La personalización exitosa exige un equilibrio de estrategia, táctica, tecnología y habilidades

La creación de experiencias personalizadas para los clientes debe infundir todo lo que hace una organización de marketing, en parte porque tiene que hacerlo. Los clientes, ya sean B2B o B2C, ahora esperan mensajes, recomendaciones y ofertas personalizados. Las sanciones por no cumplir con estas expectativas pueden ser severas. Cada vez más, los clientes castigan a las marcas por experiencias no diferenciadas y comunicaciones irrelevantes, según indica la investigación de Gartner. Eso pone un alto precio en lograr la personalización correcta.

El problema es que muchas marcas no lo hacen bien. Para la mayoría de los especialistas en marketing, lograr los objetivos de personalización sigue siendo difícil de alcanzar. El sesenta y tres por ciento de los líderes de marketing digital indicaron que brindar experiencias personalizadas a los clientes presentaba un desafío moderado o significativo al ejecutar la estrategia de marketing digital de su empresa, según la Encuesta de marketing digital 2021 de Gartner. A medida que avanzan los desafíos, esto ocupó el segundo lugar detrás del cumplimiento de los estándares de privacidad y seguridad. Lo que es más sorprendente es que la gravedad del desafío de la personalización ha aumentado considerablemente desde 2019: la proporción de encuestados que mencionan la personalización como un desafío importante aumentó un 53 % en ese período de tiempo.

Desafíos de personalización

Varios factores relacionados pueden explicar el nivel de dificultad de avance cuando se trata de personalización, el primero de los cuales es que la personalización efectiva involucra la sincronización de muchas partes móviles. Requiere que los líderes de marketing digital establezcan una estrategia, definan recursos, prioricen tácticas, integren datos y prueben y optimicen el contenido para motivar el comportamiento de la audiencia. Si bien una estrategia de personalización integral y una hoja de ruta pueden ser factores decisivos en los resultados que los especialistas en marketing obtienen de los esfuerzos de personalización, la mayoría de las organizaciones de marketing carecen de una estrategia de personalización efectiva, y mucho menos de una que esté explícitamente vinculada a los objetivos comerciales y de clientes deseados.

Del mismo modo, la personalización generalmente implica el uso de múltiples tecnologías, muchas con funcionalidad superpuesta. La personalización requiere cuatro conjuntos básicos de capacidades: administración de datos, análisis, toma de decisiones y ejecución, por lo que a menudo es preferible pensar en la tecnología de personalización en términos de arquitectura general, en lugar de una solución única que hará todo por una organización.

El desafío aquí es que los especialistas en marketing digital tienden a comprar en exceso y subutilizar las tecnologías que los ayudarán a brindar los resultados de personalización que buscan. Impulsar resultados de personalización exitosos generalmente no depende de un mayor gasto en tecnologías de personalización. Más bien, lograr esos resultados depende más de maximizar las tecnologías a través de un uso más efectivo. De manera similar, los especialistas en marketing deben extraer valor de los datos accesibles, el contenido disponible y el talento organizacional existente antes de realizar nuevas inversiones. Los programas de personalización que requieren que la organización de marketing gaste mucho en herramientas, desarrollo de contenido o talento solo para comenzar, conllevan mayores riesgos en cuanto al tamaño, la velocidad y la certeza de la rentabilidad.

Ingrese IA

La inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) integrados en una gama de soluciones de martech que respaldan la gestión de datos, el análisis, la toma de decisiones y la ejecución de marketing prometen facilitar los objetivos de personalización de los especialistas en marketing. Estas soluciones incluyen plataformas de datos de clientes (CDP), centros de marketing multicanal (MMH), motores de personalización y herramientas de prueba A/B/n, por nombrar algunas de las más destacadas. La IA y el ML integrados dentro de las soluciones MMH, por ejemplo, admiten una amplia gama de escenarios de personalización. Estos incluyen el descubrimiento de segmentos; generación de campañas y rutas de viaje basadas en objetivos comerciales; modelos de propensión del canal; contenido predictivo y recomendaciones de ofertas y capacidades de optimización de campañas autónomas.

Entre las tecnologías emergentes que los líderes de marketing están utilizando para mejorar la ejecución del marketing digital, AI/ML lideran el paquete, según la Encuesta de marketing digital 2021 de Gartner. Sin embargo, solo el 17% de los especialistas en marketing están implementando AI/ML ampliamente para respaldar una variedad de funciones de marketing. Treinta y ocho por ciento de los encuestados caracterizan sus esfuerzos como en las etapas de planificación y pilotaje. Para las organizaciones más allá de estas etapas, el 44 % está implementando AI/ML de forma limitada para algunas aplicaciones específicas. En otras palabras, todavía estamos en los primeros días del impacto de AI/ML en la ejecución de marketing.

La confianza, específicamente la confianza en el uso de IA/ML para tomar decisiones importantes, es un inhibidor clave para un despliegue más generalizado de tecnologías de IA/ML en organizaciones de marketing, incluso entre las marcas que las utilizan actualmente. Sin embargo, un mayor uso trae consigo una curva de aceptación progresiva. Mientras que el 75 % de los encuestados que prueban IA/ML se preocupan por confiar en la tecnología, ese número se reduce al 53 % entre los que utilizan ampliamente la IA en la organización de marketing.

Las brechas de personal son otro obstáculo crítico para las implementaciones exitosas de AI/ML. Los líderes de marketing digital que buscan avanzar en el uso de AI/ML de su organización y otras tecnologías emergentes que pueden interrumpir , pero en última instancia beneficiar , los flujos de trabajo establecidos deben hacerlo con miras a una gestión de cambios más amplia. El éxito de las implementaciones dependerá de la capacitación adecuada del personal existente, la contratación de nuevos miembros del equipo cuando sea necesario y la conciencia del impacto que las nuevas tecnologías traerán a la cultura organizacional.

El uso de AI/ML está ligado a objetivos de personalización

En términos generales, los líderes de marketing digital ven el impacto de AI/ML a través del prisma de la personalización. El ochenta y cuatro por ciento de los encuestados en la encuesta de Gartner estuvo de acuerdo o muy de acuerdo con la afirmación de que el uso de AI/ML mejora la capacidad de marketing para ofrecer experiencias personalizadas en tiempo real a los clientes. Cuando se les preguntó acerca de los casos de uso más importantes para las herramientas habilitadas para IA/ML, los encuestados se centraron en el valor de dichas herramientas para brindar automatización, escala y eficiencia a las actividades de marketing en todos los canales. Citaron actividades específicas que se conectan con esfuerzos de personalización más amplios, que incluyen:

• Entrega de contenido predictivo (45%)
• Creación de rutas de campaña/viaje basadas en objetivos comerciales (45 %)
• Desarrollo de modelos de propensión de canal impulsados ​​por los perfiles, el comportamiento y las preferencias de los clientes (45 %)
• Identificar audiencias y segmentos con mayor probabilidad de participar (43 %)

Tener éxito en la personalización requiere una comprensión de lo que los clientes están tratando de lograr en sus interacciones con su marca. Esta información debe informar la estrategia sobre cómo la personalización puede ayudar a los clientes a alcanzar sus objetivos y cómo alinear las necesidades de los clientes con los objetivos comerciales.

La personalización exige un uso deliberado y considerado de una combinación de tecnologías, habilidades específicas y la estructura de equipo adecuada para administrar flujos de trabajo complejos. Las capacidades deseadas incluyen estrategia, planificación, análisis, adopción de martech, orquestación de campañas, creación de contenido y gestión de proyectos. Los líderes de marketing deben maximizar lo que pueden lograr aprovechando las herramientas existentes junto con los datos y el contenido disponibles antes de comprometerse con las nuevas tecnologías. Use AI y ML para madurar los esfuerzos impulsando una mayor relevancia en el compromiso de marketing y aumentando la influencia sobre el comportamiento del cliente.