W ostatnich latach wiele się mówiło o personalizacji treści mailingów, reklam, a także wpisów blogowych. „Cześć Marku, ten artykuł jest dla Ciebie…” – czy jednak personalizacja po imieniu obecnie wystarcza? Czy targetowanie reklam do kobiet jest skuteczne?
Zdecydowanie nie. Personalizacja przeszła ewolucję! Dlatego, by osiągnąć skutecznie wyniki działań marketingowych, warto wykorzystywać hiperpersonalizację. A czym ona dokładnie jest, dowiesz się z niniejszego artykułu, w którym omówię:
1. Czym jest hiperpersonalizacja?
2. Jakie działania oparte o hiperpersonalizację warto wdrożyć w celu zwiększenia konwersji?
3. Narzędzia, które pomagają w hiperpersonalizacji.
Głęboka personalizacja, czyli kilka słów o hiperpersonalizacji
O hiperpersonalizacji mówimy wtedy, kiedy mamy do czynienia z pogłębioną personalizacją. Jest ona popartą większą ilością danych o zachowaniu i potrzebach odbiorców naszych działań marketingowych. Podstawowa różnica pomiędzy personalizacją a hiperpersonalizacją polega na tym, że ta druga wykorzystuje nowoczesne technologie – w tym sztuczną inteligencję i/lub uczenie maszynowe, a także szybką transmisję danych.
Dzięki personalizacji opartej o AI, możemy dostarczać optymalne doświadczenia naszym Klientom w czasie rzeczywistym. Komunikaty będą stworzone pod konkretnie potrzeby danej osoby. Warto opracować komunikację dla osób o podobnych profilach behawioralnych, zamiast grupować odbiorców względem płci czy kategorii zakupowej.
Jak możemy wykorzystać hipersonalizację?
Jak już wiesz, hiperpersonaliazacja to nic innego jak pogłębiona personalizacja, którą możesz stworzyć na podstawie dodatkowych danych liczbowych czy analizy algorytmów sztucznej inteligencji. Jednak, gdzie ją zastosować?
Dedykowane oferty dla użytkowników
Przede wszystkim możemy wzbogacić nasze treści. Już dawno doszliśmy do tego, że nasi odbiorcy są różni. Dzielą się ze względu na płeć, wiek – jednak czy to wszystkie parametry, które możemy rozróżnić tworząc nasze komunikaty? Oczywiście, że nie.
Pogłębione badania i dodatkowe dane pozwalają dookreślić zainteresowania danej osoby, a glokalizacja pozwala na komunikację i tworzeniu spersonalizowanych treści w oparciu o miejsce zamieszkania. Budujmy komunikację i twórzmy treści, które zostaną docenione przez odbiorcę. Oferty wyświetlane na stronie www ze względu na zainteresowania czy glokalizację, dlaczego nie?
Angażujące e-maile sprzedażowe
Kolejnym krokiem, który być może dzieli Cię od większej sprzedaży, są spersonalizowane e-maile. Jeśli od dłuższego czasu zbierasz informacje o swoich użytkownikach, to niewybaczalne jest, by nie wykorzystać potencjału, który posiadasz. Na przykład – jeśli prowadzisz firmę, która zajmuje się sprzedażą i montażem paneli fotowoltaicznych i wiesz, że Twój kontakt niedawno kupił dom, to możesz skorzystać z tych dodatkowych danych, by dostosować treść wiadomości e-mail do tej konkretnej osoby.
Tworzenie komunikatów opartych na zrachowaniu użytkowników zdecydowanie umożliwia podniesienie sprzedaży, w przeciwieństwie do wysyłania ogólnych wiadomości mailowych.
Reklamy, które idealnie pasują do profilu Twojego Klienta
A co w takim razie z reklamami? Czy je też możemy dodatkowo spersonalizować? Owszem, dlaczego nie. Uczenie maszynowe pomaga firmom umieszczać lepsze, bardziej interesujące reklamy na podstawie różnych czynników w czasie rzeczywistym. Czynniki te obejmują:
- demografię,
- historię zakupów,
- zachowanie.
Mogą pomóc odpowiednio dopasować żądania reklamowe do właściwej grupy odbiorców w odpowiednim czasie. Bez pomocy AI i uczenia maszynowego, jest to praktycznie niemożliwe.
Dokładniejsze rekomendacje produktowe
Wzbogacenie rekomendacji produktowych, czyli ambitniejsze przejście do up-sellingu czy cross-sellingu ma niezwykłe znaczenie. Za pomocą algorytmów uczenia maszynowego jesteśmy w stanie zastosować dokładniejsze techniki poleceń, które są oparte na takich danych jak dodane produkty do koszyka, czy analiza poprzednich zakupów. Marki są w stanie lepiej sugerować powiązane produkty z tymi wcześniej zakupionymi i to w czasie rzeczywistym.
Powstał już nawet system rekomendacji oparty na uczeniu maszynowym. Ma on za zadanie pomóc firmom w tworzeniu spersonalizowanych doświadczeń użytkowników w czasie rzeczywistym. System ułatwia programistom budowanie aplikacji zdolnych do dostarczania szerokiego wachlarza doświadczeń opartych na głębokiej personalizacji, w tym konkretnych rekomendacji produktów, czy ulepszonego rankingu produktów.
Różne treści na stronie internetowej dla każdego użytkownika
Co prawa istnieją już na rynku portale internetowe, które dostosowują treści pod konkretnego użytkownika w czasie rzeczywistymi, czyli momencie, gdy internauta przegląda daną witrynę. Dlaczego więc serwis taki jak The New York Times może kierować do swoich Klientów bardzo angażujące informacje?
Marki, wykorzystujące te mechanizmy, znają swoich użytkowników i wiedzą, że nie każdego internautę interesują takie same treści, produkty czy usługi. Wykorzystają one big data i uczenie maszynowe, by w czasie rzeczywistym zmieniać zawartość strony w zależności od tego, kto odwiedza ich witrynę.
Dodatkowo, dynamiczne ceny produktów czy dedykowane oferty usług wpływają na lepszą konwersję i tym samym sprzedaż. Opłaca się więc, identyfikować klienta i przedstawiać mu zmiany w ofercie, promocji lub ceniie na podstawie danych historycznych.
Hiperpersonalizacja w świecie offline
Głęboka personalizacja nie jest zarezerwowana tylko dla świata wirtualnego. Można ją sprawnie wykorzystać także offline. Lider sieci fast foodów ogłosił niedawno, że pracuje nad personalizacją tablic menu dla swoich Klientów. Chce on przy użyciu uczenia maszynowego oraz informacji np. o aktualnej sytuacji pogodowej wprowadzić cyfrowe tablice z dedykowanym menu. Na tablicach w chłodniejsze dni będzie się wyświetlać produkty takie jak gorąca kawa lub herbata, natomiast w upalne dni wyświetlą się lody i produkty, które pozwolą ugasić pragnienie Klienta.
Systemy, które pozwalają na hiperpersonalizację
Poniżej przybliżę dwa narzędzia, z których warto skorzystać w celu przeprowadzenia hiperpersonalizacji.
Salesforce Einstein
Einstein Analytics, zaprojektowany przez firmę Saleforce, to moduł sztucznej inteligencji, który skutecznie pomaga biznesowi w automatyzacji procesów. Moduł ten umożliwia określenie statusu zadowolenia Klienta z realizacji działań e-mail marketingu, social media czy komunikacji na czacie.
System sam automatycznie priorytetyzuje leady sprzedażowe. Zauważalna jest więc oszczędność czasu na analizę potencjalnej konwersji dla każdego kontaktu. System bazuje na historii aktywności i na wcześniejszych danych zakupowych Klienta.
Najważniejsze korzyści:
- Wyższy wskaźniki wygranych kontraktów.
- Dokładniejsze wnioski po analizie.
- Efektywniejszy i szybszy cykl sprzedażowy.
Microsoft Dynamics 365 Marketing
Kolejnym narzędziem, które pozwala na dokładną analizę danych i tym samym na głęboką personalizację doświadczeń Klienta, jest moduł marketingowy Microsoft Dynamics 365. System umożliwia zbieranie danych związanych z interakcjami i zaangażowaniem Klientów, dzięki rozszerzonym funkcjonalnościom tworzenia profili behawioralnych.
Zakres pomocy:
- Określenie dokładnych segmentów na podstawie profilowania behawioralnego.
- Tworzenie dedykowanych ścieżek komunikacji w oparciu o aktualne dane.
- Stworzenie głębszej więzi z klientami, personalizując wiadomości za pomocą konkretnych informacji na temat Klienta.
Podsumowanie
Działania marketingowe ciągle ewoluują. Jest to możliwe dzięki wsparciu nowych technologii i wykorzystaniu systemów, które używają algorytmów sztucznej inteligencji czy uczenia maszynowego. Jeszcze kilka lat temu sukces sprzedażowy opierał się na personalizacji e-maili czy rekomendacjach produktowych. Dzisiaj te działania już nie robią wrażenia, potrzeba czegoś więcej.
Hiperpersonalizaja pozwala na przykucie uwagi potencjalnego Klienta. Oferty stworzone na miarę danej osoby odpowiadają na jego potrzeby. Personalizacja weszła na wyższy level, a segmenty zostały zastąpione dokładnym profilem behawioralnym danego odbiorcy.
***
Jesli interesuje Cię tematyka e-commerce lub AI, zachęcamy do przeczytania innych artykułów naszych ekspertów: Mobile First Design – jak zrobić dobrą wersję mobilną sklepu internetowego, RPA i inteligentne przetwarzanie dokumentów, Salesforce B2B Commerce Lightning – narzędzie do budowy platform e-commerce oraz Case Study Urbanista – jak w krótkim czasie programiści Sii zrealizowali migrację do Magento 2.4.2.
***
Jeśli chcesz poznać inne rozwiązania i możliwości płynące z zastosowania AI w personalizacji, konsultanci Sii chętnie odpowiedzą na Twoje pytania.
Zostaw komentarz