью обработки естественного языка (NLP), когда компьютеры учатся понимать произносимые слова и текст по-человечески, и анализа настроений, когда машина может определить, является ли отношение участников положительным или отрицательным. Оба метода помогают маркетологам понять, когда клиент недоволен, или найти идеальную возможность для дополнительных продаж.

Настраиваемые действия

Поскольку машинное обучение позволяет компьютерам постоянно накапливать знания и анализировать данные, это означает, что можно учитывать меняющиеся характеристики и поведение клиентов.

Если клиент был с вами в течение длительного времени, его вкусы и обстоятельства могут измениться. Машинное обучение поможет вам быть готовым к этому, поскольку инструменты могут настраивать и уточнять контент в соответствии с самыми актуальными предпочтениями.

Например, в Salesforce есть ИИ по имени Эйнштейн, способный корректировать свое моделирование с каждым взаимодействием с клиентом и дополнительными данными, которые он получает.

Лучшие практики использования машинного обучения в персонализированном маркетинге

93% профессионалов B2B со всего мира считают, что усилия по персонализации их веб-сайтов окупились за счет роста доходов. Но как сделать так, чтобы машинное обучение максимально эффективно дополняло эти усилия? Вот несколько советов, как сделать это правильно.

Ставьте клиента на первое место

Звучит очевидно, но вы всегда должны думать о клиентском опыте. Не увлекайтесь новыми технологиями настолько, чтобы забыть, зачем вы их используете. Если есть ситуация, когда живой телефонный звонок будет работать лучше, чем персонализированное электронное письмо (например, компенсация клиенту за проблему или ошибку), сделайте это.

Вы также можете использовать машинное обучение для повышения качества обслуживания клиентов с помощью таких опций, как чат-боты и голосовой поиск.

Время имеет ключевое значение

Персонализированный маркетинг — это не только адаптация содержания ваших сообщений. Правильное время имеет решающее значение, если вы хотите, чтобы получатель был полностью вовлечен. Каждый клиент уникален, и не все они проверяют свою электронную почту или просматривают социальные сети в одно и то же время суток. Машинное обучение позволяет настраивать время отправки/отображения на основе предыдущего поведения, что называется «интеллектуальной доставкой».

Используйте A/B-тестирование

A/B-тестирование сравнивает исходную версию вашей цифровой собственности с одним или несколькими вариантами и измеряет разницу в соответствии с поставленными целями. Он равномерно распределяет ваш трафик между версиями, чтобы определить, какая версия работает лучше. Это означает, что значительная часть вашего трафика направляется на неэффективный вариант.

Чтобы максимизировать конверсию во временном окне эксперимента, VWO предлагает тестирование многорукого бандита (MAB). Алгоритм MAB распределяет трафик динамически — это означает, что он постоянно идентифицирует лучший вариант на основе данных, полученных во время теста, и динамически и в режиме реального времени направляет большую часть трафика на этот лучший вариант.

Поэтому, если у вас есть короткое окно для оптимизации и недостаточно времени, чтобы дождаться статистической значимости, вы можете выбрать это тестирование на основе машинного обучения, чтобы максимизировать свои конверсии. Чтобы узнать больше об этом, воспользуйтесь бесплатной пробной версией VWO или запросите демонстрацию у наших экспертов MAB.

Персонализируйте свой веб-сайт

Помимо персонализации всплывающих окон или сообщений электронной почты, вы можете адаптировать веб-страницы и приложения для конкретных клиентов. Когда кто-то просматривает сайт или приложение, контент, который он видит, может быть персонализирован на основе таких вещей, как пол, местоположение и то, является ли он новым клиентом. Опять же, Amazon и Netflix особенно хороши в этом. Воспользуйтесь бесплатной пробной версией, чтобы узнать, как VWO Personalize может помочь вам в этом.

Используйте омниканальный подход

Клиенты предпочитают использовать тот канал, который им наиболее удобен в данный момент, поэтому убедитесь, что персонализация распространяется на все из них. Вы можете использовать инструменты функционального тестирования, чтобы убедиться, что ваши веб-сайты и приложения работают должным образом, а правильные сообщения доходят до нужных пользователей.

Чем больше у вас каналов, тем больше будет данных! Вы также можете использовать pandas DataFrames для загрузки данных из разных баз данных и форматов данных, чтобы получить полное представление и сегментировать записи во фрейме данных. (Прочитайте эту статью Databricks о структуре pandas DataFrame).

Еда на вынос

Поскольку людей бомбардируют маркетинговыми сообщениями из растущего числа каналов, вам необходимо прорваться через шум с помощью действительно релевантного контента. Машинное обучение позволяет:

• Персонализируйте свои маркетинговые сообщения в любом масштабе
• Сделайте процесс сбора данных более эффективным
• Экспериментируйте с вашими сообщениями, чтобы увеличить количество конверсий

Однако маркетинговым командам не нужно бояться за свою работу. Машины еще не способны проявлять творческий интеллект или сознание. Таким образом, умные маркетологи могут сочетать искусственный интеллект с человеческим вводом для обеспечения персонализированного обслуживания клиентов.

Надеемся, что это руководство дало четкий ответ на вопрос «Что такое персонализированный маркетинг?» и теперь вы чувствуете себя уверенно, используя персонализированный маркетинг для повышения эффективности своего бизнеса.