Успешная персонализация требует баланса стратегии, тактики, технологий и навыков.

Создание персонализированного опыта для клиентов должно пронизывать все, что делает маркетинговая организация, отчасти потому, что она должна. Клиенты, будь то B2B или B2C, теперь ожидают индивидуальных сообщений, рекомендаций и предложений. Наказания за несоответствие этим ожиданиям могут быть суровыми. По данным исследования Gartner, клиенты все чаще наказывают бренды за недифференцированный опыт и нерелевантную коммуникацию. Это ставит высокую цену за правильную персонализацию.

Проблема в том, что многие бренды не понимают этого правильно. Для большинства маркетологов достижение целей персонализации остается труднодостижимым. Согласно опросу Gartner по цифровому маркетингу 2021 года, 63% лидеров цифрового маркетинга указали, что предоставление персонализированного опыта клиентам представляет собой умеренную или серьезную проблему при реализации стратегии цифрового маркетинга их компании. По мере возникновения проблем это занимало второе место после соблюдения стандартов конфиденциальности и безопасности. Что более поразительно, так это то, что серьезность проблемы персонализации заметно возросла с 2019 года: доля респондентов, называющих персонализацию серьезной проблемой, за этот период выросла на 53%.

Проблемы персонализации

Несколько взаимосвязанных факторов могут объяснить уровень повышения сложности, когда дело доходит до персонализации, первый из которых заключается в том, что эффективная персонализация включает в себя синхронизацию множества движущихся частей. Лидеры цифрового маркетинга должны установить стратегию, определить ресурсы, расставить приоритеты тактики, интегрировать данные, а также протестировать и оптимизировать контент, чтобы мотивировать поведение аудитории. Хотя всесторонняя стратегия персонализации и дорожная карта могут быть решающими факторами в результатах, которых маркетологи достигают от усилий по персонализации, у большинства маркетинговых организаций отсутствует эффективная стратегия персонализации, не говоря уже о стратегии, которая явно связана с желаемыми целями бизнеса и клиентов.

Точно так же персонализация обычно влечет за собой использование нескольких технологий, многие из которых имеют частично совпадающие функциональные возможности. Персонализация требует четырех основных наборов возможностей: управление данными, аналитика, принятие решений и выполнение, поэтому часто предпочтительнее рассматривать технологию персонализации с точки зрения общей архитектуры, а не единого решения, которое сделает все для организации.

Проблема здесь в том, что цифровые маркетологи склонны перекупать и недоиспользовать технологии, которые помогут им добиться желаемых результатов персонализации. Успешные результаты персонализации обычно не зависят от увеличения расходов на технологии персонализации. Скорее, достижение этих результатов больше зависит от максимального использования технологий за счет более эффективного их использования. Точно так же маркетологи должны извлечь выгоду из доступных данных, доступного контента и существующих организационных талантов, прежде чем делать новые инвестиции. Программы персонализации, которые требуют от маркетинговой организации больших затрат на инструменты, разработку контента или таланты только для того, чтобы начать, сопряжены с большими рисками, связанными с размером, скоростью и уверенностью в выигрыше.

Введите ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), встроенные в ряд маркетинговых решений, поддерживающих управление данными, аналитику, принятие решений и маркетинговую деятельность, обещают облегчить достижение целей персонализации маркетологов. Эти решения включают в себя платформы данных о клиентах (CDP), многоканальные маркетинговые центры (MMH), механизмы персонализации и инструменты A/B/n-тестирования, и это лишь некоторые из наиболее известных. Встроенные AI и ML в решениях MMH, например, поддерживают широкий спектр сценариев персонализации. К ним относятся обнаружение сегментов; генерация кампании и пути путешествия на основе бизнес-целей; модели склонности канала; предсказательный контент и предлагать рекомендации и возможности автономной оптимизации кампании.

Согласно опросу Gartner Digital Marketing Survey 2021, среди новых технологий, которые лидеры маркетинга используют для улучшения эффективности цифрового маркетинга, лидирует AI/ML. Тем не менее, только 17% маркетологов широко внедряют AI/ML для поддержки различных маркетинговых функций. Тридцать восемь процентов респондентов характеризуют свои усилия как находящиеся на стадии планирования и пилотирования. 44% организаций вне этих этапов развертывают AI/ML на ограниченной основе для нескольких конкретных приложений. Другими словами, мы все еще находимся на начальном этапе влияния AI/ML на маркетинговую деятельность.

Доверие, особенно доверие к использованию ИИ/МО для принятия важных решений, является ключевым препятствием для более широкого внедрения технологий ИИ/МО в маркетинговых организациях, даже среди брендов, которые в настоящее время их используют. Тем не менее, более широкое использование приводит к прогрессивной кривой принятия. В то время как 75% респондентов, тестирующих AI/ML, беспокоятся о доверии к технологии, это число снижается до 53% среди тех, кто широко использует AI в маркетинговой организации.

Нехватка кадров — еще один важный камень преткновения на пути к успешному развертыванию AI/ML. Лидеры цифрового маркетинга, стремящиеся расширить использование в своей организации AI/ML и других новых технологий, которые могут нарушить — но в конечном итоге принести пользу — устоявшимся рабочим процессам, должны делать это с прицелом на более широкое управление изменениями. Успех развертывания будет зависеть от надлежащей подготовки существующего персонала, найма новых членов команды, где это необходимо, и осведомленности о влиянии новых технологий на организационную культуру.

Использование AI/ML связано с целями персонализации

В целом лидеры цифрового маркетинга рассматривают влияние AI/ML через призму персонализации. Восемьдесят четыре процента респондентов в опросе Gartner согласились или полностью согласились с утверждением о том, что использование AI/ML расширяет возможности маркетинга по предоставлению клиентам персонализированного опыта в режиме реального времени. Отвечая на вопрос о наиболее важных вариантах использования инструментов с поддержкой AI/ML, респонденты сосредоточили внимание на ценности таких инструментов для обеспечения автоматизации, масштабирования и эффективности маркетинговой деятельности по различным каналам. Они упомянули конкретные действия, которые связаны с более широкими усилиями по персонализации, в том числе:

• Предоставление интеллектуального контента (45%)
• Создание путей кампании/путешествия на основе бизнес-целей (45%)
• Разработка моделей склонности к каналам, основанных на профилях, поведении и предпочтениях клиентов (45%).
• Выявление аудиторий и сегментов, наиболее привлекательных для пользователей (43%).

Чтобы добиться успеха в персонализации, необходимо понимать, чего клиенты пытаются достичь, взаимодействуя с вашим брендом. Это понимание должно информировать о стратегии того, как персонализация может помочь клиентам достичь своих целей и как привести потребности клиентов в соответствие с бизнес-целями.

Персонализация требует преднамеренного, взвешенного использования сочетания технологий, определенных навыков и правильной структуры команды для управления сложными рабочими процессами. Желаемые возможности включают стратегию, планирование, аналитику, внедрение маркетинговых технологий, координацию кампаний, создание контента и управление проектами. Лидеры маркетинга должны максимизировать то, чего они могут достичь, используя существующие инструменты в сочетании с доступными данными и контентом, прежде чем переходить к новым технологиям. Используйте ИИ и машинное обучение, чтобы усовершенствовать усилия, повышая актуальность маркетингового взаимодействия и увеличивая влияние на поведение клиентов.