Udana personalizacja wymaga równowagi między strategią, taktyką, technologią i umiejętnościami

Tworzenie spersonalizowanych doświadczeń dla klientów powinno uwzględniać wszystko, co robi organizacja marketingowa, po części dlatego, że musi. Klienci, zarówno B2B, jak i B2C, oczekują teraz dostosowanych komunikatów, rekomendacji i ofert. Kary za niespełnienie tych oczekiwań mogą być surowe. Jak wskazują badania Gartnera, klienci coraz częściej karzą marki za niezróżnicowane doświadczenia i nieistotną komunikację. To oznacza wysoką cenę za odpowiednią personalizację.

Problem w tym, że wiele marek nie rozumie tego prawidłowo. Dla większości marketerów osiągnięcie celów personalizacji pozostaje nieuchwytne. 63% liderów marketingu cyfrowego wskazało, że dostarczanie klientom spersonalizowanych doświadczeń stanowiło umiarkowane lub znaczące wyzwanie podczas realizacji strategii marketingu cyfrowego ich firmy, zgodnie z ankietą Gartner 2021 Digital Marketing Survey. W miarę wyzwań zajmuje to drugie miejsce za przestrzeganiem standardów prywatności i bezpieczeństwa. Bardziej uderzające jest to, że od 2019 r. znacząco wzrosło nasilenie wyzwania związanego z personalizacją: odsetek respondentów wskazujących na personalizację jako istotne wyzwanie wzrósł w tym okresie o 53%.

Wyzwania personalizacji

Kilka powiązanych czynników może wyjaśniać stopień trudności personalizacji, z których pierwszym jest to, że efektywna personalizacja obejmuje synchronizację wielu ruchomych części. Wymaga od liderów marketingu cyfrowego ustalenia strategii, zdefiniowania zasobów, ustalenia priorytetów taktyk, integracji danych oraz testowania i optymalizacji treści w celu motywowania zachowań odbiorców. Chociaż kompleksowa strategia personalizacji i mapa drogowa mogą decydować o wynikach osiąganych przez marketerów dzięki personalizacji, większości organizacji marketingowych brakuje skutecznej strategii personalizacji, nie mówiąc już o takiej, która jest wyraźnie powiązana z pożądanymi celami biznesowymi i celami klientów.

Podobnie personalizacja zazwyczaj wiąże się z wykorzystaniem wielu technologii, z których wiele ma nakładające się funkcje. Personalizacja wymaga czterech podstawowych zestawów funkcji: zarządzania danymi, analityki, podejmowania decyzji i wykonywania, dlatego często lepiej myśleć o technologii personalizacji w kategoriach ogólnej architektury niż o pojedynczym rozwiązaniu, które zrobi wszystko dla organizacji.

Wyzwanie polega na tym, że marketerzy cyfrowi mają tendencję do kupowania nadmiernej ilości i niedostatecznego wykorzystywania technologii, które pomogą im zapewnić pożądane wyniki personalizacji. Osiągnięcie pomyślnych wyników personalizacji zwykle nie jest uzależnione od zwiększonych wydatków na technologie personalizacji. Osiągnięcie tych wyników zależy raczej od maksymalizacji technologii poprzez bardziej efektywne wykorzystanie. Podobnie marketerzy muszą wydobyć wartość z dostępnych danych, dostępnych treści i istniejących talentów organizacyjnych przed dokonaniem nowych inwestycji. Programy personalizacji, które wymagają od organizacji marketingowej znacznych wydatków na narzędzia, rozwój treści lub talentów na samym początku, niosą ze sobą większe ryzyko związane z wielkością, szybkością i pewnością zwrotu.

Wpisz AI

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) wbudowane w szereg rozwiązań martech wspierających zarządzanie danymi, analitykę, podejmowanie decyzji i realizację działań marketingowych mają nadzieję na ułatwienie personalizacji celów marketerów. Rozwiązania te obejmują platformy danych klientów (CDP), wielokanałowe centra marketingowe (MMH), silniki personalizacji i narzędzia do testowania A/B/n, aby wymienić tylko niektóre z najbardziej znanych. Na przykład wbudowana sztuczna inteligencja i ML w rozwiązaniach MMH obsługują szeroki zakres scenariuszy personalizacji. Obejmują one wykrywanie segmentów; generowanie kampanii i ścieżek podróży w oparciu o cele biznesowe; modele skłonności do kanałów; treści predykcyjne i rekomendacje ofertowe oraz możliwości autonomicznej optymalizacji kampanii.

Wśród pojawiających się technologii, które liderzy marketingu wykorzystują do poprawy realizacji marketingu cyfrowego, AI/ML przoduje w zestawieniu, zgodnie z badaniem marketingu cyfrowego Gartner z 2021 r. Jednak tylko 17% marketerów szeroko wdraża sztuczną inteligencję/ML w celu obsługi różnych funkcji marketingowych. Trzydzieści osiem procent respondentów określa swoje wysiłki jako będące na etapie planowania i pilotażu. W przypadku organizacji wykraczających poza te etapy, 44% wdraża sztuczną inteligencję/ML w ograniczonym zakresie dla kilku konkretnych aplikacji. Innymi słowy, wciąż jesteśmy na początku wpływu AI/ML na realizację działań marketingowych.

Zaufanie, a konkretnie zaufanie wykorzystujące sztuczną inteligencję do podejmowania ważnych decyzji, jest kluczowym czynnikiem hamującym szersze wdrażanie technologii AI/ML w organizacjach marketingowych, nawet wśród marek, które obecnie z nich korzystają. Jednak zwiększone użycie przynosi progresywną krzywą akceptacji. Podczas gdy 75% respondentów pilotujących sztuczną inteligencję/ML martwi się zaufaniem do technologii, liczba ta spada do 53% wśród osób szeroko wykorzystujących sztuczną inteligencję w organizacji marketingowej.

Luki kadrowe to kolejna krytyczna przeszkoda na drodze do udanych wdrożeń AI/ML. Liderzy marketingu cyfrowego, którzy chcą zwiększyć wykorzystanie sztucznej inteligencji/ML i innych nowych technologii, które mogą zakłócić – ale ostatecznie przynoszą korzyści – ustalone strumienie pracy, powinni robić to z myślą o szerszym zarządzaniu zmianami. Sukces wdrożeń będzie zależał od odpowiedniego przeszkolenia istniejącego personelu, zatrudniania nowych członków zespołu tam, gdzie to konieczne, oraz świadomości wpływu, jaki nowe technologie wniosą na kulturę organizacyjną.

Wykorzystanie AI/ML jest powiązane z celami personalizacji

Mówiąc ogólnie, liderzy marketingu cyfrowego postrzegają wpływ AI/ML przez pryzmat personalizacji. Osiemdziesiąt cztery procent respondentów w ankiecie Gartner zgodziło się lub zdecydowanie zgodziło się ze stwierdzeniem, że korzystanie z AI/ML zwiększa zdolność marketingu do dostarczania klientom spersonalizowanych doświadczeń w czasie rzeczywistym. Zapytani o najważniejsze przypadki użycia narzędzi obsługujących sztuczną inteligencję/ML, respondenci skupili się na wartości takich narzędzi w zapewnianiu automatyzacji, skali i wydajności działań marketingowych we wszystkich kanałach. Przytoczyli konkretne działania, które łączą się z szerszymi działaniami personalizacyjnymi, w tym:

• Dostarczanie predykcyjnej treści (45%)
• Tworzenie ścieżek kampanii/podróży w oparciu o cele biznesowe (45%)
• Opracowanie modeli skłonności do kanałów opartych na profilach, zachowaniach i preferencjach klientów (45%)
• Identyfikowanie odbiorców i segmentów, które są najbardziej skłonne do zaangażowania (43%)

Sukces w personalizacji wymaga zrozumienia tego, co klienci próbują osiągnąć w swoich interakcjach z Twoją marką. Ta wiedza powinna informować strategię o tym, jak personalizacja może pomóc klientom osiągnąć ich cele i jak dostosować potrzeby klientów do celów biznesowych.

Personalizacja wymaga świadomego, przemyślanego wykorzystania kombinacji technologii, określonych umiejętności i odpowiedniej struktury zespołu do zarządzania złożonymi przepływami pracy. Pożądane możliwości obejmują strategię, planowanie, analizy, wdrażanie martech, orkiestrację kampanii, tworzenie treści i zarządzanie projektami. Liderzy marketingu powinni zmaksymalizować to, co mogą osiągnąć, wykorzystując istniejące narzędzia w połączeniu z dostępnymi danymi i treściami, zanim zaangażują się w nowe technologie. Wykorzystaj sztuczną inteligencję i ML, aby udoskonalić wysiłki, zwiększając znaczenie zaangażowania marketingowego i zwiększając wpływ na zachowanie klientów.