Markaların kişiselleştirme için neden stratejik bir yaklaşım benimsemesi gerekiyor?

Gartner'ın bu yılın başlarında yaptığı araştırma, 2025 yılına kadar kişiselleştirmeye yatırım yapan pazarlamacıların yaklaşık %80'inin çabalarını bırakacağını iddia etti.

Rapor, yatırım getirisi eksikliğini, müşteri veri yönetiminin tehlikelerini veya her ikisini de kilit sorunlar olarak gösterdi. Ankete katılan küresel pazarlamacıların dörtte birinden fazlası, verilerin kişiselleştirmenin önündeki en önemli engel olduğunu ve veri toplama, entegrasyon ve korumadaki zayıflıkların altını çizdiğini belirtti.

Bu istatistikler, birçok markanın kişiselleştirme yolculuğunun erken bir aşamasında olduğunu veya taktiksel bir yaklaşım benimsediğini yansıtıyor.

Geçen yıl, Boston Consulting Group'tan bir rapor, "perakendecilerin çoğu, müşterilerinin beklediği kişiselleştirilmiş deneyimleri sunmaya hiçbir şekilde yakın değil" ve "büyük çoğunluk, kişiselleştirmenin müşterileri için ne anlama geldiğini tanımlamanın temel ilk adımını bile atmadı" dedi. işletmeler'.

Aynı çalışma şu anda perakendecilerin gelirlerinin ortalama %0,7'sini kişiselleştirmeye yatırırken, 'sınıfının en iyisi' olarak kabul edilenlerin 1,3 kat daha fazla yatırım yaptığını (ortalama olarak yaklaşık %0,9) tespit etti. .

Tüketicilerin yaklaşık üçte ikisi kişiselleştirme bekliyor

Kişiselleştirme karmaşık olabilirken, tüketiciler buna olumlu yanıt veriyor. Son zamanlarda yapılan küresel araştırmalar, tüketicilerin %73'ünün markalarla dijital olarak etkileşime girdiklerinde kişiselleştirilmiş bir yolculuk beklediklerini ve %80'inin kişiselleştirilmiş e-postalar beklediğini söyledi.

Boston Consulting Group anketi ayrıca tüketicilerin, kişiselleştirme kullanıldığında sepetlerine ek öğeler ekleme olasılığının %110 ve planladıklarından daha fazlasını harcama olasılığının %40 daha yüksek olduğunu buldu.

Peki, Gartner raporunda vurgulanan ana endişe alanları nasıl ele alınabilir?

Müşteri verilerini yönetmenin tehlikeleri ve zorluğu

Markalar bir mahremiyet paradoksu ile karşı karşıyadır - tüketiciler daha fazla kişiselleştirme ister ama aynı zamanda daha fazla mahremiyet ister. Aynı zamanda markalar, tüketicilerle ilgili her zamankinden daha büyük hacimli işlem verilerine erişebiliyor ve bu da potansiyel olarak neyin önemli olduğuna odaklanmayı zorlaştırıyor.

Ancak etkili kişiselleştirme, başarılı bir şekilde çalışması için mutlaka büyük miktarda tanımlanabilir bilgi gerektirmez. Algoritmaların yalnızca 2.500 dönüşümden sonra güvenilir bir şekilde tahminde bulunmak üzere eğitilebileceğini gördük.

Müşteri bilgileri söz konusu olduğunda, markalar hem 'soğuk' verilere (örneğin müşterilerin kaydolduğu ve önceki harcama kalıpları) hem de ziyaretçiler tarafından bir sitedeyken oluşturulan davranışsal bilgiler olan 'sıcak' verilere erişebilir. ve ziyaretçinin gezinirken yaptığı her şeyi yakalar.

Her ikisini birleştirmek bir avantaj olsa da, gerçek dünyada bir siteyi ziyaret eden kişilerin çoğunluğunu belirlemek normalde mümkün değildir çünkü ziyaretçilerin %98'i ya müşteri değildir ya da oturum açmamıştır.

Ek olarak, soğuk verilerin saklanması ve kullanılması, gizlilik mevzuatı kapsamında müşteri izni gerektirebilir.

Doğru kullanıldığında, sıcak veriler, gizlilikle ilgili olası sorunlardan kaçınırken gerçek zamanlı sonuçlar verebilir. Testler, AI tabanlı teknolojinin, tamamen yeni ziyaretçilerin bir web sitesine geldikten sonraki 15 saniye içinde dönüşüm amacını tahmin edebileceğini gösteriyor.

Mevcut veya tanımlanabilir müşteriler olmalarına dayanmaz, ancak yalnızca davranışsal verileri kullanarak doğru olan bir dönüşüm puanı sağlamak için daha önce dönüştürülmüş olanlarla eylemleri karşılaştırmak için eğitimli bir algoritma kullanır.

Gizlilik üzerinde hiçbir etkisi yoktur, ancak tüketiciler istedikleri kişiselleştirilmiş deneyimi hızlı ve basit bir şekilde elde ederler.

Kişiselleştirmenin YG eksikliği

Gartner raporunda belirtilen diğer başlıca endişe, kişiselleştirme projelerinden yatırım getirisinin olmamasıydı. Belirgin bir yatırım getirisi göstermiyorsa hiçbir projenin devam etmeyeceği doğru olsa da, birçok hedef ilk etapta yeterince tanımlanmamıştır.

Bu nedenle dijital pazarlamacılar, kişiselleştirmeden amaçlarına odaklanmalı ve bunu iyi tartışılmış, ölçülebilir bir iş gerekçesi oluşturmak için kullanmalıdır. Hedefleriniz konusunda net olun, ancak kişiselleştirme araçlarının tek başına yatırım getirisi sağlamadığını da anlayın.

Markaların, onlardan etkili bir şekilde yararlanabilmeleri için doğru becerilere ve kültüre erişmeleri gerekir. Bu, gerektiğinde satıcılar/harici ajans ortakları tarafından desteklenen ekip içinde deneyi ve 'test et ve öğren' metodolojisini benimsemek anlamına gelir.

Tüketici güveninin azalması

Her dijital pazarlamacının bildiği gibi, tüketiciler artık markalarla paylaştıkları veri miktarı konusunda çok daha bilinçli. Ancak bu, onu paylaşmaktan çekindikleri anlamına gelmez - bir fayda olduğunu ve korunduğunu algıladıkları sürece.

Kameleoon araştırması, ABD'li tüketicilerin sadece %9'unun izlenmenin dijitali benimsemedeki en önemli faktör olduğunu söylediğini buldu.

Accenture'a göre, tüketicilerin %83'ü 'işletmeler verileri nasıl kullanacakları konusunda şeffaf oldukları ve müşteriler üzerinde kontrole sahip oldukları sürece kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlamak için verilerini paylaşmaya isteklidir'.

Ayrıca, aynı çalışmadaki tüketicilerin %73'ünün 'bir işletmenin onlarla çevrimiçi olarak hiçbir zaman fazla kişiselleştirilmiş veya istilacı hissettirecek şekilde iletişim kurmadığını' belirttiği göz önüne alındığında, çoğu markanın sorumlu davrandığı görülüyor.

Bu, bu nedenle, çoğu markanın doğru anladığını gösteriyor gibi görünüyor.

Düzenleyiciler tarafından artan inceleme

Tüketicilerin mahremiyet konusunda daha bilinçli olduğunu bildiğimiz gibi, Avrupa'daki yasalar da GDPR ile hızlandı ve dünya çapındaki diğer yasalarla birlikte Kaliforniya Tüketici Koruma Yasası'na katıldı. Tüm bunların, markaların tanımlanabilir tüketici verilerini nasıl kullandığı üzerinde büyük bir etkisi oldu.

Ancak GDPR'nin yalnızca tüketicileri tanımlayan bilgiler için geçerli olduğunu unutmamak önemlidir. Anonimleştirilmiş, davranışsal verilerin kullanılması kapsanmaz; bu, sıcak verilere güvenmenin çok daha az uyumluluk ek yüküne sahip olduğu anlamına gelir.

Mevcut soğuk verileri (CRM sistemlerinden gelen gibi) kişiselleştirme platformlarında birleştirmek isteyen pazarlamacılar için, ilgili mevzuatın tüm biçimlerini anlayan ve markaların uyumlu kalmasını sağlayabilecek bir tedarikçi ile çalışmak hayati önem taşır.

Teknoloji şirketleri tarafından dikilen izleme bariyerleri

Birçok teknoloji şirketi, izleme ve çerezleri engelleyen engeller oluşturmuştur. En belirgin örnek, artık Safari tarayıcısının bir parçası olan Akıllı İzleme Önleme (ITP) teknolojisine sahip Apple'dır.

ITP'nin en son güncellemesi, çerezlerin JavaScript'te depolanmasını yalnızca yedi günle sınırlandırarak ziyaretçileri belirli bir süre boyunca izlemeyi çok daha zor hale getiriyor. Yılın başında Google, 2022 yılına kadar Chrome'da üçüncü taraf çerezlerini "aşamalarını kaldıracağını" da duyurdu.

Bu, kişiselleştirilmiş deneyimleri güçlendirebilecek çerez verilerinin mutlaka "sonu" anlamına gelmez, ancak markaların bu engelleri aşmalarına yardımcı olmak için üçüncü taraflarla daha fazla çalışması gerekebileceği anlamına gelir.

Etki alanları arası yerel depolamayı (örneğin) kullanabilen araçları dağıtmak, site ziyaretçileri için devam eden kişiselleştirmeyi güçlendirmek için kullanılabilecek bilgilerin korunmasına yardımcı olabilir.

Zayıf kişiselleştirme teknolojisi

Kişiselleştirme pazarı hızla büyüyor, ancak henüz olgunlaşmadı, yani hepsi dikkat ve iş için rekabet eden çok sayıda satıcı var.

Hepsi eşit yaratılmamıştır – ve bu belki de Gartner çalışmasında dile getirilen yatırım getirisi endişelerini açıklamaktadır. Bu nedenle, bir platform seçenlerin dikkatli bir şekilde planlamaları ve benzer markalar ve kullanım durumları ile kanıtlandığı yerleri incelemeleri gerekir.

Güçlü teknolojiye duyulan ihtiyaç, gerçek zamanlı kişiselleştirme söz konusu olduğunda özellikle doğrudur.

Bunu ölçekte başarılı bir şekilde sunmak karmaşıktır ve gerçek zamanlı ve gerçek zamanlı davranışsal verilerin analizine dayalı olarak dönüşüm amacını tahmin etmeyi öğrenebilen yapay zeka için tasarlanmış sağlam bir teknik mimari gerektirir.

Kişiselleştirme için stratejik bir yaklaşım ihtiyacı

Şirketler, gerçek zamanlı verileri, bir deney kültürünü ve kullanımı kolay, odaklanmış yapay zeka tabanlı teknolojiyi bir araya getiren kişiselleştirmeye yönelik stratejik bir yaklaşım benimsemelidir.

Kişiselleştirme ile ilgili birçok zorluğa rağmen, bugün başarılabilir ve teknoloji her zaman gelişiyor. Kişiselleştirmeyi 'terk etme' tartışması bu nedenle hedefin çok dışında, ancak markaların daha stratejik olması için bir uyandırma çağrısı görevi görmelidir.

Doğru verileri kullanmak, çabaları ölçmek ve deneyimi sürekli olarak iyileştirmeye çalışmak, başarılı bir kişiselleştirilmiş geleceğin anahtarıdır.

Jean-René Boidron, gerçek zamanlı çok kanallı optimizasyon ve dönüştürme için bir kişiselleştirme teknolojisi platformu olan Kameleoon'un CEO'sudur. Jean-René, dijital ve yazılım endüstrilerinde 20 yılı aşkın uluslararası deneyime sahiptir. Üç yıl içinde, çevrimiçi dönüşüm optimizasyonunda bir öncü olan Kameleoon'u kişiselleştirmede Avrupa liderine dönüştürdü.