Personalizarea reușită necesită un echilibru între strategie, tactici, tehnologie și abilități

Crearea de experiențe personalizate pentru clienți ar trebui să infuzeze tot ceea ce face o organizație de marketing, în parte pentru că trebuie. Clienții, indiferent dacă sunt B2B sau B2C, se așteaptă acum la mesaje, recomandări și oferte personalizate. Sancțiunile pentru nerespectarea acestor așteptări pot fi severe. Din ce în ce mai mult, clienții pedepsesc mărcile pentru experiențe nediferențiate și comunicări irelevante, arată cercetările Gartner. Asta pune un preț mare pentru personalizarea corectă.

Problema este că multe mărci nu înțeleg corect. Pentru majoritatea agenților de marketing, atingerea obiectivelor de personalizare rămâne evazivă. Șaizeci și trei la sută dintre liderii de marketing digital au indicat că furnizarea de experiențe personalizate clienților a prezentat o provocare moderată sau semnificativă atunci când execută strategia de marketing digital a companiei lor, conform Sondajului de marketing digital 2021 al Gartner. Pe măsură ce provocările trec, aceasta s-a clasat pe locul al doilea după respectarea standardelor de confidențialitate și securitate. Ceea ce este mai izbitor este că severitatea provocării personalizării a crescut considerabil din 2019: ponderea respondenților care au menționat personalizarea ca fiind o provocare semnificativă a crescut cu 53% în acel interval de timp.

Provocări de personalizare

Mai mulți factori înrudiți pot explica nivelul de dificultate în avans atunci când vine vorba de personalizare, primul dintre care este că personalizarea eficientă implică sincronizarea multor părți în mișcare. Este necesar ca liderii de marketing digital să stabilească strategia, să definească resursele, să prioritizeze tacticile, să integreze datele și să testeze și să optimizeze conținutul pentru a motiva comportamentul publicului. Deși o strategie de personalizare cuprinzătoare și o foaie de parcurs pot fi factori decisivi în rezultatele pe care le obțin marketerii în urma eforturilor de personalizare, majorității organizațiilor de marketing nu au o strategie eficientă de personalizare, cu atât mai puțin una care este legată în mod explicit de obiectivele dorite de afaceri și clienți.

De asemenea, personalizarea implică de obicei utilizarea mai multor tehnologii, multe cu funcționalități suprapuse. Personalizarea necesită patru seturi de bază de capabilități: managementul datelor, analiză, luarea deciziilor și execuția, așa că este adesea de preferat să ne gândim la tehnologia de personalizare în termeni de arhitectură generală, mai degrabă decât o singură soluție care va face totul pentru o organizație.

Provocarea aici este că marketerii digitale au tendința de a supracumpăra și de a subutiliza tehnologiile care îi vor ajuta să ofere rezultatele de personalizare pe care le caută. Obținerea unor rezultate de personalizare de succes, de obicei, nu este condiționată de creșterea cheltuielilor pentru tehnologiile de personalizare. Mai degrabă, atingerea acestor rezultate depinde mai mult de maximizarea tehnologiilor printr-o utilizare mai eficientă. În mod similar, agenții de marketing trebuie să extragă valoare din datele accesibile, conținutul disponibil și talentul organizațional existent înainte de a face noi investiții. Programele de personalizare care impun organizației de marketing să cheltuiască foarte mult pe instrumente, dezvoltare de conținut sau talent doar pentru a începe, aduc riscuri mai mari în ceea ce privește dimensiunea, viteza și certitudinea profitului.

Introduceți AI

Inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) încorporate într-o gamă de soluții martech care sprijină gestionarea datelor, analizele, luarea deciziilor și execuția de marketing dețin promisiunea de a facilita obiectivele de personalizare ale specialiștilor în marketing. Aceste soluții includ platforme de date despre clienți (CDP), hub-uri de marketing multicanal (MMH), motoare de personalizare și instrumente de testare A/B/n, pentru a numi câteva dintre cele mai importante. AI și ML încorporate în soluțiile MMH, de exemplu, acceptă o gamă largă de scenarii de personalizare. Acestea includ descoperirea segmentelor; generarea de campanii și drumuri pe baza obiectivelor de afaceri; modele de înclinare a canalului; conținut predictiv și oferă recomandări și capabilități autonome de optimizare a campaniilor.

Printre tehnologiile emergente pe care liderii de marketing le folosesc pentru a îmbunătăți execuția marketingului digital, AI/ML conduce pachetul, conform Sondajului de marketing digital 2021 al Gartner. Cu toate acestea, doar 17% dintre specialiști în marketing folosesc AI/ML pe scară largă pentru a sprijini o varietate de funcții de marketing. Treizeci și opt la sută dintre respondenți își caracterizează eforturile ca fiind în fazele de planificare și pilotare. Pentru organizațiile dincolo de aceste etape, 44% implementează AI/ML pe o bază limitată pentru câteva aplicații specifice. Cu alte cuvinte, suntem încă în primele zile ale impactului AI/ML asupra execuției de marketing.

Încrederea, în special încrederea folosind AI/ML pentru a lua decizii importante, este un inhibitor cheie pentru implementarea mai pe scară largă a tehnologiilor AI/ML în organizațiile de marketing, chiar și în rândul mărcilor care le folosesc în prezent. Cu toate acestea, utilizarea crescută aduce o curbă progresivă de acceptare. În timp ce 75% dintre respondenții care pilotează AI/ML își fac griji cu privire la încrederea în tehnologie, acest număr scade la 53% în rândul celor care folosesc pe scară largă AI în organizația de marketing.

Lacunele de personal sunt un alt obstacol critic pentru implementările de succes AI/ML. Liderii de marketing digital care doresc să promoveze utilizarea de către organizația lor a AI/ML și a altor tehnologii emergente care pot perturba – dar în cele din urmă beneficiază – fluxurile de lucru consacrate ar trebui să facă acest lucru cu privire la un management mai larg al schimbării. Succesul implementărilor va depinde de pregătirea adecvată a personalului existent, de angajarea de noi membri ai echipei acolo unde este necesar și de conștientizarea impactului pe care îl vor aduce noile tehnologii asupra culturii organizaționale.

Utilizarea AI/ML este legată de obiectivele de personalizare

În linii mari, liderii de marketing digital văd impactul AI/ML prin prisma personalizării. Optzeci și patru la sută dintre respondenții la sondajul Gartner au fost de acord sau au fost puternic de acord cu afirmația conform căreia utilizarea AI/ML îmbunătățește capacitatea marketingului de a oferi clienților experiențe personalizate în timp real. Când au fost întrebați despre cele mai importante cazuri de utilizare pentru instrumentele activate AI/ML, respondenții s-au concentrat pe valoarea acestor instrumente pentru a aduce automatizare, amploare și eficiență activităților de marketing pe canale. Ei au citat activități specifice care se conectează la eforturi mai ample de personalizare, inclusiv:

• Furnizarea de conținut predictiv (45%)
• Crearea de trasee de campanie/călătorii pe baza obiectivelor de afaceri (45%)
• Dezvoltarea modelelor de propensiune a canalului determinate de profilurile, comportamentul și preferințele clienților (45%)
• Identificarea segmentelor de public și a segmentelor cu cea mai mare probabilitate de a se implica (43%)

Pentru a reuși personalizarea necesită o înțelegere a ceea ce clienții încearcă să obțină în interacțiunile lor cu marca dvs. Această perspectivă ar trebui să informeze strategia despre modul în care personalizarea poate ajuta clienții să-și atingă obiectivele și cum să alinieze nevoile clienților cu obiectivele de afaceri.

Personalizarea necesită o utilizare deliberată și atentă a unui amestec de tehnologii, abilități specifice și structura de echipă potrivită pentru a gestiona fluxurile de lucru complexe. Capacitățile dorite includ strategia, planificarea, analizele, adoptarea martech, orchestrarea campaniei, crearea de conținut și managementul proiectelor. Liderii de marketing ar trebui să maximizeze ceea ce pot realiza prin valorificarea instrumentelor existente împreună cu datele și conținutul disponibile înainte de a se angaja în noile tehnologii. Folosiți inteligența artificială și ML pentru a maturiza eforturile prin creșterea relevanței în angajamentul de marketing și creșterea influenței asupra comportamentului clienților.