Мы знаем, что святой Грааль маркетинга - Персонализация. Такие, как Сет Годин (здесь) и McKinsey Global Inst (там), подробно говорили об этом. Такие компании, как Amazon и Netflix, уже некоторое время способствуют его масштабному развитию. Тогда как руководитель отдела маркетинга компании из списка Fortune 500, как вы можете добиться масштабной персонализации и по всем каналам?
Вот версия TL; DR:
Персонализация может снизить затраты на приобретение на 50 процентов, поднять выручку на 5–15 процентов и повысить эффективность маркетинговых расходов на 10–30 процентов. - Мэтт Арикер, Джейсон Хеллер, Алехандро Диас и Джеско Перри, Как маркетологи могут масштабно персонализировать, Harvard Business Review
Переосмысление маркетинга в «эпоху покупателя»
Мы вошли в Возраст клиента. Как говорится в этом отчете Forrester: единственное устойчивое конкурентное преимущество - это знание клиентов и взаимодействие с ними. Успешные компании, такие как Amazon.com, Macy’s и salesforce.com, будут одержимы клиентами. Чтобы превратиться в предприятие, ориентированное на клиентов, ключом к успеху является понимание потребностей и желаний клиентов, а также способность предсказывать их поведение. И этот квест начинается с основы каждой маркетинговой стратегии: умения клиента »
За критическим этапом сегментации следуют таргетинг и позиционирование. Это STP (Segmentation-Targeting-Positioning), в котором за последние годы произошло наибольшее количество инноваций, с новыми технологиями, ведущими к расширенным аналитическим возможностям.
Сегментация аудитории является наивысшим приоритетом: 72% руководителей заявили, что используют свои данные для поддержки этой деятельности. Даже самые отстающие компании считают это стандартной тактикой. - Отчет о новой маркетинговой реальности, подготовленный совместно с IBM Watson Marketing
Изменение параметра «Data-rich; Уравнение для плохого понимания
Предприятия из списка Fortune 500 имеют в своем распоряжении огромное количество данных о клиентах. В этом заключается возможность понять поведение клиентов на основе их прошлых покупок. Решения Predictive Analytics были развернуты в течение последних нескольких лет, чтобы получить представление о клиентах и в какой-то степени понять их склонность к покупке.
Приступаем к персонализации
Следующим постепенным шагом после прогнозной аналитики является предписывающая аналитика, начало которому положило агрессивное внедрение искусственного интеллекта, в частности машинного обучения. В этом заключается огромная возможность для всех вас, руководителей маркетинга предприятий из списка Fortune 500. Здесь вы можете выйти за рамки понимания клиентов и порекомендовать Следующие лучшие действия; т.е. персонализация. Благодаря огромному количеству данных о клиентах, а также инструментам и методам расширенной аналитики вы можете легко перейти к масштабной персонализации по всем каналам.
Использование машинного обучения
Один из примечательных корпоративных продуктов, за которыми я внимательно слежу, - это Cerebri AI. Их SaaS измеряет и монетизирует индивидуальные поездки клиентов, чтобы генерировать Next Best Actions, и помогает стимулировать масштабную персонализацию. Cerebri AI в настоящее время работает с компаниями из списка Fortune 50, оказывающими автомобильные и финансовые услуги в США и Канаде. Посмотрите демо ниже:
Примеры использования для директоров по маркетингу
Как отмечалось ранее, ИИ - это мощный инструмент для персонализации рекомендаций по продуктам путем анализа агрегированных данных о клиентах, чтобы понять индивидуальные предпочтения клиентов и предложить следующие оптимальные действия, чтобы их клиенты добились успеха. Ознакомьтесь с некоторыми другими инструментами ниже, которые вы можете развернуть для масштабной персонализации.
