Personalización one-to-one para tus acciones en Salesforce Marketing Cloud.

En el mundo del marketing actual, la personalización one-to-one se ha convertido en un elemento clave para generar conexiones significativas con nuestros clientes. En este post, te explicamos cómo utilizar técnicas de marketing predictivo con nuestra Inteligencia Artificial, para llevar la personalización one-to-one al siguiente nivel.

Descubre cómo enriquecemos la información en Salesforce Marketing Cloud a través de data extensions para brindar una experiencia altamente personalizada a cada cliente.

Recomendación de productos one-to-one: La potencia del deep learning.

El módulo de recomendación one-to-one de productos de Pleasepoint utiliza una red neuronal mejorada con aprendizaje por refuerzo para brindar recomendaciones excepcionales para cada uno de los clientes. Aquí encontrarás más información sobre nuestro módulo de recomendación one-to-one de productos basado en deep learning.

Con esta tecnología avanzada, podemos analizar y comprender los comportamientos de compra de cada cliente para ofrecer recomendaciones precisas y relevantes. La personalización se vuelve más que una simple estrategia, se convierte en una experiencia única para cada individuo.

Una de las ventajas de nuestra plataforma es la capacidad de personalizar la oferta de productos para cada uno de los clientes que forman cualquiera de los segmentos o clusters, ya sea función de sus preferencias, hábitos de consumo, comportamientos de compra o sensibilidad a precio por ejemplo.

Puedes utilizar cualquier segmento de clientes, ya sea según su ciclo de vida, preferencias de producto, sensibilidad a precio, uso de recomendaciones y un largo etcétera, y diseñar acciones y ofertas específicas para satisfacer las necesidades de cada uno de los clientes, tratado de forma individual.

Esto se traduce en una mayor participación, retención y fidelidad de los clientes.

Estos son los pasos para lanzar una recomendación one-to-one y enriquecer Salesforce Marketing Cloud.

1. Define el nombre de la recomendación.
2. Selecciona el modelo de recomendación que quieres utilizar.
3. Selecciona la regla de negocio que quieres para la recomendación de productos one-to-one.
4. Define el número de recomendaciones que quieres para cada cliente.
5. Define el número de días de exploración para la recomendación one-to-one. Cuánto más pequeño es este valor más utiliza la tendencia actual, mientras que cuánto mayor es más perso tienen los hábitos globales. El valor por defecto es 30.
6. Define la creatividad para la recomendación. Es un valor del 0 al 1, cuánto más próximo al uno mayor es la exploración de productos. El valor por defecto es 0,3.
7. Activar el data model y el path donde dejar el archivo en el sFTP de Salesforce Marketing Cloud.
8. Definir si queremos que la recomendación se ejecute ahora, dejarla programada o tener una ejeción recurrente.

Una vez completados estos pasos verás el nuevo proceso de recomendación y su estado en la lista de ejecuciones.

Cuando el proceso finalice verás si se ha ejecutado correctamente o no. En el caso que haya algún error tienes toda la información en la sección Actividad de plataforma.

En el caso de que todo vaya bien, verás que está marcado en el estado satisfactorio de color verde, podrás descargar el archivo csv de recomendación y tendrás subido el data model en el sFTP de Salesforce.

Estructura del data model de recomendación one-to-one.

El data model resultante te lo entregamos en un archivo CSV en el sFTP que tengas configurado en plataforma. Este archivo siempre tendrá la misma estructura. La tienes definida en la sección de Datamodel en el motor de recomendación.

Esta es la estructura del modelo de datos que te entregamos de forma automatizada:

• Contact Id: Identificador del contacto.
• RECOM_PRODID_1: Producto recomendado de mayor prioridad.
• RECOM_PRODID_1_SCORE: Score de la recomendación del producto de mayor prioridad.
• RECOM_PRODID_2: Producto recomendado de segunda mayor prioridad.
• RECOM_PRODID_2_SCORE: Score de la recomendación del producto de segunda mayor prioridad.
• RECOM_PRODID_N: Producto recomendado de N mayor prioridad.
• RECOM_PRODID_N_SCORE: Score de la recomendación del producto de N mayor prioridad.

Enriqueciendo Salesforce Marketing Cloud: El poder de las data extensions (DE).

Para enriquecer la información en Salesforce Marketing Cloud, Pleasepoint sube el archivo CSV con el data model de recomendación al SFTP de Salesforce. Este proceso es completamente automatizado, tan sólo debes hacer la configuración inicial que acabas de ver a golpe de click y ocurre la magia.

Primero necesitas crear la Data Extension en Salesforce Marketing Cloud con la estructura que necesitarás. De esta forma, si siempre utilizas 8 recomendaciones de productos creas la DE con la estructura para 8 productos.

Mira este ejemplo de estructura:

Con la data extension creada ya podemos configurar la Automation. Ahora lo que haremos será configurar Salesforce Marketing Cloud para que cuando detecte un nuevo archivo de recomendación rellene la DE con el contenido nuevo terminado de subir.

Así pues tenemos en Salesforce Marketing Cloud una automation que rellena la data extension con las recomendaciones personalizadas para cada cliente.

Mira, este es el ejemplo de contenido de la DE una vez se ha ejecutado la automation.

Esta integración fluida permite que nuestros clientes obtengan automáticamente las recomendaciones más relevantes y actualizadas en su plataforma CRM sin ningún trabajo extra.

Finalmente, para mostrar los productos recomendados en nuestras acciones, utilizaremos AMP Script en el template de las newsletters.

Esto te permite incrustar dinámicamente las recomendaciones en los correos electrónicos, adaptándose a las preferencias de cada cliente en cada momento. Con esta funcionalidad, los consumidores pueden disfrutar de una experiencia de compra personalizada que genera una mayor interacción y conversión a venta.

Si dejas que Pleasepoint ejecute periódicamente la recomendación de productos estarás comunicando siempre los productos one-to-one para cada cliente de una forma totalmente automatizada y sin ningún trabajo añadido.

¿A qué esperas para ser más eficiente y tener mejores resultados?

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En resumen, la personalización one-to-one es esencial en el marketing moderno para establecer conexiones más fuertes con los clientes.

Gracias a las técnicas de marketing predictivo automatizadas en nuestra plataforma de inteligencia artificial, pasarás a enriquecer la información en Salesforce Marketing Cloud y ofrecer recomendaciones precisas y relevantes one-to-one para cada uno de los clientes.

Con una estrategia de personalización sólida, mejorarás la conversión de tus clientes, impulsarás la fidelidad y aumentarás las conversiones. El ROI medio que obtienen nuestros clientes es de x5.

¡Descubre el poder del marketing predictivo y la personalización one-to-one gracias a Pleasepoint!

Para obtener más información y comenzar a personalizar tus comunicaciones no dudes en descargar nuestro eBook de marketing one-to-one. ¡Te esperamos para transformar tu estrategia de marketing y potenciar tu negocio!

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Recuerda que si tienes alguna pregunta o necesitas más información, nuestro equipo estará encantado de ayudarte.