Personalisasi yang sukses menuntut keseimbangan strategi, taktik, teknologi, dan keterampilan

Menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi untuk pelanggan harus memasukkan semua yang dilakukan organisasi pemasaran, sebagian karena memang harus. Pelanggan, baik B2B atau B2C, kini mengharapkan pesan, rekomendasi, dan penawaran yang disesuaikan. Hukuman karena tidak memenuhi harapan ini bisa sangat berat. Semakin, pelanggan menghukum merek untuk pengalaman yang tidak berbeda dan komunikasi yang tidak relevan, penelitian Gartner menunjukkan. Itu menempatkan harga tinggi untuk mendapatkan personalisasi yang benar.

Masalahnya, banyak merek tidak melakukannya dengan benar. Bagi sebagian besar pemasar, mencapai tujuan personalisasi tetap sulit dipahami. Enam puluh tiga persen pemimpin pemasaran digital menunjukkan bahwa memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pelanggan menghadirkan tantangan sedang atau signifikan ketika menjalankan strategi pemasaran digital perusahaan mereka, menurut Survei Pemasaran Digital Gartner 2021. Seiring berjalannya waktu, ini menempati peringkat kedua di belakang kepatuhan terhadap standar privasi dan keamanan. Yang lebih mengejutkan adalah bahwa tingkat keparahan tantangan personalisasi telah meningkat pesat sejak 2019: Bagian responden yang menyebut personalisasi sebagai tantangan signifikan meningkat 53% dalam jangka waktu tersebut.

Tantangan personalisasi

Beberapa faktor terkait dapat menjelaskan tingkat kesulitan maju dalam hal personalisasi, yang pertama adalah personalisasi yang efektif melibatkan sinkronisasi banyak bagian yang bergerak. Ini membutuhkan pemimpin pemasaran digital untuk menetapkan strategi, menentukan sumber daya, memprioritaskan taktik, mengintegrasikan data dan menguji serta mengoptimalkan konten untuk memotivasi perilaku audiens. Meskipun strategi dan peta jalan personalisasi yang komprehensif dapat menjadi faktor penentu dalam hasil yang dicapai pemasar dari upaya personalisasi, sebagian besar organisasi pemasaran tidak memiliki strategi personalisasi yang efektif, apalagi yang secara eksplisit terkait dengan tujuan bisnis dan pelanggan yang diinginkan.

Demikian juga, personalisasi biasanya memerlukan penggunaan beberapa teknologi, banyak dengan fungsionalitas yang tumpang tindih. Personalisasi memerlukan empat rangkaian kemampuan inti: manajemen data, analitik, pengambilan keputusan, dan eksekusi, sehingga sering kali lebih baik memikirkan teknologi personalisasi dalam hal arsitektur keseluruhan, daripada solusi tunggal yang akan melakukan segalanya untuk sebuah organisasi.

Tantangannya di sini adalah bahwa pemasar digital cenderung membeli secara berlebihan dan kurang memanfaatkan teknologi yang akan membantu mereka memberikan hasil personalisasi yang mereka cari. Mendorong hasil personalisasi yang sukses biasanya tidak bergantung pada peningkatan pengeluaran untuk teknologi personalisasi. Sebaliknya, mencapai hasil tersebut lebih bergantung pada memaksimalkan teknologi melalui penggunaan yang lebih efektif. Demikian pula, pemasar perlu memeras nilai dari data yang dapat diakses, konten yang tersedia, dan bakat organisasi yang ada sebelum melakukan investasi baru. Program personalisasi yang mengharuskan organisasi pemasaran menghabiskan banyak uang untuk alat, pengembangan konten, atau bakat hanya untuk memulai membawa risiko yang lebih besar seputar ukuran, kecepatan, dan kepastian hasil.

Masukkan AI

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) yang tertanam dalam berbagai solusi martech yang mendukung manajemen data, analitik, pengambilan keputusan, dan eksekusi pemasaran menjanjikan untuk memfasilitasi tujuan personalisasi pemasar. Solusi ini mencakup platform data pelanggan (CDP), hub pemasaran multisaluran (MMH), mesin personalisasi, dan alat pengujian A/B/n, untuk menyebutkan beberapa yang paling menonjol. AI dan ML yang disematkan dalam solusi MMH, misalnya, mendukung berbagai skenario personalisasi. Ini termasuk penemuan segmen; kampanye dan pembuatan jalur perjalanan berdasarkan tujuan bisnis; model kecenderungan saluran; konten prediktif dan menawarkan rekomendasi serta kemampuan pengoptimalan kampanye mandiri.

Di antara teknologi baru yang digunakan para pemimpin pemasaran untuk meningkatkan eksekusi pemasaran digital, AI/ML memimpin, menurut Survei Pemasaran Digital Gartner 2021. Namun, hanya 17% pemasar yang menerapkan AI/ML secara luas untuk mendukung berbagai fungsi pemasaran. Tiga puluh delapan persen responden mencirikan upaya mereka dalam tahap perencanaan dan uji coba. Untuk organisasi di luar tahapan ini, 44% menerapkan AI/ML secara terbatas untuk beberapa aplikasi tertentu. Dengan kata lain, kita masih berada di masa-masa awal dampak AI/ML pada eksekusi pemasaran.

Kepercayaan, khususnya kepercayaan menggunakan AI/ML untuk membuat keputusan penting, adalah penghambat utama penyebaran teknologi AI/ML yang lebih luas di organisasi pemasaran, bahkan di antara merek yang saat ini menggunakannya. Namun, peningkatan penggunaan membawa kurva penerimaan progresif. Sementara 75% responden yang menguji coba AI/ML khawatir tentang mempercayai teknologi, jumlah itu turun menjadi 53% di antara mereka yang secara luas menggunakan AI dalam organisasi pemasaran.

Kesenjangan staf adalah batu sandungan penting lainnya untuk penerapan AI/ML yang sukses. Pemimpin pemasaran digital yang ingin memajukan penggunaan AI/ML dan teknologi baru lainnya di organisasi mereka yang dapat mengganggu — tetapi pada akhirnya menguntungkan — alur kerja yang mapan harus melakukannya dengan memperhatikan manajemen perubahan yang lebih luas. Keberhasilan penerapan akan bergantung pada pelatihan yang memadai untuk staf yang ada, mempekerjakan anggota tim baru jika diperlukan, dan kesadaran akan dampak teknologi baru terhadap budaya organisasi.

Penggunaan AI/ML terkait dengan tujuan personalisasi

Secara garis besar, pemimpin pemasaran digital melihat dampak AI/ML melalui prisma personalisasi. Delapan puluh empat persen responden dalam survei Gartner setuju atau sangat setuju dengan pernyataan bahwa menggunakan AI/ML meningkatkan kemampuan pemasaran untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi secara real-time kepada pelanggan. Ketika ditanya tentang kasus penggunaan paling penting untuk alat yang mendukung AI/ML, responden berfokus pada nilai alat tersebut dalam menghadirkan otomatisasi, skala, dan efisiensi ke aktivitas pemasaran di seluruh saluran. Mereka mengutip aktivitas spesifik yang berhubungan dengan upaya personalisasi yang lebih luas, termasuk:

• Menyampaikan konten prediktif (45%)
• Membuat jalur kampanye/perjalanan berdasarkan sasaran bisnis (45%)
• Mengembangkan model kecenderungan saluran yang didorong oleh profil, perilaku, dan preferensi pelanggan (45%)
• Mengidentifikasi audiens dan segmen yang paling mungkin terlibat (43%)

Berhasil di personalisasi membutuhkan pemahaman tentang apa yang pelanggan coba capai dalam interaksi mereka dengan merek Anda. Wawasan ini harus menginformasikan strategi tentang bagaimana personalisasi dapat membantu pelanggan mencapai tujuan mereka, dan bagaimana menyelaraskan kebutuhan pelanggan dengan tujuan bisnis.

Personalisasi menuntut penggunaan campuran teknologi yang disengaja dan dipertimbangkan, keterampilan khusus, dan struktur tim yang tepat untuk mengelola alur kerja yang kompleks. Kemampuan yang diinginkan termasuk strategi, perencanaan, analitik, adopsi martech, orkestrasi kampanye, pembuatan konten, dan manajemen proyek. Pemimpin pemasaran harus memaksimalkan apa yang dapat mereka capai dengan memanfaatkan alat yang ada bersama dengan data dan konten yang tersedia sebelum berkomitmen pada teknologi baru. Gunakan AI dan ML untuk mematangkan upaya dengan mendorong relevansi yang lebih besar dalam keterlibatan pemasaran dan meningkatkan pengaruh terhadap perilaku pelanggan.