A personalização bem-sucedida exige um equilíbrio de estratégia, tática, tecnologia e habilidades

A criação de experiências personalizadas para os clientes deve infundir tudo o que uma organização de marketing faz, em parte porque precisa. Os clientes, sejam B2B ou B2C, agora esperam mensagens, recomendações e ofertas personalizadas. As penalidades por não atender a essas expectativas podem ser severas. Cada vez mais, os clientes punem as marcas por experiências indiferenciadas e comunicações irrelevantes, indica a pesquisa do Gartner. Isso coloca um alto preço em obter a personalização certa.

O problema é que muitas marcas não entendem direito. Para a maioria dos profissionais de marketing, atingir as metas de personalização permanece indefinido. Sessenta e três por cento dos líderes de marketing digital indicaram que entregar experiências personalizadas aos clientes apresentou um desafio moderado ou significativo ao executar a estratégia de marketing digital de sua empresa, de acordo com a Pesquisa de Marketing Digital de 2021 do Gartner. À medida que os desafios avançam, isso ficou em segundo lugar atrás do cumprimento dos padrões de privacidade e segurança. O mais impressionante é que a gravidade do desafio de personalização aumentou consideravelmente desde 2019: a parcela de entrevistados que citam a personalização como um desafio significativo aumentou 53% nesse período.

Desafios de personalização

Vários fatores relacionados podem explicar o nível de dificuldade de avanço quando se trata de personalização, o primeiro dos quais é que a personalização eficaz envolve a sincronização de muitas partes móveis. Exige que os líderes de marketing digital definam estratégias, definam recursos, priorizem táticas, integrem dados e testem e otimizem conteúdo para motivar o comportamento do público. Embora uma estratégia e um roteiro abrangentes de personalização possam ser fatores decisivos nos resultados que os profissionais de marketing obtêm com os esforços de personalização, a maioria das organizações de marketing não possui uma estratégia de personalização eficaz, muito menos uma que esteja explicitamente vinculada aos objetivos desejados de negócios e clientes.

Da mesma forma, a personalização normalmente envolve o uso de várias tecnologias, muitas com funcionalidades sobrepostas. A personalização requer quatro conjuntos principais de recursos: gerenciamento de dados, análise, decisão e execução, portanto, geralmente é preferível pensar na tecnologia de personalização em termos de arquitetura geral, em vez de uma única solução que fará tudo por uma organização.

O desafio aqui é que os profissionais de marketing digital tendem a comprar em excesso e subutilizar as tecnologias que os ajudarão a fornecer os resultados de personalização que procuram. Gerar resultados de personalização bem-sucedidos geralmente não depende do aumento dos gastos com tecnologias de personalização. Em vez disso, alcançar esses resultados depende mais da maximização das tecnologias por meio de um uso mais eficaz. Da mesma forma, os profissionais de marketing precisam extrair valor de dados acessíveis, conteúdo disponível e talento organizacional existente antes de fazer novos investimentos. Programas de personalização que exigem que a organização de marketing gaste muito em ferramentas, desenvolvimento de conteúdo ou talento apenas para começar trazem maiores riscos em relação ao tamanho, velocidade e certeza de retorno.

Digite IA

A inteligência artificial (AI) e o aprendizado de máquina (ML) incorporados em uma variedade de soluções de martech que suportam gerenciamento de dados, análises, decisões e execução de marketing prometem facilitar as metas de personalização dos profissionais de marketing. Essas soluções incluem plataformas de dados de clientes (CDPs), hubs de marketing multicanal (MMHs), mecanismos de personalização e ferramentas de teste A/B/n, para citar algumas das mais proeminentes. AI e ML incorporados nas soluções MMH, por exemplo, oferecem suporte a uma ampla variedade de cenários de personalização. Isso inclui descoberta de segmentos; geração de campanhas e caminhos de jornada com base em objetivos de negócios; modelos de propensão de canal; conteúdo preditivo e recomendações de ofertas e recursos de otimização de campanha autônoma.

Entre as tecnologias emergentes que os líderes de marketing estão usando para melhorar a execução do marketing digital, AI/ML lidera o grupo, de acordo com a Pesquisa de Marketing Digital de 2021 do Gartner. No entanto, apenas 17% dos profissionais de marketing estão implantando IA/ML amplamente para dar suporte a uma variedade de funções de marketing. Trinta e oito por cento dos entrevistados caracterizam seus esforços como estando nos estágios de planejamento e pilotagem. Para organizações além desses estágios, 44% estão implantando IA/ML de forma limitada para alguns aplicativos específicos. Em outras palavras, ainda estamos nos primeiros dias do impacto da IA/ML na execução do marketing.

Confiar, especificamente confiar no uso de IA/ML para tomar decisões importantes, é um inibidor importante para a implantação mais ampla de tecnologias de IA/ML em organizações de marketing, mesmo entre as marcas que as utilizam atualmente. No entanto, o aumento do uso traz uma curva de aceitação progressiva. Enquanto 75% dos entrevistados que testam IA/ML se preocupam em confiar na tecnologia, esse número cai para 53% entre aqueles que usam IA amplamente na organização de marketing.

As lacunas de pessoal são outro obstáculo crítico para implantações de IA/ML bem-sucedidas. Os líderes de marketing digital que desejam aprimorar o uso de IA/ML e outras tecnologias emergentes em suas organizações que podem atrapalhar – mas, em última análise, beneficiar – os fluxos de trabalho estabelecidos devem fazê-lo com vistas a um gerenciamento de mudanças mais amplo. O sucesso das implantações dependerá do treinamento adequado da equipe existente, da contratação de novos membros da equipe quando necessário e da conscientização do impacto que as novas tecnologias trarão à cultura organizacional.

O uso de IA/ML está vinculado a metas de personalização

De um modo geral, os líderes de marketing digital veem o impacto da IA/ML através do prisma da personalização. Oitenta e quatro por cento dos entrevistados na pesquisa do Gartner concordaram ou concordaram fortemente com a afirmação de que o uso de IA/ML aumenta a capacidade do marketing de oferecer experiências personalizadas e em tempo real aos clientes. Quando perguntados sobre os casos de uso mais importantes para ferramentas habilitadas para IA/ML, os entrevistados se concentraram no valor de tais ferramentas para trazer automação, escala e eficiência às atividades de marketing em todos os canais. Eles citaram atividades específicas que se conectam a esforços de personalização mais amplos, incluindo:

• Entrega de conteúdo preditivo (45%)
• Criação de caminhos de campanha/jornada com base em metas de negócios (45%)
• Desenvolvimento de modelos de propensão de canal orientados por perfis, comportamento e preferências dos clientes (45%)
• Identificar públicos e segmentos com maior probabilidade de engajamento (43%)

Ter sucesso na personalização requer uma compreensão do que os clientes estão tentando alcançar em suas interações com sua marca. Essa percepção deve informar a estratégia de como a personalização pode ajudar os clientes a alcançar seus objetivos e como alinhar as necessidades dos clientes com as metas de negócios.

A personalização exige o uso deliberado e ponderado de uma combinação de tecnologias, habilidades específicas e a estrutura de equipe certa para gerenciar fluxos de trabalho complexos. Os recursos desejados incluem estratégia, planejamento, análise, adoção de martech, orquestração de campanhas, criação de conteúdo e gerenciamento de projetos. Os líderes de marketing devem maximizar o que podem alcançar aproveitando as ferramentas existentes em conjunto com os dados e conteúdos disponíveis antes de se comprometerem com novas tecnologias. Use IA e ML para amadurecer esforços, aumentando a relevância no engajamento de marketing e aumentando a influência sobre o comportamento do cliente.