Una personalizzazione di successo richiede un equilibrio tra strategia, tattica, tecnologia e abilità

La creazione di esperienze personalizzate per i clienti dovrebbe infondere tutto ciò che fa un'organizzazione di marketing, in parte perché deve. I clienti, sia B2B che B2C, ora si aspettano messaggi, consigli e offerte su misura. Le sanzioni per non aver soddisfatto queste aspettative possono essere severe. Sempre più spesso, i clienti puniscono i marchi per esperienze indifferenziate e comunicazioni irrilevanti, indica la ricerca di Gartner. Ciò comporta un prezzo elevato per ottenere la personalizzazione corretta.

Il problema è che molti marchi non lo fanno bene. Per la maggior parte dei marketer, il raggiungimento degli obiettivi di personalizzazione rimane sfuggente. Il 63% dei leader del marketing digitale ha indicato che fornire esperienze personalizzate ai clienti rappresentava una sfida moderata o significativa durante l'esecuzione della strategia di marketing digitale della propria azienda, secondo il sondaggio sul marketing digitale 2021 di Gartner. Per quanto riguarda le sfide, questo si è classificato al secondo posto dietro il rispetto degli standard di privacy e sicurezza. Ciò che colpisce di più è che la gravità della sfida della personalizzazione è aumentata notevolmente dal 2019: la percentuale di intervistati che citano la personalizzazione come una sfida significativa è aumentata del 53% in quel lasso di tempo.

Sfide di personalizzazione

Diversi fattori correlati possono spiegare il livello di difficoltà crescente quando si tratta di personalizzazione, il primo dei quali è che una personalizzazione efficace implica la sincronizzazione di molte parti mobili. Richiede ai leader del marketing digitale di impostare una strategia, definire le risorse, dare priorità alle tattiche, integrare i dati e testare e ottimizzare i contenuti per motivare il comportamento del pubblico. Sebbene una strategia di personalizzazione completa e una tabella di marcia possano essere fattori decisivi nei risultati che i marketer ottengono dagli sforzi di personalizzazione, la maggior parte delle organizzazioni di marketing non dispone di una strategia di personalizzazione efficace, per non parlare di una che sia esplicitamente collegata agli obiettivi aziendali e dei clienti desiderati.

Allo stesso modo, la personalizzazione comporta in genere l'uso di più tecnologie, molte con funzionalità sovrapposte. La personalizzazione richiede quattro serie principali di funzionalità: gestione dei dati, analisi, decisione ed esecuzione, quindi è spesso preferibile pensare alla tecnologia di personalizzazione in termini di architettura complessiva, piuttosto che un'unica soluzione che farà tutto per un'organizzazione.

La sfida qui è che i marketer digitali tendono a comprare in eccesso e a sottoutilizzare le tecnologie che li aiuteranno a fornire i risultati di personalizzazione che cercano. Il raggiungimento di risultati di successo della personalizzazione di solito non è subordinato all'aumento della spesa per le tecnologie di personalizzazione. Piuttosto, il raggiungimento di tali risultati dipende maggiormente dalla massimizzazione delle tecnologie attraverso un uso più efficace. Allo stesso modo, i professionisti del marketing devono ottenere valore dai dati accessibili, dai contenuti disponibili e dal talento organizzativo esistente prima di effettuare nuovi investimenti. I programmi di personalizzazione che richiedono all'organizzazione di marketing di spendere molto in strumenti, sviluppo di contenuti o talenti solo per iniziare comportano maggiori rischi in termini di dimensioni, velocità e certezza del guadagno.

Entra nell'IA

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) incorporati in una gamma di soluzioni martech che supportano la gestione dei dati, l'analisi, le decisioni e l'esecuzione del marketing mantengono la promessa di facilitare gli obiettivi di personalizzazione dei professionisti del marketing. Queste soluzioni includono Customer Data Platform (CDP), hub di marketing multicanale (MMH), motori di personalizzazione e strumenti di test A/B/n, solo per citarne alcuni tra i più importanti. L'intelligenza artificiale e il machine learning integrati nelle soluzioni MMH, ad esempio, supportano un'ampia gamma di scenari di personalizzazione. Questi includono la scoperta del segmento; generazione di campagne e percorsi di viaggio in base agli obiettivi di business; modelli di propensione al canale; contenuto predittivo e offrire consigli e capacità di ottimizzazione delle campagne autonome.

Tra le tecnologie emergenti che i leader del marketing stanno utilizzando per migliorare l'esecuzione del marketing digitale, l'IA/ML guida il gruppo, secondo il sondaggio sul marketing digitale di Gartner del 2021. Tuttavia, solo il 17% degli esperti di marketing sta implementando ampiamente l'IA/ML per supportare una varietà di funzioni di marketing. Il 38% degli intervistati definisce i propri sforzi in fase di pianificazione e pilotaggio. Per le organizzazioni al di là di queste fasi, il 44% sta implementando AI/ML su base limitata per poche applicazioni specifiche. In altre parole, siamo ancora agli albori dell'impatto di AI/ML sull'esecuzione del marketing.

La fiducia, in particolare la fiducia nell'utilizzo dell'IA/ML per prendere decisioni importanti, è un inibitore chiave per un'implementazione più diffusa delle tecnologie AI/ML nelle organizzazioni di marketing, anche tra i marchi che attualmente le utilizzano. Tuttavia, un maggiore utilizzo porta una curva di accettazione progressiva. Mentre il 75% degli intervistati che sperimentano l'IA/ML si preoccupa di fidarsi della tecnologia, quel numero scende al 53% tra coloro che utilizzano ampiamente l'IA nell'organizzazione di marketing.

Le carenze di personale sono un altro ostacolo critico per implementazioni di successo di AI/ML. I leader del marketing digitale che cercano di far progredire l'uso da parte della loro organizzazione dell'IA/ML e di altre tecnologie emergenti che possono interrompere , ma alla fine trarne vantaggio , i flussi di lavoro consolidati dovrebbero farlo tenendo d'occhio una gestione del cambiamento più ampia. Il successo delle implementazioni dipenderà da un'adeguata formazione del personale esistente, dall'assunzione di nuovi membri del team ove necessario e dalla consapevolezza dell'impatto che le nuove tecnologie porteranno sulla cultura organizzativa.

L'uso di AI/ML è legato agli obiettivi di personalizzazione

In generale, i leader del marketing digitale vedono l'impatto dell'IA/ML attraverso il prisma della personalizzazione. L'84% degli intervistati nel sondaggio Gartner ha concordato o fortemente concordato con l'affermazione che l'utilizzo di AI/ML migliora la capacità del marketing di offrire ai clienti esperienze personalizzate in tempo reale. Alla domanda sui casi d'uso più importanti per gli strumenti abilitati all'intelligenza artificiale/ML, gli intervistati si sono concentrati sul valore di tali strumenti nel portare automazione, scalabilità ed efficienza alle attività di marketing attraverso i canali. Hanno citato attività specifiche che si collegano a sforzi di personalizzazione più ampi, tra cui:

• Fornire contenuti predittivi (45%)
• Creazione di percorsi di campagna/viaggio in base agli obiettivi di business (45%)
• Sviluppo di modelli di propensione al canale guidati da profili, comportamenti e preferenze dei clienti (45%)
• Identificazione del pubblico e dei segmenti che hanno maggiori probabilità di coinvolgere (43%)

Il successo nella personalizzazione richiede la comprensione di ciò che i clienti stanno cercando di ottenere nelle loro interazioni con il tuo marchio. Questa intuizione dovrebbe informare la strategia su come la personalizzazione può aiutare i clienti a raggiungere i loro obiettivi e su come allineare le esigenze dei clienti con gli obiettivi aziendali.

La personalizzazione richiede un uso deliberato e ponderato di un mix di tecnologie, competenze specifiche e la giusta struttura del team per gestire flussi di lavoro complessi. Le funzionalità desiderate includono strategia, pianificazione, analisi, adozione di martech, orchestrazione delle campagne, creazione di contenuti e gestione dei progetti. I leader di marketing dovrebbero massimizzare ciò che possono ottenere sfruttando gli strumenti esistenti insieme ai dati e ai contenuti disponibili prima di impegnarsi in nuove tecnologie. Usa l'intelligenza artificiale e il machine learning per maturare gli sforzi aumentando la pertinenza nell'impegno di marketing e aumentando l'influenza sul comportamento dei clienti.