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Bis heute waren personenbezogene Daten (PII) der Schlüssel zur Personalisierung. Sie können den Weg des Kunden nachverfolgen, bestimmte Zielsegmente identifizieren und umfassende Einblicke gewinnen, um personalisierte Omnichannel-Erlebnisse zu schaffen und so das Engagement und letztlich die Konversionsrate für Marken zu verbessern. Die jüngsten technologischen Fortschritte und die GDPR-Vorschriften zwingen die Unternehmen jedoch dazu, neue und innovative Wege zu finden, um ihren Kunden Personalisierung anzubieten.
Die im Mai 2018 in Kraft getretene Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) zielt darauf ab, die persönlichen Daten von EU-Bürgern data zu schützen, und hat bereits erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen in Europa.
Was sind die Herausforderungen?
Laut der Forbes Insight Studie 2020x, 71% der Verbraucher fühlen sich frustriert, wenn ein Einkaufserlebnis unpersönlich ist, 74% der Kunden fühlen sich frustriert, wenn Website-Inhalte nicht personalisiert sind und 70% der Millennials sind frustriert, wenn Marken irrelevante E-Mails versenden. Darüber hinaus ist es für 80% der Verbraucher wahrscheinlicher, bei einer Marke zu kaufen, die ein personalisiertes Erlebnis bietet, während 63% der Verbraucher nicht mehr bei Marken kaufen, die eine schlechte Personalisierungstaktik aufweisen.
Daher müssen Unternehmen das richtige Gleichgewicht finden, indem sie ihren Kunden personalisierte Angebote machen und gleichzeitig die Sicherheit ihrer data gewährleisten.
Wie wirkt sich all dies auf das Werbe-Ökosystem und die Verbraucher aus?
Wie kann man inmitten all dieser Veränderungen für Personalisierung sorgen?
1. Zero-Party Data
Jede hilfreiche persönliche Information, die der Kunde bereit ist, mit Ihnen zu teilen, kann Zero-Party Data (ZPD) sein. Der Haken liegt in der Art und Weise, wie das Engagement mit einem Kunden stattfindet. Erinnern Sie sich noch daran, wie Sie Ihr Musikinteresse eingerichtet haben, nachdem Sie eine Musik-App heruntergeladen hatten, oder wie Sie mit einem Bankmitarbeiter gesprochen haben, um sich über die für Sie beste Geldanlage beraten zu lassen? Mit Hilfe von ZPD bliebe nicht mehr viel Platz für die Annahmen oder die probabilistischen Vermutungen, die über das Verhalten data gemacht werden. Sie ist äußerst relevant, genau und zuverlässig. Sie ist außerdem reduziert Marketingabfälle für eine Marke und verbessert gleichzeitig das Leben ihrer Kunden, was zu einer Win-Win-Situation für alle Beteiligten führt.
ZPD kann über Umfragen und Fragebögen gesammelt werden, die durch ein Präferenzzentrum unterstützt werden, in dem Kunden ihre Profile selbst aktualisieren können. Wettbewerbe, Social Media Stories und In-App-Präferenzen sind weitere interaktive Methoden.
Beispiele: Welche Kanäle bevorzugen sie, wann möchten sie eine Nachricht erhalten und wie oft möchten sie von den Marken hören?
2. E-Mail-Marketing
Laut Blog Hubspot Studie 2021, generiert E-Mail-Marketing $42 für jede ausgegebene $1, was einem erstaunlichen ROI von 4.200% entspricht. Das macht es zu einer der effektivsten Optionen, die es gibt, und segmentierte E-Mail-Kampagnen weisen eine um 50% höhere CTR auf als nicht zielgerichtete Kampagnen. Außerdem zeigt CampaignMonitor 2021 und 2019 Studien verzeichnen Vermarkter, die segmentierte Kampagnen einsetzen, eine Umsatzsteigerung von bis zu 760%.
Vorteile der Personalisierung im E-Mail-Marketing nach Ansicht von Marketingfachleuten (Quelle: Verkaufszyklus 2020)
Artefact folgt einem vierstufigen Prozess, um die besten Ergebnisse für die Unternehmen zu erzielen. Für eine ganzheitliche Kundenkommunikation wird das CRM-System Teil einer ganzheitlichen Systemlandschaft, um alle Signale des Kunden data optimal zu nutzen. Wir von Artefact helfen unseren Kunden bei allen Schritten, von der Definition der CRM-Strategie bis zur Implementierung der technischen Infrastruktur, die es ihnen ermöglicht, fortschrittliches, KI-basiertes data-gesteuertes CRM zu betreiben.
Die Auswahl des richtigen CRM-Tools, das für Ihr Unternehmen, Ihre Zielkunden, Ihre Branche und Ihre Region am besten geeignet ist, ist in der Tat einer der wichtigsten Schritte. Artefact führt eine detaillierte Analyse aller relevanten Tools durch und vergleicht dabei sowohl funktionale als auch nicht-funktionale Parameter. Sobald das Tool ausgewählt ist, besteht der nächste Schritt darin, die richtigen Trigger-E-Mails einzurichten, um die Kunden zum richtigen Zeitpunkt mit dem richtigen Angebot zu binden. Diese data-Signale werden dann weiter analysiert, um KI-gestützte fortschrittliche Lösungen zu entwickeln, die das Nutzerverhalten verstehen.
KI-gestütztes Clustering kann Kunden data von mehreren Berührungspunkten aus analysieren, um ein vollständiges Bild zu erhalten, zielgerichtetere Segmente zu erstellen und Kampagnen automatisch so anzupassen, dass sie für jedes Segment personalisierter sind. Es kann sogar ein eigenes Segment entwickeln, indem es jedes Kundenprofil als einzelnes Segment behandelt und so eine Eins-zu-Eins-Kommunikation mit personalisierten Inhalten und einem auf die Präferenzen des Kunden zugeschnittenen Timing ermöglicht.
Prüfen Sie Bewertung der Kundenneigung mit Modellen des maschinellen Lernens in Google Analytics Data.
Um schließlich eine ganzheitliche Kommunikation mit den Kunden zu erreichen, wird dringend empfohlen, ständig Experimente wie A/B-Tests durchzuführen, die Ergebnisse als Input für die Optimierung zurückzuspielen und CDP-Plattformen zur Skalierung der KI-gestützten Lösung einzusetzen.
3. Website/App-Personalisierung
Die Optimierung der Website und der mobilen Anwendung für ein nahtloses Kundenerlebnis unter Verwendung von data der ersten Partei und die weitere Ermutigung der Besucher, ihre data anzugeben, ist ein weiterer Weg, um in der kochfreien Welt erfolgreich zu sein. Dies kann dazu genutzt werden, die Leistung von Seiten und Inhalten zu verbessern und Kunden zu segmentieren, um eine bessere Personalisierung zu erreichen. Um die Web-Personalisierung auf den Punkt zu bringen, ist unser bewährter Vier-Schritte-Ansatz zum Testen und Lernen sehr hilfreich. Der erste Schritt besteht darin, den Umfang zu definieren und Strategien zur Auswahl Ihrer audience zu entwickeln. Definieren Sie Käufer-Personas mit Hilfe Ihrer eigenen first-party data und über “personenbasiertes Marketing”, d.h. eine auf dem Benutzer-Login basierende Identität. Dies kann leicht genutzt werden, um Verbraucher über verschiedene Websites hinweg zu verfolgen, bei denen sie sich anmelden, da die Verbraucher selbst direkt ihre Zustimmung zur Verwendung ihrer personenbezogenen Daten erteilen. Verwenden Sie zum Beispiel sitzungsbasierte Empfehlungsfunktionen oder Auslöser für das Verhalten vor Ort. Prüfen Sie Haben Sie kein cookies mehr? Tanken Sie eine KI-basierte Audience Engine mit first-party data für präzise targeting!.
Auf der Artefact wurden Anwendungsszenarien für Samsung entworfen, um Besucher mit einem personalisierten Inzahlungnahme-Banner für ein neues Mobiltelefon anzusprechen, abhängig von dem Gerät, das der Benutzer gerade durchsucht. Außerdem haben wir einen Scoring-Algorithmus entwickelt, der für jeden Interessenten, der die Website besucht, die Wahrscheinlichkeit einer Konvertierung vorhersagt. Jeder Interessent erhielt eine personalisierte Nachricht entsprechend seiner Punktzahl, was zu einer Steigerung der Konversionsrate um +10% führte.
Der zweite Schritt besteht darin, das richtige Personalisierungstool für Ihre Website zu konfigurieren, indem Sie die Funktionen vergleichen und eine Passformanalyse durchführen. Als Nächstes setzen Sie die A/B-Tests ein, indem Sie die personalisierten Überschriften, Inhalte und CTAs sowie die Produktempfehlungen für die im ersten Schritt ausgewählten audience-Varianten bewerten. Um die Personalisierung weiter zu verbessern, sollte die Leistung kontinuierlich gemessen und entsprechend iteriert werden.
4. 2P Partnerschaften
Neben der Maximierung Ihrer eigenen first-party data-Sammlung sind auch data-Partnerschaften mit Technologieführern und Verlagen eine praktikable Option, um nutzerrelevante Informationen zu sammeln. Solche Organisationen sammeln ihre eigenen first-party data und die Zusammenarbeit mit ihnen kann diese wertvollen data für die Marken leicht zugänglich machen. Neue audiences können erforscht werden und den sich überschneidenden kann eine bessere Personalisierung angeboten werden. Marken können über einen neutralen Identitätspartner sicher audience-Informationen und Erkenntnisse austauschen. Gemäß der Forrester reports, haben 96% der Unternehmen, die data Partnerschaften eingeführt haben, eine Steigerung der Wertschöpfung beobachtet. Prüfen Sie Sitzen Sie auf einer data-Goldmine (aus zweiter Hand)?
5. Walled Garden Soziales Login
Dies ist eine einfache, bequeme und nahtlose Möglichkeit, personenbezogene Daten zu sammeln data und Personalisierung anzubieten. Laut Trendbericht Kundenidentität 2022, 73% der jungen Generation (18-25 Jahre) bevorzugen die soziale Anmeldung gegenüber dem langwierigen Registrierungsprozess und über 70% bevorzugen Facebook und Google als bevorzugte Art der sozialen Anmeldung. Die soziale Anmeldung ist eine schnellere Alternative und kann in mehrfacher Hinsicht von Vorteil sein, nicht nur um die Konversionsrate zu erhöhen, sondern auch um die Skalierbarkeit zu erhöhen, die Anzahl der abgebrochenen Warenkörbe zu verringern und genauere data der Kunden zu erhalten, die dann für die Optimierung des Marketingtrichters verwendet werden können.
Es ist ein unkomplizierter Prozess, der in nur drei Schritten abgeschlossen werden kann:
6. S2S-Integration
Die Server-to-Server-API kann zur direkten Integration mit der zentralen Personalisierungs-Tracking-API verwendet werden und bietet Personalisierung in Echtzeit. Vor kurzem wurde die S2S-API von Facebook umfassend weiterentwickelt und erscheint nun unter dem neuen Namen “Facebook Conversions API” (FB-CAPI). Die FB-CAPI überträgt Ereignisse (Aktionen, die Nutzer auf der Website ausführen) direkt an Facebook, ohne dass ein Cookie eines Drittanbieters erforderlich ist. Obwohl es auf dem Markt Diskussionen über die data-Nutzung und die Einhaltung der Vorschriften gab, ist dies die Zukunft, um Werbetools von Drittanbietern in Ihre Websites zu integrieren und Ihren Kunden data-driven-Personalisierung zu bieten, wenn sie korrekt und in Übereinstimmung mit den Rechtsabteilungen implementiert werden.
Fazit
Die Personalisierung wird nicht abnehmen oder sterben, aber die aktuellen technischen und regulatorischen Veränderungen zwingen die Unternehmen definitiv dazu, neue und innovative Wege zu finden, um ihre Kunden mit den richtigen Inhalten zur richtigen Zeit und mit der richtigen Botschaft zu erreichen. Als Unternehmen müssen Sie Ihre Personalisierungsstrategie für die nächsten Jahre ausarbeiten. Wir empfehlen Ihnen, mit mehreren Quick Wins zu beginnen und diese in einigen Märkten zu testen und zu lernen. Dann sollten Sie herausfinden, welche der Personalisierungstechniken und -technologien einen höheren ROI und eine hohe Benutzerbindung bzw. einen hohen Mehrwert bieten. Übernehmen Sie diese Quick Wins und erweitern Sie sie, um Ihr personalisiertes Angebot weiter zu entwickeln.
