El repte de la personalització de continguts

Les tècniques de big data i la intel·ligència artificial ens permeten recuperar la comunicació personalitzada d'abans. Durant les últimes dècades hem perdut aquest tracte personalitzat a causa de l'explosió del món digital. Això ara ha canviat.

La comunicació híper-personalitzada és el repte de marketing més gran per a les empreses avui dia. I encara més per als retailers i els eCommerce.

Personalitzar les promocions incrementa considerablement les conversions a venda.

És molt habitual veure equips de marketing que celebren un 4% de CTR. En realitat això significa que per al 96% el teu correu electrònic ha estat irrellevant. Aquest és un resultat terrible. Les conversions augmenten com més gran és la rellevància del contingut que enviem. És el moment de començar a canviar l'enfocament de l'estratègia de marketing.

L'esforç de les nostres comunicacions ha de ser enviar al client allò que necessita. El nostre focus ha de ser sempre el client. Només així podrem augmentar els ingressos i la rendibilitat d'una companyia. És probable que hagis de canviar dràsticament l'estratègia de marketing de la teva empresa, massa centrada en el producte i/o els canals, i enfocar-te en allò realment important: els clients.

Utiliza la Inteligencia de Pleasepoint para aumentar el ROI de tus acciones de CRM, marketing y publicidad digital.

Pleasepoint es la plataforma de machine learning que segmenta los clientes de tu CRM con predicciones de compra por cliente y personaliza tu marketing digital a escala.

Solicita una demo para ver las ventajas de trabajar la segmentación de clientes utilizando el Customer Lifetime Value, personalizando según el perfil de buyer-persona basado en datos y la recomendación de productos one-to-one.

Solicita una demo

No pensis en el nombre de personalitzacions que hauries de fer: comença a personalitzar les campanyes i les promocions, mesura els resultats i continua avançant.

Per personalitzar has d'analitzar les dades dels clients. Amb els models d'intel·ligència artificial pots identificar aquells clients que aporten més valor a l'empresa i les seves propensions de compra. Per començar amb l'anàlisi predictiva has de seguir aquests quatre passos:

Càlcul de la rendibilitat de cada client amb el Customer Lifetime Value (CLV).
Scoring de CLV per a la creació de tres nivells de rendibilitat.
Clustering segons la relació dels clients amb els productes per entendre la seva propensió de compra.
Clustering segons la relació dels clients segons les marques per entendre les seves preferències.
Clustering segons el comportament, per donar un context a les seves accions.

Com faig la transició cap a una estratègia de marketing 100% orientada al client?

El marketing predictiu és una manera d'oferir experiències de client més rellevants i significatives, en qualsevol dels punts de contacte, fidelitzant millor els clients i impulsant els ingressos generats.

Una manera ràpida d'identificar en quin punt ets és veure si l'equip de marketing destina més temps a desenvolupar i gestionar les relacions amb els clients o a desenvolupar els diferents canals de venda. Si et trobes en el segon cas, és el moment de començar a canviar. Aquestes haurien de ser les teves prioritats:

Identificar els productes que els teus clients voldran en el futur.
Fer créixer el CLV de cadascun dels clients per augmentar la rendibilitat de manera global.
Transformar tota l'organització sota dos fonaments: realment el client al centre de tot i decisions basades en dades.
Personalitzar les interaccions del client.
Alinear les comunicacions que rep cada client amb el seu interès i la seva intenció de compra.

És probable que dins de l'organització hagis sentit 10.000 vegades que el client ha d'estar al centre de tot. Si el departament de marketing està organitzat per canals i els punts anteriors no estan coberts, només han estat paraules.

L'anàlisi de les dades de client és el camí cap a una comunicació rellevant

La base de dades de clients és l'actiu digital més important de les empreses i la informació que se'n pot extreure és fonamental per al creixement del negoci.

L'objectiu de l'anàlisi de dades de client és predir el comportament individual de cada client i agrupar-los de la manera més pràctica, significativa i accionable possible. Gràcies al big data i la intel·ligència artificial detectaràs:

Que un client està a punt de comprar un producte.
Que un client està a punt de no comprar-nos mai més.
Que un grup de consumidors només compra amb descompte.
Que un grup de consumidors compra en els moments de llançament.
Que alguns clients compren volums alts però també és alt el seu nombre de devolucions.

Si has llegado hasta aquí esto te interesa.

Pleasepoint es la plataforma de machine learning que segmenta los clientes de tu CRM con predicciones de compra por cliente y personaliza tu marketing digital a escala.

Solicita una demo

Els consumidors volen relacions més properes amb les marques

Aquest any és el de la personalització. El 70% dels consumidors europeus esperen que les marques personalitzin les seves comunicacions i/o promocions durant aquest any 2020.

El canal més ben valorat per a la personalització de continguts és el correu electrònic, molt per damunt de la pàgina web, l'ús de notificacions push, els bàners publicitaris o els anuncis a les xarxes socials.

La veritable força del marketing amb intel·ligència artificial recau en la capacitat de fer prediccions certeres sobre el comportament dels clients aprenent de les dades recopilades en el passat.

Recomana de manera proactiva aquells productes que els teus clients volen comprar.

L'anàlisi predictiva ens permet predir quan un client està a punt de comprar un producte, agrupar els consumidors amb patrons de compra semblants, identificar aquells que només compren amb una promoció... Hi ha 3 tipus d'anàlisi predictiva: aprenentatge no supervisat (models de clustering), aprenentatge supervisat (models de propensió de compra) i aprenentatge profund (utilitzat en les recomanacions).

Els models d'aprenentatge no supervisat busquen patrons ocults en les dades sense intentar predir ni calcular cap resultat. Són ideals per crear grups de clients que comparteixen gustos o hàbits de consum per comunicar-hi de manera personalitzada.

Els models d'aprenentatge supervisat calculen prediccions de resultats gràcies a les dades passades utilitzades com a entrenament. Una predicció habitual és el Customer Lifetime Value de cada client o el pròxim producte que comprarà.

L'aprenentatge profund busca recomanar per a cada client el millor producte, promoció i contingut a mostrar. S'utilitza per a la personalització de l'experiència de compra en temps real.