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Bis heute sind personenbezogene Daten (PII) der Schlüssel zur Personalisierung. Sie können die Customer Journey nachverfolgen, bestimmte Zielsegmente identifizieren und umfassende Erkenntnisse generieren, um personalisierte Omnichannel-Erlebnisse zu schaffen und so das Engagement und letztlich die Konversionsrate für Marken zu erhöhen. Die jüngsten technologischen Fortschritte und die GDPR-Vorschriften zwingen 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 der EU-Bürger zu schützen data, und hat bereits erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen in Europa.
Was sind die Herausforderungen?
Laut der Forbes Insight-Studie 2020xsind 71 % der Verbraucher frustriert, wenn ein Einkaufserlebnis unpersönlich ist, 74 % der Kunden sind frustriert, wenn Website-Inhalte nicht personalisiert sind, und 70 % der Millennials sind frustriert, wenn Marken irrelevante E-Mails versenden. Darüber hinaus sind 80 % der Verbraucher eher bereit, 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 unterbreiten und gleichzeitig die Sicherheit von data gewährleisten.
Wie wirkt sich all dies auf das Werbesystem 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 der Kontakt mit einem Kunden zustande kommt. Erinnern Sie sich noch daran, wie Sie Ihr Musikinteresse eingerichtet haben, nachdem Sie eine Musik-App heruntergeladen hatten, oder wie Sie mit einem Bankangestellten gesprochen haben, um sich über die beste Geldanlage für sich beraten zu lassen? Mit Hilfe von ZPD bliebe nicht mehr viel Raum für Annahmen oder probabilistische Vermutungen über das Verhalten data. Sie ist äußerst relevant, genau und zuverlässig. Außerdem verringert sie die Marketingabfälle für eine Marke und verbessert gleichzeitig das Leben ihrer Kunden, was für alle Beteiligten eine Win-Win-Situation darstellt.
ZPD kann über Umfragen und Fragebögen erhoben werden, die durch ein Präferenzzentrum unterstützt werden, in dem die Kunden ihre Profile selbst aktualisieren können. Wettbewerbe, Social Media Stories und In-App-Präferenzen sind weitere interaktive Methoden.
Beispiele: Welches sind ihre bevorzugten Kanäle für die Kontaktaufnahme, wann möchten sie benachrichtigt werden und wie oft möchten sie von den Marken hören?
2. E-Mail-Marketing
Laut Blog Hubspot Study 2021 generiert E-Mail-Marketing 42 Dollar für jeden ausgegebenen Dollar, was einem erstaunlichen ROI von 4.200% entspricht. Dies macht es zu einer der effektivsten Optionen, die es gibt, und segmentierte E-Mail-Kampagnen weisen eine 50 % höhere CTR auf als nicht zielgerichtete Kampagnen. Laut CampaignMonitor-Studien aus den Jahren 2021 und 2019 verzeichnen Vermarkter, die segmentierte Kampagnen einsetzen, sogar eine Umsatzsteigerung von 760 %.
Vorteile der Personalisierung im E-Mail-Marketing nach Meinung der Vermarkter (Quelle: Salecycle 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 nutzen zu können. Bei Artefact helfen wir unseren Kunden bei allen Schritten, von der Definition der CRM-Strategie bis zur Implementierung der technischen Infrastruktur, die es ihnen ermöglicht, fortschrittliches AI basiertes data getriebenes 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 AI-gestützte fortschrittliche Lösungen zum Verständnis des Nutzerverhaltens zu entwickeln.
AI-basiertes Clustering kann Kunden data aus mehreren Kontaktpunkten analysieren, um ein vollständiges Bild zu erhalten, zielgerichtetere Segmente zu erstellen und Kampagnen automatisch so anzupassen, dass sie stärker auf die einzelnen Segmente zugeschnitten sind. Es kann sogar ein eigenes Segment entwickeln, indem jedes Kundenprofil als einzelnes Segment behandelt wird, was eine Eins-zu-Eins-Kommunikation mit personalisierten Inhalten und einem auf die Präferenzen des Kunden zugeschnittenen Timing ermöglicht.
Informieren Sie sich über die Bewertung der Kundenneigung mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens in Google Analytics Data.
Um 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 zu nutzen und CDP-Plattformen zur Skalierung der AI-gestützten Lösung einzusetzen.
3. Website/App-Personalisierung
Die Optimierung der Website und der mobilen Anwendung für ein nahtloses Kundenerlebnis unter Verwendung von data und die weitere Ermutigung der Besucher, ihre data zur Verfügung zu stellen, ist eine weitere Möglichkeit, in der kochfreien Welt erfolgreich zu sein. Dies kann zur Verbesserung der Leistung von Seiten und Inhalten und zur Segmentierung von Kunden genutzt werden, um eine bessere Personalisierung zu erreichen. Um die Web-Personalisierung auf den Punkt zu bringen, ist unser bewährter vierstufiger 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 Buyer Personas mit Hilfe Ihrer eigenendata und über "People-based Marketing", d. h. eine auf dem Benutzer-Login basierende Identität. Dies kann leicht genutzt werden, um Verbraucher über Websites hinweg zu verfolgen, bei denen sie sich anmelden, da die Verbraucher selbst direkt ihre Zustimmung zur Verwendung ihrer personenbezogenen Daten erteilen. Beispiele hierfür sind sitzungsbezogene Empfehlungsfunktionen oder Auslöser für das Verhalten vor Ort. Sehen Sie sich Out of cookies? Versorgen Sie eine AI Audience Engine mitdata für genaues targeting!
Auf Artefact wurden Anwendungsszenarien für Samsung entworfen, um Besucher mit einem personalisierten Inzahlungnahme-Banner für ein neues Mobiltelefon anzusprechen, je nachdem, auf welchem Gerät der Benutzer gerade surft. Darüber hinaus haben wir einen Scoring-Algorithmus entwickelt, der die Konversionswahrscheinlichkeit für jeden potenziellen Besucher der Website 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. Der nächste Schritt ist die Durchführung von A/B-Tests, bei denen personalisierte Überschriften, Inhalte und CTAs sowie Produktempfehlungen für die im ersten Schritt ausgewählten audience Varianten bewertet werden. Um die Personalisierung weiter zu verbessern, sollte die Leistung fortlaufend gemessen und entsprechend iteriert werden.
4. 2P-Partnerschaften
Neben der Maximierung Ihrer eigenendata sind data mit Technologieführern und Verlagen ebenfalls eine praktikable Option, um nutzerrelevante Informationen zu sammeln. Diese Organisationen sammeln ihre eigenendata und die Zusammenarbeit mit ihnen kann diese wertvollen data für die Marken leicht zugänglich machen. Neue Zielgruppen können erforscht und den sich überschneidenden Zielgruppen kann eine bessere Personalisierung angeboten werden. Marken können über einen neutralen Identitätspartner auf sichere Weise audience und Erkenntnisse austauschen. Laut reports haben 96 % der Unternehmen, die data eingeführt haben, eine Steigerung der Wertschöpfung festgestellt. Lesen Sie auch Are you sitting on a (second-party) data goldmine?
5. Walled Garden Soziales Login
Dies ist eine einfache, bequeme und nahtlose Option, um personenbezogene Daten zu sammeln data und Personalisierung anzubieten. Laut Customer Identity Trend Report 2022 bevorzugen 73 % der jungen Generation (18- bis 25-Jährige) die soziale Anmeldung gegenüber dem langwierigen Registrierungsprozess, und über 70 % bevorzugen Facebook und Google als bevorzugten Weg der sozialen Anmeldung. Social Login ist eine schnellere Alternative und kann in mehrfacher Hinsicht vorteilhaft sein, nicht nur für die Verbesserung der Konversionsrate, sondern auch für die Bereitstellung von Skalierung, die Verringerung der abgebrochenen Warenkörbe und die Gewinnung präziserer data von Kunden, die für die Optimierung des Marketingtrichters weiter 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. Kürzlich 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 Drittanbieter-Cookie erforderlich ist. Obwohl es auf dem Markt Debatten über die data und die Einhaltung der Vorschriften gab, ist dies die Zukunft für die Integration von Werbetools von Drittanbietern in Ihre Websites, um Ihren Kunden eine data Personalisierung zu bieten, wenn sie richtig implementiert und mit den Rechtsabteilungen abgestimmt wird.
Schlussfolgerung
Die Personalisierung wird nicht abnehmen oder aussterben, aber die aktuellen technischen und rechtlichen 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. Unsere Empfehlung ist, mit mehreren Quick Wins zu beginnen und dabei einen Test- und Lernansatz für einige Märkte zu verfolgen. Dann sollten Sie herausfinden, welche Personalisierungstechniken und -technologien einen höheren ROI und eine hohe Nutzerbindung bzw. einen hohen Mehrwert bieten. Übernehmen Sie diese Quick Wins und erweitern Sie sie, um Ihr personalisiertes Angebot weiterzuentwickeln.
